AI與家電的結合早在之前就出現(xiàn)，隨著當前正處于浪潮中，智能化科技也在不斷的發(fā)展。下面這篇文章的筆者以AI與家具的內(nèi)容，為我們分享關于未來科技的相關內(nèi)容，我們一起接著往下看了解更多吧！

我們身處浪潮。

自2001年起，美國《時代》雜志開始堅持發(fā)布每年的「改變我們生活的 100 個最佳發(fā)明」 榜單。試圖記錄與總結科技發(fā)展與人類生活的具象載體。

在經(jīng)歷過深度學習、云計算等諸多AI技術的激蕩后，在2022，AI正式成為榜單中的一個獨立單元。因為「世界在快速改變，發(fā)明也迅速發(fā)展」。

事實也的確如此。生成式AI帶來的技術潮汐，牽引著社會走向。一種技術與商業(yè)交織的共識已經(jīng)形成：大模型為代表的AI技術，會是下一個時代的技術入口。

上半年，眾多廠商推出所謂的自研大模型和AI產(chǎn)品，商業(yè)領袖與從業(yè)者們許久未如此興奮：千行百業(yè)的大模型輪番出現(xiàn)，「百模大戰(zhàn)」的互聯(lián)網(wǎng)盛景再現(xiàn)。然而，讓不少人心存疑慮的是，年初至今，升維式的大模型應用并未持續(xù)涌現(xiàn)，更多是諸如妙鴨相機這類更為輕巧的切入口。

AI時代，是觸手可及的未來，還是望山跑死馬的幻覺？未來的問題，要回到現(xiàn)實尋找答案。

比預想中更快的，是大模型的整體競爭，已經(jīng)走向應用與落地的新賽段。

我們需要找到一個鏈接現(xiàn)實與數(shù)字世界的載體，作為未來降臨的「尺度」。具體到大模型落地的場景與產(chǎn)品服務，遍布在個體周圍的家用電器，或許正是絕佳觀察窗口。

一個可以提前確認的答案是：這場大模型之戰(zhàn)，參賽選手不止巨頭，也不會是只有一兩個幸存者的「生存游戲」。

一、家電+AI，從被動到主動的進化史

想要看見未來，必須了解歷史。智能家居、智能電器……大眾對于這些攜帶智能前綴的名詞，并不陌生。

在互聯(lián)網(wǎng)概念興起的上世紀末，就有人在思考如何將家庭設備與網(wǎng)絡連接，實現(xiàn)遠程監(jiān)測、控制和數(shù)據(jù)采集等功能——那些停留在科幻作品敘述中，充斥著未來感的畫面。

比當下AI浪潮更為瘋狂的互聯(lián)網(wǎng)熱潮里，一切都在為網(wǎng)絡世界的想象力服務。正值Dot-com Bubble（互聯(lián)網(wǎng)泡沫）前夕的1994年，比爾·蓋茨的智能化豪宅完工，首次引入智能化設備與系統(tǒng)（其中包含智能照明、智能溫控等系統(tǒng)），算是某種標志。

而在五年后，微軟發(fā)布智能家庭宣傳片，構筑了一個設想中的智能家庭——遠程開門、智能管理、掃描條型碼購物等等，與現(xiàn)在的唯一區(qū)別是，一切入口是PC。

直到這一階段，AI技術對家電行業(yè)的智能發(fā)展并未起到?jīng)Q定性作用。伴隨無線通信技術與嵌入式系統(tǒng)的發(fā)展，尤其是無線傳感器網(wǎng)絡（WSN）的出現(xiàn)，使大規(guī)模設備連接變得更加便捷和實用，智能家居才正式步入新階段。

與ChatGPT爆火卷起AI浪潮類似的是，2016年人工智能機器人AlphaGO戰(zhàn)勝韓國職業(yè)圍棋棋手李世石的社會新聞，成為深度學習概念出圈的背景事件。對應的，是隨之而來的一輪AI浪潮。

率先被卷到的，正是家電行業(yè)。伴生的云計算和大數(shù)據(jù)技術，為智能家居提供了強大的支持，使得海量設備數(shù)據(jù)可以被采集、存儲和分析，并實現(xiàn)精準的控制和決策。傳統(tǒng)IOT設備也完成了向AIOT設備的進階。

最具代表性的，是智能音箱的出現(xiàn)。通過智能音箱、智能網(wǎng)關等硬件設備，或是搭配語音交互，或是搭配手機App，初步實現(xiàn)「智能」體驗。

從賽道玩家而言，目前國內(nèi)智能家電市場參與者，主要有美的、海爾等傳統(tǒng)家電企業(yè)，華為、小米等3C企業(yè)，以及阿里、百度等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和其他創(chuàng)新企業(yè)四類玩家構成。

在產(chǎn)品形態(tài)上，智能家居產(chǎn)品也開始從單品智能向全屋智能邁進。然而，由于不同類型玩家間平臺、協(xié)議以及控制方式的不同，且互不打通，絕大多數(shù)消費者想要在家中配備完整全屋智能方案，除選用同廠商產(chǎn)品外，鮮有更好的辦法。

從廣義的智能家居出發(fā)，典型的家電AI路徑分歧也同步出現(xiàn)。一方面，是單一家電產(chǎn)品的AI實現(xiàn)。已經(jīng)提到的智能音箱、真正加載AI模塊的掃地機器人、內(nèi)嵌系統(tǒng)的智能冰箱等等，圍繞家電產(chǎn)品功能性，從操控、響應、交互方式等維度的優(yōu)化升級。

另一方面，則是全屋智能。在許多從業(yè)者視野中，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在其中的角色，并不光彩——「它們并不在乎你的家居是否真正智能，它們需要的只是你的家庭電器能夠接入到互聯(lián)網(wǎng)里而已?！?/p>

時常被吐槽為人工智障的部分智能家電，根本原因在于其并非傳統(tǒng)家電的AI版本，更多是單純作為智能手機等終端的延伸，響應式的被動服務，并無真正的「中樞大腦」能夠做出決策。當生成式AI涌現(xiàn)，其余行業(yè)或許面臨著前路未知的焦慮與恐慌，但在家電行業(yè)技術從業(yè)者群體，卻是「看見風暴激動如大?！?。

它，會是補全智能家電的最后一塊拼圖嗎？

二、機器倫理與智能未來

大語言模型的技術路徑，是神經(jīng)網(wǎng)絡模型。而神經(jīng)網(wǎng)絡模型在信息學本質(zhì)上就是一個函數(shù)（function）——接受輸入、映射輸出。

有別于編程語言「過程透明、邏輯嚴密、確定」等特質(zhì)，大模型的映射充斥著「過程不可知、直覺性、模糊」的差異，甚至于被認為是基于人類直覺系統(tǒng)而建模的語義函數(shù)（semantic function）。

大模型應用的路徑，可以粗淺理解為語義指令—大模型—推演結果。而大模型的強大之處，在于對幾乎任意語義信息都可以一定程度合理地處理（姑且先不討論幻覺問題）。

但問題在于，在「語義」層面的呼風喚雨，始終需要一個呈現(xiàn)的出口。無論是ChatBot的對話，還是產(chǎn)出圖片、視頻，抑或智能家電需求的人機交互。而人機交互的形式，也依舊值得商榷。

回到智能家電領域，共識性的發(fā)展路徑，是從單品智能到場景智能再到全屋智能。曾有報告指出，當前中國全屋智能行業(yè)已發(fā)展至以用戶為中心的主動智能階段。這一階段的智能家居基于個人數(shù)據(jù)分析、行為習慣理解和自主深度學習，以滿足用戶需求為核心，實現(xiàn)各智能產(chǎn)品的互聯(lián)，并提供及時、個性化和智能化的全屋智能服務。

從被動到主動的跨越，是大模型為家電領域打開的巨大可能性。但如何真正邁出這一步，卻未有商業(yè)與技術上的絕對定論。

一個順勢的行業(yè)迷思是，大眾需要什么樣的智能家居體驗？是類似哆啦A夢（育兒機器人）的專項服務伙伴？是全知全能掌控全屋的智慧管家，抑或變形金剛式可切換主動/被動服務的生活助手？

「這不僅是技術選型的取舍問題，更是智能安全與機器倫理問題?！姑赖募瘓F首席AI官兼AI創(chuàng)新中心總經(jīng)理唐劍表示。家電與AI之間的協(xié)同，需要確保人機交互的穩(wěn)定、精準、可控；另外，如問答這類語音交互的形式，所輸出的內(nèi)容需要克服機器幻覺。

此前不久，美的對外官宣了自己的自研大模型「美言」，參數(shù)量在100億級別，定位在家居垂直領域。公開資料顯示，其主要應用場景，是家居領域的知識問答、可以支持上下文多輪對話的語音控制，及集合其余AI技術能夠判斷是否發(fā)起詢問的主動服務。

「這是我們認為，當下大模型技術與家電最有可能性的三個落地場景」。唐劍簡述了當下美的的技術路徑。一方面是上述以小體量的自研垂直大模型，為用戶提供家居領域的專業(yè)服務；另一方面則是基于各個大廠通用大模型，進行產(chǎn)品的二次開發(fā)。

如果按照參數(shù)級別，簡單將語言模型區(qū)分為萬億級別的超大模型，和數(shù)百億級別的普通大模型。那么，傳統(tǒng)家電廠商，都紛紛落子在了更輕量級的普通大模型（或者說垂直大模型）上，應用場景主要在垂直領域的問答與人機交互維度，和部分主動式服務。部署場景也主要集中在各自全屋智能「大腦」中。對外表達的核心能力都包含關鍵詞：迅速響應、主動服務。

選擇輕量級的普通大模型，也是出于這些關鍵詞的考量。唐劍代表的美的AI團隊，有一個共識是，真正應用到場景，輕量級的垂直大模型更為實用——「包括響應速度快、更專業(yè)、更準確、也更可控?！?/p>

回到更具體的全屋智能領域，大模型顯然正在為家電補上最后一塊技術拼圖。

美的集團中國區(qū)域全屋智能負責人尚喆博士曾在媒體采訪中提到，實現(xiàn)真正的全屋智能需要三個核心技術：作為基礎的感知技術，提升人機交互體驗和準確性的大模型，以及鏈接機器對話的聯(lián)網(wǎng)技術。

這也是美的今年發(fā)布全屋智能架構（即其官方介紹的1+3+4+N）背后的技術考量。據(jù)尚喆介紹，美的全屋智能的技術架構由1個智能中樞、3大超級終端、4大家電系統(tǒng)組成，通過前三者的技術組合，為用戶提供N種情景。

其中，美言大模型作為智能中樞的能力底座，讓「因人而異」與「智能」更為具象。正如前文所述，大模型在多輪語言分析與邏輯推演方面的能力，恰好撓到當下智能家電不夠智能的癢處。美的本身追求的「人感」，結合倫理與法律邊界的考量，使得大模型為代表的AI技術，能夠為用戶提供的服務，是基于環(huán)境感知、數(shù)據(jù)采集與用戶習慣「推理」出的建議，而非直接實行的動作。

「在產(chǎn)品更新?lián)Q代成為結構化升級主趨勢的今天，家電產(chǎn)品的科技創(chuàng)新應該如何呈現(xiàn)給用戶成為了一個行業(yè)性課題。美的給出了詳盡的解析，那就是人感科技，即人對家電產(chǎn)品感受、感知是科技創(chuàng)新的核心尺度」，尚喆總結道。事實上，這也是家電領域的一個趨勢——在技術發(fā)展的前提下，家電智能從簡單的工具，向更具服務性質(zhì)的「場景解決方案」前進。

大模型與家電的結合，看似一切都是陌生的。但至少在美的內(nèi)部，有了兩個共識：第一，大模型為全屋智能的實現(xiàn)提供了根本上的幫助；第二，是AI適應人的需求，而不是本末倒置。

三、具身智能，人與機器共生

當然，生成式AI并不是終點。它更像是一個時代的前序，催生著更多技術的涌來，呼喚著通用人工智能（AGI）的正式實現(xiàn)。

多次為AI搖旗吶喊的英偉達創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛，在此前喊出「Apple時代」之后，又在ITF World 2023 半導體大會上表示，AI下一個浪潮將是「具身智能（Embodied AI）」。

業(yè)內(nèi)一個精確的表達是，具身的含義不是身體本身，而是與環(huán)境交互以及在環(huán)境中做事的整體需求和功能。

通俗來講，現(xiàn)有的AI大模型，喂養(yǎng)的來源本質(zhì)是人類整理、打過標簽的數(shù)據(jù)，可以稱之為非具身智能（Internet AI）。而具身智能則通過自我學習和進化，達到智能體理解世界，驅動本體互動交互并完成任務的目標——或者用大眾更能理解的方式比喻，就是科幻電影中可能帶來智械危機的智能機器人們。

▲智械危機會到來嗎？會有守望先鋒嗎？

就現(xiàn)實來看，大模型能力解決的一個核心難題，是人機交互的邏輯。在這部分能力逐步泛化的過程中，為具身方法和智能體提供了更多技術路徑。

但對唐劍這類站在一線的從業(yè)者而言，想要達到能用、好用的具身智能，還會面對算法、工程技術、數(shù)據(jù)、場景和復雜軟硬件等的諸多挑戰(zhàn)。

這一點，谷歌、微軟等互聯(lián)網(wǎng)大廠的AI團隊同樣也在嘗試，試圖以大模型為機器人注入靈魂。比如上半年谷歌推出的多模態(tài)具身視覺語言模型（VLM）PaLM-E，以及微軟嘗試用ChatGPT能力實現(xiàn)語言直觀控制機械臂、無人機、家庭輔助機器人等。

相較而言，家電領域對于具身智能有相對清晰的路徑。如掃地機器人等非人型設備，在大眾層面初步普及了概念。這是全屋智能之外，延續(xù)單品智能向著機器人化蜿蜒而上的另一條行業(yè)路徑。

「兩個技術路線不是背道而馳的，而是相輔相成的任督二脈?！棺鳛槿伺c機器共生的擁躉，唐劍無比堅信AI時代的到來。他曾在多次公開場合表態(tài)，認為家居家電行業(yè)的智能化路徑，會經(jīng)過被動服務、主動服務和機器人化三個階段——全屋智能需要大模型賦能的「家居大腦」，能夠完成物理世界與現(xiàn)實世界交互的機器人形態(tài)，則是「大腦」的最佳載體，「這樣的未來，甚至可能在10年內(nèi)就會真正到來」。

就現(xiàn)實環(huán)境來說，智能家電市場仍在開拓階段。各類家電、家居系統(tǒng)與平臺間充斥著壁壘，存在嚴重的行業(yè)割據(jù)現(xiàn)象。而具身智能機器人的真實落地，或許會成為「一統(tǒng)」行業(yè)的創(chuàng)新切口，或是智能生活時代真正到來的標志。

而這也意味著，家電廠商面臨的AI沖擊，或許不只是大語言模型的考驗，而是更為多元的技術與落地應用挑戰(zhàn)。

四、參考資料：

1. 機器之心，《大模型的最大bug，回答正確率幾乎為零》，2023.9
2. 飛哥說AI，《大模型的下半場：多模態(tài)、Agent、ToPC/ToSMB商業(yè)模式》，2023.9
3. 甲子光年，《稚暉君獨家撰文：具身智能即將為通用機器人補全最后一塊拼圖》，2023.8
4. 朱嘉明，橫琴數(shù)鏈數(shù)字金融研究院學術與技術委員會主席，《人工智能大模型——當代歷史的標志性事件及其意義》，香港中文大學《二十一世紀評論》2023.6
5. CSDN，《從AI大模型到 AGI 通用人工智能 “世界模型”的演進路徑》，2023.6