導讀：人工智能電視上半場，電視打開電視的正比AI技術更為重要的時代識別勢是，讓用戶能真切的人臉感知到AI技術與智能電視之間的區別，挖掘出用戶購買點，技術從而起到催化劑的確姿作用，激活用戶換機欲望或者吸引新的電視打開電視的正用戶。

　　AI作為時下“顯學”，時代識別勢擁躉云集，人臉電視行業亦是技術未能免俗。人工智能電視和普通智能電視相比，確姿最主要的電視打開電視的正差別在于智能電視具備了“認知”層面的進化，自適應、時代識別勢自學習、人臉自成長是技術它的主要特質。電視具備了學習功能，確姿在節目推薦、認知、決策、反饋上，人工智能電視確定比普通智能電視要先進。



　　但是這些是隱性的或者沖擊力并不強，遠不足以支撐用戶購買人工智能電視或者將普通智能電視換為人工智能電視。

　　我們再來看近年來的電視發展浪潮，遠的不說，就說近幾十年的大趨勢，從黑白電視到彩電，電視形狀上，從臺式機過渡到液晶屏，從非智能電視過渡到智能電視，對用戶來講，無疑都是顛覆性的，都引起了一大波的換機浪潮，是很具典型的從0到1，但是從智能電視到人工智能電視，震撼力并沒有前幾波強悍，只能算是從1到2。

　　在志剛看來，對于科技產品來講，如果更新換代是隱形的，只是起到錦上添花的作用，那么一定要找到一個可以外化的、用戶可以感知到的購買點。

　　舉個例子，PC端下載360殺毒軟件的讀者會發現這么一個圖標：360加速球。電腦加速，是對現在運行速度的一個升級，但是簡單的一次升級，用戶是根本感知不到的。但是用可量化的加速球，加速后內存明顯變大，這一可量化的數據變化，將隱形的價值外顯出來。不止360加速球，還包括小米手機曾經標榜的不服跑個分，都是為了展現系統優化后，用戶的可感知性。

　　因此，人工智能電視上半場，比AI技術更為重要的是，讓用戶能真切的感知到AI技術與智能電視之間的區別，挖掘出用戶購買點，從而起到催化劑的作用，激活用戶換機欲望或者吸引新的用戶。

　　AI電視1.0時代：既“做事”又能“做秀”，語音識別技術成了廠商的“小紅旗”

　　智能電視廠商，一方面，集體進軍人工智能電視領域，另一方面，姿勢上也大抵相似，每一家的人工智能電視，均引入語音識別技術。某種程度上講，對于人工智能電視廠商而言，語音識別技術就是“360加速球”、“不服跑個分”，對著電視說話就能控制，取代遙控器，用戶感知明顯。

　　智能電視廠商，引入語音識別技術，在產品上很成功，找到了一個較之智能電視不具備的新功能，局部實現了智能電視到人工智能電視的從0到1。

　　語音識別技術，不僅可以“作秀”，能讓用戶明顯感知到技術進步，交互形式從遙控器進化到語音識別，具備購買點。而且還能“做事”，確實能為用戶帶來新的體驗。

　　和普通的語音識別功能所不同，市面上的很多人工智能電視，都是基于NLP自然語言并結合deep learning技術，準確理解用戶意圖，用語音直接控制電視，如關機、搜索、聽音樂、問天氣等多種場景要求。正因為有大數據的后臺支持，大屏一體機能夠做到“千人千面”，比如用戶直接語音說出“我要看《如懿傳》”，在后臺數據分析中，就會根據愛看該劇的觀眾特征加上相關數據，分析出此類用戶喜好，并推薦相關內容。

　　電視可以根據不同用戶的不同觀看習慣，通過收集用戶觀看行為調整內部算法,為不同需求的用戶推送出精準、所需的內容，達到“玩的越多越懂你，越懂你越好玩”的效果。

　　但是語音識別下的智能電視，依然有很多痛點沒有解決或者說，語音識別的AI電視仍然需要改進。

　　我們從用戶習慣上來分析。在具體商用時，人工智能領域的大佬們講了很多，要考慮使用場景，唯有此才能將技術真正落地，才能實現商業價值。道理都懂，可是在具體落地時，不免陷入技術型自嗨。

　　在志剛看來，許多技術在宏觀上，可以分為兩個大階段，一種是普適性技術（也可以稱為全民剛需型技術）。比如從蠟燭到燈泡，幾乎上全民適用，大家都能接受，再比如電視從臺式到液晶，從非智能到智能，都是普適性技術，而且不涉及過多的用戶習慣問題，新技術很快就能普及開來。

　　另一種是升維性技術（非全民剛需型技術），比如從電燈泡到霓光燈，霓光燈色彩絢麗，在某些場景，確實能發揮價值，但是家庭中，沒什么人采用的，盡管技術上比燈泡炫酷，但是并非剛需，并非全民適用。人工智能電視的語音技術，也很炫酷，未來也許會成為主流，成為普適性技術，但是當下還仍處于升維性技術（非全民剛需型技術）階段，拋開遙控器，采用語音交互，難免有點早。

　　有些技術注定是會被淘汰的，但是有些技術，縱然在不斷的進步，但是人們還是習慣性的選擇使用原來的技術，原來的技術也許看起來不那么炫酷，但是習慣了。遙控器并沒有什么不好，無緣無故被徹底廢棄，而且是歇斯底里式，不免操之過急。

　　技術更替尤其是涉及到交互方式的技術創新，不單單涉及技術，更重要的是考慮用戶習慣。技術為王，但不唯技術論；要在用戶習慣與技術更迭之間找尋平衡點。語音交互技術形式的出現，是對當前交互方式的一種很好的補充，實用性并不算太強。

　　AI電視2.0時代：人臉識別技術或為廠商切入人工智能電視的正確姿勢

　　新技術應用到傳統硬件中，初期難免會有噱頭大于實際的情況，隨著技術或者產品設計的進一步提升，會日益完善，對于智能電視領域，人臉識別技術的引用，或將AI電視引入2.0時代。

　　目前來講，引入智能電視的廠商并不多。主要有17年10月份，聯想發布的智能電視65E8，17年底，微鯨發布的電視D系列65，以及康佳近日發布的人臉識別智能電視。之所以說人臉識別技術較語音識別更為完善，主要體現在以下幾點：

　　一是：擠壓兒童智能電視市場。

　　2013年， 老牌電視廠商TCL，發布了全球首款專為兒童定制的迪士尼兒童電視。酷開也早在前幾年便進軍兒童智能電視領域，酷開專門為兒童打造了一款智能電視。此外，長虹推出了雙模式+雙UI界面的兒童電視，增加電視學習教育板塊和保護視力的同時，還具備童鎖功能。兒童APP市場獨占鰲頭的小伴龍牽手暴風電視，讓孩子在互動引導中快樂學習，為兒童群體打造一款專屬的智能電視。

　　之所以專門針對兒童設計智能電視，主要是孩子沒有自控能力，長時間觀看電視難免會增加視覺疲勞，另外無休止的觀看電視還容易影響學業，所以，廠商專門推出兒童智能電視，不少在意的家長會為此買單。

　　但是單獨為孩子購買智能電視成本高，會犧牲家庭其他成員的看電視體驗，因此，智能電視如果能將兒童與家長區分開，實現一機兩用，無疑是一個不錯的選擇。

　　而人臉識別技術可以完美的解決家長與孩子的不同觀影需求，以康佳最新發布的人臉識別為例，所采用的人臉識別技術，能夠通過人臉識別及后臺大數據分析，定位用戶的使用習慣，為用戶推薦個性化的節目，智能推送，達到真正的千人千面，更好地滿足用戶差異化、個性化的需求。該功能最多可識別8人左右，精準識別用戶人物屬性，對性別和年齡進行分析，以便于更精準推送用戶喜愛內容。因此，相比語音識別技術，人臉識別無疑更能為用戶帶來更好的觀影體驗。

　　二是：打通了OTT電商市場的“任督二脈”

　　人臉識別下的個性化定制不僅能實現內容精準推送，還能極大地提升廣告精準度，從數字媒體行業發展進程看，伴隨著移動互聯網網民滲透率觸頂，OTT被視為繼續享受互聯網紅利的媒介，營銷價值存在爆發增長點。

　　勾正數據的報告顯示，2018年上半年，國內OTT廣告市場規模達23.5億元，已超過2017年全年OTT廣告市場23億元的總值，人臉識別精準定位受眾群體，無疑將極大提升廣告精準度。

　　廣告營銷行業的一只腳已經從單純的“流量時代”邁向重視運營維護的“用戶時代”。在確保規模化的用戶觸達量之外，更全面地理解用戶從而提升“質”已經成為廣告主和代理商的必修課，人臉識別引領的“精準規模化”滿足了人們對于未來廣告精準投放的各種想象。

　　從賣貨層面來看，人臉識別技術為OTT電商行業井噴提供了土壤。

　　“內容即商品”的廣告推廣模式和“邊看邊買”的消費需求，用戶可以通過智能電視內的購物應用在電視大屏端實現輕松購物，品牌商借助大屏幕，利用炫彩的視頻來展示商品，相較于PC端或是手機移動端，用戶能更好的獲得淋漓盡致的購物體驗。這種商業模式最大的特點就是將電視媒體、電商平臺和產業實體三者聯合起來形成一個完整的商業價值鏈條。

　　大屏購物體驗雖好，但是及時轉化成訂單是，縮短支付流量更為關鍵。知名互聯網評論家keso老師曾經在《內容付費為什么會在2016年突然興起？》一文中提到：在iPod引爆音樂市場之前，數字音樂付費通常被認為是不可能的，因為經過各種嘗試之后，市場上留下的是一批批先烈倒下之前的背影。Apple在iPod上做了什么？它只是通過軟件、硬件和服務的緊密關聯，將數字音樂的發現、購買、下載和同步，整合成一個極為平滑流暢的完美體驗。換句話說，用戶的付費意愿一直在那，但過去從來沒人把包括付費過程在內的數字音樂消費的整個流程，當成一個完整的用戶體驗看待。當消費過程變得極其便利，付費意愿就會被大面積激發。

　　如今直播打賞，微信文章打賞甚至知識付費之所以能夠爆發，離不開付費體系的完善。對于OTT電商行業也是一樣而言，要想實現大的爆發，前提是付費形式高效化，便捷化。而人臉識別技術無疑縮短了用戶在看電視過程中的購買欲望，提升了轉化率。

　　AI作為一項顛覆性的技術，在智能電視領域，從語音識別再到如今的人臉識別，每一次新技術的引進無疑都將讓科技以人為本的理念，更加的深入貫徹。