传统产业数字转型与智能升级的目的，是利用IT系统（ERP、CRM、WMS等）与新技术（图像识别、NLP、流式计算、云计算、大数据、loT等）破解企业在发展过程中遇到的瓶颈和升级难题，重新定义和整合设计、生产、流通销售、服务全链路，实现业务创新和增长。从实践来看，强方法论指导、价值创造、数据集成以及平台赋能，已经成为传统产业数字转型与智能升级的重要趋向。

2019年，智能家居行业，在技术、市场和行业的变革中迎接新的挑战和机遇。 一方面，AI、IoT、边缘计算全面赋能智能家居；另一方面，中国的房地产行业正在从上半场的“增量 开发”，切换到下半场的“存量经营”、“楼盘精装化”政策在更多中国城市落地。

1. NeuroPilot 可实现的手机 AI 应用 2. 手机 AI 的挑战 3. NeuroPilot 如何克服这些挑战

受益于消费者数据的指数级增长，人工智能算法准确度和算力资源提升，以及大数据、智能硬件、AloT、虚拟现实、5G等新兴技术发展，人工智能在零售行业的应用已逐步渗透到价值链多个环节。其中，机器学习和计算机视觉成为支撑“Al+零售”的两大技术，机器学习主要应用于数据分析与建模，以实现数据智能和产业链优化；计算机视觉技术则应用于对消费者及商品的识别与分析，目前相关应用已实现落地。