2017年3月9日上海AWE，物聯網第三方云服務***品牌機智云發布人工智能產品機智瑪莉。機智瑪莉是通過多維度感知(Sensor Fusion) 與深度學習 (Deep Learning) 技術的支撐，在生態智能 (Smart Home-Ecosystems) 理論框架之下實現的新一代智能家居服務平臺。

機智云總經理黃錫雄接受記者采訪時表示：“機智瑪莉是基于機智云基礎服務的一個平臺服務，她能夠幫助家電企業訓練出一個能夠像人一樣理解客戶需求，并提供設備服務推薦的智能管家，接入機智云的智能家電企業可以根據自己的需求進行定制。機智云接入全球眾多品牌、多品類的設備，我們以生態的方式實現用戶真正需要的智能家居。”

要訓練出這種智能管家，首先需要賦予她一般人所具備的基礎感官能力，例如視覺，機智云這次AWE展示的AR虛實結合控制技術用到的就是基于深度神經網絡(Deep Neural Network) 實現的圖像識別能力，無論對于一般物體，或是人，甚至是小到人的動作手勢，機智瑪莉都能在毫秒級精確地進行識別。

除了視覺，機智瑪莉還有良好的聽覺。目前是結合科大訊飛的語音引擎(Speech To Text)和機智云獨有的基于智能家居的語義引擎(Semantic Engine)，機智瑪莉能高效準確的理解用戶說話的含義，隨心所欲地跟家庭里的智能設備進行語音互動。

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但是光有感官能力并不是一個完整的人，人還需要有感知能力。例如知道你是誰，你喜歡什么，最重要的是知道你想做什么。機智瑪莉具備優秀的多維度感官能力，能處理來自攝像頭、Wi-Fi Beacon、多普勒和紅外體感等各種傳感器的數據，能感應用戶在哪里，或者是在做什么動作。機智瑪莉實現和人一樣的能力，需要五個方面的數據進行支撐。

首先是用戶數據，機智瑪莉需要區分并識別出，用戶是誰、和誰在一起、曾發出過什么指令或者操作過什么設備。現階段通過多普勒傳感器、視覺識別與Wi-Fi Beacon等技術，機智瑪莉能很好地獲取這些數據。

其次是地點數據，這個地點指的是準確的地點，例如地點是在哪個房間，是臥室還是大廳。機智瑪莉通過多維度感知，通過設備與設備之間Wi-Fi Beacon的相對數據，利用算法得知他們之間的物理位置關系，然后通過設備特性，估算出所在房間的特性，例如有電視的房間一般是臥室或者客廳。這樣無需用戶自己配置場景設備，瑪莉就能感知這個地點在哪里，有什么設備，屬于什么功能區。

然后就是情景數據，就是做什么。機智瑪莉獲取了用戶與地點數據之后，加上時間數據，整合起來就能夠通過深度學習的方式，還原部分情景，例如早上用戶在洗手間，一般是在洗漱，或者工作日9點用戶離家就是去上班等等。當然用戶也可以通過語音等交互方式告訴智能管家(機智瑪莉)，她現在在哪，想要做什么。

有了以上三個方面的數據，接下來就是確定服務數據，就是這個人，在這個地點，要做這個事情，需要什么服務來支撐。用戶需要的家居服務由設備提供，例如空調可以提供三種服務：制冷、制熱、過濾空氣，又或者制熱這個服務可以同時有空調或者取暖器提供。所以智能管家首先會理解用戶到底想要什么樣的服務，而不是直接判斷用戶需要操作什么設備。

***是設備數據。確定了服務，還要根據所在地點所存在的設備來實現這個服務。機智云總經理黃錫雄補充：“這個對于機智云來說是最熟悉的領域了。因為這么多年來，機智云積累了大量項目經驗，對各類設備的特性，包括傳感器獲取的數據和所能提供的服務，以及背后的邏輯，都有一個很深刻的理解與認知。”

基于以上五個方面多個維度的數據，機智云的智能管家系統就能像一個人一樣理解用戶的指令了。例如用戶說“我想更暖和一點”，機智云就開始獲取以上說到的數據，例如她是誰，在哪里的哪個房間，她現在可能在做什么，她對“一點”的定義到底是1度、5度還是10度，加熱這個服務是由空調、取暖器還是地熱提供，還是一起提供。全部運算完畢后，管家會通過詢問的方式來與用戶確認，例如跟用戶確認“是否需要打開空調并調至28度?”

不過，在初期的時候這個管家可能會讓人覺得比較“笨”，什么都要問，這是因為深度學習需要訓練集來優化她的學習結果，先通過對話跟用戶確認服務目的，因此在經過不斷的訓練后，她會變得越來越聰明，未來用戶可能只需要通過一個手勢或者眼神，機智瑪莉就會默契地為用戶做好一切。

機智云作為國內***的第三方物聯網云服務平臺，具有跨國內外先進品牌、眾多品類的接入能力和運營能力，打造生態化的智能用戶體驗有先天的優勢。通過這樣的一個平臺服務，機智云希望為廣大家電企業訓練出既有企業特色，又符合消費者需求的智能管家，讓智能家居真正在主流消費人群中普及起來。