23.10.2017

Smart Home Index 2017: Datensicherheit und Design am Wichtigsten

Eine Umfrage unter rund 1.000 Teilnehmern versucht zu beantworten, ob deutsche Haushalte ihre Wohnungen bereits ins Smart Home umgewandelt haben. Die wichtigsten Kriterien beim Kauf einer Smart Home Lösung sind glaubwürdige Datensicherheit und das Design des Produkts.
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Ist das Smart Home bereits in den Haushalten angekommen?

Das Trendthema “Smart Home” dominierte in den letzten Monaten viele Schlagzeilen. Doch wissen die Menschen, was es bedeutet, ein “smartes zu Hause” zu haben? Das Ergebnis einer breit angelegten Umfrage in deutschen Haushalten soll Klarheit schaffen und darlegen, wie smart deutsche Wohnungen tatsächlich sind.

80 Prozent wissen, was ein Smart Home ist

Die Zahl der smarten Geräte im Haushalt steigt stetig an. Für rund 80 Prozent ist der Begriff Smart Home kein Fremdwort. Allerdings bedeutet dies nicht, dass auch jeder seine Wohnung bereits zum smarten zu Hause eingerichtet hat. Denn in 40 Prozent aller Haushalte befindet sich noch kein smartes Gerät. Zwar können sich wiederum 40 Prozent der Nichtnutzer vorstellen, sich eine Smart Home-Lösung anzuschaffen, aber lediglich vier Prozent haben eine konkrete Kaufabsicht eines solchen Produktes. Anders verhält es sich bei der Altersgruppe zwischen 25 und 34 Jahren – hier haben bereits rund 85 Prozent ein smartes Gerät im Haushalt.

Zukunft ist das Smart Home

„Wirklich smart ist das Zuhause erst, wenn die Vielfalt an smarten Produktgruppen im Haushalt zunimmt. Denn nur durch die Vernetzung der Geräte untereinander entstehen echte Vorteile,“ so Smart Home-Experte Michael Mücke und Geschäftsführer der Beratungsfirma Mücke, Sturm & Company- jene Firma, die die Umfrage in Auftrag gegeben hat.

„Wirklich smart ist das Zuhause erst, wenn die Vielfalt an smarten Produktgruppen im Haushalt zunimmt”, Smart Home-Experte Michael Mücke.

Datensicherheit und Design wichtig

(c) http://www.muecke-sturm.de/smart-home-index-2017/

Ob jung, ob alt, beim Kauf legen Menschen jeden Alters auf Datensicherheit wert: Einfache Bedienung und Datensicherheit zählen zu den am häufigsten genannten Kaufkriterien bei Smart Home-Geräten. Die Heavy Smart Home-Nutzer orientieren sich bei einem “perfekten Smart Home Angebot“ übrigens an Kompatibilität und Design.

Weiterführende Links: zur Studie

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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