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第38章 顾氏持续创新路（第2页）

顾逸尘站在会议室前方，心里也在思考着。

顾逸尘开口说道：“各位股东，我们确实在经销商大会上取得了不错的成绩，但就像刚才说的，不能停步不前。

从我们整理的用户反馈来看，个性化服务的缺失已经成为亟待解决的问题。

我们仔细分析了不同用户群体的特点，决定优先针对年轻上班族进行服务优化。

为什么要优先选择年轻上班族呢？主要有以下几个原因。

首先从人数上来说，他们在智能家居潜在用户中占比高达45左右，这是一个相当大的市场份额。

其次，这个群体对新事物的接受程度达到了70以上，他们更容易接受和尝试我们的创新成果。

再者，他们在社交媒体上的活跃度高，信息传播能力强，如果我们能满足他们的需求，他们可以迅速地把我们产品的优势传播出去，为我们带来更多的潜在用户。

我们设想在满足了年轻上班族的需求之后，再将精力集中到有老人和小孩的家庭用户上，因为年轻上班族也可以带动他们的家庭来使用我们的产品，形成一种老带新的良性循环。

，！

我们的创新思路是这样的。

首先，我们要大力应用人工智能技术来构建一个基于神经网络的‘用户习惯记忆库’。

对于年轻上班族，我们着重在智能家电的快速响应方面下功夫。

我们在智能家电中嵌入各种先进的传感器，像高灵敏度的温度、湿度传感器，还有能感知细微变化的压力传感器、光线传感器和人体红外传感器等等。

这些传感器就像是我们的眼睛，源源不断地采集各种数据，这些数据就是构建‘用户习惯记忆库’的基础。

就拿智能空调来说，针对年轻上班族，我们分析他们在不同环境下调节温度、风速、运行模式等操作时的数据，这些数据被传感器收集起来，而我要让人工智能算法像一个聪明的大脑一样去处理这些数据。

通过分析大量过往数据，要是发现某个用户在夏天傍晚总是把空调设为制冷模式且低风速，那下次在同样情境下，空调就得自动按这个习惯调节。

这个过程中，人工智能算法要对温度、湿度、时间等多维度数据综合分析，建立起用户习惯的模型。

目前我们的研发团队已经取得了阶段性的成果。

我们在实验中已经成功地让智能家电通过传感器采集的数据构建起初步的用户习惯模型。

在针对年轻上班族的测试中，我们选取了两百个测试家庭，其中超过百分之七十五的家庭，其智能家电在经过一段时间的数据采集与分析后，能够在用户到家的短时间内准确地根据他们的习惯自动调整运行状态。

对于有老人小孩家庭的用户，在解决了年轻上班族的问题之后，我们会集中精力进行服务优化。

在数据分析方面，我们会利用人工智能进行分层级且细致的处理。

第一步，让人工智能对海量数据初步筛选，通过智能算法把外界干扰产生的异常数据去除，保证数据纯净。

然后，把筛选后的数据按不同家庭成员分类，再用深度学习算法建立每个家庭成员单独的数据模型。

比如，一个家庭里孩子在房间玩游戏，人体红外传感器能检测到孩子活动，光线传感器记录房间光线变化，这些数据传到人工智能系统，分析后就知道孩子在这种场景下可能需要明亮光线和适宜温度，那智能灯光系统和空调就得按这个分析结果调整。

而且，我们还要在智能家电中加入基于人工智能的语音识别和情感分析功能。

当用户和设备语音交互时，人工智能不仅要准确识别指令，还要深入分析说话的语气、语调、语速这些情感因素。

要是用户语气急，设备就得快速响应；语气温和的话，执行指令时给个温馨提示。

根据用户情感状态，设备还得主动调整运行状态，像用户烦躁时，智能音响通过人工智能分析播放舒缓音乐，空调自动调到舒适温度。

我还想通过人工智能实现设备间的协同工作来提供个性化服务。

把所有智能家电设备连到一个智能网络，由中央人工智能控制系统统一管理。

比如，一个家庭里，智能门锁通过人工智能识别孩子放学回家了，就迅速把信息传给灯光系统和空调。

灯光系统的人工智能自动调整到孩子：（）天女落凡：996职场逆袭传奇