导读：很多朋友问到关于物联网和亚马逊哪个好用的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
本文目录一览：
1、比一比／苹果HomePod与Google Home、亚马逊Echo、小米AI音箱选谁好？2、亚马逊十大物流技术是什么以及它们的特点3、物联网前景比一比／苹果HomePod与Google Home、亚马逊Echo、小米AI音箱选谁好？
在苹果HomePod开始销售后，笔者也透过友人取得美国地区销售的白色款HomePod，并且与手边Google Home、亚马逊Echo，以及听得懂中文的小米AI音箱使用体验做比较。
跟Google Home、亚马逊Echo一样，苹果HomePod并未在第一波进驻中文等语言市场，仅先以英语使用为主的美国、英国与澳洲率先上市，虽然不少人质疑苹果已经在Siri内加入众多国家语言，但与Google Now、Google Assistant的使用差别相似，原因就在语音指令比对模式不同，例如过去比对方式是从使用者口说内容转译为文字，再透过文字比对方式解析使用者实际需求，进而从资料库内找到合适的回应内容，但在HomePod内的Siri则是建立在深度学习模式，因此许多互动模式必须从基础开始训练，因此苹果初期仅先以较多人使用的英语介面进入市场，一旦建立更成熟的语意分析学习模式之后才会扩展到更多语言市场。
相同的情况也发生在Google Home，虽然过去Google Now已经可以听懂中文应对，但在Google Assistant则仅先对应英语、德语两种语言，甚至在去年才开始加入支援日语、韩语、义大利语与西班牙语。而对于中文支援方面，即便比对资料相对丰富的Google也认为要让数位助理「理解」中文语意并非简单之事，其中涉及中文有更复杂口音、用语，甚至不同地区名词也不尽相同，因此要让Google Assistant听得懂中文，同时能够理解中文字句中所代表含意并不容易。
不过，相比西方国家以英语为基础理解中文句型用法，由猎户星空与小米合作打造的小米AI音箱，其中所搭载的数位助理服务－小爱同学，或是阿里巴巴打造的天猫精灵，由于开发团队原本就熟稔中文用法，因此可以轻易地在程式架构中依照特定句型、关键字词设定触发条件，并且透过深度学习方式持续训练，进而可完整对应正常互动模式，例如播放使用者可能偏好聆听歌曲，或是精准推荐邻近符合使用者预算的餐厅，但在整体语意理解方面则仍以资料比对为主，可能还无法代表数位助理已经能完全了解使用者操作需求。
目前包含苹果HomePod、Google Home、亚马逊Echo、小米AI音箱或天猫精灵都还是需要透过关键字句唤醒数位助理「聆听」，另外在前后句提问连贯部分，似乎除了Google Home已经可以针对特定提问内容给予进一步回答，例如询问欧巴马是谁之后，还可以接续再问他的太太是谁，而无需再透过「Ok,Google」指令唤醒，同时也无须再重复先前提问内容，但现阶段HomePod、Echo或小米AI音箱都还无法实现这样的应用模式，但预期日后将会陆续加入。
设定难易度、隐私问题
若以开箱后的设定难易程度来看，苹果HomePod应该是最简单就能完成配对的智慧喇叭，但目前仅能透过iPhone或iPad进行设定，不像其他数位喇叭可以同时对应iOS与Android平台装置，但通常会购买HomePod的人理论上应该不少都是苹果产品爱好者，或许难度其实不算太高。其他数位喇叭设定过程其实也不会太复杂，但笔者当初在设定亚马逊Echo时候却面临连线始终不稳定情况，最后将所有设定重置才顺利解决，而Google Home与小米AI音箱则是配合App操作即可顺利完成设定。
而在个人隐私方面，目前Google Home、Echo都已经开始加入可识别不同身分用户声音的学习模式，但苹果HomePod现阶段还没有支援此项功能，因此所有资料识别、判定都会以最初设定HomePod使用者的iOS装置为基准。就苹果先前说明，强调并不会HomePod待机情况下随时监听使用者起居生活，只是现阶段「个人化要求」设定内容可能会导致任何人可轻易透过声控指令朗读完成设定HomePod的iPhone或iPad上存放资料，但预期日后苹果将会对此部份做调整。
音乐播放
就智慧喇叭重点使用功能，自然就是可以透过内建扩音元件播放音乐，并且朗读回复使用者提问内容或查询资料。在笔者手边持有的智慧喇叭里，不可否认地HomePod有相对较好音质表现，毕竟苹果在内部放置7组波束成形技术原理的高音喇叭，以及一组4吋高动态低音喇叭，使得HomePod整体重量高达2.5公斤，相比Google Home、Echo都重上许多，而体型相对也较大，为了在紧凑的内部空间塞进更多元件，苹果更在HomePod导入特殊导电螺丝，借此缩减不必要的线路占用空间，但相对地也让HomePod拆解维修难度提升，也难怪整体维修费用高出不少。
就音乐播放感受来看，HomePod确实与Apple Music有相当好的搭配，除了在设定过程会自动导入使用者iPhone或iPad上的Apple ID与Apple Music在内资讯，也能透过Siri指定播放特定歌手的某一首歌，但现阶段还是要用英语指令下达操作，因此如果碰上歌手、歌曲都是中文的话，HomePod不见得能正确判断。另外，使用者也能下达诸如「play romantic music」，或是「play some hard rock band music」，系统就会依据使用者的Apple Music歌单、偏好内容做挑选。
至于能否播放其他第三方App歌曲？就苹果开放资源来看的话，其实是可以的，但主要还是看第三方App厂商是否针对HomePod使用模式做优化，否则就仅能透过AirPlay方式播放内容 (HomePod无法当做一般蓝牙喇叭配对连接)。
而HomePod在去年发表时的主打功能－两组HomePod配对输出及多房间串流播放，现阶段可能还要再多等一些时候，而播放新闻内容功能部分则没有太大问题，大致上与Google Home、Echo相同，仅能先以美国地区新闻为重，这部份也跟天猫精灵、小米AI音箱主要播报内容均源自中国境内资源的情况相同。
播放音质相比之下，HomePod整体表现确实比Google Home、Echo、小米AI音箱还要好，但从消费者报告评测结果则直指HomePod音质表现不比Google Home Max与Sonos One，原因在于HomePod相对过分强调低频输出，反而忽略高音表现细节，但从笔者实际聆听感受来看，除非耳朵特别挑剔，或是偏好聆听特定人声、乐器声音强调为主的音乐，否则HomePod的整体聆听感受已经可以满足许多人。
数位助理互动
以目前来看，HomePod内建6组阵列麦克风确实能提升从任一方向唤醒Siri的使用模式，但相比内建7组阵列麦克风的Echo则是少了从顶端收音效果，而相比仅有两组阵列麦克风的Google Home仍有较好收音效果。不过，除非家里空间十分宽广，否则依照笔者在20几坪的空间内都能正常接收声控指令。
除了语意理解差异如前文提到部分，HomePod内的Siri基本上可以透过英语询问在地天气、翻译结果、设定闹钟、透过iPhone传递简讯，但暂时还无法直接对接完整台湾在地资讯，形式比较像是「拿着观光书来台旅游的外国人」，例如跟Siri说「Happy New Year」，反而会被回呛「the new year starts on Jan. 1」，甚至请Siri说个笑话的话，也会被质疑用英语说的笑话是否听得懂。
不过，若是询问附近有什么推荐餐厅的话，Siri其实是可以抓到台湾在地餐厅，只是推荐内容恐怕不是一般在地人会去的高价餐厅。而这样的情况，其实也会发生在亚马逊Echo身上，原因在于未能与在地服务、资料库串接所致。
类似的情况，Google Home由于可以顺利接上使用者个人的Google帐号，因此推荐与回应内容不算离谱，甚至也能查找网页资讯，因此若日后Google在台开放销售Google Home的话，或许在衔接使用难度不会太高。至于会讲中文的小米AI音箱，虽然可以流利地透过中文查找各类资讯、或是播放特定歌曲，但由于资料库还是要连回中国境内，因此有可能会发生今天提出播放特定音乐的需求，却在几天后才正确执行播放的窘境，原因可能在于指令执行与实际反应时间因网路连接问题兜了一大圈，同时服务内容也可受限中国境内使用，导致无法正常运作。
[embedded content] 数位家庭应用
智慧喇叭的另一个重点，自然就是串接家里的物联网环境。以HomePod使用模式来看，自然本身也隶属于HomeKit设备之一，因此整体设定相当简单，同时完成设定后也能取代Apple TV成为居家连接中枢，并且增加可透过Siri声控操作功能。
比方说，过往必须透过Apple TV当做中枢，并且配合iPhone使用Siri的情况，日后仅需透过一组HomePod即可完成。但在操作过程依然指能使用英语下达指令，同时连接设备名称、所在地点也必须一并调整为英语才能正常运作，例如HomePod放置地点为「客厅」的话，在操作介面就必须改为「living room」等称呼。
至于连接设备自然仅能支援苹果自有HomeKit连接协定装置，目前在台湾地区应该还不算难找，只是品项可能还没有十分多元。
但从多家制作的智慧喇叭连接应用来看，其实也可以反应目前物联网应用迟滞不前的原因，就比方亚马逊Echo与Google Home，虽然目前加入串接合作的品牌装置不少，但使用者却很难透过亚马逊Echo直接唤醒与Google Home连接设备，除非借由云端服务绕一大圈建立连结，但对于一般使用者可能就会太过复杂。而包含HomePod仅支援苹果自有HomeKit连接协议，小米AI音箱也与小米旗下生态链装置有较高连接相容表现，甚至仅对应中国地区贩售设备连接使用，因此对于希望透过不同智慧喇叭串接完整数位家庭应用的话，现阶段恐怕还不太适合。
讲了这么多，到底要买哪个好？
其实这个问题现在很难说，毕竟苹果HomePod、Google Home、亚马逊Echo与小米AI音箱各自串接不同应用生态链，同时也对应不同的服务内容，因此主要还是看使用者个人需求为主。不过，如果家里都是以iOS装置为主的话，自然还是建议买HomePod有较高整合功能表现，但如果希望有更好的物联网应用表现的话，则还是建议选择Google Home或亚马逊Echo (但这两者目前对于Android平台似乎有较好整合性)。
至于如果希望感受中文亲和力 (同时也不介意北京腔调互动)的话，小米AI音箱或许是不错的选择，只是许多应用服务、连接设备都必须改用中国版本，恐怕会比较麻烦。
HomePod简单开箱
亚马逊十大物流技术是什么以及它们的特点
1、亚马逊的智能机器人Kiva技术
机器人作业颠覆传统电商物流中心作业“人找货、人找货位”模式，通过作业计划调动机器人，实现“货找人、货位找人”的模式，整个物流中心库区无人化，各个库位在Kiva机器人驱动下自动排序到作业岗位。
2、无人机送货
顾客在网上下单，如果重量在5磅以下，可以选择无人机配送，在30分钟内把快递送到家。整个过程无人化，无人机在物流中心流水线末端自动取件，直接飞向顾客。
3、订单与客户服务中的大数据应用
电商完整端到端的服务可分为五大类，即浏览、购物、仓配、送货和客户服务等。
1）用户浏览：亚马逊有一套基于大数据分析的技术来帮助精准分析客户的需求。具体方法是，后台系统会记录客户的浏览历史，后台会随之把顾客感兴趣的库存放在离他们最近的运营中心，这样方便客户下单。
2）购物便捷下单：在这方面可以帮助客户不管在哪个角落，都可以快速下单，也可以很快知道他们的喜欢的选品。
3）仓储运营：大数据驱动的仓储订单运营非常高效，在中国亚马逊运营中心最快可以在30分钟之内完成整个订单处理，也就是下单之后30分钟内可以把订单处理完出库，从订单处理、快速拣选、快速包装、分拣等一切都由大数据驱动，且全程可视化。由于亚马逊后台的系统分析能力非常强大，因此能够实现快速分解和处理订单。
4）配送：精准送达是对于当前电商物流来说，绝对是一个技术活，电商物流的快物流不是本事，真正高技术的电商物流服务，是精准的物流配送，亚马逊的物流体系会根据客户的具体需求时间进行科学配载，调整配送计划，实现用户定义的时间范围的精准送达，美国亚马逊还可以根据大数据的预测，提前发货，实现与线下零售PK赢得绝对的竞争力。
5）CRM客服：大数据驱动的亚马逊客户服务，据悉亚马逊中国提供的是7X24小时不间断的客户服务，首次创建了技术系统识别和预测客户需求，根据用户的浏览记录、订单信息、来电问题，定制化地向用户推送不同的自助服务工具，大数据可以保证客户可以随时随地电话联系对应的客户服务团队。
4、智能入库管理技术
1）在入库方面：采用独特的采购入库监控策略，亚马逊基于自己过去的经验和所有历史数据的收集，了解什么样的品类容易坏，坏在哪里，然后给他进行预包装。这都是在收货环节提供的增值服务。
2）商品测量：亚马逊的Cubi Scan仪器会对新入库的中小体积商品测量长宽高和体积，根据这些商品信息优化入库。例如鞋服类、百货，新的爆款等等，都可以直接送过来通过Cubi 测量直接入库。
这给供应商提供了很大方便。客户不需要自己测量新品，这样能够大大提升他的新品上升速度；同时有了这个尺寸之后，亚马逊数据库可以存储下这些数据，在全国范围内共享，这样其他库房就可以直接利用这些后台数据，再把这些数据放到合适的货物里就可以收集信息，有利于后续的优化、设计和区域规划。
5、大数据驱动的智能拣货和智能算法
1）智能算法驱动物流作业，保障最优路径：在亚马逊的运营中心，不管是什么时间点，基本上在任何一个区域、任何一个通道里面，你不太会看到很多人围在一起，为什么？因为亚马逊的后台有一套数据算法，它会给每个人随机地优化他的拣货路径。拣货的员工直接朝前走，不要走回头路。系统会给推荐下一个要拣的货在哪儿，永远不要走回头路。而且确保全部拣选完了之后，路径最少，通过这种智能的计算和智能的推荐，可以把传统作业模式的拣货行走路径减少至少60%。
实现方式：拣货的时候，系统会告诉员工，拿着扫描枪，下一个应该去到哪个货位去检，走的路是最少的，效率最高。
2）图书仓的复杂的作业方法：图书仓采用的是加强版监控，会限制那些相似品尽量不要放在同一个货位。图书穿插摆放，批量的图书，它的进货量很大，因为它的需求很大。所以这样一来，亚马逊通过数据的分析发现，这样穿插摆放，就可以保证每个员工出去拣货的任务比较平均。
3）畅销品的运营策略：比如奶粉，有些是放在货架上的，有些是放在托拍位上的。像这些离的发货区会比较近，亚马逊根据后台的大数据，知道它的需求量也比较高，所以它进来的时候都是整批整批的进，然后就会把它放在离发货区比较近的地方，这样可以减少员工的负重行走路程。
6、随机存储
1）随机存储的运营原则：随机存储是亚马逊运营的重要技术，但要说明的是，亚马逊的随机存储不是随便存储，是有一定的原则性的，特别是畅销商品与非畅销商品，要考虑先进先出的原则，同时随机存储还与最佳路径也有重要关系。
2）随机存储与系统管理：亚马逊的随机存储核心是系统Bin，将货品、货位、数量绑定关系发挥极致。收货：把订单看成一个货位，运货车是另一个货位，收货即货位移动；上架：Bin绑定货位与货品后随意存放；盘点：与Bin同步，不影响作业；拣货：Bin生成批次，指定库位,给出作业路径；出货：订单生成包裹。
3）随机存储运营特色：亚马逊的运营中心有两大特色，第一个特色就是随机上架，实现的是见缝插针的最佳存储方式。看似杂乱，实则乱中有序。实际上这个乱不是真正的乱，乱就是说可以打品类和品类之间的界线，可以把它放在一起。有序是说，库位的标签就是它的GPS，然后这个货位里面所有的商品其实在系统里面都是各就其位，非常精准地被记录在它所在的区域。
7、智能分仓和智能调拨
亚马逊作为全球大云仓平台 ，智能分仓和智能调拨拥有独特的技术含量。在亚马逊中国，全国10多个平行仓的调拨完全是在精准的供应链计划的驱动下进行的。
1）通过亚马逊独特的供应链智能大数据管理体系，亚马逊实现了智能分仓、就近备货和预测式调拨。这不仅仅是用在自营电商平台，在开放的“亚马逊物流+”平台中应用的更加有效果。
2）智能化调拨库存：全国各个省市包括各大运营中心之间有干线的运输调配，以确保库存已经提前调拨到离客户最近的运营中心。以整个智能化全国调拨运输网络很好地支持了平行仓的概念，全国范围内只要有货就可以下单购买，这是大数据体系支持全国运输调拨网络的充分表现。
8、精准预测、二维码精准定位技术
1）精准的库存信息：亚马逊的智能仓储管理技术能够实现连续动态盘点，库存精准率达到99.99%。
2）精准预测库存，分配库存：在业务高峰期，亚马逊通过大数据分析可以做到对库存需求精准预测，从配货规划、运力调配，以及末端配送等方面做好准备，平衡了订单运营能力，大大降低爆仓的风险。
3）亚马逊全球运营中心中，每一个库位都一个独特的编码：二维码是每一个货位的身份证，就是一个GPS，可以在系统里查出商品定位，亚马逊的精准的库位管理可以实现全球库存精准定位。
9、可视化订单作业、包裹追踪
跨境电商方面：
从今年8月13日亚马逊发布了海外购?闪购，这是依托保税区/自贸区发货的创新模式。亚马逊海外购的商品非常有价格优势，同质同价。
1）全球云仓库存共享：在中国就能看到来自大洋彼岸库存，亚马逊实现全球百货，直供中国，这是全球电商供应链可视化中，亚马逊独特的运营能力。在中国独一无二地实现了全球可视化的供应链管理。
国内运作方面：
亚马逊平台可以让消费者、合作商和亚马逊的工作人员全程监控货物、包裹位置和订单状态。比如：昆山运营中心品类包罗万象，任何客户的订单执行，从前端的预约到收货；内部存储管理、库存调拨，拣货、包装；以及配送发货，送到客户手中，整个过程环环相扣，每个流程都有数据的支持，并通过系统实现全订单的可视化管理。
10、亚马逊独特发货拣货技术
作业人员像八爪鱼，像千手观音一样。会根据客户的送货地址，然后设计出来不同的送货路线。不同时间点经过不同的线路，分配到不同的流水线方向。在八爪鱼这边的作业台操作的员工，主要是负责把在前面已经运作完的货品，分配到专门的路由上去。
这种运营模式一个员工站在分拣线的末端就可以非常高效地将所有包裹通过八爪鱼工作台分配到各个路由上面，八爪鱼是非常高效的，据说这是亚马逊员工自己设计的。站在中间那个位置，一个人可以眼观六路，这个作业可以通达八方，非常的高效，没有人员的冗余。而且，八爪鱼上全部是滚珠式的琉璃架，没有任何的板台，员工的作业很轻松。
其他重要的技术应用
1）物联网技术：在亚马逊的运营中心， 安全标准设定很高，人和车物要分开，所以会有镜子帮助工作人员了解周围路况，有人就停下来。
另外，司机有安全带，员工有安全帽，安全帽里有芯片，如果探测到一定范围内有人，也会停下来，镜子的用途即是同理。
2）双库联动模式：亚马逊昆山运营中心有一个类似于天桥的传送带，全封闭式，其作用是完成不同品类的合单，可以通过传送带将一个库的货物转到另一个库中，这个又叫双库联动。而这里又是超大库，在两个超大库之间进行双库联动对效率有非常高的要求，对时间点的把控也很严格。
物联网前景
物联网的发展前景很不错，具体如下：
1.更安全的保护措施。在新技术出现之初，它的技术力量几乎都集中在创新上，导致监管水平低下，这就使业界的兴奋、激进和政策、监管的滞后常常形成鲜明的对比。由于物联网设备和基础设施的价格下降，企业在物联网设备上的应用也越来越普遍，这种创新和应用一旦普及，各种新技术的风险也突显出来。
2.更普遍使用智能消费品设备。IoT所覆盖的行业人群广泛，从智慧交通、智能物流、医疗、农业、能源等行业应用，到私人智能家居、个人、智能汽车等应用，无论是降低成本，还是提高中国居民的生活质量，都将是中国居民生活质量的巨大提升。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于物联网和亚马逊哪个好用的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。