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对话艾拉物联AI研发团队,揭下AI无主灯的神秘面纱
2022/07/28 16:57  河北网络广播电视台  

  近来AI无主灯火遍家居建材圈。但这个技术实现究竟难不难?实现的必要条件有哪些?它可以借助外部力量来实现吗……

  接下来,我们用六个问题,触及AI无主灯关键落地难题,和艾拉物联AI研发团队,一起揭下AI无主灯的神秘面纱!

  问:AI的主动式和规则的主动式,有啥差别?

  艾拉物联F3:AI驱动的主动式,跟规则引擎下的主动式是不一样的,但是它俩又是不能分割的,客观的来说,它们分属于两大端。

  现在市场上所谓的AI,其实大多数都是规则引擎,它只是写好一段代码规则,比如某些东西按什么样的规则去联动这种规则。

  AI引擎呢,一定是基于用户、设备,或者家里面这些整体的环境,根据这些数据,去做数据的分析。然后能够不断地学习,像围棋阿尔法狗一样,不断的学习每一盘棋,对于智能家居来说,它也是这种学习,它要不断的去学习用户的习惯,去优化主动触发的模型。

  问:你了解过行业内相关的大数据平台吗?它们可以为这些智能家居品牌提供数据服务吗?

  艾拉物联F2:我们看过一些号称是做物联网大数据的平台,但应该是偏向于分析端的,它也不涉及到机器学习。

  你打开它们的平台介绍,也看不出来到底是针对哪些场景的,也没有真正的能够落地的应用,整个感觉是非常虚的。

  一般做大数据公司的产品形态是什么,我举几个其他行业的例子,

  比如说是做新媒体行业大数据的,他是怎么做的?

  它在这些媒体矩阵里面,收集用户、客户或者行业相关的一些数据,做了详细的一个分析。这些数据分析结果以报表式的、图表化的,或者是可以按不同维度去分类的标签化的这种方式去展示给客户,他们提供给客户的,其实是一个SaaS平台。

  数据分析会有几个环节。

  第一个环节是数据收集,比如说它要有不同的监控账号,在不同的新媒体矩阵平台里面去监控。

  第二个叫数据清洗。因为我们收集过来的数据是非常杂乱的,它要把这个数据清洗一下,变得结构化,使得这个数据能够正常的进行分析,不然这数据太乱了,根本没法去用。

  第三个叫数据标记,目前有专门的企业在做这一块儿。简单理解,就像是给某类数据打标签,比如,我们建一个模型,就是来识别图片上有没有猫,那么标记公司就要去用人工或者其他的各种手段,给收集来的图片,一一打上标记,有猫就标记有猫。

  再下一步,就是分析。我们把各种结构化的数据、已经标记好的数据,进行各种算法的分析。

  第五步是把分析结果进行一个总结。最后是对分析结果进行数据化的展示。

  这些环节缺一步都不可以,所以说做大数据的公司,真正要做到这几点,还是不容易的。

  而且做到之后,很多大数据公司面临一个问题就是商业化,有的是把这种数据直接卖给某个B端,让客户自己去分析。

  也有把这些数据平台做成一个SaaS,专门面向B端客户收费。

  像新媒体大数据公司,它就有两种类型的SaaS,第一种是为做内容营销的企业提供数据分析的SaaS,比如说,买一个年费,他们给你一个账号,你可以随时去看上面的数据和数据分析的结果。第二种是做内容数据资产管理,他们帮你来管理公司的数据资产。

  大数据分析的时候,会用到各种各样的算法模型,有高级的、普通的,也有简单的、复杂的, 我们在无主灯里也会用到一些,比如关联算法,用户家里的气温变化和它的灯光变化之间有没有关联;用户所在时区的光照强度和灯光之间的关联;用户家庭空间的光通量和灯光之间的关联等等。

  问:现在声称做AI无主灯的品牌很多,看起来实现难度也不是很高,您怎么看?

  艾拉物联F1:现在很多品牌的无主灯,只是做到了有非常丰富的灯具,这些灯具支持去配置一个非常自然健康的光,但是光有好多参数,包括光通量,光照强度,显色指数等等,这些参数在各个用户家里面的表现是不一样的。

  举个例子,用户家里面朝向是不一样的,甚至每个房间的朝向都不一样,有些朝南的,有些朝北的;

  有些它用的是落地窗,室外光照比较好,而有些是比较封闭的,光照很差;

  还有的用户,家里装修的表面比较光滑,是有镜面反射的,有些是比较粗糙的,光照下肯定会有慢反射;

  有些装修的风格是偏暗色的,它比较容易吸收光,有些可能是比较明亮的,光看起来也会比较稳定;

  每个家庭层高也不一样,灯具安装的高度也不一样,光打下来的表现也是不一样的,比如说,几盏灯同时打过来,高度如果设置好了,光线就比较舒适一些,有些没设置好的,就可能会看到桌面有重影,在读书写字的时候,非常不舒服。

  这种不同环境和不同环境下的不同照明参数,想要和用户的家庭空间完美的匹配,就需要设计,它里面涉及到光涂料的模型算法,光照效果的模型算法等等。

  所以想要用AI无主灯主动式的匹配,就需要去抓设计师根据不同空间、环境模拟的各种各样的场景参数和灯光参数。

  问:这些数据从哪里来?会不会涉及到用户的隐私?

  艾拉物联F4:我们现在和一些设计师有一些合作,我们把渠道的订单交给他们去设计,他们为用户设计的方案会进入我们的大数据仓。另外,我们也和一些专门做这类数据的平台合作。

  因为这些数据本来就是设计师模拟的一些场景的数据,不属于个人隐私,它不存在风险。

  另外,我们平台本身在数据安全上已经是国际领先的水平,外部因素导致的数据外泄发生的几率也极低,至少艾拉成立12年,还没有发生过一次数据安全事故。

  问:如果说一家纯做硬件的公司,需要哪些能力能够做到这个事情?

  艾拉物联F1:首先,要有数据收集的能力,包括所有的灯具数据,所有的室内空间数据以及家庭所在环境、时区、气候的数据,还有用户本身的行为习惯数据,而且这些数据要结构化的管理。 其次,收集之后,要有大数据的分析能力。

  然后是机器学习的能力。比如说我们想给用户去做一些主动式触发的功能,像生物节律这样的东西,你要有建立数据模型的能力,也就是所谓学习用户习惯的能力,这些能力最后要和用户进行交互。

  问:现在市面上有没有很成熟的外包公司直接帮他们做技术服务的?

  艾拉物联F2:肯定没有。目前艾拉已经做了快2年,都算不上非常成熟,只能说还在不断学习和摸索。

  因为这些数据收集只能是每个厂家自己做,收集完的数据,目前也没有哪家大数据公司去帮我们做处理、分析,以及机器训练。

  这个原因也很简单,因为专业领域不同,数据类型不同,它所需要的数据模型和算法类型也不同。

  比如说,市场上有专门做金融风控模型的大数据公司有,也有我刚才举例的专注于新媒体的数据公司。

  有可能,未来会出现一些专注于智能家居的大数据公司,甚至只专注于灯光,既能帮助智能家居厂家来处理这些数据,也能够帮助他们做机器训练。

  不过,这些模型也不是标准化的,也会根据不同品牌厂家的想法,做不同的调整。

  结语

  艾拉物联的AI研发团队,已经持续攻坚了近三年,目前可以说是业内唯一专注于智能家居AI算法和机器学习的品牌,虽然刚刚起步,但已经有部分应用落地在AI无主灯上。随着艾拉物联AI无主灯技术和应用的成熟,未来也会逐步开放给外部企业,最终实现技术共享、成果共享,一起在AI领域创造出更有价值的场景和服务。

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