专用智能的应用水平不断提升将推进智能产品开发和服务的智能化程度。为了能够满足用户需求，智能电子产品开发和服务需要多种不同的AI技术支撑：

　　(1)谷歌的无人驾驶汽车，在驾驶过程中需要计算机视觉对不同路况做出相应的决策。为了实现无人驾驶，车辆需要配置激光测距系统、车道保持系统、GPS惯性导航系统、车轮角度编码器等设备，通过收集到的数据实时生成前方路面的三维图像，并用计算机视觉技术判断潜在的风险。毫无疑问，脱离了谷歌大脑的计算机视觉技术的支撑，谷歌无人驾驶应用就是空中楼阁。

　　(2)再以Nest的智能温控开发技术为例。为了能够通过不断地观测和学习用户习惯的舒适温度来对室温进行动态调整，并节约能源，Nest安装了六个传感器，不停地对温度、湿度、环境光以及设备周边进行监控和衡量，它能判断房间中是否有人，以决定是否自动关闭调温设备。依托于强大的机器学习算法，Nest则能自己学习控制温度。在使用这款调温器的第一个星期，用户可以根据自己的喜好调节室内温度，此时Nest便会记录并学习用户的使用习惯。为了能让居室变得更舒适，Nest还会通过Wi-Fi和相关应用程序与室外的实时温度进行同步，内置的湿度传感器还能让空调和新风系统提供适宜的气流。当用户外出时，Nest的动作传感器就会通知处理器激活“外出模式”。毫无疑问，脱离了深度学习技术的支撑，Nest的智能温控开发是无法实现的。

　　(3)微信朋友圈的推送广告服务。微信朋友圈的信息流(Feeds)广告推送基于自然语言解析、图像识别和数据挖掘技术，通过分析用户朋友圈语言特性，以及朋友圈图片内容，根据对用户收入和消费能力的分析来刻画用户画像，并决定投放何种广告。信息流广告与社交平台上好友发布的信息形式类似，广告本身内容将基于微信公众账号生态体系，以类似朋友圈的原创内容形式进行展现，融合在信息流中，在基于微信用户画像记性定向的同时，通过实时社交的混排算法，依托关系链进行互动传播。如果没有自然语言解析和图像识别等AI技术的支撑，微信的信息流广告推送服务的用户体验将大打折扣。

　　通过以上三个例子，我们不难看出，智能产品开发和服务是否能够切中用户的痛点需求，依赖于人工智能技术在产品背后能够给予多大的支撑。当前的智能产品开发市场之所以出现产品热，需求冷的局面，主要的症结在于所谓的智能硬件大多是“伪智能”产品，只是把功能性电子产品开发加上联网和搜集数据的功能，例如以手环为代表的可穿戴设备，以智能机顶盒为代表的智能家居设备等等。我们认为，杀手级的智能产品和服务必然是建立在强大的AI技术支撑下的。AI具体应用层应该是以Nest及更为先进的智能产品和服务为代表。我们梳理了当前智能产品和服务产业链上主要参与公司，典型的战略布局分别有：

　　(a)以海尔和美的为代表的家电企业转型智能家居方向;

　　(b)以小米和360为代表的互联网新贵从硬件入口开始卡位;

　　(c)以百度和谷歌为代表的互联网巨头从AI技术发力打造生态圈;

　　(d)以海康威视和大疆创新为代表的计算机硬件制造商转型智能硬件的行业应用。