人工智能電視養(yǎng)成計劃：噱頭還是黑科技？人工智能電視：噱頭還是黑科技？

 人參與 | 時間：2025-12-12 02:02:46
　　說起人工智能這個詞，人工人工關(guān)注科技圈的智能智讀者朋友一定不會感到陌生。繼云計算、電視電視臺州外圍哪里有（微信189-4469-7302）一二線城市空姐模特大學生網(wǎng)紅上門外圍上門外圍女大數(shù)據(jù)、養(yǎng)成移動互聯(lián)、計劃噱頭噱智能硬件、還黑還黑物聯(lián)網(wǎng)、科技科技智能家居等眾多名詞之后，人工人工聽上去逼格更高，智能智同時也讓人更加心馳神往的電視電視人工智能，也開始以越來越高的養(yǎng)成臺州外圍哪里有（微信189-4469-7302）一二線城市空姐模特大學生網(wǎng)紅上門外圍上門外圍女頻率見諸于各大科技媒體。

　　人工智能的計劃噱頭噱迅速躥紅，與近期相關(guān)領(lǐng)域的還黑還黑技術(shù)突破，特別是科技科技深度學習技術(shù)的突飛猛進密切相關(guān)。

　　讓機器變得更聰明，人工人工一直都是廣大科學家和工程技術(shù)人員的努力方向。然而在過去的幾年中，我們看到了智能硬件雖然在品類上花樣翻新，在技術(shù)上也有了長足進步，但是在人機交互方面的表現(xiàn)卻一直差強人意。從語音識別、語義理解，到圖片識別、意圖分析，各種智能產(chǎn)品的準確率一直難以滿足人們的實際應(yīng)用需求，與真正意義上的人工智能可以說相距甚遠。

　　不過得益于深度學習技術(shù)的出現(xiàn)，人工智能產(chǎn)品可以從海量的大數(shù)據(jù)中不斷學習、積累、比較，從而讓準確率得到持續(xù)提升。當這種積累與提升達到某個奇點時，能夠勝任人類使用需求的人工智能產(chǎn)品橫空出世，也就成為了水到渠成的事情。

　　在9月27日召開的小米秋季新品發(fā)布會上，小米發(fā)布了一系列的電視和手機新品。在眾多的新品當中，采用創(chuàng)新分體設(shè)計的小米電視3s65英寸和采用一體設(shè)計的小米電視3s55英寸顯得尤為引人注目，因為它們是小米推出的首款人工智能電視，并搭載了小米首款人工智能電視系統(tǒng)“PatchWall拼圖墻”。對于一直宣稱要“做世界上最好的電視”、渴望在智能電視行業(yè)笑傲江湖的小米來說，搶在其他友商之前率先推出這一全新品類，顯然有著非同一般的重要意義。

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　　根據(jù)小米聯(lián)合創(chuàng)始人、小米電視負責人王川的介紹，早在2013年，小米電視便針對人工智能領(lǐng)域展開了研發(fā)與探索。2016年8月14日，“小米大腦”團隊的萬韶華博士使用基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的新算法，成功地在FDDB人臉檢測準確率榜上位列榜首。通過構(gòu)建很多隱層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，小米電視首次將“小米大腦”團隊的機器學習技術(shù)，特別是深度學習技術(shù)應(yīng)用于電視系統(tǒng)，可以從海量的影視數(shù)據(jù)中不斷學習，在語音識別、語義理解、圖片識別、意圖分析等人工智能領(lǐng)域均取得了顯著成效。

　　作為首款人工智能電視系統(tǒng)，“Patch Wall拼圖墻”的最大特點，就是可以根據(jù)影視內(nèi)容的分類，從海量的影視數(shù)據(jù)中提取特征，從而為不同的用戶進行匹配并提供精準內(nèi)容推薦。除了可以根據(jù)家庭用戶的性別、年齡等分析用戶的喜好并精準推薦內(nèi)容之外，該系統(tǒng)還可以根據(jù)某項特征來對影視內(nèi)容進行分類，譬如“名字中帶有數(shù)字的電影”、“只有一個人的電影”、“男女主角在第8集親吻的電視劇”、“錢從空中飄落場景的電影”等等。這樣用戶即使想不起影視劇的詳細名稱，也能快速找到相應(yīng)內(nèi)容，是不是非常便利？因此王川表示，人工智能電視系統(tǒng)的出現(xiàn)，將帶領(lǐng)用戶進入真正人工智能的智能電視時代。

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　　然而，如果您希望往客廳里搬回一臺小米電視3s，就能立刻體驗到人工智能那種“心有靈犀一點通”的感覺，那么恐怕會小小地失望一下。正所謂“蘿卜青菜，各有所愛”，要想讓人工智能電視系統(tǒng)完全摸清主人的脾性和喜好，就像老師給學生上課一樣，都需要經(jīng)歷一個學習與積累的過程。對于這個過程，我們不妨將其稱之為“人工智能電視養(yǎng)成計劃”。當然了，如果您是一位發(fā)燒級的玩家，愿意通宵達旦地拿著遙控器給智能電視“上課”，那么無疑可以大大加快這個“養(yǎng)成計劃”的進度。

　　小米的“人工智能電視養(yǎng)成計劃”，究竟會是一場吸引眼球的噱頭，還是能夠為整個行業(yè)帶來真正顛覆的黑科技？相信在首批用戶的努力和時間的積累之下，我們很快就可以看到這個問題的答案。

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