科技圈的名人們總有一些讓我等吃瓜群眾津津樂道的癖好。比如Facebook的扎克伯格每年都會給自己定一個挑戰，并竭盡所能完成它。
去年是每兩周讀一本書，今年則有兩個，“全年跑步587公里”以及“開發一款能控制家庭環境的人工智能助手 ——賈維斯（Jarvis）”，沒錯，就是那個《鋼鐵俠》里的賈維斯。
跑步的挑戰早就完成了，而為了第二個目標，在過去的一年里，小扎每天都會堅持為這套AI寫一些代碼。
現在2016年接近尾聲，誠實守信的小扎同學決定向人們展示一下這一年的成果，于是，這套AI系統——賈維斯也就在科技圈里怒刷了一波存在感。
小扎和他的AI助手——賈維斯
根據小扎自己演示的兩段視頻．．．．．．
賈維斯可以為小扎做吐司、教小扎女兒說普通話、能喂狗，甚至還能在他準備出門的時候射出衣服。
當小扎起床后，賈維斯告訴他接下來一天的行程安排；當小扎不想說話的時候，他可以通過Messenger機器人跟賈維斯通話。
小扎還在自己的臉書上，發表了一篇文章，介紹了一下 Jarvis 是怎樣搭建起來的，感興趣的朋友可以去看一下．．．．．．
圖：賈維斯Jarvis 人工智能系統
中間的藍色矩形是 Jarvis 服務器；
左邊的一大堆東西則是 Jarvis 可控制的家電，（包括燈控系統，空調系統，門，家庭音響等）
右邊的是操作接口，包括 Messenger 聊天機器人、iOS 語音控制應用等等；
下面的三塊是運行在服務器里的幾種技術，包括自然語言處理、語音識別、視覺和臉部識別等。
真的是幾乎把家里能連上的都連上了。
智能家居領域的大咖們怎么看？
針對小扎的這套AI系統，本站特意詢問了智能家居領域的幾位大咖，歐瑞博創始人王雄輝、銀河風云董事長曾雨以及博聯（Broadlink）創始人劉宗儒等人都對此事發表了自己的看法。
歐瑞博創始人 王雄輝
社交最重要的是從線上延展到現實社會，跟一些家庭場景相耦合
歐瑞博創始人王雄輝從Facebook本身以及未來的發展戰略來談了這件事。
王雄輝認為，第一，不管是蘋果、谷歌還是Facebook都開始在該領域有所布局，值得注意的是，之前Facebook并沒有在智能家居有所發聲，雖然這一次的事件小扎表示是以其個人的年度計劃展開，不會設為公司項目，但是也能猜想在未來，Facebook可能會將智能家居領域作為一個重要戰略方向。
第二，從Facebook角度來看，他是做社交出身，社交最重要的是從線上的手機慢慢延展到現實社會，跟一些家庭場景、辦公場景相耦合，所以扎克伯格從社交切入做智能家居的話是有自己的獨到優勢的。
但是王雄輝也明確表示：“從目前扎克伯格展示的成果來看，并沒有什么令人驚喜的或者劃時代的內容在里面，但是也從側面表現出了Facebook對人工智能和深度學習這塊的重視。”
銀河風云董事長 曾雨
語音識別是智能家居公司共同努力的方向，但短期之內并不看好
銀河風云董事長曾雨表示：扎克伯格的這套人工智能系統和各種語音識別、機器人語音交互的智能家居本質上沒有區別。
語音識別這項技術涉及的知識領域和涵蓋的交叉學科太廣泛，達到產品級實用的階段還有相當長的距離。幾乎所有的物聯網智能家居領域的大小公司都在這方面做了大量的努力和研發，也有不少階段性的成果，這是一個行業共識的方向。
雖然如此，但是曾雨先生短期之內對此并不看好。
博聯創始人 劉宗儒
萬物互聯在海外發展的比較慢，反而國內走的很快，足夠多的產品已經互聯互通了
博聯創始人劉宗儒對此提出了三點看法：
第一，除了Facebook，蘋果、亞馬遜、谷歌都在智能家居發力，但實際大家主要瞄準的還是萬物互聯（IoT）下家居和人工智能這兩個的結合點。
第二，扎克伯格的這個系統相對比較簡單（當然有各種原因，小扎是自己在編程沒有動用公司力量），FB是一個軟件公司，這套AI里面用到了各種不同系統。扎克伯格在另一篇文章里抱怨過，這些系統沒有給他們完整的開放接口——標準的SDK、標準的API啊，不能使他們的編程變得更簡單。
這說明萬物互聯在海外發展的比較慢，反而國內走的很快，包括京東、阿里等互聯網公司，也包括博聯（Broadlink）本身在做的互聯互通的生態圈。足夠多的產品已經互通了，在編程上就很有優勢。
第三點他里面雖然做了一些數據的記憶學習，其實還是比較早期的，尤其在人工智能部分，在怎么理解人，讓機器變得更聰明這塊其實非常初級。打開燈啊、打開音樂啊這些功能都非常簡單，對物體點對點的控制或者對場景的控制在國內普遍存在，大家已經做得非常好了。
扎克伯格里面提到的包括他自己做的一些簡單的按照人的喜好去做事情可能連人工智能都算不上，因為他產品不互通，所以產品數據拿的不夠多。在國內，像博聯已經聯通了足夠多的設備，有橫向的非常多的數據，已經實現了按照用戶畫像建立不同模型，場景化的為用戶服務。
總結一下，所有人需要突破的：一是互聯互通，不互通就沒有足夠多的設備被控制和收集數據；二是通過橫向（設備和設備、設備和傳感器、設備和網絡之間）和縱向的數據（用戶的歷史使用習慣）讓產品更智能。
不管怎么說，這是一個大方向，越來越多的科技巨頭對這個感興趣，對整個行業來說都是一個利好消息。大家除了做好產品的互通性、穩定性，更重要的是讓系統真正的智能起來，把機器學習加進去，讓機器更懂人。
所以說，國外其實還不如國內做得好，或者說，國外和我們差的至少有兩代。
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