微软大中华地区CTO *明徐**强 博士
微软的智能家居前世今生
1997年，比尔·盖茨曾在《未来之路》中描述的智能豪宅建成，盖茨会给每位到访的客人发一个电子别针，了解每位客人的喜好：客人到另一个房间，音乐可以跟着他；房间的空调温度和湿度都是客人感觉最舒适的；游泳的时候，游泳池里面*放播**客人喜欢的音乐；西雅图冬天非常潮湿，夏天非常干燥，系统会监控土壤干湿度自动浇水。盖茨当时预测十年后他所做的一切，将成为非常普通的家居智能，虽然当时有些乐观，但现在已经成现实。盖茨自己做并是不要炫富，而是要尝试将来我们的生活。
微软所谓的人工智能普及化，就是回到盖茨的几个场景。将来客人不会发别针，进来以后通过人脸识别就知道客人是谁，然后通过大数据对客人进行了解，对体型做分析，他喜欢的卧室是温度低还是温度高。
职业与情感的语音交流
另外，智能家居应该有听觉，微软其中一个布局是智能助手，我们有数字助手cortana，有Android和iOS版本，也有PC版本。例如手机没有电会提示你，她非常了解你个人的生活，比如说你要出差，现在中午有一个会议，但是你还没有吃饭，所以他就会说，我帮您出去点餐。微软开放很多的平台，让很多的供应商开发自己的逻辑。微软在今年夏天，开发了contana IoT的版本，与家居设备沟通，沟通的平台就是小娜，她是非常职业的助手。我们还有一个社交助手叫小冰，图灵测试中与小冰的平均聊天次数是23次，我分享一下与小冰对话最有意思的四句话：我问她“吃了没有”，她说“只吃切糕”，我问“多少钱”，她说回答说要“40个肾”。所以，她是一个情感式的机器人。我觉得将来在家居里，既要像小娜，知识非常灵活，非常专业，也是需要结合情感式对话机器人，我们识别上面，也是有很大的突破。
大数据服务与分析
冰箱能不能发短信告诉我应该买什么东西？冰箱里面可以发现异味，发现牛奶要变坏的时候提醒买新的牛奶。苹果少了，不够吃了，推送增加购买清单。如果要实现这些功能，我们需要数据上面的服务，尤其是一些大数据方面的服务，首先根据数据做机器人的学习，对一个人的消费特征进行学习和了解，而且，得通过机器人对话框架模式。
那么，从数据方面来说，微软在大数据做了很多的工作，微软现在在数据分析领域处于领先位置。另外，我们的数据平台可以存结构化、非结构化的IoT数据，后面分析的平台可以做机器学习、大数据分析以及实时数据分析。举例我们知道在家居情况下，尤其是温度的时候，当你发现这个房间的温度和客人适合的温度不一样的时候，所以立刻打开空调或是做控制的操作。
微软人工智能方面的研究，涵盖视觉、语音识别，机器学习语言，还包括知识图库的建立。
从听觉到视觉的跨越
我们微软人工智能方面，现在包括视觉识别、语音识别、机器学习语言，还有我们知识图库的建立。上面说的是听觉，人除了需要可以听的助手，另外眼睛还得能够看见。视觉方面全球有imagenet的比赛，在120万张图像当中识别近1000种物品，人的错误率5%左右，微软是3%。我们是怎么做到的？深度网络学习，15年的时候冠军已经超过152层，越深越好。越深模型越大，反而越准确。但如果没有足够的数据训练机器，再深也是没有用，微软为什么会有数据？我们是搜索公司，当你搜索一个兔子，点击兔子照片的时候，你已经做了免费数据输出，把一个兔子和一个照片联系在一起，给了我们很有效的带标签的训练数据。实际今天，我们实验室里面已经有1000多层，这个精度可以从复杂的照片，识别人在哪里，有什么样的东西，当然也有各种各样的家居。