不知從何時開始，提到“大模型”，它好像已經(jīng)成為了“人工智能聊天工具技術”的代名詞，雖然Chat GPT成功幫助生成式人工智能實現(xiàn)破圈，但大模型加持下，下一代人工智能僅僅就是一個更加聰明的語音助手而已嗎?當然不是。

正如長虹多媒體產(chǎn)業(yè)公司總經(jīng)理李春川所說：“大模型加持下，人工智能除了具備極強的語言理解能力以外，在邏輯推理以及感知用戶意圖等方面同樣有著跨越式的進步。在此基礎上，結合更多專業(yè)模型，還能使得電視等搭載大模型的終端產(chǎn)品上擁有更豐富的內(nèi)容生態(tài)系統(tǒng)，除傳統(tǒng)的影視內(nèi)容外，還能擴展出生活、健康、教育等諸多領域。”

隨著長虹推出行業(yè)首個基于大模型的智慧家電AI平臺“長虹云帆”，家電與生成式人工智能完成了“握手”，對用戶日常交互體驗與行業(yè)未來發(fā)展又會帶來哪些變數(shù)?

當電視能夠解答“超綱題目”

電視中搭載智能語音助手已經(jīng)成為功能標配，但用戶對這位“助手”的反饋卻褒貶不一。一方面，現(xiàn)階段的大多數(shù)語音助手都能夠勝任影視內(nèi)容篩選查找、電視內(nèi)容播放/暫?？刂埔约昂唵蔚纳钚畔⒉樵児δ苄枨?。

另一方面，當用戶表述過于“口語化”或者是提問超出既定內(nèi)容庫的時候，最常聽到的一句反饋往往都是“這個功能我還不會哦”“這個問題真是難倒我了”等類似的回答?？此茢M人化的賣萌語氣背后，卻是用戶低頻甚至放棄使用所謂智能語音助手的深深無奈。

“整體上來看，過去電視一直是單一指令、單一動作，單一體驗與被動執(zhí)行的交互邏輯，而大模型技術的出現(xiàn)以及具備生成式人工智能能力的云帆AI平臺的推出，可以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。”李春川說。

舉個生活中的常見案例，觀看電視劇時，經(jīng)常會看到類似“不如原著”或者“真實還原內(nèi)容”等彈幕。如果是資深的文學IP改編影視劇愛好者，很快就能夠通過自身已有的知識儲備，理解贊同或是對內(nèi)容予以駁斥，但對于大多數(shù)以影視或文字內(nèi)容作為消遣的普通觀眾而言，可能就缺乏對相關知識的了解，往往都是“一臉懵”的狀態(tài)。

此時，大模型的學習能力就起到了關鍵作用，經(jīng)過實測，搭載云帆AI平臺的長虹電視產(chǎn)品，其智能助手“長虹小白”不僅能夠搜內(nèi)容，同時還能基于當前觀看的影視作品進行深度追問。像前文提到的IP改編內(nèi)容，就可以讓智能語音助手找到對應的文字作品甚至可以讓其對內(nèi)容進行摘要、概括。

李春川表示：“除了幫助用戶提升大屏端操控效率、內(nèi)容查找、提問反饋的體驗以外，在加入大模型能力后，云帆AI平臺讓傳統(tǒng)的家電與很多生活場景產(chǎn)生了連接，比如教育方面，基于大模型千億級參數(shù)量，云帆不僅會根據(jù)用戶給予的學科方向進行內(nèi)容查找，同時還支持快速提煉并生成系統(tǒng)的學習建議。”

有了“大模型”電視，即便是對學科內(nèi)容不熟悉的家長，也可以通過諸如“三年級語文”“六年級英語”等大致的學科內(nèi)容范圍，查找到相關的在線教育資源，并根據(jù)家里孩子的實際情況進行內(nèi)容層的深度定制。

與此同時，據(jù)李春川介紹，過去許多家電產(chǎn)品上增設的攝像頭硬件也會被新的人工智能進一步激發(fā)出應用潛力。“以搭載云帆AI平臺與升降式攝像頭的長虹電視產(chǎn)品為例，通過與體重秤、體脂秤聯(lián)動，它可以識別用戶測量時段并實時反饋測量信息并計算用戶身高等信息。”他說到。

當然，作為生成式AI，語音助手長虹小白還具備對客觀數(shù)據(jù)的“加工”能力。如果對顯示的體重數(shù)值不滿意，站在屏幕前的人也可以像商業(yè)項目中的“甲方”一樣，讓AI對數(shù)據(jù)進行“美化”，由此也能看出，長虹發(fā)布的云帆AI平臺并非傳統(tǒng)人工智能的簡單套殼。

電視同步接入、家電進入規(guī)劃，加速大模型應用普及

想要實現(xiàn)更加主動、擬人化的服務體驗，除了通過硬件層自身所帶聲音、圖像、光學、距離等傳感器或家庭中其它物聯(lián)設備的傳感器來感知用戶、用戶環(huán)境，接收用戶需求以外，更大的難度則來自數(shù)據(jù)層的處理。

“在這方面，云帆結合用戶畫像數(shù)據(jù)，準確判斷用戶需求后，根據(jù)用戶需求的類別，把需求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，各種大小模型在保證安全的前提下，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，最終通過終端設備為用戶提供精準服務。”李春川說。

而大模型落地的實際效果，則對企業(yè)在智能領域的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗積累提出了挑戰(zhàn)。公開資料顯示，2016年，長虹發(fā)布了“人工智能電視”，首度將“人工智能深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡算法”應用于電視，讓家電有了基本的理解能力。

“過去幾年中，我們也在同步深化智能戰(zhàn)略，產(chǎn)品與技術端先后發(fā)布了行業(yè)首臺‘遠場語音電視’‘物聯(lián)電視’‘多模態(tài)交互電視’，利用智能技術的逐步升級，分別提升語音交互體驗、強化智能家居設備連接控制、豐富電視交互方式等方面。”李春川補充到。

與此前智能技術普及初期面臨的問題相同，現(xiàn)階段之所以很多人對“大模型”都是只聞其聲而不見其效，原因之一就在于存在體驗門檻，或是通過專門的軟件、網(wǎng)頁接入，抑或是購買最新的硬件來嘗試，而且很多大模型的應用還需要單獨付費、訂閱。

李春川表示：“我們也注意到了用戶與大模型應用之間觸點較少的問題，因此長虹除了會在未來新品中搭載云帆AI平臺以外，還會對旗下8K系列、星箔系列和超羽速系列電視進行更新，讓已經(jīng)購買了終端硬件的用戶，也能夠通過迭代實現(xiàn)大模型的接入，從而帶來高度智能化的體驗。”

對于未來大模型所能滲透至的家電品類，李春川認為將會是個開放性的話題：“從長虹的技術策略上來說，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甚至應用到產(chǎn)業(yè)當中，包括智能制造、智能辦公、智慧醫(yī)療等。”

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