（图片来源：腾讯混元）

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作者｜魏书琮

“AI+家电”正成为万物智能互联时代不可忽视的一股力量。

产业洗牌周期前夕，没有人原意空手上桌。智能化转型需求、提升用户体验、提升核心竞争力......家电巨头纷纷投入AI大模型的研发。

但家电企业想在AI领域掘金也非一日之功。AI大模型的训练成本高昂，涉及算力、电力、数据资源和人力成本等多方面。而当下AI技术的应用对于家电实际使用体验的提升也较为有限。

有投资人士称，“美国淘金潮时，赚钱的实际上是牛仔裤和铲子公司，真正淘金赚钱的没几个。”也反映出当前AI与垂直行业结合存在的深层问题。

AI与家电的结合，是顺势而为还是“泡沫一场”？AI与家庭场景的结合还有更多的想象空间吗？

家电巨头入局大模型

去年以来，家电巨头已纷纷投身AI大模型备战。目前已有不少家电企业自研大模型面市，如海尔智家的Home GPT、美的美言大模型、海信星海大模型、长虹云帆大模型等。

可以发现，家电企业布局大模型主要有针对场景和单品两类。

场景类的大模型如海尔的Home GPT，通过深度语义理解技术来应对家庭场景中各种复杂的交互情境，实现更精准的理解用户需求，提供更自然的交互体验。

针对官方描述的“可通过口语交流调动智慧蒸烤箱进行烹饪”，在海尔智家门店体验发现，通过语音可以准确调出所需菜谱，并将时间、温度条件等自动导入蒸烤箱。不过，销售称，“需要用锅炒的菜目前还无法实现。”

而应用于单品的大模型多见于电视品类。如长虹“云帆大模型”，除提升电视画质之外，还拥有多维感知、多重理解、多任务管理、多模交互、内容激发的五大能力，此类基于大模型的AI功能的实现均是基于识别语音、手势等交互方式实现的。

当前许多家电巨头都在布局大模型，中国信通院泰尔终端实验室战略部副主任/IoT首席研究员葛涵涛认为对此不能一概而论，“多设备协同和跨场景互联互通的全屋智能系统，和针对单一智能设备的大模型，两者在应用场景和功能上存在显著差异。”

家电行业分析师刘步尘认为有能力推出AI大模型的家电都是比较优秀的公司，但目前“各家产品互相借鉴，大同小异，企业营销推广方面的考虑多一些。”

他预测，2025年之前，主流家电企业都会宣称实现产品AI化并推出自己的大模型以进行市场占位。

家电厂商大模型自研能力的第一个考验，是获得AI领域的“准入门票”。

为确保AI大模型算法的合法合规使用，并促进生成式人工智能服务创新发展和规范应用，国家互联网信息办公室对深度合成服务算法，以及生成式人工智能都已开展相关备案管理工作。

统计，截至今年上半年，在网信办已进行算法或模型备案的家电企业共有4家。

具体而言，进行深度合成服务算法备案的有TCL、美的、科沃斯，分别应用在“TCL+”APP、美的美居APP和扫地机器人中，主要用途为应用于文本生成和智能对话场景。生成式人工智能服务方面，长虹云帆和TCL大模型助手也已完成模型备案。

（数据来源：网信办，制图：）

又如中国信通院旗下的“可信AI大模型评测”，面向各行业提供大模型的标准与评估。据统计，已通过标准验证的家电领域企业包括海尔智家、海康威视、云鲸，互联网企业包括华为、百度。

（图片来源：中国信通院旗下可信AI评测）

资深产业经济观察家梁振鹏认为，家电企业自研AI大模型是一种积极的趋势。通过这种方式，企业可以更好地掌握用户数据，从而提供更精准、更个性化的人工智能服务。这不仅有助于提升用户体验，也为企业带来更多发展机会。

家电大模型的生意不好做

虽前景广阔，当前的家电行业在大模型等技术层面仍处于发展初期，市场端却试图AI等前沿概念提振低迷的消费态势。搭上AI概念，家电生意就好做了吗？

在红星美凯龙、居然之家等大型家电家居零售渠道，AI已成为随处可见的宣传标语。不过，走访市场发现，AI家电产品并没有想象中的热度，甚至销售人员也称，消费者对AI产品的认知度不够，销售转化更难。

家电行业入局AI大模型首先面临着资金的问题。实际上，AI大模型的训练成本包括算力成本、电力消耗、数据资源、人力、储存成本等许多方面。研发一款大模型很“烧钱”已是行业共识。

最直接的，AI领域的用人成本水涨船高。智联招聘数据显示，2024年第二季度，人工智能行业平均招聘月薪为13594元，薪酬中位数10501元，本季度薪酬同比上涨5.3%。人工智能工程师以平均招聘月薪达22003元排在各职业第一。

（图片来源：BOSS直聘）

具体到家电行业，boss直聘显示，海尔智家算法总监一岗薪资为80-110k每月，15薪，即年薪最高达165万元。而AI语音产品经理一岗的年薪最高也可达60万。

从硬件基础看，以AI芯片全球市占率达90%以上的英伟达为例，2023年财报显示，其数据中心硬件营收高达475亿美元（约3451亿人民币），其中大部分来自应用于人工智能(AI)和高效能计算(HPC)的图形处理器(GPU)。

一位AI领域的投资人士对分析，家电行业做大模型只能走垂直领域的路径。一是资金问题，“对标GPT3.5，训练初级版本AI大模型的成本在400亿（人民币）以上。”

据相关报道，训练一个千亿参数规模的大型模型可能需要数千个英伟达A100 GPU，每个GPU的成本约为一万美元。据此计算，在10天内训练一个千亿规模的大型模型大约需要花费1.43亿美元。

他进一步解释道，当前AI产业链上游的硬件芯片已是“供不应求”，但AI应用层尚未有成熟的商业闭环。“举一个简单的例子，当初美国淘金潮的时候，赚钱的实际上是牛仔裤和铲子公司，真正淘金赚钱的没几个。”他补充道。

商业回报的不确定性会影响投资人的判断，没有足够的资金也必然无法训练出合格的大模型。

二是家电公司掌握的数据量有限。“模型效果和数据量、参数量是成正比的，数据量和参数量又决定了训练大模型所需要的算力。家电公司现在很多AI产品都是被动式响应就是因为数据量非常有限。”上述投资人士称。

谈及AI大模型在家电产品中应用的难点，云鲸产研相关负责人告诉，首先是海量数据的收集。基于海量数据和长期训练，保证计算结果的精准性也是包括chat GPT等大语言模型在内面临的难点。

“在构建算力框架时，呈现给用户是一套模型，其实后台可能跑了几十套模型，这些模型之间会相互监督，并过滤一些错误。整个模型架构是非常复杂的。”他解释道。

目前其已自研大模型的算力为4TOPS，着和智能驾驶等领域相比并不算高。但在家庭清洁场景中已能实现高效率的本地运算和实时学习。

走访市场发现，AI大模型在家电产品目前主要是语音交互主动性的提升。上述负责人告诉，其自研大模型的节奏也是重点先解决避障等垂类应用痛点，再逐步拓展至通用类应用，成为“家庭助手”这样的角色。

AI家电往何处去？

“AI+”概念尚属新兴，不仅市场上各类AI终端产品鱼龙混杂，行业也缺乏统一的评价标准。

葛涵涛认为，目前还没有有代表性的AI家电产品。对AI家电产品进行AI能力测评，可以参考对AI手机、AI PC的测试规范。

他分析称，手机、PC的产业生态相对家电更加标准化，制式化。未来，AI家电的测评规范设计会相对复杂，需要分析不同的应用场景及不同的使用对象，还要考虑在特殊场景下通用大模型与私有小模型协同部署的应用效果。

葛涵涛补充，关于生成式AI在家电企业中的应用，从今年年初开始已经在部分家电企业中有所应用，主要应用领域涉及电控开发、应用开发、服务优化等方面。

针对AI相关领域的规范正在清晰。自今年“两会”政府工作报告中首次提到“人工智能+”行动，有关部门整陆续出台相关政策、建立行业标准来引导“AI+”行业规范发展。

2024年6月，工业和信息化部等四部门印发《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》。该指南旨在加强人工智能标准化工作，并推动技术进步、企业发展、产业升级和保障产业安全。

此外还有像2023年7月网信办等7部门印发的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，2022年7月，科技部等六部门印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》等等。

通过AI技术不断提升用户体验也是家电厂商正在努力的方向。

云鲸产研相关负责人称在用户调研中发现，对于扫地机器人在满足清洁需求基础上，表现得更为拟人化的需求很大。他表示，“看似简单的需求指令背后涉及非常多的AI判断。”

单品家电之外，AI与智能家居场景化的结合是重点突破方向。在AI加物联网的时代下，各厂商联动主要的难点在于接入不同平台之前要考虑好平台兼容性。

该负责人称，“因为涉及到很多交互入口，比如说手机、智能屏等，我们希望产品接入不同终端都有一致且完善的用户体验，所以涉及很多适配工作。”

“以大模型为代表的AI技术是下个时代的技术入口。从被动到主动式的跨越，为家电领域打开了巨大的可能性。”

葛涵涛指出了智能家居AI进化的两个主要发展方向。一是全屋智能场景下AI大脑与人居物理空间场景的融合，二是AGI时代来临后，出现为人提供主动服务的具身智能机器人。