AI大模型之火已經(jīng)燒到家電行業(yè)。
不久前，長虹基于大模型的智慧家電AI平臺——云帆正式上線；美的發(fā)布了用于家居產(chǎn)品的語言大模型——美言；海爾在布局HOME GPT；小米已經(jīng)開啟了小愛同學的AI大模型版本測試……除了以自研大模型賦能自身產(chǎn)品外，如TCL、海信等家電品牌也相繼宣布接入百度“文言一心”大模型。在AI大模型的賦能下，智能家電不僅具備數(shù)據(jù)分析、行為習慣理解和自主深度學習等多種能力，還在將價值延伸到更大的領(lǐng)域。AI大模型會是補齊家電智慧圖景的最后一塊拼圖嗎？
家電企業(yè)心之所向
智能家居、智慧家電、智能終端……大眾對于攜帶智能前綴的家電名詞并不陌生。早在互聯(lián)網(wǎng)概念興起的上世紀末，就已經(jīng)有人在思考如何將家庭設(shè)備進行廣泛連接，并實現(xiàn)對家庭生活的科技賦能。
當2016年AI深度學習概念出圈時，家電行業(yè)就沖在了前面。最具代表性的，是智能音箱的出現(xiàn)實現(xiàn)了家電智能初體驗。此后，伴隨云計算、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)的成熟，在傳統(tǒng)IoT設(shè)備開始向AIoT設(shè)備進階的過程中，家電產(chǎn)品也從單品智能向全品智能延伸。例如，除智能音箱外，加載AI模塊的掃地機器人、內(nèi)嵌操作系統(tǒng)的智能冰箱、可交互的語音智能電視等產(chǎn)品紛紛出現(xiàn)。然而，多年過去，這些智能家電仍時常被吐槽“智商低”“不懂我”。
業(yè)內(nèi)人士告訴記者，其根本原因在于這些智能家電更多還是響應式的被動服務，并無真正的能夠做出決策的“中樞大腦”，家電仍然沒能真正升級到AI版本。直到AI大模型開始盛行。
AI大模型會是補全家電智慧圖景的一塊拼圖嗎？
據(jù)業(yè)內(nèi)人士介紹，目前，市面上的智能產(chǎn)品在自動語音識別（ASR）和文本轉(zhuǎn)語音（TTS）的環(huán)節(jié)已經(jīng)非常成熟，但是在自然語言處理（NLP），也就是理解指令的意思并進行處理方面有待提升。
而AI大模型在多輪語言分析與邏輯推演方面的能力，恰好擊中當下智能家電不夠智能的痛點。這是促使家電企業(yè)迅速向AI大模型靠攏的原因，也是家電企業(yè)的心之所向。
通過了解記者發(fā)現(xiàn)，大部分家電企業(yè)布局大模型的目的基本一致，都是希望通過大模型提升產(chǎn)品的實用性，優(yōu)化使用場景。奧維云網(wǎng)（AVC）消費電子事業(yè)部研究總監(jiān)劉飛認為，新的AI技術(shù)出現(xiàn)，能夠更好實現(xiàn)人與家電產(chǎn)品對話式交流，推動家電智能化迎來新高度。AI大模型不僅給家電智能化指出了技術(shù)發(fā)展方向，也有利于提高智能家電在用戶心中的地位。
有望搭建家電智能中樞的能力底座
AI大模型作為家電智能中樞的能力底座，讓“因人而異”與“主動智能”的升級思路變得具象。
“從被動到主動的跨越，智能家電需要具備數(shù)據(jù)分析、行為習慣理解和自主深度學習等多種能力�！遍L虹云帆產(chǎn)品經(jīng)理劉從鋒在接受《中國電子報》記者采訪時表示，能夠深刻理解、準確識別用戶意圖的AI大模型將為這場跨越帶來巨大可能性。
應用大模型的智能家電系統(tǒng)架構(gòu)圖
例如，在用戶觀看影視作品時，對于不了解的劇情可以進行深度追問。搭載云帆AI平臺的長虹電視智能助手“長虹小白”可基于當前電視內(nèi)容找到對應的文字作品，甚至可以對當前電視內(nèi)容進行摘要、概括，幫助用戶更快了解影視作品�！按竽Ｐ图夹g(shù)為電視賦予理解力的同時，增加主動感知的人性與溫度，我認為其對用戶體驗感的提升是立竿見影的�！眲匿h強調(diào)。
不久前，美的對外官宣了自研大模型——美言。顧名思義，美言的關(guān)鍵能力體現(xiàn)在語言控制和表達上。
美的集團首席AI官兼AI創(chuàng)新中心總經(jīng)理唐劍向《中國電子報》記者介紹說，美言能很好地支持深度語義理解、上下文關(guān)聯(lián)和一句話多意圖，以往完成一連串動作，需要多次喚醒語音助手，多次下達指令，有了美言大模型只需要一次喚醒，一句話就可以搞定。
AI大模型可以結(jié)合用戶畫像數(shù)據(jù)，在準確判斷用戶需求后，將用戶需求按照不同類別傳遞到模型層，對應專家模型、通用大模型或行業(yè)大模型。然后，各種大小模型再支撐數(shù)據(jù)調(diào)取的精準性，并對多語義、多任務進行規(guī)劃處理，最終通過終端設(shè)備為用戶提供精準服務。
在大模型賦能下，家電可以將價值延伸到更大的領(lǐng)域。
家電可以是一位“老師”�；诖竽Ｐ颓|級參數(shù)量，長虹云帆可以快速提煉生成科學的建議，其大模型的文本生成、數(shù)學能力、多語言能力等，能夠幫助家長更好地輔導小朋友進行多種學科學習。
家電還可以是一名“工程師”。日前，海爾將大模型接入海爾智家大腦，融合積淀家庭數(shù)據(jù)形成海爾智家大腦HomeGPT，該模型進行了億級的家庭領(lǐng)域知識增強訓練，目前已經(jīng)在線自學習2萬份說明書，掌握了海量家電知識。同時海爾還在進行更多生活專業(yè)領(lǐng)域的知識訓練，覆蓋衣食住娛康全場景。
如果大模型是“大腦”，那么就必須配合終端“手腳”才能真正發(fā)揮作用。業(yè)內(nèi)專家告訴記者，在大模型爆火的這一年，更多人對“大模型”只聞其聲而不見其效，原因之一就在于體驗門檻高，觸點少。人們需要找到一個與AI大模型最近的載體，作為最接近人們?nèi)粘Ｉ畹漠a(chǎn)品，家用電器正是絕佳的體驗入口。
“我們也注意到了用戶與大模型應用之間觸點較少的問題，長虹未來不只是在電視上應用長虹云帆AI平臺能力，還要陸續(xù)搭載到長虹旗下更多的智能終端�！眲匿h表示。
海爾智家相關(guān)負責人也對《中國電子報》記者表示，未來，海爾智家全品類智能家電產(chǎn)品將接入HomeGPT，體驗全面升級�！拔覀儗⒒贖omeGPT，以及搭載了HomeGPT能力的成套智能家電和場景，打造更懂用戶的智慧家庭解決方案�！�
家電大模型落地面臨挑戰(zhàn)
家電行業(yè)雖然成為首批擁抱大模型的“體驗官”，但從技術(shù)的應用層面來看，家電品牌對于大模型的態(tài)度也存在“淺嘗輒止”的傾向。目前，家電產(chǎn)品廣泛應用的主要是大模型的基本語音識別和生成式人工智能（AIGC）內(nèi)容生成功能，更深層次的應用還未被挖掘。
在業(yè)內(nèi)人士看來，現(xiàn)階段，大模型面臨的部分客觀問題正是家電行業(yè)在應用選擇時所面臨的挑戰(zhàn)。
例如，目前大模型面臨信息安全問題。公開信息顯示，三星電子引入ChatGPT不到20天，便爆出數(shù)據(jù)外泄，如半導體設(shè)備測量數(shù)據(jù)、產(chǎn)品良率等。
奧維云網(wǎng)研究創(chuàng)新部總經(jīng)理趙梅梅認為，對于電視廠商來說，首先要做好長期投入的準備，需要進行大量的基于現(xiàn)有內(nèi)容的訓練，才能提高AIGC的輸出質(zhì)量。此外，還應警惕數(shù)據(jù)合規(guī)風險、數(shù)據(jù)安全風險等問題。
對此，TCL實業(yè)CTO孫力也提醒，在大模型帶來的隱私問題和毒化內(nèi)容等方面，應用時一定要高度謹慎，要采取措施規(guī)避有害、誤導和敏感的內(nèi)容生成�！斑@也就是為什么家電企業(yè)在牽手AI大模型時，短期內(nèi)只能碰觸到基本語音識別和AIGC內(nèi)容生成方面的原因�！睂O力表示。
另外，家電業(yè)遇到的考驗或許不僅來源于大模型，而是更為多元的技術(shù)與落地應用挑戰(zhàn)。
就現(xiàn)實情況而言，智能家電市場仍處于開拓階段。各類家電、家居系統(tǒng)與平臺間充斥著壁壘，行業(yè)割據(jù)現(xiàn)象嚴重。如果壁壘問題得不到有效解決，那么無論大模型對家電的智能化改造有多出眾，也還是無法真正讓用戶的智能生活得到全方位提升。
從需求端來看，家電的智能化是必然趨勢，但從目前的實際應用情況來看，消費者似乎對智能家電產(chǎn)品的熱情沒有預期高。業(yè)內(nèi)人士舉例說，例如C端的智能設(shè)備，也就是我們通常說的智能家居，在推廣應用上明顯落后。
根據(jù)Statista的數(shù)據(jù)，當下中國智能家居滲透率僅為13%。Rakuten Insight的調(diào)查結(jié)果顯示，高達79%的擁有智能音箱的國內(nèi)受訪者表示，他們使用智能音箱主要是為了搜索音樂和播放歌曲。因此，家電的智能功能的實際利用水平可能比這個數(shù)據(jù)更低。
業(yè)內(nèi)人士認為，大模型的加入目前看來主要是為了提升了家電產(chǎn)品的語音交互能力，這對家電根本性能的改變有限，因此，對消費者來說能夠產(chǎn)生多大吸引力還有待市場驗證。
