是什么驱动人工智能在智能家居和机器人行业快速应用?

以用户需求为牵引的人机交互方式的转变,推动了人工智能在智能家电和家庭服务机器人领域快速应用,让用户在进行人机交互时感觉更加舒服、更加自然,人工智能的发展也将顺应这样的大趋势。
  人工智能快速应用于家电市场
  近日,本人受邀参加了广交会“中国家电电子品牌与创新高峰论坛”,本次论坛由 GFK 全球客户服务总经理 Peter Goldman 主持。据 Peter 介绍,全球智能家电市场规模在过去一年增长了近 1 倍,智能化为不同的家电电子产品带来了 129%-439% 的价格提升,人工智能正从概念的炒作,逐步进入实际应用并切实提升了家电电子产品的价值和体验。
  听完 Peter 的介绍,我感觉很震惊,虽然现在普遍认为智能家电概念炒作大于实际应用,但 GFK 还是用数据告诉我们智能家电的市场规模就是在迅速扩大,越来越多的家电电子产品变得更加智能,而用户也乐于接受智能化的家电电子产品。马云在湖畔大学讲课时,也曾经有过这样的判断:“未来不通电的商品都将个性化、定制化;通电的商品都将智能化、联网数据化。”
  人工智能发展将呈现多模态交互态势
  在市场异常火爆的背后,推动人工智能在智能家电和家庭服务机器人领域快速应用的根本原因是什么?个人感觉回归问题的本质,应该是以用户需求为牵引的人机交互方式的转变,推动了人工智能在智能家电和家庭服务机器人领域快速应用。
  人机交互从早期的按键式,过渡到遥控器和APP操控,近期智能语音交互成为热点,而未来应该会出现多模态交互。所谓多模态交互就是家电电子产品或家庭服务机器人能够根据用户的姿态、动作、手势、表情、声音等多维度信息感知用户需求,自主去完成工作任务,更好地服务用户。以用户需求为牵引的人机交互方式的转变,将更加迎合用户的习惯,让用户在进行人机交互时感觉更加自然、更加舒服,人工智能的发展也将顺应这样的大趋势。
  语音交互将成为人机交互重要突破点
  智能语音交互是人机交互的主要方式,目前需要靠近讲话、发音标准、环境安静才能取得较好的交互体验效果,现阶段还难以做到持续对话及打断对话。虽然中文语音识别准确率已经达到 90% 以上,但人名、地名、特殊的专业术语等识别率还不理想,中文中夹杂一些外文的识别率也较低。
  而智能硬件和机器人端的语音交互要比传统近场手持设备的语音交互更加复杂,首先需要解决远场识别问题,就是要通过麦克风阵列和声源定位,来实现远距离声音采集,并解决噪音、混响、回声等带来的影响。
  在软银 Pepper 机器人刚刚推出后,笔者的日本友人在日本体验了其搭载的智能语音系统,当用日语询问“东京天气”时,Pepper 机器人竟然未能识别出来或出现识别出错误城市的现象。主要原因应该是 Pepper 本身的机器噪音较大,头顶部环麦难以处理机器本体噪音、环境噪音、混响等问题。
  除此之外,语音交互还要基于机器学习和深度学习平台,通过大数据训练针对远场的声学模型,进一步提升识别率,真正实现智能硬件和机器人听得见。
  而听得见并不能保证听得懂,语义理解是制约未来智能语音交互的关键所在,特别是中文语音理解更是复杂,这需要结合大数据和机器学习、深度学习平台,来逐步优化和提高。如果有语言学背景的人员参与相关研究,也许能够迅速提升语义理解水平。
  目前,智能语音技术发展非常迅速,相信在未来 2-3 年间会有更大的突破,语音交互也将成为人机交互的重要突破点。
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