對于智能家居的評定業內和外界的評定可以說是兩極分化很嚴重。業內人士給智能家居的評定多為“萬事俱備只欠東風”，但對業外群眾來講，很多人覺得智能家居還沒有非智能家居用起來方便，還有一部分人對智能家居根本不了解，也不愿意去了解。
很多企業可以拿出自家的智能家居產品，而且市場售賣業績也還算不錯，但真正的賣點卻不是因為其概念中的智能，用戶將產品買到家中基本也體驗不到整體的智能效果。那么究竟是什么讓智能家居中的智能久久不能普及呢?
被說爛了的老問題影響漸漸淡化
談及此許多人又會想到在網上被說爛了的標準問題、價錢問題、種類匱乏等等，但這些都是過去式的問題。智能家居產品價錢從最初的十幾萬到幾萬再到今天已經可以控制在一萬元以內，依照現在的社會經濟發展水平來講，能承擔得起這個價位的人不在少數。
至于標準雖然至今沒有明確但影響上遠不及當初那般“致命”，各大企業生產的物件漸漸變得開源化，而且隨便一個成規模的企業都可以提供運行整套智能家居，售后服務也算做的日漸全面。再有種類市面上的智能產品隨處可見，各大電商也為智能產品提供了廣闊的平臺，所以這些已經不是影響智能家居發展的根本。
物流不給力計劃趕不上變化
智能家居除了虛擬遠程連接之外還有一個比較實際的功能，就是可以實時遠程訂購。智能家居平臺可以直接與電商平臺連接，建立遠程購物體系，省去外出選購的麻煩。但時下的物流配送實在是跟智能快速不搭邊。根本無法實現就近取材就近配送。即便最快的快遞同城選購也需要一天的時間才能送到。而且時下傲嬌的快遞員、路癡的快遞員、不小心的快遞員、對貨物粗暴的快遞員層出不窮，讓人倍感焦心。
盡管一些大型的物流已經在引進智能物流來提升業績，但現階段而言，即便是同一家快遞同樣的配送城市，到貨時間也無法控制，因為最主要的還需看快遞員的貨量和心情。但這些是智能家居用戶無法控制的。也就是說如果用戶利用電商選購，物品到達時間不能確定。如果你某一天智能下單買菜準備親自下廚，又剛好趕上今天快遞員心情不好，很有可能兩天之后才能收到菜。
網速跟不上讓智能家居“半癱”
智能家居運行離不開網絡，現在的網絡雖然已經發展到了一定的水平，但智能家居的運行需要的是持續高速的網絡供應。很明顯時下看會視頻卡斷緩沖，玩游戲會掉線重登的網絡水平無法滿足智能家居完美運行的要求。 智能家居使用中，以風、光、雨控制一塊為例，如果天氣突變，利用遠程超控讓家中的智能風光雨系統關閉窗戶，但過程中網絡不穩定將會導致窗戶無法關閉，雨水進入室內，如此一來智能就失去了效力。再如智能門禁系統如果因為網絡不穩定無法識別，將導致有家不能回的場面，讓人缺乏安全感。當然，聰明的企業可以多加一個傳統開鎖方式增強安全感，但那樣人們會習慣性依賴傳統方式，這似乎又失了智能的初衷。
智能家居行業發展到今天，早已不在是當初的只存概念。但在具體的實踐中，所涉及無數看似無關的方方面面。千里之堤潰于蟻穴，這些看似與智能家居無關，甚至與物聯網都沒什么關系的被忽視環節，最后往往成為智能發展的瓶頸。那么各種直接智能家居產業激進發展的同時，是否也該出現一股力量將這些看似無關實則重要的周邊行業改革帶動一番呢? 無論聽起來怎樣神奇，大數據從本質上來說，還是屬于數理統計的一種擴展。因此，大數據技術的應用也離不開基本的統計學原理。統計學中的核心思想是用樣本來估測總體，對于樣本采集的要求是很客觀的，一旦樣本出現偏差，得到的結論也是不可靠的，這種樣本偏差的問題，在大數據中也時有發生。
沉默的大多數現象：典型的樣本偏差 所謂樣本偏差，原本是說調查的樣本不客觀，無法代表整體的情況，放到大數據上來說，指的是采集數據的方式或來源不具有代表性，無法從中分析出正確的結果。關于樣本偏差的一個經典例子，就是1936年的美國總統大選，在選舉結果最終公布之前，有份權威雜志做了一項民意調查，結果顯示時任總統羅斯福比他競爭對手蘭登的人氣要低許多，因此預測蘭登將擊敗羅斯福，在大選中獲勝。
可是實際選舉結果卻恰好相反，羅斯福以百分之62的高支持率連任總統。之所以會出現這種結果，是因為當時那份雜志是通過電話薄和車輛登記薄上的名單進行的調查，而在那個年代，只有富人才有電話和汽車這兩樣東西，在人數上占多數的窮人們并沒有接受調查，因此這項調查的樣本不具有代表性，得出的結果自然也是錯誤的。
現在的數據分析技術中，“沉默的大多數”現象依然存在，比如從各種IT科技網站上抓取的用戶評論，點擊率等數據來預測某種科技產品的流行趨勢，但是首先絕大多數用戶是不愛瀏覽科技網站的，而且在網站上表示十分喜歡的人，現實中往往并不會購買，因此這種數據也存在樣本偏差，預測結果也沒什么意義。
用大數據預測未來趨勢？不可知因素太多
很多關于大數據的文章都提到大數據技術從某種程度上可以預測未來，也有事實證明了這一點，比如微軟的數據科學家就準確預測了今年奧斯卡九項大獎的歸屬。確實，在關于某個客觀事物的預測上，大數據毫無疑問能大展拳腳，可是當涉及到人類的主觀意識，比如預測某個產品是否會流行等問題時，由于不可知因素太多，預測的準確性很難預料。
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