嘉宾简介
微软(中国)有限公司首席技术顾问，TEDx演讲人。围绕物联网、人工智能、云计算和产业创新结合，发起并主导了微软在零售、泛工业、教育以及社区等领域的智慧化升级。著有数字化转型书籍《云，就该这么玩》。
编者按
十余年间，智能家居从最初的电气安装、独立系统、智能单品，到如今全面拥抱智能互联大生态。从智能家居到智慧家居的背后，是AIoT趋势下，一系列智能新技术的加持。同时，这也承载着功能创新、产品迭代、渠道融合和产业升级的需要。
本次CSHIA微课堂，管震先生分享了《未来家居，从智能到智慧》，探讨了如何通过数据，提升智能产品与服务价值！
智能家居的三大阶段
智能家居分为三个阶段，首先家居产品实现智能化，之后人工智能赋能，最后从智能到智慧，技术路线为感知、理解、响应和迭代。
机器人的问答场景
机器人说什么比较好？最简单的做法就是QnA Maker。QnA Maker是一个基于云的API服务，用于创建基于现有数据的对话式问答层。使用QnA Maker可通过从板结构化内容（常见问题解答、手册和文档）中提取问题和答案来生成知识库。
问答场景是基础智能，这种指令型的人机交互粘性不高。统计发现人们和朋友们聊天83%是废话，大多数是传达情感。智能家居需要展现的温度，不是有问必答，而是互相交流。微软小冰最受欢迎的是Chit Chat，和人们聊天好玩、有趣。但是小冰不仅是Chit Chat，也有自己框架思想。未来，微软研究院将在小冰中加入知识图谱，丰富小冰的知识，提高它的技能。
产业迭代要基于数据
我们采集了相应的数据，用自动模型机器学习去计算后发现冷水机组水流量从3600LPM以下增加到3600LPM以上时，观察到功耗的快速上升，同时很可能会伴随故障的发生，从而总结得出，3600LPM是一个临界点，水流再高，也不会使温度降低。这也恰巧说明，产品迭代需要数据来做依据。冷却系统是高能耗产品，稳定性低，对机组和能源的要求高。在机器学习帮助下，通过数据分析，提前将能源、标准电压都提前准备好，从而改善产品效率。
本文整理自CSHIA智能家居微课堂
《智能网关如何对接阿里云IoT智能人居开放平台？》课程
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