空间智能化的速度,连ChatGPT都低估了

简介: 过去相当长一段时间里,诸如此类的话题可能仅限在设计师的圈子里讨论。可当智能设备越来越流行,用户需求逐渐从PC、手机延伸到整个生活空间,交互已然成为人感知空间智能进化的起点。

如果人可以快速地适应空间,同时空间也可以根据人的行为做出反应,到底会擦出什么样的火花?

过去相当长一段时间里,诸如此类的话题可能仅限在设计师的圈子里讨论。可当智能设备越来越流行,用户需求逐渐从PC、手机延伸到整个生活空间,交互已然成为人感知空间智能进化的起点。人们需要什么样的空间体验,怎么去获取智能化的场景,已然成为整个产业链上下游的核心议题。

正是在这样的背景下,华为官方发布了一张预热海报,预告将在5月18日举行华为夏季全场景新品发布会,届时将带来全新华为全屋智能4.0,并在海报中提出了“空间交互跃变”的口号,大概率会在空间交互上交出“核弹级”的创新。

01 ChatGPT给出的答案
和“空间交互”相关的讨论,并不算是什么新课题。2018年上演“千箱大战”的时候,已经有不少人在猜想语音交互对智能家居的影响。

当时争议最大的就是语音交互的场景渗透。

由于智能音箱的品类越来越丰富,客厅、卧室、书房以及车载场景,“一个空间一个音箱”几乎是所有玩家的策略。有人在智能音箱的基础上猜想了五年后的智能家居,认为“智能音箱将是家庭空间里的交互节点,通过语音可以控制家里的一切智能产品,包括电视、空调、扫地机器人等等。”

无可否认的是,人类的想象力往往受限于自身知识的广度和深度,所以在预测未来时,要么眼界过于狭隘,要么想象不着边际,即使偶然猜对了科技进化的方向,也无法给出有逻辑、有条理的回答。

倘若将同样的问题输入给千亿级参数的大模型,到底会给出什么样的答案呢?怀着这样的猜想,我们给ChatGPT输入了一个指令,将时间背景限定在了2018年,几十秒后在屏幕上看到了这样一组答案。

对ChatGPT的回答稍作整理,可以归纳为五个关键词。

第一个关键词是无缝互联,即所有家居设备都可以通过无线网络连接,并通过一个中心化的系统进行控制,可能是手机应用,也可能是智能音箱;

第二个关键词是语音控制,在智能助手的帮助下,用户可以通过语音命令控制家居设备,比如说“打开电视”、“关闭客厅的灯”、 “调低空调温度”等;

第三个关键词是预测性技术,通过学习用户的日常习惯,智能家居系统可以预测用户的需求并自动调整设备设置,比如起床时间自动打开窗帘;

第四个关键词是远程控制,不论用户身在何处,只要有互联网连接,就能通过手机等设备远程控制家中的智能设备;

第五个关键词是能源高效,智能家居系统可以通过优化设备使用时间和模式来节省能源,比如房间无人时,系统可以自动关闭灯光和空调。

用2023年的视角来审视ChatGPT的猜想,可以发现ChatGPT俨然低估了空间智能化的速度。因为2018年以后,语音控制就渐渐成了智能化产品的标配,远程控制也被华为、小米等企业攻克。无缝互联、预测性技术及能源高效或许会让一些人感到陌生,但其实华为在全屋智能2.0就迭代了“1+2+N”模式,大致实现了这些猜想。

到了2022年11月份,华为正式提出“空间3.0”的说法,在体验上已经超出了ChatGPT的想象边界:PLC+无线的双网架构,打破了无线网络连接的局限,即使断网也能进行连接与控制;智能开关、智能面板等无处不在的交互,消除了“中心化控制”的盲区;同时在智能主机的算力加持下,全屋智能系统已经学会提供主动的智能服务,譬如在特定情景下拉窗帘、开关电器……

02 “空间交互革命”的猜想
既然全屋智能3.0已经超出了ChatGPT的预期,华为在全屋智能4.0的发布会上喊出“空间交互跃变”的口号,不排除会有颠覆性创新。

回顾过去20年中的智能化演变,堪称“跃变”的交互创新,似乎只有按键到触控的里程碑式革新。因为触控交互,手机不再只是通信工具,而不断向拍照、游戏等娱乐工具演进;因为触控交互,手机的应用场景越来越多元,酝酿出了微信、抖音等现象级应用;因为触控交互,智能手机的学习门槛降低了一个数量级。

如果华为全屋智能想要掀起一场 “空间交互革命”,又将从哪些环节发力呢?赶在5月18日官方公布结果前,不妨从三个维度猜想一二:

猜想一:无处不在的智能中控屏。

所有的交互革命都不是断层的,需要有一个承上启下的过程。习惯了智能手机、智能汽车等交互体验的用户,进入到一个新空间时,会不自觉地寻找最有标识性的交互设备,屏幕无疑是当前语境下的最佳选择。

华为全屋智能4.0的焦点之一大概率是智能中控屏,让用户进入到每一个空间的时候,都能用自己最习惯的方式进行人机交互。至于最终的实现方式,可能是更有创新性的方式,比如重构智能中控屏的形态,让一块屏幕可以在多个空间中“穿越”,有消息称华为将带来业界首款“空间穿越屏”。

猜想二:多元化的人机交互形态。

大模型行业已经从单模态走向多模态,原因正是人类的学习方式从来都不是单一的,而是由文字、声音、图像等多模态构成。同样的理念也适用于生活和工作空间的人机交互,不会停留在培养单一的用户习惯上。

除了智能中控屏的交换方式,华为全屋智能4.0还可能会提供更加丰富、生动的交互形态,可以是触控,可以是语音,也可以是习惯学习。再细节一些的话,华为全屋智能4.0有很大几率会进化智慧语音能力,比如支持全双工对话,对话时可以打断、可以插话,越来越像现实中的真实对话场景。

猜想三:从智能的家到懂你的家。

人机交互的本质是“being together”,即把人和机器的长处相融合,进而解决一些实质性的问题。特别是在人工智能的新浪潮下,在空间场景里呈现出来的,很可能是越来越懂用户的人机融合智能。

直接的例子就是智能车机,已经从被动向主动交互转变,譬如基于汽车的动态状况和驾乘人员的肢体信息,自动提供内容或服务。华为全屋智能4.0很大程度上也会在智慧服务上下功夫,为用户提供近乎无感的智慧服务,ChatGPT眼中的自动调整房间温度、打开窗帘、煮咖啡等,也许只是最基础的能力。

倘若上述猜想成真的话,意味着在2023年的夏天,华为将引爆空间交互革命。

03 可能还会有“魔法神器”
每一次交互革命的标志性成果,就是一个个“杀手级应用”,就像PC时代的Office软件,智能手机时代的微信、淘宝和抖音。

借鉴科技企业在发布会上的一贯做法,在讲述完技术和理念上的创新性,往往还会留一一些篇幅给“One more thing”。所以在华为夏季全场景新品发布会,也许会将一部分时间留给“杀手级应用”。

大多数人可能都有过周末早上被快递小哥按门铃吵醒的情况,虽然家里添置了很多智能产品,可想要处理这样的情况,仍然要带着情绪从床上爬起来,然后穿着睡衣在门内尴尬地对快递小哥说:麻烦直接放门口吧。

这样的“痛点”能否被解决呢?其实华为在全屋智能3.0中就有过相关尝试,对应的就是“超级快控”功能,提供了一种更加自由的场景编辑工具,一拖一拉完成开关功能,再长按原子球实现精细化控制,最后一键保存并取个自己喜欢的场景名称,使用时只要摁一下屏幕上的原子球,即可实现场景DIY。

脑洞再开大一些,华为是否会把“超级快控”这样的功能产品化,通过一个“魔法神器”直接实现场景DIY?

同样是周末早上收快递的场景,听到快递小哥按门铃的声音后,只需要按一下“魔法神器”,就可以自动答应小哥的门禁请求,并通过智能门锁或智能猫眼,提示将快递放门外就行,几乎不影响美好的“懒觉时光”。

被解放的绝不只是喜欢在周末睡懒觉的上班族,家庭主妇做好丰盛的晚餐后,不再需要挨个房间喊家人到餐厅吃饭,在厨房里按一下“魔法神器”,家里的每个房间自动播放音乐,提醒所有人“到了晚饭时间”。

再比如很多人都有出门前忘记关灯或者关空调的经历,有了“魔法神器”后,可以DIY一个出门前的场景:锁门时按一下门上的“魔法神器”,可以自动完成关灯、关空调、拉开窗帘、扫地机器人工作等操作。

以上都还只是比较初阶的场景,倘若把“魔法神器”进一步和人工智能融合,所带来的交互革命也许是所有人都无法想象的。以晚上起夜为例,在你的脚落地那一刻,床底灯带会缓缓亮起,厕所里的马桶盖自动掀起……人与空间的关系,不再是有意识的控制,而是对意图的精准理解,并提供场景化的服务。

这大抵也是每一次交互革命发生后,外界普遍期待杀手级应用的原因所在。因为杀手级应用所表达的,不仅仅是新交互方案所能营造的体验,也是大多数人认知交互革命的必然过程。而一旦新习惯被养成,几乎是回不去的,就像熟悉了微信的现代人,已经很难适应在纸质通讯录上查找电话号码拨号的情形了。

有消息称华为全屋智能新伙伴“智能MINI”即将问世,也许就是“魔法神器”——华为夏季全场景新品发布会上的“王炸”。

04 写在最后
最终的谜底,还要等到5月18日的发布会现场揭晓。

但可以笃定的是,华为正在以每年两到三场“全场景新品发布会”的节奏,推动全屋智能的不断进化。一年前的华为全屋智能2.0已经满足了不少人的期待,半年后的全屋智能3.0再次刷新了人们的认知,酝酿了半年时间的全屋智能4.0,势必会干货满满,一场空间交互革命即将爆发。

相关文章
|
7月前
|
存储 自然语言处理 搜索推荐
ChatGPT 文本Embedding融合Qdrant向量数据库:构建智能问答系统的技术探索
向量数据库结合ChatGPT带来了什么 1. **语义搜索:** 使用向量数据库进行语义搜索,可以更准确地找到与查询相关的信息。ChatGPT可以理解用户的自然语言查询,而向量数据库可以根据语义相似性返回匹配的向量数据。 2. **智能推荐:** 结合ChatGPT的智能理解和向量数据库的相似性搜索,可以实现更智能的推荐系统。系统可以根据用户的历史行为和语境,向用户推荐相似的向量数据,如文章、产品或其他内容。 3. **自然语言处理与向量表示结合:** ChatGPT可以将自然语言转换为向量表示,这样就可以在向量数据库中进行更高效的查询。这种集成使得自然语言处理和向量数据库可以相互补充等
567 0
ChatGPT 文本Embedding融合Qdrant向量数据库:构建智能问答系统的技术探索
|
7月前
|
人工智能 机器人 Go
飞书+ChatGPT搭建智能AI助手,无公网ip实现公网访问飞书聊天界面
飞书+ChatGPT搭建智能AI助手,无公网ip实现公网访问飞书聊天界面
683 0
|
自然语言处理
chatGPT意义空间和语义运动定律
chatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)是一种基于Transformer模型的语言生成模型,具有强大的语言理解和生成能力。它在自然语言处理领域具有广泛的应用,可以用于对话系统、问答系统、翻译系统等任务。 在chatGPT的预训练过程中,模型通过大规模的对话数据进行训练,从而学习到了丰富的语言知识和上下文关联性。这使得chatGPT能够生成连贯、流畅的回复,并且能够理解人类的语言表达。 在预训练过程中,chatGPT使用的是基于自回归的语言模型。这意味着模型在生成每个单词时都会考虑前面生成的单词,从而保证生成的文本具有一定的连贯性和上下
78 0
|
7天前
|
人工智能 自然语言处理 机器人
机器人迈向ChatGPT时刻!清华团队首次发现具身智能Scaling Laws
清华大学研究团队在机器人操作领域发现了数据规模定律,通过大规模数据训练,机器人策略的泛化性能显著提升。研究揭示了环境和对象多样性的重要性,提出了高效的數據收集策略,使机器人在新环境中成功率达到约90%。这一发现有望推动机器人技术的发展,实现更广泛的应用。
52 26
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 数据挖掘
利用小蜜蜂AI智能问答ChatGPT+AI高清绘图生成图文故事案例
利用小蜜蜂AI智能问答ChatGPT+AI高清绘图生成图文故事案例
62 1
|
3月前
|
存储 Linux 虚拟化
用户空间 I/O HOWTO【ChatGPT】
用户空间 I/O HOWTO【ChatGPT】
|
7月前
|
自然语言处理 机器人 Go
【飞书ChatGPT机器人】飞书接入ChatGPT,打造智能问答助手
【飞书ChatGPT机器人】飞书接入ChatGPT,打造智能问答助手
396 0
|
3月前
|
存储 Linux Shell
早期用户空间支持 【ChatGPT】
早期用户空间支持 【ChatGPT】
比较妙笔生词智能写歌词软件与 ChatGPT 写歌词的优势所在
妙笔生词(veve522)专精于歌词创作,强调韵律节奏,风格聚焦,操作简易适合新手。ChatGPT则以其丰富的知识、灵活的语言表达和广泛的适应性,不仅能写歌词,还能提供多元创意和语言任务支持。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
ChatGPT:开启智能对话的未来
ChatGPT:开启智能对话的未来