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　　”在近一次采访中，云米CEO陈小平这样评价IoT的前景。新的汽车公司想要真正解决电动车运用问题，就应该从根本上寻求改造车库的可能性，车库不能是无生命的物理空间，而是有生命的车辆驿站。生活零售公司想要在激烈的竞争中再品质，节约成本，真正记录下每个居民的消费轨迹，行为，从而把仓储和配送的据点安排在更接近终端的社区之内。

　　对于更复杂的供应链而言尤其重要，因为不同的零件或组件来自不同的供应商和。在这种情况下，很容易将这些中心组织成孤岛。效率是智慧城市区别于普通城市的一个关键指标，而效率的依赖于传感器软硬件技术的应用。

 

 

打造电子行业“海底捞”长期高价收购电子料高价回收库存Contelec传感器老牌回收公司

 

 

 

 

 

 

 

 

 

从目前的反应来看，Siri声控功能不见得在自然语处理上得，若以云计算做搭配，而制式回应组合资料量够大，也能成就另一种人工智能。iPhONe 4S的Siri声控功能太聪明，太有个性，让大众有意外的惊喜。你问的手机？它会回你：就是你手上这支。 你说：我爱你，它回：别说了。你继续追：嫁给我好吗？它会说：我们还是当朋友好了。Siri的回答的确很幽默，但老实说，这可能跟程序人员在里暗藏“彩蛋”(Easter eggs)的作法很类似。根据Wired的报导，苹果在弱人工智能(weak AI)这块领域的确可成就一个如假包换的人工智能，而Siri有了云计算在后端加持后，其实时分析与会让整个局面大为不同。 Siri目前的互动比较类似机器人(chatterbot)，其源起可追溯至ELIZA，这个互动程序刻意模仿心理以话套话的作法，可把用户输入的英文变成疑问句丢回给用户。比如你输入：我很难过，ELIZA会问：为何你难过？如此继续没完没了。 诸如ELIZA这类机器人，会兼用自然语处理(NLP)与制式回应来回答用户的输入，让回答看似有模有样。而机器人要做得好，重要的部分在于自然语处理的部分，你必须分析句子里的名词、动词、修饰语等，然后重组出一句相关的话语，这是难写的部分。 福布斯(Forbes)的一篇文章便指出，有时你问Siri一些很简单的问题，它反而会不知所措，诸如“上网找Benzinga”，由于字典里并没有Benzinga这个字，它得去猜意思。Siri对zinger或singer的发音显然无法区分；你要搜寻pro，它却帮你找fro。到后来你得讲得十分，确保Siri听得懂，但其实还是没听懂。 从计算机科学的观点来看，机器人比较容易的部分是针对某些特定输入字符串来输出预设。比如用户输入的字眼有“感冒”时，程序会跑出“或许你得去看”。这类字符串对字符串的对应不需用到任何自然语处理，因此并不存在任何人工智慧可言。 以这种制式回答而言，机器人的成败非关算法的智慧，反而得看写程序的人有多卖力，因为他/她得不断去思考出各种可能的回应组合，然后加到程序里去。制式回应的组合(输入/输出组合)越多，对用户而言看起来就越聪明，因为用户在会不断发现这类隐藏的“彩蛋”。 若程序只有100或1,000个制式回应组合，机器人的能力很快就被用光了，但若有10万个回应组合呢？或者100万个？这就是云计算在此所扮演的威力。Siri是云计算应用，因此苹果工程师可不断把新的回应组合加进去。工程师也可依照当下热门的对话，加入当时有意思的回应。如此结合众人之力，用户即有可能可跟Siri进行有相当内涵程度的智慧对话。 或许有人会认为Siri这种小聪明并不算真的AI人工智能，因为它只是根据预设组合丢出回应而已，并没有真的了解句子本身的意义。但对于一般用户而言，Siri已经具备相当人工智能，其回应的内容已经超过一般人平常可想得出的全部回答。 Wired的文章指出，到此阶段，这种结合大量资料与所带来的效应将远超过自然语算法可达成的，因为这个机器人看起来已经有十足的人工智能，即使这只能算是弱人工智能的一环。

 

 

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