第三个阶段其实不需要用户再去参与了，我们可以通过多维度的数据来去优化每个场景中的一些智能化功能，从而让用户达到无感的智能化体验和操作服务。关于这点其实我们做过一些实验，比如说我们把我们办公室的N台饮水机进行了一些改造，一方面让饮水机来去学习不同区域同事的喝水习惯，就是包括喝多少水量，什么时间喝水以及喝冷水还是热水，另外一方面就设定一个节能目标。大概经过了有三个多星期的学习，基本上云端所控制这些饮水机的习惯和人实际使用习惯的匹配度整个在时间线的误差不会超过15分钟，就是我关掉然后再把它打开，保证同时们无论是喝冷水和热水的时间差不到15分钟。
而同样的技术和方案其实可以应用在非常多的家用电器里面去，从而能实现节能和用户的体验两者互不干扰。同时也可以应用在很多工业领域内，比如工业的注塑机、风电机车等，既能够保证节能，同时也能够提高本身的生产效率。所以整体上而言，其实就是根据设备本身的用户使用习惯，然后收集用户使用习惯的数据，对用户使用习惯进行预测，同时让设备的运行跟用户的个性化使用习惯达到很好的契合，从而实现了一种新的基于人工智能的推荐体验和产品体验。