智能家居市场定位，智能家居市场定位怎么写

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于智能家居市场定位的问题，于是小编就整理了2个相关介绍智能家居市场定位的解答，让我们一起看看吧。

tcl智能家居有前途么？

智能家居的前景非常好，很有前途。从我们周围就可以看出，智能家居是未来家庭的理想形态，而且，正在日常生活中，一步步的变成现实。

 远程操控、智能管家、智能小区等都是智能家居未来的发展方向，同时也是目前智能家居厂商正在尝试和不断探索的未来。想一想在未来的生活中，你在上班就可以远程操控家中的一切，购物、烹饪、清洁随手就来，而在你忙碌的时候，智能管家会帮你料理家中的一切琐事，无需过多担心，而你的小区里，同时也是一个大的智能网络，为你的生活提供更多的便利。

智能家居还是很有市场前景的，只是由于技术，质量不过关，才造成现阶段的尴尬局面，这是阶段性的问题，随着市场的发展会进一步的解决，先来看看有什么问题和成绩吧。

很多消费表示听说过智能家居，但是尚不知道智能家居到底包括哪些设备，要具备什么用的功能。这也是我国智能家居行业的定位尴尬，自从行业引进以来，尚没有统一的标准表明智能家居要达到怎样的需求，能够为消费者提供怎样的服务。这使得消费者的认知一直处在较为模糊的阶段。

　　从众多我国智能家居企业的推广方式来看，智能家居行业还处在技术推广阶段，在销售的各个阶段都非常注重产品技术先进性解释，而忽视了产品的易用性。而恰恰是产品的易用性和实用性将决定行业是否会得到快速的发展。

所以，通过技术来培养用户或者消费者的一切努力都会是徒劳的。对于消费者来说，消费者很难知道技术到底是怎样的，也不关心，更关心的是，智能家居设备到底能给自己带来什么样的便利。

智能家居与消费者期望

人工智能芯片的市场定位？

随着大数据的发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。而人工智能的实现依赖三个要素：算法是核心，硬件和数据是基础，芯片就是硬件的最重要组成部分。它其实包括两个计算过程：1、训练（Train）；2、应用（Inference）。

为什么需要人工智能芯片？神经网络算法应用的不断发展，使得传统的 CPU 已经无法负担几何级增长的计算量。深度学习作为机器学习的分支，是当前人工智能研究的主流方式。简单说就是用数学方法模拟人脑神经网络，用大量数据训练机器来模拟人脑学习过程，其本质是把传统算法问题转化为数据和计算问题。所以对底层基础芯片的要求也发生了根本性改变：人工智能芯片的设计目的不是为了执行指令，而是为了大量数据训练和应用的计算。

目前我国的人工智能芯片行业发展尚处于起步阶段。随着大数据的发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。数据显示，2016-2019年我国智能芯片的市场规模从19亿元增长至56.1亿元，复合年均增长率为43.5%，预计2021年市场规模将进一步增长，达到86.3亿元。未来，人工智能芯片行业市场前景非常可观。

人工智能已经成为目前芯片行业的一个重要驱动力。回顾人工智能在半导体行业的发展，我们可以清晰地看到一条从云到终端的演进路线。

　　最初，人工智能主要是作为一种服务部署在云端。本代人工智能基于大数据和神经网络，因此在训练时候需要大量的算力，在云端部署的时候也需要算力做支撑，因此云端人工智能领域中以Nvidia为代表的GPU加速人工智能成为了关注焦点，同时也有以Graphcore、Habana为代表的云端专用人工智能芯片公司与GPU分庭抗礼。2018年之后，随着模型和芯片设计的优化，人工智能逐渐从云端下沉到手机等强智能设备终端，在手机上基于人工智能算法的超分辨、美颜、人脸识别等应用也渐渐得到了主流认可，相应的芯片（IP）也就成为了手机SoC上不可或缺的一部分

到此，以上就是小编对于智能家居市场定位的问题就介绍到这了，希望介绍关于智能家居市场定位的2点解答对大家有用。