一台不用关机的机器 智能音箱革命能否代表未来？
人工智能时代，每一个体都是单一的存在，同时，每一个体业也是相互拥有。物联网将设备与设备之间互联，形成人类无法企及的庞然大物，人工智能为这个大家伙安装上大脑，使它成为可以与人类媲美的‘伪生物’，人类以上帝的视角，以造物主的角色创造出机器人，然后，它比你我更加能读懂你我。
在AI与IoT结合之下形成的AIoT生态系统中，智能中控成为不可或缺的一份子，随时听候人类的调遣。在家电当中，音箱便成为这一角色的扮演者，接收人类的命令，成为家电中的领导者，指挥着生活中所有的可能。但是，现实不容乐观，科技发展的程度与局限性仍旧限制着我们前行，技术程度达不到预期效果，同时安全问题接踵而来，人们的质疑声越来越大。
智能音箱的前世今生，除却音质我们还能追求什么
为了更好的回放被记录下的声音，1910年，S． G． Brown将驱动力和振膜分离，发明了＇armature＇ 电枢耳机，同年Baldwin 又发明了＇balanced armature＇平衡电枢耳机。到了上世纪30年代中期，根据电容式麦克风原理，静电扬声器面世，随后，上世纪50年代初期，美国C． V． Bocciarelli 提出＇constant charge＇恒定电荷法则，P． Walker在同一时期独立发展了相同理论，并将其应用到著名的Quad静电扬声器设计中，音箱产成为整个音响系统的终端，把音频电能转换成相应的声能，并把它辐射到空间去。音箱从一开始并不智能，就像所有的家电一样，唯一仅有的单一功能便是当作扩音器使用，成为带来极致音效的媒介。
1999年，英国技术专家凯文·阿什顿（Kevin Ashton）提出了物联网（IoT）这一术语来定义一个网络，它不仅可以连接人们，还可以连接周围的物体。由于机器对机器通信（M2M）技术，物联网 ，一个庞大的智能对象网络，它们共同收集和分析数据并自主执行动作正在成为现实。
1956年，斯坦福大学教授约翰麦卡锡于创造人工智能（AI）这一术语，现如今其已成为一个普遍的术语，通常被电影中描绘的机器人在不同的环境中扮演人类的角色，从机器人推翻他们的人类大师到机器人和人类并肩生活的社会。全球人工智能（AI） 指的是智能硬件或软件的创建，能够复制“人”行为，如学习和解决问题。
音箱＋物联网＋人工智能＝？
智能音箱中控下的机器人王国！
这不是最终的结果，就目前的发展趋势来看，这只是就近目标，未来我们需要的更多。AI的目的是建立更多的人类经验，使用新技术和构建具有明确目标的产品可以帮助组织以更人性化和更实用的方式与用户建立联系；物联网将设备与设备之间连接，使人类在生活过程中化复杂为简单，越来越多的电子设备变得支持互联网，允许这设备与其用户之间进行更复杂的通信和协调。音箱作为连接用户与设备的桥梁，以中控设备的身份，加持人工智能，开启了机器试图与人类沟通的未来。
面对智能音箱，我们除却对其基本音质的追求，对容量、信息处理、设备连接终端、大数据分析等需求更多。人类对情感联系有着强烈的需求，这是我们与其他物种区别开来的原因，我们彼此联系和相互联系的能力使我们有能力合作并共同努力实现共同目标，在企业界，这意味着所有客户都有同样的需求。
智能生态的前因后果，除却便捷我们还能看到什么
作为人类，我们希望感受到被他人听到和理解，并且这需要延续到我们购买的产品和服务，这是企业面临的主要挑战。人工智能和物联网可能会让人联想到无情机器人和冷算法的图像。但实际上，这些工具可以有助于使企业更加人性化。通过分析一个人的数字行为，可以从搜索，消费者寻找他们想要购买的产品，到企业主动提供个性化结果的服务。智能音箱基于对客户偏好和意图的深刻理解，通过推荐系统，属性详细信息页面上的每个元素都会为每个用户分配一个分数，从而可以获得最相关的输出，通过提供个性化，有用的结果，客户体验变得更加人性化。
当然，这也不是并无风险，预测用户需求，个性化推荐和其他内容交付工具的危险在于，您可能会因为信息过多而使消费者不堪重负。关于如何以及何时与用户沟通，要有思想和有意识，这一点很重要。通过使用行为数据，组织可以更好地了解用户希望与之互动的内容，训练有素的模型帮助企业了解消费者对某些事物感兴趣的可能性。
用户参与度预测工具可以管理用户看到的列表和推荐，在适当的时间为他们提供正确的信息，并改善他们对我们产品的体验。这样做的目的好处在于使用新技术和构建具有明确目标的产品，可以帮助组织以更人性化和更实用的方式与用户建立联系。这些只是人工智能和物联网如何为客户体验增添更多情感联系的几个例子，最重要的常数是以有助于组织使命的方式使用这些工具，并在明确，共同的目标下协调团队。
智能行业的另一个重要市场是大数据。 “大数据”一词描述了不断淹没企业的大量数据，以及围绕企业收集，分析和处理数据的行业。有效利用大数据的能力使企业能够制定更快，更明智的决策，并改善短期和长期战略规划。由于这些海量数据集的大小和复杂性，人工智能被视为在可用数据海洋中找到有意义答案的答案之一。 2015年，全球大数据和商业分析的收入增加了1220亿美元。到2020年，这一数字预计将首次超过2000亿美元大关。
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