经销商大会取得了巨大的成功，订单如雪花般飞来，那些经销商们对顾氏智能科技家居产品的认可让顾逸尘满心欢喜。就在经销商大会结束的当天，顾逸尘立刻召集了研发团队召开内部小会。
在那间熟悉的会议室里，灯光洒在会议桌上，研发团队成员们的脸上还带着经销商大会成功的喜悦，但也都明白不能沉浸于当下的成绩。顾逸尘表情严肃地说：“虽然这次经销商大会很成功，但我们不能停步不前，我们要继续创新，解决目前用户反馈的问题。现在我们得好好梳理一下后续的方向。”
团队成员们纷纷开始交流，有人拿出了收集到的用户反馈资料。经过市场调研的数据统计，年轻上班族这一用户群体在智能家居的潜在用户中占比高达 45左右，而且这个群体对新事物的接受程度达到了 70以上，适应新产品的速度非常快。同时，这个群体在社交媒体上的活跃度较高，信息传播能力较强。而有老人和小孩的家庭用户在智能家居潜在用户中占比约 35。
那是一个星光黯淡的夜晚，顾逸尘和研发团队成员们围坐在会议室里。一位年轻的研发人员小李皱着眉头说：“顾总，要优先满足年轻上班族的需求，这意味着我们要在智能家电的快速响应上实现重大突破，可目前的算法在处理速度上还是有点跟不上啊。”顾逸尘看着堆积如山的数据分析报告，目光坚定地说：“我们没有退路，必须要攻克这个难题。”
接下来的日子里，研发团队仿佛进入了一场没有硝烟的战争。他们没日没夜地泡在实验室里，顾逸尘也亲自参与其中。在研发过程中，困难接踵而至。
一方面，在优化智能家电快速响应的算法时，他们发现新算法与原有系统的兼容性存在很大问题。每次运行新算法，就会导致部分原有设备出现死机或者数据紊乱的情况。负责算法的小张看着那不断闪烁的故障提示，心里暗暗着急：“这可怎么办？这新算法就像一个格格不入的怪物，在原本和谐的系统里横冲直撞，难道我们这么久的努力就要因为这个兼容性问题而付诸东流了吗？”研发人员们尝试了各种方法，从修改代码结构到调整数据传输方式，但都没有取得理想的效果，这就像是在一个精密的机器中加入了一个不匹配的零件，总是会引发连锁反应。
另一方面，在智能家电中嵌入各种先进的传感器时，他们遇到了传感器之间信号干扰的问题。不同传感器发射的信号会相互叠加或者抵消，导致采集到的数据不准确。负责传感器部分的小王看着那杂乱无章的信号数据，心里充满了挫败感：“明明每一个传感器单独工作的时候都好好的，怎么组合在一起就出了这么大的问题呢？这简直像一团乱麻，真不知道能不能理得清。”比如，温度传感器和湿度传感器在同一环境下工作时，湿度传感器的信号会影响温度传感器的读数，使得温度数据出现偏差。他们不得不花费大量的时间去调整传感器的位置、信号发射频率等参数，试图找到一个最佳的平衡点。
还有一次，在测试新算法的稳定性时，突然系统发出一阵刺耳的警报声，数据出现了严重的紊乱。大家的心一下子提到了嗓子眼，小李急得额头直冒汗，心里想道：“完了完了，难道我们这么长时间的心血就要白费了？难道这个坎我们真的过不去了？”但顾逸尘却冷静地说：“别慌，我们再重新检查一遍数据传输的每一个环节。”他们逐行检查代码，一个数据一个数据地核对，经过几个小时的紧张排查，终于发现是一个传感器的数据传输端口被意外干扰了。
在经过一段时间的努力后，他们取得了阶段性的成果，对用户需求的把握和技术的突破都有了一定的进展。而此时，顾氏企业即将召开集团股东大会。
股东大会的会议室里，各位股东们的脸上都带着满意的笑容。一位老股东激动地站起身说：“这次经销商大会太成功了，订单不断，这是大家共同努力的成果。不过，市场竞争可不会给我们喘息的机会，我们还得继续创新啊。”其他股东纷纷点头。
顾逸尘站在会议室前方，心里也在思考着。顾逸尘开口说道：“各位股东，我们确实在经销商大会上取得了不错的成绩，但就像刚才说的，不能停步不前。从我们整理的用户反馈来看，个性化服务的缺失已经成为亟待解决的问题。
我们仔细分析了不同用户群体的特点，决定优先针对年轻上班族进行服务优化。为什么要优先选择年轻上班族呢？主要有以下几个原因。首先从人数上来说，他们在智能家居潜在用户中占比高达 45左右，这是一个相当大的市场份额。其次，这个群体对新事物的接受程度达到了 70以上，他们更容易接受和尝试我们的创新成果。再者，他们在社交媒体上的活跃度高，信息传播能力强，如果我们能满足他们的需求，他们可以迅速地把我们产品的优势传播出去，为我们带来更多的潜在用户。我们设想在满足了年轻上班族的需求之后，再将精力集中到有老人和小孩的家庭用户上，因为年轻上班族也可以带动他们的家庭来使用我们的产品，形成一种老带新的良性循环。
我们的创新思路是这样的。首先，我们要大力应用人工智能技术来构建一个基于神经网络的‘用户习惯记忆库’。对于年轻上班族，我们着重在智能家电的快速响应方面下功夫。我们在智能家电中嵌入各种先进的传感器，像高灵敏度的温度、湿度传感器，还有能感知细微变化的压力传感器、光线传感器和人体红外传感器等等。这些传感器就像是我们的眼睛，源源不断地采集各种数据，这些数据就是构建‘用户习惯记忆库’的基础。
就拿智能空调来说，针对年轻上班族，我们分析他们在不同环境下调节温度、风速、运行模式等操作时的数据，这些数据被传感器收集起来，而我要让人工智能算法像一个聪明的大脑一样去处理这些数据。通过分析大量过往数据，要是发现某个用户在夏天傍晚总是把空调设为制冷模式且低风速，那下次在同样情境下，空调就得自动按这个习惯调节。这个过程中，人工智能算法要对温度、湿度、时间等多维度数据综合分析，建立起用户习惯的模型。
目前我们的研发团队已经取得了阶段性的成果。我们在实验中已经成功地让智能家电通过传感器采集的数据构建起初步的用户习惯模型。在针对年轻上班族的测试中，我们选取了两百个测试家庭，其中超过百分之七十五的家庭，其智能家电在经过一段时间的数据采集与分析后，能够在用户到家的短时间内准确地根据他们的习惯自动调整运行状态。
对于有老人小孩家庭的用户，在解决了年轻上班族的问题之后，我们会集中精力进行服务优化。在数据分析方面，我们会利用人工智能进行分层级且细致的处理。第一步，让人工智能对海量数据初步筛选，通过智能算法把外界干扰产生的异常数据去除，保证数据纯净。然后，把筛选后的数据按不同家庭成员分类，再用深度学习算法建立每个家庭成员单独的数据模型。
比如，一个家庭里孩子在房间玩游戏，人体红外传感器能检测到孩子活动，光线传感器记录房间光线变化，这些数据传到人工智能系统，分析后就知道孩子在这种场景下可能需要明亮光线和适宜温度，那智能灯光系统和空调就得按这个分析结果调整。
而且，我们还要在智能家电中加入基于人工智能的语音识别和情感分析功能。当用户和设备语音交互时，人工智能不仅要准确识别指令，还要深入分析说话的语气、语调、语速这些情感因素。要是用户语气急，设备就得快速响应；语气温和的话，执行指令时给个温馨提示。根据用户情感状态，设备还得主动调整运行状态，像用户烦躁时，智能音响通过人工智能分析播放舒缓音乐，空调自动调到舒适温度。
我还想通过人工智能实现设备间的协同工作来提供个性化服务。把所有智能家电设备连到一个智能网络，由中央人工智能控制系统统一管理。比如，一个家庭里，智能门锁通过人工智能识别孩子放学回家了，就迅速把信息传给灯光系统和空调。灯光系统的人工智能自动调整到孩子喜欢的明亮模式，空调的人工智能按孩子习惯调到适宜温度。”
这时，顾逸尘的堂弟顾逸阳站了出来
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