1995年，微軟創始人比爾·蓋茨在其暢銷書《未來之路》中，曾對15年后智能生活的美好場景做出過憧憬。目前看來，有些預測落了空，有些與現實存在偏差，還有很多仍在想象的襁褓中。總而言之一句話，比爾·蓋茨預測中的智能生活并未如約而至，是他的預言太超前了嗎?
在過去幾年，智能家居市場持續擴張，在2015年有4700萬臺智能家居設備在全球裝箱運送。據HIS Markit預測，該市場將以60%的年復合增長率擴大，在2020年達到4.77億臺設備。在2015年，除安防設備之外的自動設備占據了全球智能家居市場60%的份額;HIS Markit機構預測，在2020年其份額將占到80%。
自動設備中增長最快的是插座開關、電器、空調以及照明設備。這四種設備，全球每年的裝箱量將從2015年的1500萬增長到2020年的3000萬。在智能家庭的滲透率方面，雖然在2012年只有6%的北美家庭擁有智能家居系統，但HIS估計在2020年這一比率則將上升到28%。Gartner更是預測，在2022年一個普通家庭可能擁有超過500個智能設備。
顯然，智能家居產業和技術一直處于螺旋式上升的發展態勢，巨大的市場前景吸引了眾多資本的加入，然而略顯尷尬的是，在資本市場以及制造商看好的情況下，普通民眾依然提不起太多興趣。這似乎已經是個老生常談的難題，大多數消費者依然把智能家居視作一個沒有清晰價值的概念，而非必須的日常生活，智能家居市場的增長也比想象的慢。
以智能家電為例，作為接入智能家居物聯網的重要組成部分，目前該市場進展緩慢，盡管越來越多的家電已經或將要實現聯網，原因主要有兩個，一是用戶需要等待家電的更換周期;二是聯上物聯網的家電對消費者的價值還沒有充分體現出來，比如通過冰箱訂購牛奶這樣的服務，那些關注設備價格、不太傾向于購買增值服務的消費者似乎并不買單。智能家居發展的阻礙主要有幾個方面，第一是缺乏統一標準，第二是操作復雜，第三是成本較高，第四是智能功能不實用，第五是缺乏生態系統支撐。
業內有種觀點，智能家居的誤區在于，現在是為了智能而智能，停留在一個極客的層面，一般老百姓對這塊的需求并不大。關鍵是，智能家居里并沒有出現一個市場突破口，真正引爆這個市場。有資料顯示，國內北上廣做智能家居的小企業很多，有一批已經“死在沙灘上”。倒下去的原因，就在于這些企業沒有把握住消費者的痛點，也就是說，沒有吸引消費者的殺手級應用。
站在“互聯網+”風口上的智能家居尚處于產業早期階段，巨大的市場空間需要引入更多的跨界勢力，制造市場的突破口。那么智能家居市場的下一個突破口在哪里?
隨著人工智能的成熟，2017年將是人工智能從前沿科技走進實用的重要一年，其中“人工智能+智能家居”充滿了想象空間。智能家居經歷了過去幾年的高潮和低谷，2017年或拉開人工智能結合新篇章，成為智能家居的一個重要市場突破口。
完全人工智能化的智能家居將實現智能家居系統的全自動、自學習和自感知，其核心意義在于可以打造智能家居真正進入普通家庭的突破口。例如語音交互是人工智能眾多革命性技術中的一個，與互聯網用自然語言進行互動對于普通消費者而言很有吸引力。隨著技術的迭代，語音交互將解決很多應用痛點。
前百度首席科學家吳恩達曾表示，當語音識別準確率達到99%的水平，語音交互將取代現有的人機交互方式。隨著人工智能技術的發展，摒棄手機，通過人工智能給智能家居安裝更為“聰明”的大腦，讓人類更加自由和隨心所欲地控制家居并非夢想。事實上，臉譜公司創始人馬克·扎克伯格已經開始使用自己研發的人工智能管家。這個管家不僅可以調節室內環境、安排會議行程、定時做早餐、自動洗衣服、辨別并招待訪客，甚至可以照顧馬克·扎克伯格的女兒說中文。也就是說，人工智能可以成為智能家居的控制中樞，將家庭內分散的智能單品連接起來，形成完整的智能家居生態，改變之前智能家居弱聯動的痛點。
對于前景廣闊的智能家居市場而言，現在硬件廠商并不缺乏。特別是很多企業會采取跟進策略，當市場突破點出現時才會發力。所以不能期待智能家居市場由大企業來推動，而是要從最有投資價值的應用和需求尋找突破口。人工智能在智能家居這片海洋能掀起什么巨浪，值得期待。
專家觀點
霍尼韋爾全球高增長地區智能家居總經理馬榮駿：
智能家居不僅僅是簡單的APP
智能家居產品如果僅是增加一個簡單的APP，那么它只不過是一個超級遙控器。真正的智能家居產品需要以人為本，為用戶提供整體解決方案。例如智能空氣凈化器，用戶需要它成為智能空氣管家，包括自動檢測空氣質量，在到家之前就已提前凈化空氣，并自動關機。另外，各種設備之間能夠實現互聯互通。例如，智能攝像頭會自動跟蹤用戶的行為活動，將這一信息傳送給家中的各種設備，提供用戶更智能的生活。
一款好的智能家居產品是軟件和硬件的良好結合。現在不缺開發APP的人才，最關鍵的是讓軟件和硬件深入結合，讓軟硬件開發師一起為用戶找到解決方案，而不是把他們分開。
智能家居不可能由某一家公司掌控，即使是谷歌、蘋果、三星也是如此。因此，智能家居需要共建一個生態體系和標準，實現各品牌之間的互聯互通。
百度前首席科學家吳恩達：
數據和人才是人工智能稀缺資源
AI(人工智能)研究較前沿的團隊都比較開放，常常發布研究成果。百度的AI研究論文也沒有隱藏什么成果——在人臉識別等論文里，都分享了所有的細節。既然很難把算法本身隱藏起來，當前稀缺資源有兩種，一是數據，二是人才。
獲取巨量數據很難。僅語音識別百度就用了5萬小時的音頻來訓練。如果只是5~10人的研發團隊，很難獲得規模數據。百度這樣的大企業的經常推出一些新產品不一定是為了營收，而是為了數據。另一個稀缺資源是人才。AI的應用需要根據具體業務場景來定制，僅僅下載個開源包，無法解決問題。各個公司都在為數據挖掘爭奪AI人才，定制AI技術，找到所需要的A和B各自代表什么，以及怎么找到這些數據和如何調整算法來適應業務場景。
科大訊飛輪值總裁胡郁：
人工智能發展面臨三大困難
人工智能的能力主要包括三大塊：運算能力、感知能力和認知能力，而人工智能程序AlphaGo主要依靠的是其強大的運算能力，在圖像理解、語言理解和知識理解等感知能力和認知能力上，還不能與人類相比。
人工智能程序AlphaGo還屬于人工智能研究中初級層面的應用。人工智能是對人腦智能的模擬，而人工智能的發展還面臨三大挑戰：首先，人腦智能的產生原理尚未研究清楚，“腦科學”研究還處于摸索階段;其次，盡管計算機的發展迅速，但在數學和算法研究上還有待突破;最后，和人類學習知識一樣，人工智能也需要通過學習大量數據來提升，這需要人工智能與產品、產業相結合，通過實踐來提高人工智能水平。
