（圖片來源：騰訊混元）
出品｜搜狐財經
作者｜魏書琮
「AI+家電」正成為萬物智能互聯時代不可忽視的一股力量。
產業洗牌周期前夕，沒有人原意空手上桌。智能化轉型需求、提升用戶體驗、提升核心競爭力......家電巨頭紛紛投入AI大模型的研發。
但家電企業想在AI領域掘金也非一日之功。AI大模型的訓練成本高昂，涉及算力、電力、數據資源和人力成本等多方面。而當下AI技術的應用對於家電實際使用體驗的提升也較為有限。
有投資人士稱，「美國淘金潮時，賺錢的實際上是牛仔褲和鏟子公司，真正淘金賺錢的沒幾個。」也反映出當前AI與垂直行業結合存在的深層問題。
AI與家電的結合，是順勢而為還是「泡沫一場」？AI與家庭場景的結合還有更多的想像空間嗎？
家電巨頭入局大模型
去年以來，家電巨頭已紛紛投身AI大模型備戰。目前已有不少家電企業自研大模型面市，如海爾智家的Home GPT、美的美言大模型、海信星海大模型、長虹雲帆大模型等。
可以發現，家電企業布局大模型主要有針對場景和單品兩類。
場景類的大模型如海爾的Home GPT，通過深度語義理解技術來應對家庭場景中各種複雜的交互情境，實現更精準的理解用戶需求，提供更自然的交互體驗。
針對官方描述的「可通過口語交流調動智慧蒸烤箱進行烹飪」，搜狐財經在海爾智家門店體驗發現，通過語音可以準確調出所需菜譜，並將時間、溫度條件等自動導入蒸烤箱。不過，銷售稱，「需要用鍋炒的菜目前還無法實現。」
而應用於單品的大模型多見於電視品類。如長虹「雲帆大模型」，除提升電視畫質之外，還擁有多維感知、多重理解、多任務管理、多模交互、內容激發的五大能力，此類基於大模型的AI功能的實現均是基於識別語音、手勢等交互方式實現的。
當前許多家電巨頭都在布局大模型，中國信通院泰爾終端實驗室戰略部副主任/IoT首席研究員葛涵濤認為對此不能一概而論，「多設備協同和跨場景互聯互通的全屋智能系統，和針對單一智能設備的大模型，兩者在應用場景和功能上存在顯著差異。」
家電行業分析師劉步塵認為有能力推出AI大模型的家電都是比較優秀的公司，但目前「各家產品互相借鑑，大同小異，企業營銷推廣方面的考慮多一些。」
他預測，2025年之前，主流家電企業都會宣稱實現產品AI化並推出自己的大模型以進行市場占位。
家電廠商大模型自研能力的第一個考驗，是獲得AI領域的「准入門票」。
為確保AI大模型算法的合法合規使用，並促進生成式人工智慧服務創新發展和規範應用，國家網際網路信息辦公室對深度合成服務算法，以及生成式人工智慧都已開展相關備案管理工作。
搜狐財經統計，截至今年上半年，在網信辦已進行算法或模型備案的家電企業共有4家。
具體而言，進行深度合成服務算法備案的有TCL、美的、科沃斯，分別應用在「TCL+」APP、美的美居APP和掃地機器人中，主要用途為應用於文本生成和智能對話場景。生成式人工智慧服務方面，長虹雲帆和TCL大模型助手也已完成模型備案。
（數據來源：網信辦，製圖：搜狐財經）
又如中國信通院旗下的「可信AI大模型評測」，面向各行業提供大模型的標準與評估。據搜狐財經統計，已通過標準驗證的家電領域企業包括海爾智家、海康威視、雲鯨，網際網路企業包括華為、百度。
（圖片來源：中國信通院旗下可信AI評測）
資深產業經濟觀察家梁振鵬認為，家電企業自研AI大模型是一種積極的趨勢。通過這種方式，企業可以更好地掌握用戶數據，從而提供更精準、更個性化的人工智慧服務。這不僅有助於提升用戶體驗，也為企業帶來更多發展機會。
家電大模型的生意不好做
雖前景廣闊，當前的家電行業在大模型等技術層面仍處於發展初期，市場端卻試圖AI等前沿概念提振低迷的消費態勢。搭上AI概念，家電生意就好做了嗎？
在紅星美凱龍、居然之家等大型家電家居零售渠道，AI已成為隨處可見的宣傳標語。不過，搜狐財經走訪市場發現，AI家電產品並沒有想像中的熱度，甚至銷售人員也稱，消費者對AI產品的認知度不夠，銷售轉化更難。
家電行業入局AI大模型首先面臨著資金的問題。實際上，AI大模型的訓練成本包括算力成本、電力消耗、數據資源、人力、儲存成本等許多方面。研發一款大模型很「燒錢」已是行業共識。
最直接的，AI領域的用人成本水漲船高。智聯招聘數據顯示，2024年第二季度，人工智慧行業平均招聘月薪為13594元，薪酬中位數10501元，本季度薪酬同比上漲5.3%。人工智慧工程師以平均招聘月薪達22003元排在各職業第一。
（圖片來源：BOSS直聘）
具體到家電行業，boss直聘顯示，海爾智家算法總監一崗薪資為80-110k每月，15薪，即年薪最高達165萬元。而AI語音產品經理一崗的年薪最高也可達60萬。
從硬體基礎看，以AI晶片全球市占率達90%以上的英偉達為例，2023年財報顯示，其數據中心硬體營收高達475億美元（約3451億人民幣），其中大部分來自應用於人工智慧(AI)和高效能計算(HPC)的圖形處理器(GPU)。
一位AI領域的投資人士對搜狐財經分析，家電行業做大模型只能走垂直領域的路徑。一是資金問題，「對標GPT3.5，訓練初級版本AI大模型的成本在400億（人民幣）以上。」
據相關報道，訓練一個千億參數規模的大型模型可能需要數千個英偉達A100 GPU，每個GPU的成本約為一萬美元。據此計算，在10天內訓練一個千億規模的大型模型大約需要花費1.43億美元。
他進一步解釋道，當前AI產業鏈上游的硬體晶片已是「供不應求」，但AI應用層尚未有成熟的商業閉環。「舉一個簡單的例子，當初美國淘金潮的時候，賺錢的實際上是牛仔褲和鏟子公司，真正淘金賺錢的沒幾個。」他補充道。
商業回報的不確定性會影響投資人的判斷，沒有足夠的資金也必然無法訓練出合格的大模型。
二是家電公司掌握的數據量有限。「模型效果和數據量、參數量是成正比的，數據量和參數量又決定了訓練大模型所需要的算力。家電公司現在很多AI產品都是被動式響應就是因為數據量非常有限。」上述投資人士稱。
談及AI大模型在家電產品中應用的難點，雲鯨產研相關負責人告訴搜狐財經，首先是海量數據的收集。基於海量數據和長期訓練，保證計算結果的精準性也是包括chat GPT等大語言模型在內面臨的難點。
「在構建算力框架時，呈現給用戶是一套模型，其實後台可能跑了幾十套模型，這些模型之間會相互監督，並過濾一些錯誤。整個模型架構是非常複雜的。」他解釋道。
目前其已自研大模型的算力為4TOPS，著和智能駕駛等領域相比並不算高。但在家庭清潔場景中已能實現高效率的本地運算和實時學習。
搜狐財經走訪市場發現，AI大模型在家電產品目前主要是語音交互主動性的提升。上述負責人告訴搜狐財經，其自研大模型的節奏也是重點先解決避障等垂類應用痛點，再逐步拓展至通用類應用，成為「家庭助手」這樣的角色。
AI家電往何處去？
「AI+」概念尚屬新興，不僅市場上各類AI終端產品魚龍混雜，行業也缺乏統一的評價標準。
葛涵濤認為，目前還沒有有代表性的AI家電產品。對AI家電產品進行AI能力測評，可以參考對AI手機、AI PC的測試規範。
他分析稱，手機、PC的產業生態相對家電更加標準化，制式化。未來，AI家電的測評規範設計會相對複雜，需要分析不同的應用場景及不同的使用對象，還要考慮在特殊場景下通用大模型與私有小模型協同部署的應用效果。
葛涵濤補充，關於生成式AI在家電企業中的應用，從今年年初開始已經在部分家電企業中有所應用，主要應用領域涉及電控開發、應用開發、服務優化等方面。
針對AI相關領域的規範正在清晰。自今年「兩會」政府工作報告中首次提到「人工智慧+」行動，有關部門整陸續出台相關政策、建立行業標準來引導「AI+」行業規範發展。
2024年6月，工業和信息化部等四部門印發《國家人工智慧產業綜合標準化體系建設指南（2024版）》。該指南旨在加強人工智慧標準化工作，並推動技術進步、企業發展、產業升級和保障產業安全。
此外還有像2023年7月網信辦等7部門印發的《生成式人工智慧服務管理暫行辦法》，2022年7月，科技部等六部門印發《關於加快場景創新以人工智慧高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》等等。
通過AI技術不斷提升用戶體驗也是家電廠商正在努力的方向。
雲鯨產研相關負責人稱在用戶調研中發現，對於掃地機器人在滿足清潔需求基礎上，表現得更為擬人化的需求很大。他表示，「看似簡單的需求指令背後涉及非常多的AI判斷。」
單品家電之外，AI與智能家居場景化的結合是重點突破方向。在AI加物聯網的時代下，各廠商聯動主要的難點在於接入不同平台之前要考慮好平台兼容性。
該負責人稱，「因為涉及到很多交互入口，比如說手機、智能屏等，我們希望產品接入不同終端都有一致且完善的用戶體驗，所以涉及很多適配工作。」
「以大模型為代表的AI技術是下個時代的技術入口。從被動到主動式的跨越，為家電領域打開了巨大的可能性。」
葛涵濤指出了智能家居AI進化的兩個主要發展方向。一是全屋智能場景下AI大腦與人居物理空間場景的融合，二是AGI時代來臨後，出現為人提供主動服務的具身智能機器人。