未来，智能家居、音箱等产品一定是家里的标配
时光放到30年前，人们对智能家居、智能音箱还没有一个成熟的概念，或者说不会奢望这些将会出现在日常生活中。但现在，情况显然发生了变化。
对于家庭生活的智能化产品，陈建文一直持积极态度。他认为，在未来的场景下，智能家居、智能音箱等必然会成为家里的标配。
中国的智能家居太独立，背后没有完整产业链
“当我们还小的时候，当时都不敢想象家里会有汽车，而现在，我们的儿女一出生，往往家里就已经有了一辆或几辆车了！智能家居产品也是一样，虽然目前还未普及，但未来一定会是家里的标配。
“从算法、环境等因素来看，智能家居、智能音箱它都属于接口设备，它未来可能不一定会是我们目前所熟知的这个形态。”
关于这一点，业内其实有很大的想象空间。智能家居、智能音箱等，可能会是音箱的形态，也可能只是个贴在墙上的按钮，甚至可能是个机器人、虚拟人。
“想象一下，你在家里只要往那儿一站，旁边就会出现一个标准的全息美女。她就跟你问好、陪你聊天、听你指挥，那也是智能家居啊，对不？单单是她跟你说话，就意味着已经把音箱和家居给全部做到一起了。”
对现在市场上大行其道的智能音箱产品，如亚马逊的Echo、谷歌的Google Home、苹果的HomePod、还有小米的小爱同学、阿里的天猫精灵X1等，陈建文认为，它们是一场革命，一场针对传统音箱和家居市场和理念的革命。
有句话叫做：只要方向是对的，就不怕道路有多遥远。这其中的核心点就是商业化的技术和应用场景，陈建文认为，智能音箱的应用场景将会非常的广、非常的大。
但是它爆发的时间点，或者说它在什么时间里被需要，将是另外一大课题。
“在目前看来，中国的智能家居、智能音箱还都太独立，背后没有形成一个产业链。这样的话，到最后，整合市场就依然还是巨鳄的事，只有它们才有对应的体量和实力。
“今后，哪个公司能完全以智能音箱为接口，整合家居里面所有的东西，那么它就是未来。”
智能家居的核心是有什么用，而不是长什么样
陈建文认为AI，更多的是一个工具，比如怎么帮助盲人看到路，怎么帮助别人快速的找到一个东西。
AI，也包括AR／VR，它不应该是一种玩具，它应该多一些工具的属性。相应的，应用到家居领域的智能家居和智能音箱等，它的核心只能是工具性，而不在于外在的形态。
“智能家居、智能音箱的行业背景和应用场景很大，商业化技术需要过程，需要时间去形成一个完整的产业链，形成完整的东西的，我觉得这是一个很好的点。
“现在的音箱还是有固定形态的，而理想中的，或者说在未来，它应该是没有固定形态的。它可能只是贴在墙上的一个danse，你在房间里面说一句话，比如说music，它就开始放音乐。
“这个东西它可能跟音箱这个形态完全没关系（它属于语音识别的一部分），它仅仅是一个传感器。但遗憾的是，我们现在这个阶段，中国的房子里还没有把这种传感器做进去。
“所以，国内老讲智能家居，某种程度上太概念化太虚了。我在美国的家里面，卫生间里面，买这个房子的时候，人家就已经提前安装湿度检测器、温度检测器，甚至语音识别设备等等。当你洗完澡之后，从来就不用管家里所有的湿度、温度等的调节，全部都是自动的。那你说，这个是不是智能家居呢？
“现在国内怎么干呢，就是买一个加湿器放在那，就算了事儿。而欧美国家早就已经把智能这块固化在墙壁里面的传感器中了。”
所以说，目前所谓的智能音箱等只是阶段性的产品。在人工智能大数据、云计算、智能算法的加持下，这种阶段性的产品也将很快会迎来更大的发展契机。
没有完美的大数据，现实世界都是小数据
研究AI的人都知道一个基本的原则：数据越大越全面，输出的结果就越精准。
但问题是，我们始终找不到理论上完整的大数据，所以业内有小数据和小样本学习，即推理和规则体序。而这二者的结合，似乎就是AI未来的重心所在。
“务实一点说，我们很多人，甚至包括一些professer，对大数据的理解是错误的。我在很多会议上都说过，这个大数据的大是什么意思呢？不是说数据有多大，也不是说数据有多么海量。
“我曾经跟一个教授谈，他就说，我们是做三维全息的，我一秒钟几个G的数据，你看我数据大不大？还有人说，我一天采集了很多很多东西，我的这个sense很多很多．．．．．．
“其实，按照学术界的说法，大数据我们更多讲的是数据的维度。”
一个人，如果说只有一个维度，不管你再大，你就是一个人。只有当你具备很多不同维度的时候，你才是一个丰富的人，精彩的人。
实际上，数据永远不可能是完整的。
“举个例子来说吧：你想要了解我，因此你去搜了一下，搜到了一些信息。但是，你搜到的一定是一个子集。然后另外一个人也去搜，他搜到的也是一个子集。你们搜的都是一个子集，都是不完整的。
“但是有一千个人搜的数据合在一起的时候，我根据这一千个人的数据，我基本上可以断定这个人的基本情况了。
“所以你看，越多个不完整的子集，就越接近事实真相。但是，核心的点是你永远不可能拿到完整的数据，这个世界上又有什么数据是完整的吗？怎么会有完整的数据呢？
“任何一件事情，你往深的挖，它都是不完整的。中国古语也有云，‘大道五十，天衍四九’，也有一点这么个意思。”
大数据的意义在于，数据的维度要很多。如果这个数据本身就没有什么维度，就是个一维、二维或者三维的东西，那大数据也就没有意义了。
当数据采集的维度很多、角度更多、采集的源泉更多的时候，日积月累，我们往往就能从统计意义上得到一个概念。
这是第一层，独立数据的结果。
“还有另外一个情况，你从网上整理了很多信息，另外一个人也整理了很多信息，你们只是把信息汇总在了一起，最后得出一个结论，这是第一步；第二步呢，基于这个信息你要去做预测和分析。根据你喜欢吃辣椒、喜欢踢足球等特征，从而预测出这个人性格应该是什么样子的，你就又往前走了一步。”
就像人们常说的的小样本、小数据、大数据的学习，就我看到的所有的样本，光靠采样是永远不可能采全的。
千人千面，任何的样本，都是小样本，任何的数据，都是小数据。
我们现在看到的所有互联网上的数据，都是小数据集合成的大数据，小数据的内容聚合成一个大数据的整合。
对单独的样本来说，数据都是小数据，没有所谓的大数据，完整的数据只存在于理论当中。在研究采集中，我们所得到的永远只是一部分。从这个层面来讲，它是属于小数据和小样本。
小数据多了之后，它会形成一个大数据，再通过梳理、预测，算法，它会得出一定的结论。
这个能力是目前我们讲的大数据里最大的行业应用，就是规则推理。
“真实世界里没有大数据，你看到这个人，你描述他，十个词、二十个词，都是小数据。但是，你站在宏观上，不去测量这一个独立人，而是去描述这一类人的时候，它就是大数据了。
“所有的东西都是这样，你测量的时候，获取、真实的采集这个数据的时候，这个数据就已经被你固定成小数据、小样本了。”
