2015年底，徐旭和他的团队最终决定用自己的产品来验证自己的研发能力，从面向B端提供智能模块到面向C端推出产品。
于是也就有了北京毫米科技的ROOME品牌，以及其第一款智能产品——智能晚安灯。
可以说，相较于其他从C端发展到B端的智能家居厂商而言，北京毫米科技算是少数从B端走到C端，而且现在来看，走地也算是比较成功的。
12月20日，在「AIoT+智慧城市峰会」上，北京毫米科技的COO兼联合创始人徐旭解读了智能家居的时代变革及现在的驱动力，并在会后接受了专访，就毫米科技的思路、打法进行了分享。
智能家居的三个时代
徐旭认为，至今，智能家居经历了三个时代，分别为：
以智能单品为主的「智能家居1.0」时代；
以语音中控设备为代表的「智能家居2.0」时代；
具备自主决策能力和分布式连接控制的「智能家居3.0」时代。
从控制角度来看，智能家居发展轨迹也是用户控制便捷性的追求的一个过程。
智能家居1.0时代解决了设备联网的问题，由此，用户可以在诸多场合使用手机控制设备，这是智能单品为主的智能家居1.0时代的特点。“通过手机控制解决了联网设备在某些场景下的控制问题，例如用户离开家以后的控制问题，但是在家里的时候，其实它的操作效率并不见得比传统的遥控器高。我们做过一个实验，开一盏灯，APP需要11秒，用户自己手动控制只需要3秒左右，由此可见，手机（APP）控制并没有在主要的应用场景中提供一个更便捷的控制。”
徐旭在会后接受采访时也谈道，智能单品时代，由于通过手机控制的效率并不高，而且用户体验并不好，只是满足了类似「离家场景」这样一部分特殊场景的需求，因而更多只能算是一个「伪需求」，而并非刚需。
也正因如此，智能家居单品时代经历了昙花一现，逐渐走向没落，智能硬件，或者说联网硬件，被迫回炉重造，智能家居厂商开始思考如何实现更多的AI功能和更好的用户体验。
智能家居2.0时代是从2016年开始的，特点之一就是AI智能语音控制的广泛应用。以智能音箱为代表的语音控制类产品很大程度上提高了用户控制设备的便捷性，逐渐形成以智能音箱为中心的设备连接控制能力。
智能语音的应用使得智能硬件的用户体验更进一步，但智能语音带来贴近用户体验的交互方式的同时，由于智能语音尚未完全成熟，用户需求远高于实际技术能力，更多的问题也逐渐显现，各厂商也开始解决场景化过程中遇到的各类问题。
智能家居3.0时代是我们当下所处的时代，这一时代的特点是设备已经具备感知、学习能力，并提供一个场景化、个性化的辅助决策，实现分布式连接控制。不远的将来，每位用户家中都有多个控制中心，任何一个设备都可以作为主控设备，也可以作为受控设备，这就使得整体用户体验得到进一步改善。
毫米科技的从B端到C端的思考
北京毫米科技成立于2015年6月，成立之初，专注于算法研发，但是逐渐遇到了两个难题：
第一，数据量不够，智能家居应用的AI模型训练需要大量的数据，这方面的数据无法由其他途径获得，只能通过C端产品在实际环境中采集；
第二，初创公司在向B端市场推广模块产品过程中，会受到厂商对模块能力的质疑，“客户并不清楚你的模块具体能用来做什么，能带来多大的体验提升。”
因此，在潜心技术研发半年后，毫米科技决定调整方向——自己做一些C端产品，也就有了现在的ROOME品牌。
2016年1月，毫米科技的第一代智能晚安灯上市。
徐旭告诉雷锋网，毫米科技目前在C端产品思路上主要有两点：第一，做与智能照明相关的产品；第二，场景化、个性化智能控制。
三大照明场景，系统化解决方案
谈到智能家居照明系统，徐旭将其分为三类：主照明设备，局部照明设备，自然光照明设备。
主照明设备。主照明设备一般是用开关控制的。毫米科技研发的创新性产品——「开关精灵」很好地完成了对主照明控制，不同于现有的智能开关，这款「开关精灵」产品无需更换现有的墙面开关，无安装门槛，绝大部分普通家庭的开关面板都可快速升级。
局部照明设备。局部照明可以通过毫米科技的超薄墙面插座——墙插精灵来实现。对于控制落地灯、台灯等插座式照明设备，这类照明设备只需要控制通断电，即可实现开关灯功能。
自然光照明设备。自然光照明设备是指智能窗帘，与现在智能窗帘有所不同的是，毫米科技的智能窗帘是一个免拆卸的普通窗帘快速升级产品，包括窗帘轨、窗帘环，窗帘都不需要另外更换，可以实现免拆卸应用。徐旭告诉雷锋网，毫米科技在这方面的技术已经申请了多项专利，具体产品正处于研发中，预计19年底将会有相关产品面世。
不仅仅是明年即将面世的智能窗帘是免拆卸的，其实包括现在毫米科技主推的开关精灵和墙插精灵都是免拆卸的。
与其他智能厂商不同的是，我们做的是他们不太愿意做的存量市场，这就涉及到家庭原有设备更换的问题。针对这样的现状，存在两方面问题：一方面是安装复杂，用户不能或不愿意更换；另一方面，中国95%以上的家庭墙中布线都采用的是单火线，并没有零线，因而，专业技术人员也很难改装。这也导致智能开关这么好的想法，之前并未能在普通家庭中很好的应用。
因而，毫米科技的开关产品和墙插产品选用免拆卸方案。据了解，这也逐渐成为现在智能家居中针对存量市场的开关产品的一个主流趋势。
免拆卸方案为毫米科技带来了人气和流量从今年双十一的数据也可见一斑。双十一期间，毫米科技在天猫平台智能家庭品类官方旗舰店店铺流量排行前三，仅次于小米和苏宁；热销店铺排名在前五；热销商品排名第六。其中，ROOME与天猫精灵AI联盟联合定制的智能语音开关——开关精灵（蓝牙Mesh版），由于安装简单，并支持主流智能音箱语音控制，销量为28288台。另外，爆款产品六口充电墙插精灵销量也有30509台。
场景化与个性化智能控制
场景化和个性化智能控制是毫米科技C端产品强调的第二个点，也是整个行业的发力点之一。
徐旭告诉雷锋网，由于每个家庭中都有诸如回家、离家、入睡、起床等刚需场景，这样的场景现在业界仍然做得不是很好， 因而现在无法做到精准的场景识别， 因此毫米科技推出了智能晚安灯及室友小易等产品，并结合毫米的场景识别算法来逐步实现此类场景的智能识别及对应的自动控制。
AI引入智能家居可以带来用户体验的提升已然成为不争的事实，具体体现为以下三个方面：
场景化决策。以语音命令「开灯」为例，通过识别用户的位置和当前场景，根据用户以往开灯偏好，AI可辅助决策开启那个房间的那一盏灯最合适。这样可避免冗长的语音命令。
多设备联动。根据用户日常操作，学习设备状态变化的关联性，并形成联动场景，推荐用户选择使用，并自动更新。免去用户在APP端进行复杂的「场景」设置。
个性化自动控制。提供在可呈现「规律性」或「特征性」的场景下的设备自主决策和自动控制。
首先，现阶段仍没有办法实现像科幻电影中的智能控制，即你想什么，它就可以做什么。但是目前已经可以做一些特定场景下的决策。例如在识别到我们睡觉后设备会根据日常的习惯帮我们把空调的温度高一点，风力降低一些，把我们忘记关闭的灯关掉等等。
由于算法正是毫米科技团队初创至今的硬实力，因而，毫米科技通过机器学习，针对场景化和个性化应用，针对场景、用户偏好、设备属性三方面进行学习和建立数据模型。
场景。通常来讲就是时间、空间、用户行为。这3项均是可以通过学习来构建的；
用户偏好。每个人喜欢在什么样的场景下做什么事情，例如，用户在怎样的亮度下开灯，这是因人而异的；
设备属性。智能控制还需要了解设备是什么样的设备，即使是一个灯，它的属性不同，使用场景也不一样。
这些东西学习完成后，我们会形成场景的识别模型，对应不同的场景，还会生成对应的控制模型及知识库。然后在这些场景触发时，在相对通用的当前场景的控制模型或规则下，结合我们对用户偏好的学习所得到的内容，最终实现个性化的自动控制。
毫米科技在两年前已经在做此类数据模型。有所不同的是，最初做的数据模型是「单机版」的，即这类设备虽然可以享用云端算力，但是主要仍是针对单一设备的应用，即使一台设备的决策能力；如今，毫米科技逐渐向分布式感知和分布式控制方向发展， “现在我们所有的采集的数据是集中在以家庭为单位去同所有设备共享的。”
智能床头设备：室友小易
前文提到的室友小易是毫米科技在今年6月推出的一款集合了夜灯、音乐、充电、时钟等常用功能的智能床头设备。徐旭告诉雷锋网，可以认为室友小易是晚安灯的一个升级版本。
毫米科技设计室友小易的初衷有两点：提供智能化照明、学习就寝/起床的习惯。
徐旭告诉雷锋网，晚安灯由于是毫米科技研发的第一款产品，所以在产品思路上并不清晰，其部分功能是可替代性的，因而无法视为「刚需」产品。室友小易的闹钟模型由于是多数家庭必备，可以说是比晚安灯更好的一个产品模型。据雷锋网了解，这款产品在智能语音方面有与腾讯叮当语音助手合作。
老本行：B端市场
毫米科技是从B端市场起步，自然在C端市场开拓的同时，也会重点发力B端市场业务，而且现在看来，已经风生水起。
徐旭告诉我们，“我们自身的智能产品家庭场景覆盖度有限，因而不论是在获取的数据维度和数据量，还是在市场规模上，都需要更多品牌和产品的加入，更好的完成全家覆盖及整家联动，并实现合作共赢。”
因此，毫米科技选择与品牌方合作。目前已经和金牌、MALIO、施耐德、海尔、方太、阿里、腾讯、京东、联想等品牌和平台达成合作。下一步，毫米科技将从照明、电工、厨电等B端品牌开始，逐步拓展智能技术在不同家庭场景中的应用。
大型品牌方的渠道、销量其实远超我们，我们借助与我们合作的品牌厂商的力量，做到更多家庭、更全面的覆盖。至于大型品牌方为什么会选择与我们合作，其实源于我们这三年来在智能技术及智能模块上的沉淀与积累。
雷锋网小结
整个智能家居市场开始进入场景落地阶段，由于AI能力需要数据模型，数据越来越重要。无论是智能硬件或解决方案，无论是C端市场或B端市场，场景化和个性化的训练模型都离不开海量数据。毫米科技从产品研发到市场布局上，都将这一点考虑了进去。
目前，毫米科技已经获取了数亿组家庭数据，拥有云端算力及准确性和边缘计算的实时性，并以自主知识产权研发了本地小样本增量学习算法，让部分设备离线也可实现完整的智能控制。
徐旭告诉我们，“在我们这个行业里有一句话说得很好：现在算法不值钱，模型也不值钱，只有你特定的数据喂出来的模型才值钱。”而这也将成为接下来考验智能家居厂商核心竞争力的关键点。