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小米科技|技术重塑小米，发现财报背后的“认知差”( 三 )


除了主动智能 ， 语音AI小爱同学还能实现全场景智能协同 ， 当用户发出一条需求指令时 ， 小爱同学会进行统一决策 ， 家中多个IoT设备中进行协同配合；定制化情感声音 ， 只需录入少量用户录音 ， 小爱便能对其进行预处理 ， 提取关键声学特征 ， 通过定制合成音库训练的基础模型 ， 进行自适应学习 ， 输出效果佳 。
种种智能表现 ， 都离不开对语音AI进行大量训练 。 作为典型的人工智能研发工程体系 ， 语音AI研发也基于三大要素：算法、算力和数据 ， 其中算法可以通过开源和人才并购方式弥补 ， 算力可以上云 ， 唯有真实、庞大、多样化的数据最为难得 ， 也是行业公认的差异化竞争壁垒 。
国际最知名的机器学习学者之一吴恩达曾提出过一个 AI 赛道的二八定律 ， 80%的数据+20%的模型=更好的AI ， 模型训练数据的丰富程度、清洗的干净程度一定程度上决定了 AI 算法的优劣 。
在这一方面 ， 小米拥有得天独厚的优势 ， 依靠手机以及loT产品 ， 小米积累了大规模用户 。 MIUI月活跃用户数达到4.53亿 ， 其中中国大陆MIUI用户有1.24亿 ， 海外用户3.3亿；接入IoT平台的设备数也已达到3.74亿台；拥有5件及以上连接小米AIoT平台的设备用户已达740万 。
数据来源：小米财报 ， 绘制：鹿鸣财经
这些小米生态圈里的用户 ， 不仅仅是小米商业模式的基石 ， 也为小米训练语音AI提供丰富多样的语音数据集 。 用户对小爱同学的询问 ， 其声音特征 ， 包括语音、语调、常用词语和句式都构成丰富的语音资料库 ， 帮助小爱训练自身神经网络 ， 分析、掌握不同用户的声音特征 ， 提高整体的识别准确率 。
除了智能语音AI ， 小米还储备了大量计算机视觉技术、机器学习等人工智能技术 。 随着时间推移 ， 小米在AI方面所积累的资源和优势将一一显露出来 。
03 加速科技转型人工智能赋能物联网早已是业内共识 ， 但AIoT行业大发展还需要平台型企业支撑 ， 后者才是链接产品与用户的通道 。 面对C端用户 ， 智能家居则是除手机之外的核心入口 。 根据Statista预测 ， 2025年AI+智能家居将迎来爆发式增长 ， 全球智能家居的市场规模将超过1900亿美元 。
但在这一赛道中 ， 大部分玩家都以单品智能终端的形式入局 ， 为满足客户多元需求而推出各种功能、品类的产品 ， 但却存在一个明显的问题 ， 各产品间兼容性差、品牌生态相互割裂 。
根据涂鸦智能和Gartner联合发布的《2021全球AIoT开发者生态白皮书》提供的数据 ， 平均每个家庭配备的家电单品超过40个 ， 覆盖10个以上品牌 ， 且大部分消费者认为阻碍建设智能家居网络的原因系各智能产品间兼容性差 ， 必须要下载多款品牌方App才能管理不同AIoT产品 ， 操作复杂程度高 。
用户的痛点也是行业亟需解决的问题 。 对此 ， 小米一方面通过参股不控股的方式 ， 投资行业内优质标的 ， 向其提供资金支持与销售渠道；同时许可通过公司内测的产品 ， 使用“米家”和“小米”两种品牌进行销售 。 据不完全统计 ， 小米已投资超过310家生态链合作伙伴 ， 遍布智能家居、智能家电、出行车载等领域 。
另一方面 ， 小米也向消费类的智能硬件提供开发平台 ， 允许开发者以直接接入等方式合作 。 联合来自开发者的集思广益 ， 小米得以实现与开发者互利共赢的合作模式 。
除了投资合作伙伴模式外 ， 小米还不断修炼自身技术硬实力 。 今年4月23日 ， 小米举办知识产权、标准和技术创新宣传月 。
从活动期间公司公布的数据来看 ， 小米在全球范围内的专利达19000余件 ， 近一半都在境外获得；全球申请商标达27000余件 ， 覆盖全球160多个国家；5G标准专利声明数量已经进入全球前15位 。 与此同时 ， 根据专利搜索和分析机构智慧芽公布的《小米公司创新力分析报告》来看 ， 公司所持有的专利类型多为发明专利 。

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