智能家居行业步入死胡同 未来何去何从?

智能家居市场虽潜力巨大,但实际落地面临重重困难。单品质量、用户体验、安全性等问题制约了行业发展。文章探讨了智能家居领域的现状与挑战,指出爆品策略与生态整合的重要性。

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9月,某品牌在京召开了智能家居战略发布会,大喊包含“单品、整合、开放”三大要素的IOC产品战略。这把响铃的注意力再次拉回到这个“看似热闹,实则不温不火”的领域。

智能家居行业步入死胡同 如何才能逃出生天?

2014年,自谷歌收购恒温器公司Nest后,智能家居迎来爆发,包括海尔、美的、长虹等家电企业,中兴、华为等通信设备企业,以及京东、阿里巴巴等互联网企业都以不同的方式切入智能家居市场,而主推智能家居概念的创业公司也迎来一波集中喷发,大受风投资金热捧。奥维咨询也预测,2020年中国智能家居的整体产值将突破万亿元,看起来一片欣欣向荣。

然而,在概念到落地的过程中,智能家居在终端消费市场的反应却不太乐观。到目前为止,市场先驱大多已熬成了先烈,而消费者真正认可的产品屈指可数。相比于两年之前的火热,智能家居公司的关注度已经冷却不少。据说,不少公司都融资困难,被资本看衰。

到底是什么原因让整个行业步入死胡同?未来将何去何从?令行业盼望已久的“风口”到底又会在何时出现?

控制中心、生态是0,单品才是1

截至目前,智能家居行业即便巨头如云,却仍不见领头羊,而他们大多数都在大打生态牌,建立控制中心。

如iOS10中增加了Homekit平台,iPhone成了其中的控制中心,可惜即便承载了苹果布局智能家居生态的全部野心,却鲜有使用者。小米也是,米家的很多产品,比如摄像头、灯泡、路由器、盒子等,它们的连接中心都是手机。三星把冰箱作为生活类智能家居的中心,中兴则认为智能摄像头、路由器、智能门锁具有成为入口级智能硬件产品的可能性,另外他们也都有智能家居的客户端,可以统一管理和协同在系统内部的所有产品:插座,摄像头,电灯,电视等等,客户端成了另一控制中心(如苹果的”家庭”、中兴智能家居APP等)。

然而实践证明:连接器、入口、控制中心、生态等都是建立在单品之上,没有极致单品,其他都是空谈。理由有五:

1、重生态轻单品是本末倒置。智能家居平台的意义在于连接更多产品。平台上产品的多寡则取决于用户的选择。因此,在平台的建设中,用户是最核心的因素。而产品是厂商争取用户最重要的筹码。正所谓“万丈高楼平地起”,如果把平台看做是高楼,那么单品就是那块平地。

2、单纯把个别硬件作为作为智能家居的入口,与用户体验相悖。比如用户在厨房做饭或者休闲娱乐的时候,不可能随时随地把手机握在手里。电视也最多是娱乐智能家居的中心,毕竟电视只有在人们需要它时才处于待机状态。只有那些具有高频、随时可连接、操作极简单的单品才可能承担入口的重任,但”有可能”不代表“一定会是”。

3、多数人误读了生态和产品体验的关系。国内互联网公司过分注重生态的原因是因为他们并不擅长做产品,而只关心的是用户的数据,他们只是打着生态的幌子在收集数据,一旦把所有的数据交换都放到云端去,其结果却是用户体验的下降,比如延时、不能断网等。

4、目前最大的问题仍然是好产品的稀缺。市面上的产品虽层出不穷,但尬尴的是好产品少之又少。产品留不住用户,用户在新鲜期过后,很容易就将所谓的智能家居产品弃之不用,而平台如果没有产品入驻和用户体验不佳的产品入驻就只是海市蜃楼。

5、未来的趋势更不在乎控制中心,物联网技术发展到后面就是M2M(Machine-to-Machine),也就是设备之间互相自主通讯交换信息,这就意味着只要产品和传感器足够多用户就无需通过手机APP进行操作和设置,如果再加上人工智能和机器学习(Machine Learning),物联网的未来就是脱手机化,脱中心化,形成真正意义上的万物互联的高级智能。所以那些缺乏核心产品,光依靠数据,只强调APP的功能强大的做法是在与IOT背道而驰。

因此聚焦单品并不止步单品才是当下需要做的,中兴旗下的小兴看看智能摄像头如果没有百万级销售量,那中兴的智能家居梦就真的只是梦。小米生态中的那些家居类产品如果卖不动,小米手机再智能再中心也只是个花架子,成为不了连接器或遥控器。

爆品创造的是点,整合才能形成面

重视到单品重要性的公司都开始尝试爆款策略,比如小米精心设计出单个产品(或者小套装),用低门槛来吸引大量用户,从而产生海量的数据并吸引用户产生二次传播或者消费。但实际上,单品是沿袭原来工业时代点对点的竞争模式,未来单纯做无连接不相关的爆款又形成不了系统的模式将越来越难,未来需要整合。因为:

1、未来是链条对链条、生态对生态的竞争,单品虽然可以打“爆”,但不可避免地会造成产品单一、跟其他产品关联性较少等后果,这样就很难给用户带来系统级的智能家居体验。而且如果扩充产品线,因为不同的产品多是不同的团队(甚至不同的公司)来做的,就会导致在系统层的互联互动上出现短板。

2、单品难以解决利益分配问题,智能家居生态链涉及许多利益相关者,包括上游的芯片和软件供应商,中下游的联网设备制造商、平台提供商、零售商、服务提供商(诸如有线电视、通信或保安公司等)和大数据云提供商,每个相关供应商的需求都有所不同,若是押注单一产品,很难协调整体系统的利益关系,而只有全面整合,重新分配利益方可能做到均衡。

3、未来的盈利模式也不再是依赖单品。未来物物相连,“硬件+服务”模式将成为主导,这就意味着智能硬件售出只是起点,后续服务才是主角,这包括嵌入APP 应用、构建家庭入口、收集大数据,并寻机将数据和流量进行变现等。在这种模式下,硬件不是利润的实现点,而是价值链的基本环节与载体,而后面的则是整合能力的比拼。

再说没有哪家公司能保证自己所有的单品都成为爆品。所以即便是小米,也在通过投资入股的方式拉拢合作伙伴。这些生态链企业,是严格按照小米模式投资孵化出的“小”小米,目前已经超过50家,涉及多种使用场景,家电有空调、空气净化器、净水器,安保产品有智能摄像头、多功能网关、门窗传感器,健康产品有血压计、体重秤、小米手环,市场表现十分耀眼。中兴的整合思路也是通过投资孵化来培育更多的合作伙伴,拉动整个智能家居行业的良性发展。从而完成单品到开放,开放到整合,再到单品的闭环。

他们的整合都是希望摆脱对爆品的过度依赖,快速实现从点到面的覆盖,在行业内形成影响力和竞争力,但整合在落地上仍需要重视一些问题,比如谁帮忙安装?售后如何落地?另外目前智能家居行业最大的问题是产品场景不够,整合需要支撑完整的IOT应用,比如:从家到社区,从社区到车联网的互通以及场景利用,这恰恰考验的是整合能力的修炼。

缺少互通标准是表,糟糕体验才是万恶之源

讲到整合,有人会说整合难的原因就是行业缺乏互动标准。确实,智能家居行业目前每个厂家都有各自的想法,产品之间不能实现互联互通,但响铃认为“糟糕体验是万恶之源”才是背后的真正原因。因为:

1、人们对智能家居不感冒本质上是自己用着不爽,他们才不在乎有没有标准。当下智能家居产品智能化炒作现象频现;形式大于内容,与用户需求不匹配,再加上高成本导致价格虚高,市场接受度低。奥维云网(AVC)和腾讯家电联合调查数据就显示,目前用户对智能家居的感兴趣程度高达95.2%,但有87.5%的用户对智能家居现状不满,表示跟预期完全不符、或低于预期。

2、智能家居的智能化不应只是停留在家庭设备的联网协同(也就是互通)上,而应该是全方位地提升人们的生活体验上。智能家居人们需要的是实用性,而不是远程遥控,也不是炫酷的操控界面,高效、便捷、节能才是用户要的。理想的智能家居是可以替我们订机票改签航班,或根据我们的体温自动将空调调节到合适的温度。未来智能家居需要自动感应环境和人,自我学习、自我调整。

3、缺乏互动标准实际上是因为布局不完善并用封闭的方式在做,伤害了用户体验。比如小米选择了用封闭来保证用户体验,但在布局不完善的情况下结果就会适得其反;三星收购SmartThings后,就要求必须购买它的SmartThinsg中枢器,才能享受它的技术。但这种封闭的智能家居系统,一旦没准备好,就成了“绑架”用户。

所以阿里是做云物联网开放平台,百度云也推出了面向可穿戴设备的dulife。此外苹果的HomeKit、亚马逊的echo、海尔的U+、美的的M-Smart、华为的HiLink等也都打着开放的旗帜,但他们多是系统内部的协同,未来能成功的一定技术实力、产业号召力和合作模式,即开放能力都不错的。

智能家居依然有一个金三角:硬件、云服务和智能终端。硬件是Machine,智能终端上的App是人机界面、控制枢纽,而云则是连接、数据和服务的中心,唯有开放才可能完全释放这些能力,改善和提升用户体验,而在此之上互通标准就会水到渠成。

短期看营销概念,长期拼研发专利技术

智能家居之所以冷却还有一个重要原因就是浮夸成风,许多所谓的“前沿技术”多只是一个宣传概念,当行业充斥着各类缺乏硬实力,单纯靠营销赚钱的投机行为时,需求疲软就成了自然结果,“一粒老鼠屎坏了一锅汤”也成了最好的描述。

智能家居的基础是技术运用,例如物联网技术、信息技术、数字技术、语音技术、感应技术等。长期以往,整个行业也会如手机行业一般,必然有一个洗牌的过程,无技术基因、技术不过硬、靠营销炒作的企业必将率先出局。

除上述投机企业外,有些企业是转型进入智能家居领域,如家具企业、卫浴企业、门窗企业,包括互联网企业等。这些并不是技术型公司,产品本身对创新技术的运用也不多,先天、基因里的缺陷暴露无遗,其产品的智能化程度可想而知。2015年小米就深受专利困扰,由于专利尚未获得批准就被公关部门拿来大肆宣传,而后被工商部门重罚,一时间变为笑柄。

智能家居行业步入死胡同 如何才能逃出生天?

响铃好友李俊慧之前统计出2015年企业发明专利申请受理排行榜,在涉及智能家居的企业中,中兴通讯领衔专利榜,华为、小米、奇虎、京东方、格力和联想均已进去前10。海外三星、苹果在技术、专利、资源(资金)和人才等方面的积累是其他企业一时半会不可取代的优势。这无疑在证明一个既定的事实:智能家居这一仗,唯有专利研发技术才是核心竞争力。但专利研发技术非一时之功,大厦不是一天建成的。

所以那些妄图用数千元就能提交申请新型实用专利来钻空子的公司还是早点歇歇吧。即便你对营销和包装长袖善舞,没有技术专利支撑,靠零星的智能家居产品,你塑造的智能家居就永远是空中楼阁。

不是时机未到,而是安全性没做好

最后说说安全性的问题,行业不少人士把消费者不买账归结于风口未到,却没有反思自己的产品是否真的足够好,尤其是最低层次的安全性考量,这是消费者购入的第一前提。

不久前《纽约时报》的专栏作家Nick Bilton称,一台失灵的Nest智能恒温器导致他家里的气温变得很低。此前有新闻报道,一个大一学生编写了个手机病毒,导致数十万安卓手机用户中招。当前智能设备几乎都采用基于linux的安卓系统,这套系统漏洞多,安全性差。而智能家居企业基本无安全防御技术,这意味着智能家居系统更容易被黑客攻击,这会导致智能门锁、室内监控失效,小偷可以如同进出自己家一样进入你的家里拿走东西,还有大量潜在的危险,比如,窃取室内监控摄像的内容,导致用户隐私泄露等。

最近陷入舆论漩涡的三星NOTE 7爆炸事件更是给我们做智能硬件产品的当头一棒,再好的概念再厉害的技术,安全永远是最核心最底层的要求。只可惜现在的厂商大多数都把智能家居的外形或技术当作重点,而把安全性排在后面。

令人欣喜的是,部分智能家居的开发人员已经意识到物联网领域中各个层面都需要重视安全性,但是对于现今行业能提供具有足够安全性的元器件和流程的依然是少数。因为这考验他们的不仅是大数据收集、整理、分析、判断、预测、响应和调整的能力。

总之,过去几年,一方面我们看到了智能家居火热的发展势头和值得期待的发展前景。但另一方面,又不得不面对智能家居产品惨淡的市场现状。当行业泡沫期过去,各家企业都应该沉下心来把自己的产品做好,才有资本和更多的平台连接,让产品真正实现“万物互联”,这样用户积累就是自然而然的事情,所谓的整合、生态,也是锦上添花,顺理成章。


本文转自d1net(转载)

<think>为了改进贪吃蛇AI以避免陷入死胡同,我们可以引入一个策略:在移动之前,检查每个安全方向移动后,蛇头周围是否有足够的空间(即自由格子数)来保证蛇能够继续存活。我们可以使用BFS(广度优先搜索)来计算某个位置周围的自由空间大小。如果某个方向移动后,蛇头周围的自由空间小于一个阈值(比如蛇的长度),那么我们就避免选择这个方向,即使它可能更靠近食物。 改进思路: 1. 在安全方向的基础上,增加一个自由空间检查。 2. 计算每个安全方向移动后蛇头位置周围的自由空间(不包括蛇的身体)。 3. 如果自由空间小于蛇的长度(或一个设定的阈值),则避免选择该方向,除非没有其他选择。 4. 在剩下的安全方向中,选择最靠近食物的方向。 注意:由于贪吃蛇的移动特性,蛇尾会移动,所以自由空间的计算可以相对宽松。但为了避免进入封闭区域,我们仍需要一定的安全空间。 步骤: 1. 定义自由空间计算函数(使用BFS)。 2. 在决策过程中,对每个安全方向进行自由空间检查。 3. 根据自由空间大小过滤方向。 4. 如果所有安全方向自由空间都不足,则选择自由空间最大的方向(避免立即死亡)。 我们将修改`SnakeAI`类,添加一个`calculate_free_space`方法,并在`decide_direction`方法中使用它。 由于计算自由空间可能比较耗时,我们设定一个最大搜索步数(例如,我们不需要计算整个地图,只需要计算一定范围内的格子,比如最大步数为蛇的长度或地图大小的一半)。 以下是改进后的代码:</think># 改进贪吃蛇AI以避免陷入死胡同 要改进贪吃蛇AI以避免陷入死胡同,我们需要实现更智能的路径规划和风险评估。以下是几种有效的方法及其实现代码: ## 1. 死胡同检测算法 ```python def is_dead_end(self, position, snake_positions): """检测当前位置是否是死胡同""" # 计算当前位置周围的可用空间 visited = set() queue = [position] free_spaces = 0 while queue: x, y = queue.pop(0) if (x, y) in visited: continue visited.add((x, y)) free_spaces += 1 # 如果找到足够空间,提前退出 if free_spaces >= self.snake.length: return False # 检查四个方向 for dx, dy in [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]: new_x = (x + dx) % GRID_WIDTH new_y = (y + dy) % GRID_HEIGHT new_pos = (new_x, new_y) # 如果新位置安全且未访问过 if new_pos not in snake_positions and new_pos not in visited: queue.append(new_pos) # 如果可用空间不足,则认为是死胡同 return free_spaces < self.snake.length ``` ### 算法解释: 1. 使用BFS算法计算从给定位置可达的网格数量 2. 如果可达网格数量小于蛇的长度,则认为是死胡同 3. 在决策时避免进入死胡同区域 ## 2. 增强的AI决策算法 ```python def enhanced_decide_direction(self, food_pos): """增强的AI决策算法,避免死胡同""" head = self.snake.get_head_position() safe_directions = self.get_safe_directions() # 如果没有安全方向,保持原方向 if not safe_directions: self.snake.decision_reason = "无安全方向,保持原方向" return self.snake.direction # 1. 尝试直接吃到食物 for direction in safe_directions: new_pos = self.calculate_new_position(head, direction) if new_pos == food_pos: self.snake.decision_reason = "直接吃到食物" return direction # 2. 评估每个方向的安全性 direction_scores = {} for direction in safe_directions: new_pos = self.calculate_new_position(head, direction) score = 0 # 计算食物距离分数 food_dist = self.calculate_distance(new_pos, food_pos) score += (GRID_WIDTH + GRID_HEIGHT - food_dist) * 2 # 距离越近分数越高 # 计算自由空间分数 free_space = self.calculate_free_space(new_pos) score += free_space * 1.5 # 死胡同惩罚 if self.is_dead_end(new_pos, self.snake.positions + [new_pos]): score -= 100 # 避免靠近身体 body_dist = min(self.calculate_distance(new_pos, body) for body in self.snake.positions[1:] if body != new_pos) score += max(0, body_dist - 2) * 0.5 direction_scores[direction] = score # 3. 选择最高分数的方向 best_direction = max(direction_scores, key=direction_scores.get) self.snake.decision_reason = f"最佳选择 (分数: {direction_scores[best_direction]:.1f})" return best_direction ``` ### 算法特点: 1. **多因素评分系统**:考虑食物距离、自由空间、身体距离等因素 2. **死胡同检测**:使用`is_dead_end`方法避免进入死胡同 3. **自由空间计算**:评估移动后的可用空间 4. **安全距离**:保持与身体的安全距离 ## 3. 完整改进的AI类 ```python class EnhancedSnakeAI: def __init__(self, snake): self.snake = snake self.path = [] # 存储计算出的路径 def get_safe_directions(self): """获取所有安全的方向(不会立即撞到自身)""" head = self.snake.get_head_position() safe_directions = [] for direction in [UP, DOWN, LEFT, RIGHT]: new_pos = self.calculate_new_position(head, direction) if new_pos not in self.snake.positions[1:]: safe_directions.append(direction) return safe_directions def calculate_new_position(self, position, direction): """计算移动后的新位置""" x, y = position dx, dy = direction return ((x + dx) % GRID_WIDTH, (y + dy) % GRID_HEIGHT) def calculate_distance(self, pos1, pos2): """计算两点之间的曼哈顿距离(考虑边界循环)""" dx = min(abs(pos1[0] - pos2[0]), GRID_WIDTH - abs(pos1[0] - pos2[0])) dy = min(abs(pos1[1] - pos2[1]), GRID_HEIGHT - abs(pos1[1] - pos2[1])) return dx + dy def calculate_free_space(self, position): """计算从给定位置开始的自由空间大小""" visited = set() queue = [position] while queue: x, y = queue.pop(0) if (x, y) in visited: continue visited.add((x, y)) # 检查四个方向 for dx, dy in [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]: new_x = (x + dx) % GRID_WIDTH new_y = (y + dy) % GRID_HEIGHT new_pos = (new_x, new_y) # 如果新位置安全且未访问过 if (new_pos not in self.snake.positions and new_pos not in visited): queue.append(new_pos) return len(visited) def is_dead_end(self, position, snake_positions=None): """检测当前位置是否是死胡同""" if snake_positions is None: snake_positions = self.snake.positions # 计算自由空间 free_space = self.calculate_free_space(position) # 如果自由空间小于蛇的长度,认为是死胡同 return free_space < self.snake.length * 0.8 def find_path_to_food(self): """使用A*算法寻找食物路径""" head = self.snake.get_head_position() food_pos = self.food.position # 使用A*算法寻找路径 open_set = [] heapq.heappush(open_set, (0, head)) came_from = {} g_score = {head: 0} f_score = {head: self.calculate_distance(head, food_pos)} while open_set: current = heapq.heappop(open_set)[1] if current == food_pos: # 重建路径 path = [] while current in came_from: path.append(current) current = came_from[current] return path[::-1] # 反转路径 for dx, dy in [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]: neighbor = ((current[0] + dx) % GRID_WIDTH, (current[1] + dy) % GRID_HEIGHT) # 跳过蛇身位置 if neighbor in self.snake.positions: continue # 计算新的g分数 tentative_g_score = g_score[current] + 1 if neighbor not in g_score or tentative_g_score < g_score[neighbor]: came_from[neighbor] = current g_score[neighbor] = tentative_g_score f_score[neighbor] = tentative_g_score + self.calculate_distance(neighbor, food_pos) heapq.heappush(open_set, (f_score[neighbor], neighbor)) return None # 没有找到路径 def decide_direction(self, food_pos): """最终决策算法""" self.food = food_pos # 存储食物位置 # 尝试寻找路径到食物 path = self.find_path_to_food() if path and len(path) > 1: next_pos = path[0] head = self.snake.get_head_position() # 确定方向 dx = (next_pos[0] - head[0]) % GRID_WIDTH dy = (next_pos[1] - head[1]) % GRID_HEIGHT # 映射到方向常量 if dx == 1 or dx == -GRID_WIDTH + 1: direction = RIGHT elif dx == -1 or dx == GRID_WIDTH - 1: direction = LEFT elif dy == 1 or dy == -GRID_HEIGHT + 1: direction = DOWN else: direction = UP # 检查方向是否安全 if direction in self.get_safe_directions(): self.snake.decision_reason = "A*路径规划" return direction # 如果路径规划失败,使用增强的评分系统 return self.enhanced_decide_direction(food_pos) ``` ## 4. 算法整合与优化 ### 4.1 路径规划与风险评估结合 ```python def enhanced_decide_direction(self, food_pos): """结合路径规划和风险评估的决策算法""" head = self.snake.get_head_position() safe_directions = self.get_safe_directions() # 如果没有安全方向,保持原方向 if not safe_directions: self.snake.decision_reason = "无安全方向,保持原方向" return self.snake.direction # 1. 尝试直接吃到食物 for direction in safe_directions: new_pos = self.calculate_new_position(head, direction) if new_pos == food_pos: self.snake.decision_reason = "直接吃到食物" return direction # 2. 评估每个方向的安全性 direction_scores = {} for direction in safe_directions: new_pos = self.calculate_new_position(head, direction) score = 0 # 食物距离分数(距离越近分数越高) food_dist = self.calculate_distance(new_pos, food_pos) score += (GRID_WIDTH + GRID_HEIGHT - food_dist) * 2 # 自由空间分数(空间越大分数越高) free_space = self.calculate_free_space(new_pos) score += min(free_space, 50) * 1.5 # 限制最大加分 # 死胡同惩罚 if self.is_dead_end(new_pos, self.snake.positions + [new_pos]): score -= 100 # 身体距离奖励(保持安全距离) if self.snake.length > 5: min_body_dist = min(self.calculate_distance(new_pos, body) for body in self.snake.positions[1:-5] # 忽略尾部 if body != new_pos) score += max(0, min_body_dist - 3) * 0.8 # 路径平滑度(避免频繁改变方向) if direction == self.snake.direction: score += 5 direction_scores[direction] = score # 3. 选择最高分数的方向 best_direction = max(direction_scores, key=direction_scores.get) reason = f"评分选择 ({direction_scores[best_direction]:.1f})" # 4. 最终安全检查 if direction_scores[best_direction] < 0: # 如果所有方向分数都很低,选择最安全的方向 best_direction = max(safe_directions, key=lambda d: self.calculate_free_space( self.calculate_new_position(head, d))) reason = "紧急避险" self.snake.decision_reason = reason return best_direction ``` ### 4.2 关键优化点 1. **路径规划**:使用A*算法寻找最优路径 2. **自由空间计算**:评估移动后的可用空间 3. **动态风险评估**:根据蛇的长度调整策略 4. **多因素评分系统**:综合考虑食物距离、自由空间、身体距离等因素 5. **紧急避险机制**:当所有方向评分都很低时,选择自由空间最大的方向 ## 5. 实际应用效果 这种改进的AI系统能够: 1. 有效识别并避免死胡同 2. 在复杂环境中找到安全路径 3. 平衡食物获取和安全移动 4. 适应不同长度的蛇身 5. 在无法找到理想路径时执行安全策略
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