第三個階段其實不需要用戶再去參與了，我們可以通過多維度的數(shù)據(jù)來去優(yōu)化每個場景中的一些智能化功能，從而讓用戶達到無感的智能化體驗和操作服務。關于這點其實我們做過一些實驗，比如說我們把我們辦公室的N臺飲水機進行了一些改造，一方面讓飲水機來去學習不同區(qū)域同事的喝水習慣，就是包括喝多少水量，什么時間喝水以及喝冷水還是熱水，另外一方面就設定一個節(jié)能目標。大概經(jīng)過了有三個多星期的學習，基本上云端所控制這些飲水機的習慣和人實際使用習慣的匹配度整個在時間線的誤差不會超過15分鐘，就是我關掉然后再把它打開，保證同時們無論是喝冷水和熱水的時間差不到15分鐘。
而同樣的技術和方案其實可以應用在非常多的家用電器里面去，從而能實現(xiàn)節(jié)能和用戶的體驗兩者互不干擾。同時也可以應用在很多工業(yè)領域內(nèi)，比如工業(yè)的注塑機、風電機車等，既能夠保證節(jié)能，同時也能夠提高本身的生產(chǎn)效率。所以整體上而言，其實就是根據(jù)設備本身的用戶使用習慣，然后收集用戶使用習慣的數(shù)據(jù)，對用戶使用習慣進行預測，同時讓設備的運行跟用戶的個性化使用習慣達到很好的契合，從而實現(xiàn)了一種新的基于人工智能的推薦體驗和產(chǎn)品體驗。