江苏龙网

  1. 首页 > 人文 > >

「砍柴网」想拥有未来之屋 智能家居落地急需场景化 AI 数据


智能家居融合了IoT、人工智能、边缘计算等信息技术 ， 已逐渐从行业概念阶段向变革与落地进行过渡 。 据MarketsAndMarkets分析预测 ， 从全球范围来看 ， 智能家居市场规模将在2022年达到1220亿美元 ， 2016-2022年的年均增长率预估为14% 。
一方面 ， AI技术与家居生活应用的进一步结合 ， 更催化了众多行业标杆企业的飞速发展 ， 诸如小米、百度等公司；另一方面 ， 从严格意义上智能家居产品分类涵盖了家电、娱乐、能源供暖、厨房用品、安全健康等 ， 中国作为全球智能家居市场的发展重心 ， 人们对于生活品质与家居产品体验的追求也将不断增加 。 因此 ， 未来将不仅是空调、电视等智能单品的升级 ， 人工智能作为技术支撑 ， 将进一步地驱动全屋智能、智慧社区等系统性应用 ， 更加地贴近人们生活 。
「砍柴网」想拥有未来之屋 智能家居落地急需场景化 AI 数据
本文插图
精细化场景数据成为核心需求
由于智能家居多以房屋、住宅、社区为载体 ， 应用场景相对更具集中性和确定性 。 例如小爱音箱一类的智能音箱产品 ， 用户可以与之进行多轮对话 ， 同时可以对其发出语音指令控制 ， 从而实现点歌、查天气等操作 。 在诸如此类的"小场景"下 ， 数据的精细化、定制化程度就决定了算法有多"人性化" 。 而体现在产品的使用上 ， 不仅可以避免出现语音助手答非所问的错误 ， 也可以提升家庭多设备之间交互的效率 。 云测数据扎根于AI数据服务领域 ， 在服务众多智能家居行业企业的过程中 ， 积累了丰富的数据采集经验 ， 贴近真实场景 ， 可以帮助企业获得精细化、高质量的AI数据 。
在音箱、电视、门禁等常见的家庭单品背后 ， 操作系统、感知控制、内容生态等各个层面的协同升级 ， 将会使得消费级的产品更多样化 ， 也更加成熟 。 依托于电视、音箱、扫地机器人等常见的智能产品 ， 未来需要不断地对场景进行挖掘延伸 ， 产生更多"小场景"数据并进行标注 ， 从而去训练算法 ， 让其变得更加"聪明" 。 云测数据拥有充足的被采资源 ， 可最大程度还原搭建应用场景 ， 为企业提供语音、视觉类数据的定制化采集 。 诸如在采集过程中云测数据会运用专业的软/硬件设备 ， 来满足客户的环境光照要求；如果客户需要纯净音频数据 ， 云测数据会搭建一个录音棚 ， 满足诸如混响或者高底噪的定制化采集需求 ， 最后再用麦克风阵列等专业设备进行录制 。
「砍柴网」想拥有未来之屋 智能家居落地急需场景化 AI 数据
本文插图
【「砍柴网」想拥有未来之屋 智能家居落地急需场景化 AI 数据】
高质量标注数据 ， 行业走向成熟的必由之路
2020年被认为是5G元年 ， 在政府、企业等多方发力下 ， 5G基础设施以及物联网技术会进一步加快建设 ， 智能家居行业也将得到快速发展 。 艾瑞咨询研究表明 ， 2017-2020年中国智能音箱的整机销售额呈直线上升趋势 ， 2020年预计达118亿元 。 在消费者端的需求尚未充分刺激之前 ， 位于行业产业链中的算法服务商、传感器制造商等企业会提高对于AI数据的重视程度 ， 提升自身产品竞争力 。
在智能家居行业 ， 人工智能主要解决的是机器在看、听、理解方面的问题 ， 因而语音识别与自然语言处理能力已经成为兵家必争之地 。 数据标注则贯穿人工智能产品的探索期与商业落地阶段 ， 云测数据专注解决企业AI数据难题 ， 提供高质量、高精准度的标注数据 。 在语音方面 ， 支持ASR语音转写、声纹识别标注、说话人识别、语音切割、情绪判定标注等；在自然语言处理方面 ， 支持OCR转写、NLU语句泛化、文本信息抽取、实体标注、词性标注、槽位填充等 ， 支持全方位的标注类型 。 同时 ， 具有自主知识产权的数据标注平台拥有灵活、高效、智能的特点 ， 帮助标注人员提效减负 。 在保证数据隐私安全的同时 ， 支持平台私有化部署与标注人员驻场服务 ， 可最大程度保障数据安全性 。


推荐阅读


上一篇：LG集团：LG发布全新Velvet系列手机，神似三星与索尼的经典造型

下一篇：「快科技」大突破！锂硫电池电池迎来革命性进展：容量寿命提升数倍