對于當前的家電產(chǎn)品智能化轉(zhuǎn)型升級來說，絕對不能將人工智能作為一劑靈丹妙藥，而是應該真正重新出發(fā)，依托用戶的生活場景、商務場景，打造家電的人工智能解決方案，而不是人工智能的家電解決方案。
如今，人工智能已經(jīng)滲透到人們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷?。以智能家電為例，它通過數(shù)據(jù)收集、語音識別等軟件功能，將分析得出的結果，或者解決方案傳遞給硬件，來反饋人們的各種要求。
與傳統(tǒng)微電腦家電不同的是，智能家電是一臺會思考、能學習的機器，變被動的響應為主動的思路。但是，由于它們在對感情的思考比較機械化，或者說線條化，所以當前家電在人工智能上的思考層次十分淺顯。
可以說，對于很多智能家電來說，人工智能絕對不是一套通行的解決方案，不是放在任何行業(yè)和領域都能適用。必須要針對不同的場景、不同的家電應用功能，打造差異化的人工智能解決方案。也就是說，硬件可以復制模仿，但人工智能卻無法復制，否則就會弄巧成拙。
在思考與學習之間，未來10年人工智能更善于通過學習，來完成一些簡單的思考，執(zhí)行一些基礎的動作。以人工智能電視為例，包括長虹、小米、樂視、暴風等都在做，有的企業(yè)以電視作為家庭人工智能的中心，用戶通過與電視的語音交互，不僅可以實現(xiàn)對各種家電的控制，甚至還可以訂機票、快遞網(wǎng)購等管家服務。
然而，這些正是消費者認為最不靠譜的服務。通過人工智能技術，讓電視與訂購服務提供商實現(xiàn)技術對接，并且還可以根據(jù)所收集的用戶行為數(shù)據(jù)，對興趣、習慣等做出準確判斷，給出一個理想的結果，這個學習和思考當然過程，是相當容易實現(xiàn)的。
但是這個理想的結果，可能并不是用戶真正想要的，因為機器缺乏深入思考，在跨界、跨平臺方面都存在壁壘。以訂機票為例，如果用戶因熱愛航拍，而經(jīng)常選擇靠窗的座位，人工智能也許會主動考慮到這一點，幫他訂票的時候，可能也會問一句，并定好靠窗座位。但當用戶登機后會發(fā)現(xiàn)，座位的確靠窗，但舷窗在座位的后方，拍攝無法完成。這種現(xiàn)象說明，人工智能并不是萬能的，只知道用戶靠窗，卻不知道是為了航拍。
與過去的智能家電一樣，人工智能只能幫助人們解決一些技術性難題，但很難代替人類思考，甚至成為人類的另一個大腦。因為，人類的情感實在難以預料，人工智能消費電子的發(fā)展，可能會將功能實現(xiàn)作為主力，而用戶交互將會以花邊功能的形式存在，并不斷提高，以獲得樂趣。但是，真正想靠人工智能解決用戶的痛點，這顯然需要更易長的時間積累和沉淀。
隨著機器人學習能力的不斷深入，人工智能的思考能力會越來越強，為了結果更精確、更人性化，人工智能調(diào)用的數(shù)據(jù)也會越來越龐大和復雜。但是，這絕對不會在大眾消費市場上率先應用，而是會在商用市場上成為主力軍。由此，對于所有家電企業(yè)來說，想要靠人工智能來撬動大眾消費市場的引爆，或許將遭遇“竹籃打水一場空”的尷尬。
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