2015年6月之前，我從來不會花很多時間考慮諸如哪個城市的居民睡眠最少，抑或通勤不足5英里的上班人士是否比距離更遠的人鍛煉得更多這樣的問題。然而對於感興趣的人而言，答案分別是：日本東京的市民睡眠最少（平均每天睡5小時44分鐘）；「是的，通勤不足5英里的上班人士比距離更遠的人鍛煉得更多」（每天多走422步）。
這是班達爾·安塔比（Bandar Antabi）告訴我的。安塔比無疑是世界上最佳的酒吧競猜選手。你若問他，他會告訴你，如果你希望夜晚早點降臨的話，那麼你最佳的居住地是澳大利亞的布裡斯班，在那兒，人們大約晚上10點57分就要進入夢鄉，而「夜貓子」的首選居住之地應該是俄羅斯的莫斯科，那裡通常凌晨12點46分才是人們入睡的時間。他說，在情人節女人會比平時少吃約3%的大蒜，但是當天男人會多吃37%。瑞典的斯德哥爾摩人是最活躍的步行者（按每天平均量計算），而巴西聖保羅人是世界上最不活躍的步行者，等等，就像你把達斯汀·霍夫曼（Dustin Hoffman）在《雨人》中的角色放在維基百科上數小時一樣，很快你就得到了所有答案。
班達爾是個非常聰明的人，但他也是個非常不擅長處理瑣事的人。他能採集這些信息是因為作為特殊項目主管，他所任職的公司Jawbone已經花費多年時間不知疲倦地在收集這些信息。
1999年，Jawbone以為美軍開發降噪技術而起家，隨後才涉足藍牙頭戴設備、揚聲器以及後來的可穿戴生活記錄儀等領域。就是可穿戴生活記錄儀這種裝滿傳感器的智能設備使Jawbone今天聞名於世，如UP3，它是一種如同手錶的細腕帶，專注地記錄著從你的睡眠模式、呼吸節奏、心率到「皮膚電反應」等所有事情的設備。Jawbone的大量用戶所生成的原始數據使班達爾知道了如此多的「真相」。現在，這些數據包括了3萬億步、2.5億次睡眠以及將近200萬頓飯。隨著時間的流逝，數據將繼續增加，還可能納入幾十種其他的計量內容，如用戶每天攝入的咖啡因總量等。簡而言之，Jawbone希望成為你計量生物學上的記錄者。
「我們的任務是建立這種個性化的數據集，它整合了你的個人身份、檔案、生物學信息、年齡、身高、性別、飲食偏好、情緒等信息。」班達爾告訴我這些的時候，我在Jawbone英國公司的總部諾丁山辦公大廈13層，坐在他的對面，喝著一杯星巴克咖啡。他繼續說道：「我們也想瞭解你的相關活動。你什麼時候坐著，什麼時候活動且消耗卡路里，你的睡眠質量如何。通過挖掘這些信息，隨著時間的推移，我們可以為你提供大量的信息。我們正在建立一個關於你的健康的場景化數據集。」
Jawbone與許多技術硬件公司建立了有經紀人參與的合作，但是如果只是分享數據的話，這些業務是不值得我花費筆墨的。你的恆溫器真的需要知道在昨夜的晚餐中你吃了什麼嗎？如果你的電視知道你一周要慢跑4次，這會對你有什麼好處呢？班達爾說，實際上這意義深遠。「有數據雖然是好事，」他對我說，「但是理解數據才是我們關注的。」
「理解數據」意味著可以通過恰當的人工智能算法，以具有上下文意義的方式分析你的數據。「我們可以使用這種技術，以一種有利的方式將數據用於適合的設備。」他繼續說道，「比如，你可以將Jawbone的智能設備與你的智能恆溫器配對，那麼當你睡覺的時候，臥室裡的溫度可以自動調節至最有利於你睡眠的狀態。當你醒來時，溫度可以再次改變。」
這些數據處理即通常所說的事件驅動程序或者IFTTT規則（通過不同平台的條件來決定是否執行下一條命令）。這些簡單的規則，依據簡單的方法，將服務環節串聯了起來。IFTTT規則先驅林登·蒂貝茨（Linden Tibbets）曾將這些規則稱為「數字傳送帶」，因為它們可以使智能技術的創造者或用戶將完全割裂的概念聯繫起來。這種在智能設備領域可能或者當前正在發生作用的交互例子不勝枚舉，比如，如果你的汽車知道你昨夜沒有睡好，它可以從你的智能恆溫器提取數據，這些數據如果顯示出你遇到寒冷會更精神，它就可以打開空調，確保你能保持足夠的清醒。通過你的可穿戴健身記錄儀，它可以瞭解到當你聽某一類型音樂時你的表現最佳，因此，它可以自動播放金屬樂隊的音樂使你一天都活躍起來。它甚至可以知道昨夜你和朋友外出聚會，現在仍然還處於醉酒狀態。為了實現這點，它使用嵌入在變速桿上的傳感器，分析你手掌汗液裡的酒精含量。如果遇到這種狀況，它會讓汽車熄火，並建議你呼叫一輛優步（Uber）出租車。
還有一個例子，你的智能電視可以收到你的睡眠記錄，並可以基於你一天的時間安排為你提供定制化收看電視節目的時間建議。如果晚上9點放棄看讓你腦子興奮好幾個小時的《權力遊戲》（Game of Thrones）這樣的節目後，為什麼不選擇看《摩登家庭》（Modern Family）呢？或許你在觀看一個你喜歡的烹飪節目，智能電視就將節目中的食譜發送至智能冰箱，冰箱監控著所有食物，所以它知道裡面是否存放有烹飪這道菜所必需的各種原料。如果沒有的話，它可以將所需原料加入家庭採購雜貨的快遞清單之中。隨著越來越多的設備與網絡連接，能夠提取彼此的數據並由事件驅動程序將它們相互關聯，技術迷期待已久的夢想即將實現了。
當然，我想談的是羽翼已經豐滿的智能家庭。