想拥有未来智能家居迫在眉睫需要场景人工智能数据
2021-04-22
集成物联网、人工智能、边缘计算等信息技术，并已经逐步从行业概念阶段过渡到转型落地。根据市场分析和预测，从全球角度看，2022年智能家居市场规模将达到1220亿美元，2016-2022年年均增长率预计为14%。
一方面，人工智能技术与家居生活应用的进一步结合，也带动了小米、百度等众多行业标杆企业的快速发展；另一方面，从严格意义之上讲，智能家居产品分类涵盖了家电、娱乐、能源取暖、厨具用品等领域，而中国是全球智能家居市场的发展重点，人们对生活质量和家居产品体验的追求将不断增加。因此，未来不仅将对空调、电视等智能单体产品进行升级，还将以人工智能为技术支撑，进一步推动全屋智能和智能社区的系统化应用，更加贴近人们的生活。
细化场景数据成为核心需求
因为智能家居主要基于房屋、房屋和社区，应用场景更加集中和确定。比如小艾音箱等智能音箱产品，用户可以与其进行多轮对话，同时可以发送语音命令进行控制，从而实现点歌、查天气等操作。在这样的“小场景”之中，数据细化和定制的程度决定了算法的“人性化”程度。而体现在产品的使用之上，不仅可以避免语音助手答错问题，还可以提高家庭之中多台设备间的交互效率。云测量数据植根于人工智能数据服务领域。在服务众多智能家居行业企业的过程之中，积累了丰富的数据采集经验，贴近真实场景，能够帮助企业获得精细化、高质量的人工智能数据。
在演讲者、电视、门禁等常见家居用品动机，操作系统、感知控制、内容生态等层面的协同升级，将使消费级产品更加多元化、成熟化。未来要依托电视、扬声器、扫地机器人等常见的智能产品，不断挖掘和扩展场景，生成更多的“小场景”数据和标签，对算法进行训练，使之更加“智能”。云测量数据有足够的资源可供采集，可以最大限度地恢复和构建应用场景，为企业提供定制的语音和视频数据采集。例如，在采集过程之中，云测量数据将使用专业的软硬件设备用以满足客户的环境照明要求；如果客户需要纯音频数据，云测量数据将建立录音棚，满足混响或高背景噪声等定制采集要求，然后用麦克风阵列等专业设备进行录音。
高品质的标签数据，是行业走向成熟的必由之路
2020年被认为是5g的元年，在政府、企业等各方的努力之下，5g基础设施和物联网技术将进一步加快建设，智能家居产业也将得到快速发展。研究显示，2017-2020年中国智能音箱销量呈直线上升趋势，预计2020年将达到118亿元。在消费者需求得到充分刺激以前，算法服务商、传感器制造商等产业链企业将更加重视人工智能数据，提高产品竞争力。
在智能家居行业，人工智能主要解决机器在视觉、听觉和理解方面的问题。因此，语音识别和自然语言处理能力已成为战略家必备的能力。数据标注贯穿于人工智能产品的开发期和商业落地期。云测量数据主要解决企业的人工智能数据问题，提供高质量、高精度的标注数据。在语音方面，支持ASR语音转录、声纹识别、说话人识别、语音切分、情感判断等；在自然语言处理方面，支持OCR转录、NLU语句综合、文本信息提取、实体标注、部分语音标注、时隙填充等，支持全面的注释类型。同时，具有自主知识产权的数据标注平台具有灵活性、高效性和智能性等特点，有利于标注人员提高工作效率，减轻工作负担。在保证数据隐私安全的同时，支持平台私有化部署和批注人员现场服务，最大限度地提高数据安全性。
随着智能家居产业的成熟，高质量人工智能数据的重要性越来越突出。作为人工智能的三大要素，数据、算法和计算能力将得到进一步的整合和发展，从而使家居产品更加智能化、体验化。
