自從百度全面發(fā)力人工智能以來(lái)，人工智能在國(guó)內(nèi)就被提升到一個(gè)全新的高度，隨著人工智能的火熱，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始涉足這一領(lǐng)域。如同共享經(jīng)濟(jì)可以共享一切一樣，人工智能也要澤及萬(wàn)物了。特別是電視行業(yè)在今年遭遇銷(xiāo)量瓶頸后，人工智能更是受到了廠商們的追捧。
最近，在北京舉辦的2017人工智能電視行業(yè)高峰論壇上，中國(guó)電子商會(huì)和京東家電聯(lián)合發(fā)布《2017人工智能電視白皮書(shū)》，長(zhǎng)虹、TCL、海信、暴風(fēng)、小米、樂(lè)視、微鯨等近20家企業(yè)、機(jī)構(gòu)共同組成了“人工智能電視產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟”。步入2017年。一時(shí)間，人工智能已成為電視行業(yè)新風(fēng)口，而廠家們這種齊刷刷的站隊(duì)方式，在科技行業(yè)內(nèi)也確實(shí)少見(jiàn)。
不得不承認(rèn)，人工智能電視真的來(lái)了。
上海河姆渡怎么樣_上海河姆渡公司怎么樣_上海河姆渡靠譜嗎_上海河姆渡集團(tuán)怎么樣
智能建筑資質(zhì)_智能建筑資質(zhì)辦理_安防資質(zhì)_安防資質(zhì)一級(jí)資質(zhì)
人工智能成新寵，電視行業(yè)紛紛亮新機(jī)
如今簡(jiǎn)單的智能已經(jīng)滿足不了日益增長(zhǎng)的用戶需求。人工智能電視橫空出世，以其尖端的科技含量再次震驚世人，成為新的風(fēng)口，并以燎原之勢(shì)迅速占領(lǐng)高地，一時(shí)間風(fēng)頭無(wú)量。
繼去年7月份長(zhǎng)虹發(fā)布了全球首款人工智能電視長(zhǎng)虹CHiQ(啟客)。著重強(qiáng)調(diào)了長(zhǎng)虹CHiQ人工智能電視不是跨行業(yè)的寬泛的大人工智能系統(tǒng)，基于完善的技術(shù)邏輯與大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)，以物聯(lián)運(yùn)營(yíng)支撐平臺(tái)為依托，實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)音交互、深度學(xué)習(xí)和應(yīng)用軟件自動(dòng)迭代等系統(tǒng)能力的整合。
同樣作為傳統(tǒng)老牌廠商，TCL在今年3月推出了三款新品電視，并首度推出了TCL人工智能伙伴“小T”。 發(fā)布會(huì)上TCL著重演示了人工智能助手“小T”，具備感知、認(rèn)知、服務(wù)、學(xué)習(xí)的三大特性。
從廠家的介紹來(lái)看，小T有兩大功能：每問(wèn)必有答和所講即所現(xiàn)。每問(wèn)必有答是說(shuō)，小T通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義識(shí)別和圖像識(shí)別技術(shù)，讓觀影過(guò)程中的所有畫(huà)面內(nèi)容都可以作為檢索的關(guān)鍵信息；所講即所現(xiàn)是指，可直接到達(dá)指定內(nèi)容并呈現(xiàn)指令無(wú)邊界，可在任何場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)跳轉(zhuǎn)。
作為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的小米自然不能錯(cuò)過(guò)這個(gè)機(jī)會(huì)，也是在今年3月，小米公布了“好電視，真聽(tīng)話”的小米電視4A系列，并且加上了人工智能語(yǔ)音系統(tǒng)PatchWall。具有人工智能、語(yǔ)音識(shí)別功能，同時(shí)，包含超級(jí)豐富的影視庫(kù)、小米電視會(huì)員、兒童會(huì)員體系等內(nèi)容。
可以說(shuō)隨著人工智能的興起，不論是傳統(tǒng)的電視廠商還是善于出奇制勝的互聯(lián)網(wǎng)品牌，都開(kāi)始在人工智能電視上大做文章。
電視產(chǎn)業(yè)銷(xiāo)量下滑，人工智能成新的突破口
從行業(yè)現(xiàn)狀來(lái)說(shuō)，2016年下半年以來(lái)，國(guó)內(nèi)屏幕等原料大幅上漲，電視企業(yè)不得不主動(dòng)漲價(jià)。首先是面板價(jià)格快速上漲，這一上漲趨勢(shì)直到2017年5月才停止。另外，今年1季度，除了之前的面板成本上漲外，包裝成本和運(yùn)輸成本也跟著上漲，彩電零售需求出現(xiàn)明顯下滑。而根據(jù)中怡康與奧維云數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，1-5月中國(guó)彩電線下市場(chǎng)零售量同比下降19.3%，零售額同比下降9.2%。彩電企業(yè)凈利潤(rùn)由2011年的3.0%、2014年的1.5%，跌入了1.0%之內(nèi)。
與國(guó)產(chǎn)手機(jī)一樣，智能電視行業(yè)的上游產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)商同樣處于高度集中化的狀態(tài)，這使得智能電視在硬件性能上已經(jīng)很難與競(jìng)品拉開(kāi)差距。比參數(shù)、比顏值、比誰(shuí)家的電視更薄成了廠商們的殺手锏。
然而，與智能手機(jī)領(lǐng)域拼跑分拼參數(shù)相比，智能電視“可拼”的空間則要小得多，由于液晶面板等的主要部件被上游企業(yè)所壟斷，新品智能電視在產(chǎn)品方面的亮點(diǎn)大多局限在外觀設(shè)計(jì)和音效等幾方面，但是差異化并不明顯。
并且，大量互聯(lián)網(wǎng)和傳統(tǒng)企業(yè)涌入電視行業(yè)進(jìn)行低價(jià)競(jìng)爭(zhēng),使得競(jìng)爭(zhēng)更加激烈。各家廠商也為促銷(xiāo)日銷(xiāo)售量排名、性能等發(fā)生口水戰(zhàn)。現(xiàn)在智能電視除了拼誰(shuí)尺寸更大就是誰(shuí)的價(jià)格更低，廠商紛紛將輕薄化和人工智能作為當(dāng)下智能電視的主打方向，智能電視市場(chǎng)在硬件、價(jià)格上已經(jīng)呈現(xiàn)出了高度同質(zhì)化。
受面板價(jià)格大幅提升、電視機(jī)銷(xiāo)量萎縮、產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重等因素影響,今年上半年,我國(guó)電視企業(yè)普遍利潤(rùn)下滑。綜合壓力下，使得彩電行業(yè)的走向顯得格外撲朔迷離，電視機(jī)行業(yè)紛紛尋找新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)。
由于智能電視之間的差異化越來(lái)越小，消費(fèi)者對(duì)電視的需求已進(jìn)入疲態(tài)。在消費(fèi)升級(jí)的大背景下，差異化、個(gè)性化的需求也將給電視市場(chǎng)帶來(lái)新的活力。從各個(gè)彩電廠商爭(zhēng)相推出自家的產(chǎn)品就能看出，人工智能將成為彩電差異化賣(mài)點(diǎn)的有力支撐。
搭上人工智能的班車(chē)，卻還有很長(zhǎng)的路要走
雖然越來(lái)越多的電視廠商開(kāi)始在人工智能上布局，但真正落地應(yīng)用的功能還非常有限，很多有意思的場(chǎng)景和應(yīng)用都還停留在實(shí)驗(yàn)室階段，未來(lái)電視發(fā)生怎樣的智能進(jìn)化還是一個(gè)未知數(shù)。
《2017人工智能電視白皮書(shū)》中給出了一個(gè)定義，“通過(guò)傳感器接收用戶指令，依靠基礎(chǔ)應(yīng)用和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)識(shí)別并理解用戶目的，做出反饋和處理。同時(shí)依托完善的技術(shù)邏輯和大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法，分析用戶使用習(xí)慣，掌握用戶偏好和行為邏輯，以實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的交互及個(gè)性化內(nèi)容推薦”。從這個(gè)定義可以看出，人工智能電視需要的算法、硬件、技術(shù)等都需要時(shí)間的積累，這么短的時(shí)間出現(xiàn)這么多的人工智能電視肯定有不少問(wèn)題。
隨著技術(shù)的發(fā)展，如今大尺寸、4K、OLED電視已經(jīng)成了智能電視的標(biāo)配，相比4K、大屏、OLED這些比較成熟的方向趨勢(shì)，人工智能電視還處于一個(gè)入門(mén)的階段。人工智能風(fēng)口之下，廠家們匆忙上陣形，大有臨時(shí)抱佛腳之嫌。
從定義來(lái)看，人工智能是對(duì)人的意識(shí)、思維信息的模擬。雖然目前各大廠商紛紛拿出了人工智能電視，但也只是處于起步階段，大部分還停留在語(yǔ)音交互層面。對(duì)深度語(yǔ)義上的理解非常薄弱，人工智能與之前的智能電視并沒(méi)有明顯的提升。
人工智能持續(xù)火熱，從去年開(kāi)始已經(jīng)滲透到智能電視領(lǐng)域，今年上半年人工智能電視集中爆發(fā)，越來(lái)越多的電視都打上了“人工智能”的標(biāo)簽。然而，人工智能電視目前只是看上去很美，它的局限性與技術(shù)限制在現(xiàn)階段是不能避免的，為了智能而智能，不僅沒(méi)有方便我們，甚至在某些操作上還增加了難度。
總體而言，人工智能為電視企業(yè)注入了新鮮的血液，電視產(chǎn)品雖然在智能化程度比以前有了很大提升，但催生電視行業(yè)發(fā)生變革的力量還非常有限，在深度學(xué)習(xí)算法、分析用戶使用習(xí)慣和掌握行為邏輯等方面，離真正意義上的人工智能仍有一定距離。
