近几年来，新一轮产业革命背后的一大动力，就是智能家居带来的变革和产业动力。
2016年，随着人工智能投入的爆发，2017年将是人工智能从前沿科技走进实用的重要一年，这其中“人工智能+智能家居”的变革充满了想象空间。这场变革会在2017年给产业革命带来哪些新的动力？一线企业在怎样撬动消费者观念的变革？让我们听听来自谷歌、亚马逊、August、SmartThings的四位智能家居领域领先企业的高管的讨论。
Rishi Chandra--谷歌产品管理副总监
Mike George--亚马逊Appstore及Alexa副总监
Alex Hawkinson--Smartthings公司创始人兼CEO
Jason Johnson--August智能家居公司CEO
开放互联式智能家居开始形成潮流
人们仍然对于智能互联的智能家居抱有不确定性，对这点你有什么看法？
Alex Hawkinson：与几年之前最大的一个变化就是，之前有很多的家居设备并不能互相连接、交换信息，虽然该产业仍有很长的路要走，但是开放互联式的智能家居这股潮流在过去的几年中已经开始出现，而这也促使了我们销售额的提升，以及同领域内相关公司的相互合作和设备使用率，我很激动能看到这一切。举个例子，我们三家公司的产品可以互相进行合作，今天这次会谈上聚集了我们这三家公司就是一个里程碑的事件。
亚马逊的重点是提升智能家居的语音交互能力
你认为亚马逊在推进智能家居向大众化普及这方面的角色是什么？
Mike George：我认为我们在推动智能家居上起到了重要作用，以Echo与Alexa系统上的简单语音互动为例，当我们开展Alexa项目时，同时也启动了Alexa语音服务器，同时我们发现，智能家居设备制造商很快就开始采用我们的Skill Kit，将语音交互能力嵌入到它们的设备中。随后我们推出了专门为智能家居设计的API，现在我们的智能家居API上已经有很多强大的功能，而且还在不断地进化，这就可以使一切东西语音化，你只需讲话便可以控制设备。所以我认为亚马逊在提升智能家居的语音交互能力方面做了比较大的贡献。
消费者主要关心三点需求，智能家居要从简单的应用开始普及
很多消费者觉得智能家居设备太复杂繁琐，而且又贵，但能提供的功能却不多，怎么说服消费者摒弃这种观念？
Jason Johnson：我们在过去几年发现了消费者主要关心智能家居的三点，第一，省钱，这包括取暖、照明费用等；第二，把家变得更安全；第三，是便捷性，在有便捷性的同时还能使人感到愉悦，家中的智能家居设备需要能给人带来快乐。这三点是消费者购买这类产品的主要动机。
August公司的产品策略似乎是把服务这个重心放在产品之前，这点你怎么看？
Jason Johnson：我们重新思考了智能产品如何介入家居。我们推出了一款外观很棒产品，它安装在门的背面。但真正值得称道的是它背后的软件，我认为我们所有的设备，是软件赋予了一切能力。对于你问的这点，我们不希望August的App仅仅是用来开关家门，而是通过使用我们和产品与家中其他设备和服务进行协作，从而创造出更好的用户体验。
Alex Hawkinson：我在这插几句，我认为在销售和价值定位方面存在一些负面因素。几年以前，我们发现大力引导消费者是很有用的，我们从销售成绩上观察到了早期智能家居产品从被采用到逐渐变为主流的转变。所以这和说服消费者进行首次使用关系不大，因为有很多消费者购买互联设备的演进过程是，一开始使用语音控制功能，然后逐渐转为使用互联照明，再然后逐渐拓展到其他相邻的应用场景，比如那些令他们感到兴奋有趣的应用场景。因此对消费者普及智能家居方面，是从简单的应用开始，然后其他应用的使用也会增加。这是当前的一个挑战，比如我认为教我妈妈使用就是一个蛮具挑战的事情，但现在人们已经创造出了很多优秀的商业模式，非常值得期待。
不可能一次性互联所有设备
人们对智能家居设备的一个看法是智能家居设备华而不实，它们是给那些少数的、富有的人使用的，大众并用不着它们，对这点你怎么看？
Rishi Chandra:我认为人们总会有对新鲜事物眼前一亮的时刻，这总是一个刺激消费者购买的关键时刻，消费者会说：“哇，我要把这个东西买回家。”我确实认为这个“眼前一亮”的标准会很高，让用户简单地使用设备的开关很容易，这也符合用户长期以来的行为习惯，但一定要存在一种价值，让用户看到、体验到之后想要继续使用。我认为语音识别、自动化家居、智能化家电能力等，就是一种突破。但如果我是拿出手机，与家中的设备交互，这就失去了便捷性，就不如使用语音来控制设备更简单易用。我同意用户会将使用实例带入家中，不管是使用语音控制还是家庭安全，况且家庭安全这方面还是未被开发的领域，用户会很关心也愿意为这些应用买单。
当加重这些单件的设备开始使用并互相连接，它们的能力和特性也会越来越多地显现出来。所以我认为首先要想的是打入市场，然后才是添加功能，要知道家庭里包括了各种复杂的设备和家电，所以不存在单刀直入地我来直接把它们变成智能家居，而是从一两件设备上作为切入点，然后再进行拓展。就像刚才所说的，现在这些智能家居的实际应用变得越来越吸引人，但这个拓展的过程是很困难的，因为你不可能一次性的就互联所有的这些设备。
90%以上的美国人没有用过智能家居
Mike George：我觉得的有意思的一点是我们在这里夸夸其谈智能家居，但我看到的数字是6%到7%美国人口体验过智能家居设备，90%到94%的人没有过。我认为将会发生的是智能家居设备会预测我们需要的东西，一些最简单的东西，例如灯光开关、或者温控器这些对于那些90%多没有碰过这些东西的人来说充满魔力的产品，如果我们能把购买、安装、启动语音、认证等这些每个环节变得无缝衔接而完美，让像我妈妈一样的人群学会使用，那我们就成功了。这之后人们才会看到智能家居背后的价值，看到它怎样能拓展到安防等其他方面，这会需要一段时间，但会发展的很快。
智能家居的安全性是首先考虑的问题
智能家居的安全性是一个重要方面，你们怎样看待这个问题？
Mike George：我们从产品研发初始就要聚焦安全问题，我们也要以安全作为首要的考虑，但是魔高一尺道高一丈，这样的保护者和犯罪者两方的追赶博弈永远存在，但是我们采取了一切必要的措施来保障智能家居产品的安全性。
在座的几个公司中，亚马逊在和用户互动关系上是做得最好的，你们的标准是不是会更高一些？
Mike George：我认为我们从一开始就抱着非常谨慎的态度，当你想给顾客销售产品的时候，当你给顾客提供支付工具、储存个人数据时，当你明白你和用户的每一次交互都是在打造信任时，你就必须在打造任何产品前小心谨慎地处理安全性问题，这是最基本的，我们不会做任何事情去损害它。
Jason Johnson：我还想添几句，缺乏科技度对于安全性也有一些启示，我不想吓唬大家，但是有多少人百分百确定你锁门了，或许只有1%、2%的人能确定，但如果你有一个智能门锁，你现在就可以检查，以及现在就远程上锁。因此在非智能和智能系统的取舍之间也有着安全性权衡。
Rishi Chandra:我觉得安全性在科技领域不是一个新事物，这是我们业界多年来在各个领域都需要着手解决的问题。不同之处是，突然间这么多的家电设备都嵌入了智能化技术，有一些本不是做软件的企业，开始将智能技术嵌入到设备中。所以现在作为业界中的重要一员，我们所做的是提供给他们合适的工具来开发安全性机制，而这些工具我们之前已经在一些设备上使用过了，例如路由器、计算设备等。这才是未来的趋势，现在也正在这么做。
谷歌和其他公司正在关注那些非软件公司怎样将安全系统嵌入，而无需自己从头开发。这样我们的优势就是可以消除他们自己研发安全系统可能带来的风险。总而言之，我们根据历史经验发现安全性问题总是与开放式合作相关，需要整个产业来解决问题，而不是单个的企业靠自己解决问题。随着产业发展到当前的程度，我们可以提供给别人工具，我们就可以确保端到端的安全性，包括在座的亚马逊、谷歌等企业把安全性放到首位，这样整个行业才会达成共识。众所周知Google home可以连接多种其他公司设备，这些设备都不是Google开发的，所以我们需要提供给他们开发工具，让他们确保这些设备是安全的。
最好的界面是没有界面，智能家居绝不能华而不实
我们在视频中看到的智能家居并没有像人们想象中的那么科幻和华而不实，而是看上去还是比较实际的，你们未来要怎么做到智能家居预测到人们的需求？
Jason Johnson：我想说的正是刚刚视频中所展现的，我们August公司的联合创始人Yves Behar是一个优秀的设计师，设计各种交互界面，他认为的重要一点是，最好的体验、最好的界面，是没有界面。你的家应该清楚你是谁，以及你的行为。
视频中展现的是未来的家居，但是August现在就能提供这样的体验，如果你的家中有August门锁，有一个功能叫做自动解锁，如果你出门时，把手机、钱夹、钱包、书包等东西落在家里，它会自动识别你，然后为你开门。这就是那种一旦你体验过了，你就会感到：“哇，所有门其实本就应该是这样的体验。”它今天就在会场，我们有成千上万的用户每日使用它开锁上锁，这就是那种很实际的东西，也许视频中的有些东西当前并没那么有必要，但是能目睹我们利用科技创造出伟大的事物还是很棒的。
完整反馈闭环正在形成，智能家居黄金时代来临
Mike George：这个问题是关于我们需要哪些进步才能实现这样的愿景，想想机器学习和神经网络的快速发展，这些极大地促进了语音技术的进步，以及机器视觉计算，基于AWS、谷歌云等各种云服务的几乎无上限的计算能力，当你有这么巨大的计算能力，新的机器学习技术将通过摄像头识别人脸，以及识别某个个体的声音，以及其他反馈性动作变得轻而易举。然后（家居智能化）才能实现，因为你可以通过这些交互行为以及各种互相连接的设备，打造了完整的反馈闭环，为设备提供了个人的信息和信号特征，然后自然而然的就可以预测出个人的需求。
比如一个人正在回家路上，温控器就开始工作，当人到家之后，温度就调整好在一个合适的水平。但这需要大量的计算能力，以及无处不在的互联网络，还需要当下的机器学习和神经网络。但最美妙的是，我们现在正处于黄金时代，我们在所说的这些领域都取得了重大突破，所以我认为视频上说的在不远的将来是会实现的，但很多人不会体验到那样的感觉，地球上有70多亿人口，这应该是一部分人生活的场景。
