虚拟世界无数个虚拟设备，这些设备可以自由的组合工作，比如刚才讲的我热了这一件事情是一个虚拟设备，或者恒温恒湿是一个虚拟设备，以前怎么做？普通用户要设置，温度怎么样，空调怎么工作，湿度怎么样，加湿器或者除湿器做什么工作，但是你设置不一定是最好的，用户觉得非常烦琐，变成虚拟设备恒温恒湿虚拟设备，所有设备会按照最适合的算法去做，会引入很多比如什么样温湿度对什么样人体最适合的，这样去结合解决恒温恒湿的问题，但是虚拟设备还可以不停的扩展，比如说现在加了一个新风系统，加了一个开窗器变了新的虚拟设备智能环境，同样不需要设置，智能环境打开了，就会让所有的设备自动的去关联，自动的按算法帮你工作，这是一些简单的虚拟设备一些概念。

　　我们昨天正好也宣布了我们和澳大利亚UTS包括清华大学上海交大成立AI联合实验室，主要为了虚拟世界里面，怎么让这些物联网以后设备与设备之间的算法变的更聪明，机器变的更聪明，机器人主动为你服务做了一些计算。

　　最后空调大数据为例，上百万空调的数据，联网设备的数据，我们这样想一下，就是说你一般回家了，打开空调，你还要去调温度、模式等等的，一直调到最舒适为止。有了大数据的分析包括AI的计算会怎么样？

　　我知道北京地区在室外温度是30度的时候，大部分人是怎么使用这个空调的，我们有了这个横向的数据以后我会给你一个贴近的模型，下次回家打开空调的时候就会按照80%以上的人都喜欢的这个模型自动帮你运行，你不需要一个一个调节，大部分人都是这样用的，应该是比较适合在北京这个温度下大家会去用的模型。但是这个模型不是静止的，前面有监督学习做的，后面还有增强学习继续做，还是刚才讲的，如果用户按这个模式帮你运行，用户仍然会去调节你的空调，就会做一些增强的学习，最终这个空调模型是适合你这个个体的一个模型，你打开空调的这一刹那就会按照你最喜欢的模型去工作，这也就是说我们在AI进入智能家庭或者智慧家庭里面的理解，不需要完整大而全的机器人管家这样的学习，但是我们希望每一个单独的设备通过数据和数据的分享，以及数据纵向的学习，能够让每一个机器变的更聪明，主动的为你服务。

　　时间有限，今天大概就分享这么多，最后其实有一个视频。深圳样板间的视频，可以看一下，这是六个月以前的视频。（视频） 这个视频里面展示2到3之间2.5的阶段，很多智能的算法没有进去，但是可以不停的生长和演化的，我们也是希望在IOT加AI的时代，能够为这个行业贡献我们自己的一份力量，谢谢大家。