第二个是技术，技术上的挑战，我们也是把他简化，因为人的交互方式和获取信息的方式其实是一个融合的方式，单独的语音和图象，或者单独的其他任何传感器，都不能涵盖所有的应用场景。所以一定是要图象+语音。另外图象中间，这个视觉的价值是高维的，80%的价值信息来自于图象，只有20%来自于语音，在技术上要完成对智能家居最好体验的布局，我们认为这个必须把图象和语音的技术融合，只是单独的做语音和图象是缺位的。

　　第三个，数据，要获取有价值的数据，怎么获取呢？这个本身是不容易做到的，我们的思路也是比较清晰，就是做嵌入式的人工智能，端+ 云的方式，端侧呢，大家可以看到，他在将来的人工智能的体系里面，扮演了一个非常重要的角色，现在我们谈到所谓的人工智能的创意也好，什么也好，包括很多大公司，他们其实更多的是在云端做但是端上有不可取代的价值，主要是三个方面，第一，端是不依赖于网络的，不管是在家里，还是哪里，大家会发现家里的无限网络覆盖很难做到完美，如果是在楼下，或者是在移动的场景中，这个网络的覆盖其实是非常有挑战的事情，特别是当你牵涉到一些智能图象处理的时候，你很难时时的把图象传到云端再处理回来，这个时候及时性没有了。

　　还有我们怎么样把有价值的数据传到云端，这个就要求在端上一定要有一个自己的审核，是一个有选择性的审核。比如我阳台上有一个洗衣服的篮子，j2直播，我就只关注这个里面衣服满的时候，这个状态我传到云端。如果这个里面没有衣服，99%的时间，这些数据是毫无意义的，就抛弃了。必须采用一个端+云的方式，这样才有可能真正的做到最高效，而且是最有性价比的智能服务。

　　有了端上的智能以后，在云端可以做很多的事情，一个是可以搜集数据，持续的优化用户的体验另外是每一个硬件，将来都是和手机的形态一样，他在上面都可以下载很多的智能APP，这个硬件可能已经脱离了原来的形态了，你买回来的时候可能是一个家电，也可能是一个机器人，但是随着我们的升级，他可以变成任何一个东西。

　　当我们真的有了这个大数据，也对人的喜好了解以后，这个就不局限在家里了，当我们人在其他地方，到任何一个地方都可以把云端的功能使用起来。将来的智能家居市场一定是端+云的架构。

　　第四个，真正的用户体验，这个服务人是非常难的事情，我们现在服务的人工智能技术在宣传的过程中，过多的强调我们这个技术本身，比过去传统的技术好了很多，但是我们也要意识到，真正在这个过程当中要达到让人满意仍然是一个非常有挑战的过程。举个例子，语音，我们现在都会说我们语音可以支持远场和近场，也可以识别一些都口音的普通话，甚至是方言，但是我们在实际应用中，我们在家里面看到很多语音的设备，如果很多人同时讲话的时候，这个时候的识别率就会下降的比较厉害。

　　当我们考虑场景的时候，一定要让人非常自然的使用这个技术。图象也是一样，我们今天在家里面有很多人工智能的方案做人脸识别，如果你离的很近的时候确实识别的很好，但是如果离的比较远，如果是走动的状态下，如果是背光的情况下，怎么办？这些都要解决，只有这样用户体验才能真正好，才能真正的愿意使用这个技术，这个市场才能真正的起来。另外一个，我们这个技术更多的还要依赖于摄象头做到主动的服务，对这个用户要懂他，只有懂他才能使用户得到好的体验。

　　刚才总结了智能家居市场的一个现状和发展趋势，以及我们现在看到的四个挑战，场景非常分散，技术挑战很大，如何搜集有价值的数据以及最后如何做到真正好的用户体验，我们也介绍了一些地平线的思考和做的事情。总的来说，我们地平线的核心点就一句话，我们是做嵌入式的人工智能，我们认为这是最好的切入点。我们跟别的公司鲜明的区分也很简单，很多的人工智能公司是非常优秀和成功的，但是他们主要是依靠云端的技术，我们地平线的目标是希望让人工智能真正的分布到每一个端上，我现在在智能家居这个领域，我们围绕人，用最小的处理资源，比如说我们现在的技术可以在APP上做到我们介绍的所有的智能事情，以及将来我们很快的可以看到，包括很多公司，包括地平线研发的，基于生物学习的专用的处理器架构，用最小的资源做到真正的好的技术服务，给大家带来最好的用户体验。