很高興來回答您提出的這個問題，第一，人工智慧裝修未來的發現趨勢是很可觀的，因為現代人是能智慧儘量智慧，還是很有市場的。第二它的一個安全係數的話還是存在一定的安全風險，因為智慧東西長期處於一個帶電的狀態，年久線路老化可能會引發火災這類的，這是一個值得考慮進去的問題

歷史車輪滾滾向前，如今我們正在進入人工智慧時代。其中的坦途足以讓我們樂觀和振奮，其中的波折也可能會讓我們不安或擔憂。面對未來，我們需要堅持三個基本要點：效率、環保與福祉。

1.人工智慧與傳統產業的加速融合

如果我們做一個連連看的小遊戲，把左邊的6家公司和它們近期各自在人工智慧領域的佈局一一對應，你的答案會是什麼？

我們具體來看看這6家公司的佈局：利用AI演算法開發新型食品；在大學校園測試零食配送機器人；推出倉庫協作機器人原型；與寶武鋼鐵合作，推動人工智慧在鋼鐵行業的應用；成立第二支規模為一億美元的人工智慧投資基金；與英國合作伙伴一起，進行AI診斷帕金森病的臨床試驗。

答案是這樣的。

之所以分享這幾個案例，是因為這些案例非常典型。這些案例表明：不管是傳統企業，還是網際網路巨頭，都在推動人工智慧與傳統產業的融合，而這種融合的跨度之大是我們以前很難想象的。

但是，這些案例還只是冰山一角。我們可以看到幾乎所有的行業都在加速與人工智慧的融合。那麼融合的程度到底怎麼樣，各行業有什麼樣的差別？我們可以從風險投資的角度來做一個分析。

這張圖分析了過去五年中人工智慧投資活躍度最高的10個行業。

資料顯示，醫療行業的人工智慧投資活躍度排在首位。這個資料有點眾望所歸的意味，因為它代表了我們目前對人工智慧的最大期待，那就是用人工智慧更好地預測、檢測、診斷和治療人類的疾病，讓人類更健康、更高質量地生活。

當然，其他行業，包括金融、製造、能源、物流等傳統行業都在加速這種融合。

那麼，從細分技術領域來看，人工智慧行業的投資又到哪兒去了呢？

透過這張表，我們可以發現，截止到今年一季度，全球人工智慧投資總額超過800億美元，而其中一半以上的資金都投給了機器學習技術，包括機器學習平臺和機器學習應用。這代表了當前人工智慧技術研發和商業化的一個主攻方向。

2.人工智慧：讓人樂觀和振奮的訊息

下面我們來看更多的應用案例，這些案例可能足以讓我們為人工智慧感到樂觀和振奮。

第一個是在新藥研發領域的應用。就在五月份，哈佛醫學院的研究者釋出了一項研究成果，他們透過AI演算法能夠將蛋白質摺疊的研究速度提高一百萬倍。雖然這項技術目前還難以直接應用於新藥開發，但對於建模技術的改進將會有很大的提升。

第三個是製造業的應用。目前，奧迪透過機器學習和AI神經網路能在幾秒內自動、準確地識別並標記零件中微小的裂縫。這項技術的應用可以說將徹底改變傳統制造業的質檢流程。

我們再看看能源領域的應用。美國公司HST Solar利用AI演算法最佳化太陽能電廠建設方案，並根據自身實踐得出了一個結論：與人類工程師設計的系統相比，AI設計的太陽能發電場可以把可再生能源的生產成本降低10-20％。在投入巨大的太陽能行業，這也是一個非常大的最佳化。

當人工智慧用於交通管理，又會有怎樣的效果？目前百度與許多城市合作推進智慧城市建設，包括智慧交通系統的建設。在去年的烏鎮大會上，李彥宏表示，公司將用AI賦能海淀區的交通管理，有了智慧系統的融合，海淀區的交通擁堵將減少30%-40%。對於長期受困於交通擁堵的人們來說，這無異於一個福音。

人工智慧已經開始應用於建築行業。例如，美國的HoloBuilder可以分析360°影象中捕獲的施工現場材料、物體和結構，以實現施工過程的自動化，尤其是進度跟蹤的自動化。對於建築業這個曾經“傻大黑粗”的行業，這種類似的技術將有效地提高現場管理效率。

當人工智慧應用於環境保護，同樣為我們打開了新的想象空間。在一項為期三年的印度尼西亞珊瑚礁研究專案中，攝影師拍攝了近60000張水下圖片。要識別和分析一張照片，一個珊瑚礁科學家要花10到15分鐘，而透過人工智慧的快速分析，現在只需要幾秒鐘。

看了這麼多案例，我們知道，人工智慧在各行業的應用都在穩步推進。那麼，從技術角度來看，人工智慧的應用和普及到底處於一個什麼階段呢？

Gartner在2018年釋出的技術成熟度曲線可以提供一些答案。

透過這張圖，我們可以發現，與人工智慧直接相關的技術，包括邊緣AI、深度神經網路ASICs、自動化移動機器人，大部分都還處於創新觸發期，只有兩項技術：深度學習和虛擬助手已經進入慾望膨脹期。總體來看，人工智慧各項技術的普及仍然處於初級階段，而且是一個分階段突破的過程。

3.人工智慧：讓人不安或擔憂的訊息

在前面，我們看到了很多讓人樂觀和振奮的訊息，但是在發展過程中，人工智慧並非一片坦途，而是註定將經歷各種波折。下面我們來看看那些讓人不安或擔憂的訊息。

2018年，IBM Watson醫療部門大幅裁員。說起來，IBM的這個部門一直在釋出一些關於醫療領域人工智慧的重大突破，但這次裁員引發了全球關注和質疑。許多人說人工智慧醫療已死，但這個結論下得還是過早。如果深入分析，除了技術本身的難度，我們會發現可能是我們自己，包括整個醫療體系還沒完全做好準備。

我們再看一個關於醫療領域的例子。2018年，Netflix製作了一部紀錄片，叫《尖端醫療的真相》。這部片子主要揭露了美國的醫療器械商把並不成熟的所謂尖端醫療技術過早地推向市場，並造成了許多醫療事故，包括手術機器人的事故。在這些事故的背後，既有技術的不成熟，也有人類醫生的操作不當，或者說人機協同問題，當然也有廠商的利慾薰心。

再來看看自動駕駛。在過去幾年中，一方面，自動駕駛一路高歌猛進，不斷吸引各方資金注入,也調動了我們所有的嚮往和期待；但另一方面，由自動駕駛造成的十多起傷亡事故，哪怕只是十多起，也引起了人們的擔憂。大家在不斷反思，當你把駕駛許可權交給人工智慧的時候，到底有多安全？

在協作機器人領域，我們還可以看到著名協作機器人Rethink robotics和Blue Workforce公司的相繼倒閉。

還有，在家庭社交機器人領域，Jibo、Kuri、Anki這三家曾經風投眼中的“香餑餑”，創業公司中的大明星也要麼倒閉，要麼關門大吉。

不管是協作機器人，還是社交機器人，這些案例給我們的反思會有哪些？是技術不成熟？還是應用場景缺乏？還是商業模式跟不上？每一個問題都值得深入探究。

我們還知道，亞馬遜公司開闢出了智慧音箱這個全新的市場，並且已經成為該領域當之無愧的全球老大。但是，這樣一個裝置也正在引發越來越多關於其語音助手Alexa竊取隱私的擔憂。

我們還可以看到近期蘋果公司就其AI語音助手“Siri偷聽使用者”而釋出道歉的訊息。這些事件表明，人工智慧在帶來前所未有的便利的同時，其負面作用，或者其背後的“老大哥”的無形“黑手”也亟需全球治理與監管的跟進。

此外，還有DeepFake這項新技術。這個可以“把任何人變成任何人”的技術對個人隱私，對社會安全可能會造成什麼樣的不良影響值得深思。

說了這麼多讓人不安或擔憂的訊息，我們知道了人工智慧在發展過程中還存在許多待解決，甚至還未出現的問題。

但是，在眾多的問題中，我們最需要警醒的是貪婪和欺騙：

據倫敦風險投資公司MMC的調查，四成自稱為人工智慧公司的歐洲創業公司實際上並未在核心業務中涉及到人工智慧，人工智慧僅為吸引投資的漂亮外衣。

回到中國，中國工程院院士徐匡迪在今年院士沙龍活動上提出了一個問題：“中國有多少數學家投入到人工智慧的基礎演算法研究中？”這個被稱為“徐匡迪之問”的問題可以說對當前華人工智慧的短板做出了嚴厲的敲打。這個問題最大的價值在於，不管外界的炒作如何火熱，我們始終需要堅守研究的基礎和科技的本質。

4.從科幻視角看人工智慧的未來

前面分享了一些關於人工智慧現狀的資訊和思考，那麼人工智慧的未來會是怎樣的？科幻作品或許能夠給我們提供一些視角。

而關於自動駕駛的未來，這副作品可能代表了自動駕駛的一種終極形態：汽車向前行駛，而我們可以解放自己的手腳，在車上打麻將、玩紙牌，甚至吃著火鍋唱著歌。在那時候，駕駛車輛已經演化為真正的移動出行、移動娛樂。

關於陪護機器人，電影《機器人與弗蘭克》提供了一種美好的嚮往。在未來，機器人可以給我們最好的陪護和幫助嗎？

當然，也有可能像這位，電影《她》中的男主角——作家西奧多，在和他的人工智慧語音助手“薩曼莎”談了一場轟轟烈烈的戀愛後，發現這個助手其實也隨時在與無數的人談戀愛。為此，主角受到了不止一萬點傷害。

我們已經經歷了手機沉迷、網路沉迷時代。在未來，又有多少人會經歷這種“人工智慧沉迷”呢？

關於醫療，我們可能會有電影《普羅米修斯》中功能強大，能夠自動完成許多手術的醫療倉。大家注意，威蘭德公司在2061年獲得了這項發明的專利，專利號是16572092。這是科幻帶來的樂趣和想象力。

當然，有順從、貼心的人工智慧，也可能有不那麼聽話，甚至違抗人類的人工智慧。

就像經典科幻片《2001太空漫遊》中的太空艙機器人哈爾對主人公說的那句話：“對不起，Dave，恐怕我做不到。”我們可以想象主人公的內心是多麼的崩潰。

5.如何應對人工智慧的未來

“替代”是這個時代最大的主題，而人機關係的變化又是重中之重。面對未來，我們必須更多地選擇信任機器，並學會與人工智慧共生。人工智慧與傳統產業的融合才剛剛開始，許多全新的機會尚待發掘。未來只有兩種公司：做人工智慧的公司，用人工智慧“做”的公司。在快速發展的過程中，對人工智慧的管理本質上其實是對人的管理。

那麼我們應該如何應對這些趨勢？不管是做人工智慧，還是用人工智慧“做”的企業，都不能脫離三個最基本的價值，或者說基本點。

第一個是效率，我們的產品和服務能否解決傳統行業的痛點，並帶來效率的提升；第二個是福祉，我們能不能有效解決讓我們不安和擔憂的問題，持續為社會、為使用者謀福利；第三個是環保，這個說起來可能比較空，但是我們看到任何一個以技術為驅動的公司最終都應該對環境做出貢獻。

總的來說，我們需要什麼樣的人工智慧，最終的選擇在我們自己。

智慧裝修帶來了快節奏的生活體驗，躺著不動就能遙控全屋，走在下班的路上就能遙控熱水器自動加熱到合適溫度，好為了回家能及時的衝個熱水澡。不僅如此，全自動化房屋還具有語音識別、遙控器控制、鍵盤錄入功能等優點，完全就如蘋果手機中的智慧語音系統-siri一般，只需要說出執行某一項動作功能，中央處理器就會根據語音描述做出邏輯判斷，在傳達給智慧家居做出響應的反饋。還能做出斷電保護、煤氣防洩漏等安全隱患的及時處理和警報。並且具有強大的防盜功能，全程24小時監控房屋周圍。

裝修分為：硬裝 和 軟裝兩個部分

其中硬裝主要包含四大工種，分別是：水電、瓦工、木作和油漆，這四大工種對施工人員的依賴性都非常強，但是這幾個工種 最近幾年隨著技術發展，都已經融入了很多的科技產品，更好的服務施工人員，如：水電有開槽機、打孔器、穿線機等的出現，木工 有全屋工廠化定著，油漆機噴等

軟裝：主要是布衣、飾品及電器，這一部分也是人工智慧斬落頭角的地方，手機遠端“一鍵式”電器服務方便了很多的家庭，比如你是上班族 完全可以在公司把米飯煮好，回家吃熱的 只需要手機軟體在你需要的時間開啟相應功能即可；再如 攝像及安全系統的應用，從進門鎖就開始有智慧 手感、指紋、面部到入室監控，當你沒人在家的時候再也不用擔心小偷了

提問者你應該說的是智慧家居，人工智慧最近幾年被空前的重視，部分領域也得到了合適的應用，但是真的人工智慧還只是處於基礎，對於繁重的以勞動技術輸出的裝修行業的確需要更多科技的加入，需要強調的一點 人工智慧的發展是為了更好的服務發展，對現有技術升級革新

先進的東西早晚會取代落後的，有安全隱患可以改進。時代在進步，科技在發展，潛力的同時也是因為目標是實現夢想。

智慧裝飾施工機器人在替代人工作業方面，無論從減少成本、提升效能、及標準化施工的角度，都給能給客戶提供最優質的服務，對裝企的大規模普及與應用也有不同尋常的意義。施工機器人沒有被廣泛應用其中一個點是市場孕育情況並不樂觀。裝修市場分散，前端銷售對機器施工工藝不理解。市場分散導致裝修機器人需要來回搬運，投入產出比低;方案設計師並不知曉複雜工藝是否能被滿足膽怯設計。解決這一問題最好的操作方式，塗料廠商給設計師提供複雜工藝設計圖，讓設計師來做普及，但同時也要注意使用者是否對於牆面個性化需求。

機器人的不斷普及，讓人們對機器人的發展、實用化以及市場化的呼聲越加高漲。

謝謝邀請！人工在前智慧在後，人工智慧接下來將會慢慢慣穿我們生活的方方面面，人工智慧裝修也一樣，這是一個慢慢滲透的過程，在這過程中，技術的成型,產業的連結，系統的成熟……等等，必將是一個從無到有,從淺致深，從劣到優的過程，因此在這過程當中安全隱患是肯定會存在的,但隨著技術的進步,科學的發展人工智慧將會密切地應用在我們的生活當中，人工智慧裝修也會緊密的和我們聯絡在一起。未來人工智慧裝修將會是一個龐大的市場。

1984年在美國首次展示出了裝置資訊化與家居融合的理念，開創了智慧裝修的理念。延續至今，科技還在逐漸發展進步，不少人已經嚐到了智慧帶來的甜頭。但是智慧科技都存在著兩面性，究竟是好是壞呢？

看過鋼鐵俠的漫威粉絲，對於智慧裝修肯定是不陌生的，家庭自動化、家庭網路、智慧家居這三點是智慧裝修的基本構成部分。首先全自動化的家庭是中央處理器做為主腦，用來接收智慧家居發出來的資訊進行處理和反饋，並且可以手動操作修改原廠指令，自行DIY獨特設計，更貼近自己生活需要。其次需要接入特性的家庭網路之中，家庭網路區別於普通區域網，傳輸效率高，響應速度快，並且具有“一網連多點”一體化特點，只要連線到家庭網路中，就可以透過手機隨意遙控智慧家居了。最後需要智慧家居的配合了，網路家電裝有多重訊號線，防止訊號直接互相干擾，指令下達之後，可以嚴格按照命令列事，安全智慧。智慧裝修帶來了快節奏的生活體驗，躺著不動就能遙控全屋，走在下班的路上能遙控熱水器自動加熱到合適溫度，好為了回家能及時的衝個熱水澡。不僅如此、全自動化房屋還具有語音識別、遙控器控制、鍵盤錄入功能等優點。還能做出斷電保護、煤氣防洩漏等安全隱患的及時處理和警報。並且具有強大的防盜功能，全程24小時監控房屋周圍。但是，全部依靠高科技真的安全麼？

如果一般的小資家庭，想要區域性功能廳改造體驗一下樂享生活的方便感，亦或者條件允許的家庭，全方位打造出屬於自己的高科技享受生活的科技感，不光要考慮訊號干擾和訊號覆蓋範圍的問題，更需要注重資訊洩露，資訊保障等隱私安全問題。高科技資訊屬於一種假性透明的狀態，展現出來的資訊只是表面現象，核心的資訊多由中央處理器代為保管，這時候，很多人可以利用高科技手段攻破智慧裝修的安全保障協議，透過叛賣資訊資源，違法犯罪等手段從中獲益，只有透過不斷完善自己的安全漏洞才能達到絕對安全的程度。

製造一枚火箭是十分困難的事情，每一個零部件都需要進行細緻的設計和製造以保證火箭的安全性和可靠性。

從導航系統到控制系統，從發動機到著陸器，每個方面都需要進行嚴格的測試和檢驗，然後才能建成穩定可靠的火箭運送宇航員奔向太空。

如果人工智慧也是一枚火箭的話，安全性同樣是其中十分重要的部分。

Deepmind的AI安全研究主要致力於保證系統可靠地工作，同時發現並處理近期和長期可能的危險。

一、 規範性與準確性：清晰定義系統目的

這一特性保證了AI系統可以按照使用者的真實意圖準確完成任務，對於目的有著規範和清晰的定義十分重要。

在AI系統中規範清晰的設計是保證AI系統忠實地執行設計者願望的保證，而含糊或者錯誤的定義則會造成災難性的後果。

在AI系統中，研究人員一般將規範定義分為了三種類型：

理想的定義（美好的願望）：根據假設的（一般難以實現）描述來定義的理想AI系統，會完全按照人類的意圖行事。設計的定義（美妙的藍圖）：實際構建AI系統所用設計語言，例如強化學習系統中經常要最大化的獎勵函式。實際的定義（令人無奈的現狀）：這種情況很好地描述了系統的實際情況。

例如：很多時候會根據系統的表現和行為進行反向工程來求出獎勵函式（逆向強化學習）。

這與系統設計的初衷有著典型的不同，主要是由於AI系統並沒有被完美最佳化、抑或是由於設計定義意料之外的結果造成。

當理想和現實產生巨大的差異時（AI系統不按照我們想象的方式運作），就需要解決規範定義的問題。

在研究AI系統中規範定義問題時通常需要回答幾個問題：我們如何設計出更為普遍的目標函式、並幫助主體發現執行時偏離目標的行為。

例如：在deepmind的AI安全論文裡，對於強化學習的主體首先給予一個獎勵函式來最佳化，但卻在後臺執行著一個“安全表現評價函式”。

這顯示了前述的差異：安全表現函式是理想的規範定義，而不完美的則是獎勵函式（設計定義），而最終主體在實踐過程中產生的結果則是結果策略的表現。

另一個例子則是來自與OpenAI對於賽艇遊戲CoastRunners訓練強化學習過程的分析：

對於大多數人類來說，我們的目標是儘快的完成比賽並超越其他玩家，這是我們對於這一任務的理想定義。但將這一目標精確地轉換為獎勵函式卻不是一件容易的事情。

由於這個遊戲會獎勵在行駛過程中擊中一些目標的主體，所以透過強化學習訓練出的主體會表現出令人驚訝的行為：它為了獲得儘可能多的獎勵，就會在一片水域中不斷的兜圈，去擊中更多的獎勵目標而不是完成比賽。

我們可以看到，其他的玩家都在賽道中向前馳騁，而強化學習訓練出的主體卻待在一個水域中兜圈子。

研究人員推測，這也許是由於沒有平衡好長期目標——完成比賽和短期獎勵——兜圈子得分。

這種情況並不少見，很多時候AI系統會尋找目標定義中的漏洞或者缺失來最大化獎勵，生成了很多令人瞠目結舌的效果。

二、魯棒性：保證系統能夠抵抗干擾

這一特性將保證AI系統在安全閾值內能夠在一定的擾動下持續穩定地執行。

這是AI系統在真是世界中執行的固有危險，它經常會受到不可預測的、變化的環境影響。在面對未知的情況或對抗攻擊時，AI系統必須能夠保持魯棒性才能避免系統受損或者被不懷好意地操控。

有關AI系統魯棒性的研究主要集中於：在條件和環境變化時保證AI主體在安全的範圍內執行。

實際情況中，可以透過兩方面來實現：一方面可以透過避免危險，另一方面則可以透過強大的自愈和恢復能力來實現。

安全領域中的分佈偏移、對抗輸入和不安全的探索等問題都可以歸結到魯棒性問題中來。

為了更好地說明分佈偏移所帶來的挑戰，想象一下掃地機器人通常都在沒有寵物的房間裡幹活，突然有一天被放到了一個有寵物的房間裡去，而且糟糕的是在工作的時候還遇上了一隻可愛的小動物。怎麼辦？

它從沒有見到過寵物，不知道該怎麼處理這種情況，於是它只能呆呆地給寵物洗了個澡，造成了不愉快的結果。

這種情況就是一個由資料分佈改變所造成的魯棒性問題，測試場景和訓練場景的資料分佈產生了偏移。

測試場景和訓練場景不同，使得主體無法達到目標。

而對抗輸入則是一種特殊的分佈偏移現象，它利用精心設計的輸入來欺騙系統輸出期望的結果。

在上圖中只通過了0.0078的差異噪聲就是系統將輸入從樹懶識別成了賽車。

不安全探索將會使得系統尋求最大化效益實現目標而不顧安全保證，主體會在環境中不顧安全後果的探索最佳化。一個危險的例子還是掃地機器人，它在最佳化擦地策略時將溼抹布碾過裸露的電源……

三、 保險性：監控系統活動

這一特性意味著我們可以理解並控制AI在執行時的操作，將成為AI安全的保證。

儘管細心的AI工程師可以為系統寫下很多的安全規則，但也很難在一開始窮盡所有的情況。為了給系統安上保險研究人員利用監控和強制執行來保證系統的安全。

監控意味著使用各種各樣的手段來監測系統，以便分析和預測系統的行為，包括了人工監控和自動化監控。

而強制執行則意味著一些設計機制用於控制和限制系統的行為。包括可解釋性和可中斷性等問題都屬於保險的範疇。

AI系統無論是在本質和處理資料的方式上都與我們不盡相同。這就引出了“可解釋性”的問題，需要良好設計的測量工具和協議來幫助人類測評AI系統所作決策的有效性和合理性。

例如：醫療AI系統需要在做出診斷時給出它得到這一結論的過程，醫生才能根據這些因素來判斷診斷是否合理。

此外，為了理解更為複雜的AI系統，我們需要利用機器思維理論（Machine Theory of Mind）來幫助我們構建系統的行為模型實現自動化分析。

ToMNet發現了兩種不同主體的亞種，並預測了他們的行為。

在最後，我們要能夠在必要的時候關閉AI系統，這就涉及到可中斷性的要求。

設計一個可靠的停機鍵是充滿挑戰的任務：一方面最大化獎勵的AI系統會擁有很強的意圖來避免停機的發生；同時如果打斷過於頻繁的話將會最終改變原始的任務， 主體從這樣非正常的情況中歸納出錯誤的經驗。

中斷問題，人類的干預將改變系統原本的目標任務。

四、展望

我們創造了很多強大的技術在現在和未來將被用於很多關鍵的領域中。我們需要銘記在心的是，安全為中心的設計思維不僅在研發和部署的時候，更在這一技術被大規模應用的時候有著重要的影響。

儘管現在用起來很方便，但當這一演算法被不可逆地整合到重要的系統中時，如果沒有嚴謹細緻的設計，我們將無法有效的處理其中存在的問題。

兩個在程式語言發展過程中明顯的例子：空指標和C語言中的gets()例程。

如果早期的程式語言設計能夠有安全的意識，雖然發展會緩慢一些，但今天的計算機安全問題將為得到極大的改善。

現在研究人員們透過詳盡的設計和思考，避免了類似問題和弱點的出現。希望這篇文章能夠構建起一個安全問題的有效框架，在設計和研發系統時可以有效的避免安全問題。

希望未來的系統不僅僅是“看起來很安全”，而是魯棒的、可驗證的安全，因為他們就會在安全思想指導下設計製造的。

不太瞭解這個，感覺挺新奇的，嘗試著接受新鮮事物讓高科技普及服務大眾民生肯定方向正確，讓裝修變得更簡單，自己的房間自己做主利用高科技按照自我愛好的方式設計建造挺好。我感覺3D列印技術就很好，如果能再普及方便簡單操作一些我都願意購買一臺這個機器自己打印製造我的小世界……

可適當發展，一些糙活累活，可讓它們幹，細活還是人工做，這就是為啥手工打造的東西，如汽車，成衣，手錶等，比機械規模化生產的要貴幾倍甚至幾十倍的原因。至於安全隱患，是人工造的東西都有隱患，隨發現隨解決，這裡就不必多說了。

人工智慧裝修，我想並不是指裝修這件事用到人工智慧，而是指人工智慧辦公住宅的裝修！其實人工智慧化大樓一直都是未來發展的方向！前景廣闊、至於說到問題，前不久很多美國電影裡面都有一些，比如被駭客入侵後，會被利用來進行各種犯罪等等！

第一，人工智慧如何定義，如果允許寬泛一些，計算機的最佳化、自動化都可以涵蓋在內。將人工智慧引入裝修是完全可能的。

第二，從目前的技術發展來看，對於那些規則明確，邊界清晰的任務，計算機可以很好的勝任；但是對於比較有“彈性”的任務，人工智慧只能給出建議，而不能直接決策執行。

就好像印刷線路板的佈線系統，現在一般是設計人員給出原理圖，由人工智慧來做出元器件佈局和佈線，再由人來稽核調整最佳化。裝修也是類似，可以由人工智慧做出初步涉及，然後由人來進行稽核調整和最佳化。

智慧裝修包含

1. 安防

2. 智慧場景

科技日新月異，只要基礎功能即可，重要是要預留升級空間例如（預埋光纖或萬兆網線）智慧裝置最要注意安全問題，基礎性功能建議網路隔離

理論上來說，這與安全隱患並不是一個同軌的問題，它們之間沒有必然聯絡。家居裝飾裝修的安全性取決於施工質量和材料質量及其安全性。從家居裝修設計本身而言可以杜絕安全隱患，並用科學的方式模擬論證設計的合理性，最終獲得設計結論。

目前，機器相較與人工作業，能實現讀圖無誤差、畫線無偏差、可24小時持續作業、無安全隱患由此可見智慧裝飾施工機器人在替代人工作業方面，無論從減少成本、提升效能、及標準化施工的角度，能給客戶提供最優質的服務。

據科學家表示，透過結合環境測量，利用科技、智慧來控制機器人的所有行動，對於木板上牆安裝的精確度，它甚至超過了人工安裝，誤差極小，這樣由機器人完成安裝工作，一定程度上也解放了勞動力。

總體來說，雖然有很多人認為智慧機器人代替人工安裝雖然還沒有完全普及，但是如今一直在研發階段，我們不難想象，在不久的將來，商業化機器人領域，會慢慢加入各行各業，當然裝修行業也會被人工智慧佔領。

其中硬裝主要包含四大工種，分別是：水電、瓦工、木作和油漆，這四大工種對施工人員的依賴性都非常強，但是這幾個工種 最近幾年隨著技術發展，都已經融入了很多的科技產品，更好的服務施工人員，如：水電有開槽機、打孔器、穿線機等的出現，木工 有全屋工廠化定著，油漆機噴等

可以，

1、可控制

2、安全

3、簡單