智能音箱火爆后为何又平静了?

2017年智能音箱成为科技热点,国内外巨头纷纷布局。本文分析了智能音箱在国内市场的遇冷原因,包括用户习惯、技术特点及资源整合难度等方面。
智能音箱可能是在2017年最为火爆的新类型产品之一,无论是国际互联网巨头还是国内互联网巨头,都纷纷杀入智能音箱领域。他们看到的是亚马逊的成功,可能存在的下一入口,以及引起市场热度的爆品。


包括阿里巴巴、京东、小米等在内的厂商或者自己发布或者与其他公司联合发布了多款智能音箱产品。一时,智能音箱成为科技圈里最火热的话题。然而,这股火爆又逐渐回归了平静。很少有人再去讨论智能音箱,同时也没有更多的互联网公司入局。


总结其原因,可能不外乎以下几点:
首先,国内人对音箱的需求并不像国外尤其是美国那么强烈,音箱(除了作为电脑的配件)在年轻人中并不多见。很多人更喜欢直接用电脑或者手机的扬声器来放歌,真正需要音箱的人并不多;


其次,智能音箱虽然是人工智能落地的重要产品之一,然而这项科技成果却并没有自动驾驶那样“性感”。人们的关注度很容易转移到更加能够引起无限遐想的产品,智能音箱显然不具有这个特征;


第三,智能音箱需要互联网公司对硬件有一定的了解,但与国际互联网巨头微软、谷歌等不同,国内的互联网巨头普遍没有做过硬件。微软曾推出过windows phone、surface、xbox等产品,谷歌则推出过google glass、pixel手机等产品,都在硬件领域积累了一定经验,这是国内互联网巨头所不具备的;


第四,可能也是最重要的一点,智能音箱所能提供的更多是智能服务,比如听歌,这就需要后续曲库等资源的支持,国外这一部分已经经过多年的博弈,早已形成成熟的游戏规则,而国内想要整合这些资源则非常困难,缺少了有力的后续服务,智能音箱自然就不再那么好用了。
说到底,可能国内互联网巨头还没明白智能音箱的定义,以及智能音箱中国化所必须的思路。这次众多互联网巨头打算做智能音箱跟风和害怕错过风口的成分可能更多一些,并不都是经过深思熟虑才进入这一领域的。这就造成了智能音箱产品与用户需求不匹配,也无法得到公司的持续支持与投入,从火爆转向平静也是很正常的事情。
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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