以ChatGPT、文心一言为代表的“生成式AI”（AIGC）给萎靡已久的AI行业注入了一剂“强心剂”， 在狂热的氛围下，除了吸引不少互联网、科技巨头纷纷搭建自己的大模型，亦吸引了不少家电、家居、硬件厂商纷纷抢滩。
近日，TCL实业控股首席技术官（CTO）孙力在中国家电及消费电子博览会（AWE）期间接受《中国经营报》记者专访时表示，大模型自身比较大，很难塞到电视、手机等产品里面，目前为止一定是部署在云端，通过与产品集成而使用这些大模型的特定能力。
记者也了解到，目前大模型的商业模式本身不是免费的，要消耗云服务，研发也非常昂贵，只有当嫁接到产品中的新体验减去旧体验再除以成本达到一个盈利平衡点，技术才会被大规模使用。此外，考虑到算力、运行速度等，大模型通过云端的运行可能会有延迟，不能替代所有的人工智能的场景。
记者注意到，当下已经有不少消费电子产品、家电产品宣布要将大模型引入到产品中了。比如，百度的小度宣布将融合文心一言，打造针对智能设备场景的AI模型“小度灵机”，并将其应用到小度全系产品中。国光电器在投资者关系活动记录表中称，公司与客户在AI领域展开多项合作，计划年内推出搭载类GPT硬件产品。TCL实业鸿鹄实验室将百度智能对话技术成果应用在智能终端等领域，为用户打造智能家居等人工智能解决方案及服务。美的集团将百度智能对话技术成果应用在智能家居、家庭服务机器人等领域，通过前沿生成式AI技术，助力用户实现智能家居场景下自然流利的对话。
“现阶段市场智能终端产品仍处于模糊智能和智能初级化的阶段，人机交互能力还有所欠缺，无法满足用户的个性化服务需求，各类智能家居硬件产品处于割裂状态，缺少实现各品牌设备兼容的平台。”民生证券分析师汪海洋认为， AIGC侧重于内容生成和应用，而传统AI侧重于算法和技术的研究和应用，AIGC能够大幅度提升AI的智慧程度，而ChatGPT、文心一言等AIGC产品的接入，将赋予智能家电更强的学习能力和交互精确度，摆脱传统智能家电交互指令死板、不够智能的刻板印象，实现智能家居产品的流畅对话，有望将“智慧家居”带入“AI家居”阶段，或将成为打开需求的关键技术突破。
以作为重要家庭娱乐场景入口的智能电视为例，孙力向记者表示，智能电视与AIGC技术的融合，将利用大模型的能力升级语音交互的体验。电视端已经拥有了大量的语音使用者，每天都有大量人在使用语音助手搜电影、音乐、健身等应用。有了大模型之后，大模型会让之前的 Chatbot（聊天机器人）闲聊、多轮对话、搜索内容，推荐个性化的内容，互动影音方面的体验得到大幅提升。
事实上，除了应用在C端消费产品之外，孙力表示，大模型其中一个重大的方向是关于企业内部运营效率提升方面的创新。例如TCL最广泛的工业制造场景，TCL在思考布局智能制造领域的专家系统，作为故障排除的助手，它将帮助工程师进行知识的查询，一些故障的定位、指导、决策，可以提高故障排查和解决的效率，降低设备异常的风险。
此外，在AI协同工作的趋势下，未来，包括营销、HR和财务方面用上大模型辅助能大幅提高工作效率，在营销领域可以生成海报、文案，在企业内部可以开发小机器人、软件机器人辅助行政、财务等，提升流程查询、生成报表等这些内部运营工作效率。
孙力介绍，对于TCL而言，相关布局首先要选择契合的场景，因为大模型有很多通识的支持，具体还得找到适用的场景，它并不是无所不能，一定要结合每家公司不同的产品和服务，场景、需求的体验点，找到大模型的能力边界，一定要契合能力才行。如果有些东西不适合，比如说解决前端语音的噪声问题，肯定不适合。但如果让大模型对文档做一个总结，能力就很好。所以一定要找准场景，找准大模型在场景能力的边界，如果这个识别不清楚就容易用错地方。
无论是对C端用户还是B端企业而言，大模型对整个内容产业的重塑都是革命性的。可以看到，很多厂商都在积极拥抱并快速尝试，但在不同的应用落地中，数据安全和隐私保护是大模型应用在各个行业需要面临的重要挑战。
孙力对记者表示，比如应用在电视场景上，广电总局有明确规定，在电视上一定要保证整个合规和隐私安全。比如，在制造工厂里，需要把一些数据放到云端、大模型上，但一些商业机密如果上到云端可能就会有数据隐私的问题，目前阶段，大家都在探索尝试。
“在大模型带来的隐私问题等方面挑战的时候一定要高度谨慎，需要在场景上用很多措施来规避有害的、误导和敏感的内容生成，比如说有一些毒化内容的判断，还有过滤器，会导入第三方的敏感审核的服务等，需要配合大模型的合规性。”
孙力告诉记者，有些企业会因为考虑到保护隐私的问题想要自研大模型，难点在于是不是有足够的数据、算力、人才来支撑自己的运营，自己来开发大模型。
此外，目前的大模型仍处于早期阶段，成本还相对比较高，商业模式本身不是免费的，要消耗云服务，大模型的研发非常昂贵，比如说生成一些内容，运营成本和商业模式上需要考虑。如果用来提升用户体验的，一定要考核新的用户体验减去旧的用户体验除以成本，到达合适的行业地位或者合适的产品定位，这样才能进行大规模的推广。
尽管以GPT为首的很多大模型已经展现出了优秀的人工智能成果，但孙力指出大模型不能替代所有人工智能的场景。“考虑到算力、运行速度，如果大模型通过云端就会有延迟，可能就没有这么及时了，有些时候，比如说手机拍照就有一些算法，算法等着大模型拍完再回来，可能忍受不了。”这样就意味着还会有很多场景需要一些传统的小模型，对大模型关注的同时不能完全放弃对原先相关AI技术的探索，比如在机器视觉、自然语言处理、知识图谱、运筹优化等相关AI领域的探索。
孙力告诉记者，TCL会非常积极地拥抱AI领域的大变量，大模型的出现有非常大的技术变量。在大的技术变量来临的时候，一定要找到显着提升消费者感知、体验的场景，快速地去尝试。
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