第一阶段是把空调连到云端，在云端对于用户的使用习惯经过一定时间的学习，然后将用户常用的一些场景来进行聚合。比如说我知道了用户大概几点钟回家，当前处于什么季节，甚至用户可能去做了什么事情（吃穿住行用）。将这些场景聚合成一些快捷操作方式，提示给用户去使用，就是在APP里面去增加一些快捷操作按纽，将快捷操作按钮里的功能让用户根据自己的习惯不断往里添加就ok了。

　　第二阶段是将用户设计的场景和我们推荐给用户的场景，根据用户的实际反馈和实际使用情况来进行分析，再给用户主动推荐更多的服务。这个阶段一个非常重要的特征，就是让用户去选择到底要不要去接受云端推荐的这些智能化的模式。

　　比如说我看到之前有一家空调制造厂商在广东地区实验过，在夏天的时候根据当地的天气和温度情况，给用户推荐节能模式。就是我推荐给你开启节能模式，由用户决定要不要开启。然后最终接受提醒开启节能模式的这些用户当年夏天日均节电累积100多度。所以我们把这个阶段叫做机器推荐和用户参与的过程。

　　第一个阶段其实是场景化聚合，把一些用户常用的操作，由用户主导或者由我们专家在后台进行设置，形成一些快捷的场景操作。第二阶段就是让用户去参与这些快捷操作的优化，和增加更多场景的操作。

　　第三个阶段其实不需要用户再去参与了，我们可以通过多维度的数据来去优化每个场景中的一些智能化功能，从而让用户达到无感的智能化体验和操作服务。关于这点其实我们做过一些实验，比如说我们把我们办公室的N台饮水机进行了一些改造，一方面让饮水机来去学习不同区域同事的喝水习惯，就是包括喝多少水量，什么时间喝水以及喝冷水还是热水，另外一方面就设定一个节能目标。大概经过了有三个多星期的学习，基本上云端所控制这些饮水机的习惯和人实际使用习惯的匹配度整个在时间线的误差不会超过15分钟，就是我关掉然后再把它打开，保证同时们无论是喝冷水和热水的时间差不到15分钟。

　　而同样的技术和方案其实可以应用在非常多的家用电器里面去，从而能实现节能和用户的体验两者互不干扰。同时也可以应用在很多工业领域内，比如工业的注塑机、风电机车等，既能够保证节能，同时也能够提高本身的生产效率。所以整体上而言，其实就是根据设备本身的用户使用习惯，然后收集用户使用习惯的数据，对用户使用习惯进行预测，同时让设备的运行跟用户的个性化使用习惯达到很好的契合，从而实现了一种新的基于人工智能的推荐体验和产品体验。

　　我今天的分享就这么多，更多的一些细节，一些技术实验的细节可以参考我们的网站以及我们网站的一些开放文档。

　　（本文独家首发钛媒体，根据AbleCloud联合创始人、COO孙文现在钛坦白上的分享整理）

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