随着国内电视智能化的全面普及，检测技术作为电视互联网化的工具的智能盒子将更为弱化。

电视智能化导致盒子市场萎缩，不足创新场景盒子开始兴起受电视智能化程度不断提升的影响，与电视强相关性的智能盒子正在进入夕阳阶段。除此之外，已成通过配备摄像头盘活存量非智慧屏的智慧盒子、已成聚焦差异化家庭娱乐功能的游戏盒子、搭载人工智能技术融入智能家居系统的语音盒子也开始兴起。

在500元以上价格段高端市场，产业当贝占据市场过半份额。为了应对智能电视的普及，短板智能盒子厂商也在积极探索与其他智能家居设备相连接，将应用场景从家庭娱乐扩展到视频、办公、教育、健身等场景。今年以来，检测技术智能盒子线上销量稳定在每月16万台-20万台量级，8月更是连续第6个月低于20万台。

主攻高端市场的当贝表现亮眼，不足销量环比增长22%，销量排名第四。随着国内智能电视普及，已成智能投影、投屏等大屏设备的兴起，智能盒子市场的需求持续低迷。

9月27日，产业洛图科技（RUNTO）发布最新的智能盒子数据显示，2022年8月，中国智能盒子线上零售量为18.7万台，同比下降9.6%，环比增长6.3%。

近期，短板以巧学伴和宝得利为代表的新兴品牌推出主打学习的教育盒子，囊括了丰富的教育内容。当我们进行PFM图谱分析时，检测技术仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，检测技术而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。

目前，不足机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、已成无监督学习、半监督学习以及强化学习。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），产业所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。3.1材料结构、短板相变及缺陷的分析2017年6月，短板Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。