先說一個冷知識：智能家電的出現(xiàn)，實(shí)際上比智能手機(jī)還早。
早在 20 世紀(jì) 80 年代末，隨著計算機(jī)技術(shù)開始普及，家電廠商便已經(jīng)提出了 " 家居自動化（Home Automation）" 的概念，即通過遠(yuǎn)程控制和自動化技術(shù)讓家電進(jìn)行自主管理，當(dāng)時的主要技術(shù)依賴于 X10 或類似的有線 / 無線協(xié)議，用于簡單的開關(guān)、定時和監(jiān)測。與智能家電相比，智能手機(jī)概念則要追溯到 1992 年 IBM 推出的 "Simon Personal Communicator"。
到了 1999 年，LG 就已經(jīng)推出了世界上第一臺聯(lián)網(wǎng)冰箱，產(chǎn)品于次年上市，它可以 " 標(biāo)記 " 冰箱內(nèi)的食材，記錄保質(zhì)期，甚至還附帶了一個 MP3 播放器，可以說是如今所有智能冰箱的功能雛形，同時也完成了家電從功能產(chǎn)品向智能化的邁進(jìn)。
而智能手機(jī)的故事，就要等到 2007 年蘋果發(fā)布 iPhone 后，才開始講述。所以看看家里聯(lián)網(wǎng)控制的冰箱、空調(diào)，支持語音搜索、交互的電視，它們可說是最早一批吃上智能紅利的消費(fèi)電子產(chǎn)品。
然而，ChatGPT 的出現(xiàn)、國內(nèi)廠商的 " 百模大戰(zhàn) "，再到 AI PC、AI 手機(jī)的問世，作為 " 智能元老 " 的家電，似乎在進(jìn)入生成式 AI 時代后被 " 邊緣化 " 了。在剛剛過去的 2024 年，AI 技術(shù)與家電進(jìn)行了哪些融合？它的出現(xiàn)又將如何改變家電行業(yè)？相信這篇內(nèi)容會給你一個答案。
AI 家電誕生，增強(qiáng)產(chǎn)品 " 功能屬性 "
其實(shí)家電產(chǎn)品不適合生成式 AI 應(yīng)用落地的原因也很簡單，一方面，它本身并不是算力密集型的硬件平臺，并不像手機(jī)、電腦那樣，可以通過算力來支撐本地應(yīng)用，而現(xiàn)階段的 AI 終端，都非常強(qiáng)調(diào)本地運(yùn)行 AI 應(yīng)用的能力。
更重要的是，家電產(chǎn)品本身就是以功能性見長的產(chǎn)品，再加上使用中的低頻交互屬性，自然也就不適合以創(chuàng)造力、擬人化見長的生成式 AI 應(yīng)用附身。想象一下，即使你家里所有的家電都內(nèi)置了 ChatGPT，你會跟冰箱、洗衣機(jī)、吸油煙機(jī)談天說地嗎？并不會，你也不太需要這些家電產(chǎn)品擁有 " 創(chuàng)造力 "。
所以從這兩個方面來看，前者證明了家電產(chǎn)品本身的硬件層面設(shè)計思路不適合作為 AI 的前沿部署設(shè)備，后者則說明了現(xiàn)階段消費(fèi)者對產(chǎn)品的功能、體驗(yàn)需求，與 AI 技術(shù)之間還沒有產(chǎn)生 " 同頻共振 " 的能力。
但并不是所有的 AI 能力都不適合在家電上應(yīng)用，像是生成式人工智能所具備的 " 學(xué)習(xí)模仿 "" 靈活組合 "" 自我迭代 " 能力就與家電的使用場景非常適配。像是海爾冰箱在去年 3 月發(fā)布的全空間智能保鮮艙技術(shù)，以智能算法、圖像識別、語音交互等多模態(tài) AI 科技，通過人、食材、環(huán)境的智能融合交互，帶來自主感知決策、自主學(xué)習(xí)迭代、自主生成匹配三項(xiàng)能力。
在 AI 能力的加持下，冰箱可以識別存入食材的同時，也能夠量化食材營養(yǎng)，均衡食材搭配。海爾有關(guān)負(fù)責(zé)人還提到，隨著冰箱 AI 能力的不斷迭代，后續(xù)還會加入 " 地域保鮮模式 "，如上海的用戶，會推薦江浙地區(qū)的食材，楊梅、魚等，哈爾濱的用戶，則會推薦凍梨、豬肉燉粉條等地域美食。
不止是國內(nèi)廠商，歐美家電廠商也看到了 AI 技術(shù)與家電結(jié)合的更多可能。博世（Bosch）在 IFA 2024 展會上展示了新一代智能家電，這些產(chǎn)品通過生成式 AI 優(yōu)化家庭能源管理。其中，智能空調(diào)和冰箱通過生成式 AI 分析用戶的日常習(xí)慣，并根據(jù)天氣、家庭用電峰值調(diào)整功耗模式。
Forrester 高級分析師 Susan Kane 認(rèn)為：" 博世的智能能源管理家電展示了生成式 AI 的另一個應(yīng)用潛力方向，這不僅關(guān)乎家電智能化，也在推動更環(huán)保的生活方式。"利用生成式 AI 來優(yōu)化能效，也是很多家電企業(yè)正在發(fā)力的方向，包括三星、美的、海爾等廠商，都推出過相關(guān)的技術(shù)、產(chǎn)品。
" 能寫會說 " 的電視，全面 AI 化
但要說與 AI 技術(shù)結(jié)合最緊密，同時也是最適合生成式 AI 全面落地的品類，筆者首推電視。過去 1 年內(nèi)，海信、長虹、三星、TCL 等電視廠商，都發(fā)布了搭載 AI 技術(shù)或者自家的大模型。海信的星海大模型、長虹的滄海智能體以及 TCL 電視采用的伏羲 AI 大模型，都說明了電視相比其他家電品類更早一步接入 AI 時代的事實(shí)。
就如同冰箱接入 AI 能力后可以智能識別食材、制定保鮮策略一樣，大模型技術(shù)在電視上的應(yīng)用也體現(xiàn)在最基礎(chǔ)的畫質(zhì)、音質(zhì)優(yōu)化層面，通過深度學(xué)習(xí)算法，有 AI 加持的電視可以實(shí)時分析畫面內(nèi)容，識別不同的場景和內(nèi)容類型，并自動調(diào)整色彩、對比度、亮度等參數(shù)，以提供更佳的觀看體驗(yàn)。
聲音方面也是如此，AI 技術(shù)還可以用于改善電視的音頻輸出。通過智能分析音頻內(nèi)容，AI 電視能夠?qū)崿F(xiàn)聲音的虛擬環(huán)繞效果，增強(qiáng)立體聲體驗(yàn)，部分電視還能根據(jù)房間環(huán)境自動調(diào)整聲音效果，提供更逼真的聲效。
實(shí)際上，之前索尼提出的 " 認(rèn)知芯片 " 和 " 認(rèn)知算法 " 就跟如今的 AI 能力十分相像，只是大模型的出現(xiàn)，讓過去相對固定的智能算法路徑變得更加智能、效率更高。
對基礎(chǔ)和核心功能的增強(qiáng)，是家電 "AI 化 " 的必經(jīng)之路，冰箱可以更好地保鮮、洗衣機(jī)可以更高效地清潔衣物、電視可以提供更好的音質(zhì)和畫質(zhì)表現(xiàn)。在此基礎(chǔ)上，電視還有一項(xiàng)其他家電都不具備的優(yōu)勢：交互。
因?yàn)榕c其他家電產(chǎn)品相比，電視先天就具備畫面顯示能力和聲音播放能力，再疊加上一輪智能化浪潮為其賦予的聲音采集和圖像采集能力，使其具備與電腦、手機(jī)最為類似的交互能力，也讓它成為大模型落地適配度較高的品類。
更通俗地理解，如果想把 kimi、ChatGPT 移植到一臺家電產(chǎn)品上，最適合的就是電視，因?yàn)槿缃竦闹悄茈娨?，除了不能用觸屏交互，其體驗(yàn)已經(jīng)越來越趨近手機(jī)、平板電腦產(chǎn)品。
以海信為例，其電視產(chǎn)品中內(nèi)置了 12 種電視 AI 智能體，其中，" 體育智能體 " 能夠解答與體育相關(guān)的知識，包括運(yùn)動類型、運(yùn)動賽事的體育問答，甚至包括運(yùn)動規(guī)則、大賽賽制、球員信息、體育文化及歷史等，例如如何判定足球中的越位、奧運(yùn)會有多少個大項(xiàng)、奧運(yùn)會的起源，這樣在奧運(yùn)會等一些大型賽事周期能夠幫助用戶更好的理解體育賽事。
" 游戲智能體 " 則能幫助用戶一句話打開游戲，自動設(shè)置游戲參數(shù)，快速獲取游戲故事背景、關(guān)卡攻略等信息。此外，基于文生圖應(yīng)用，海信還發(fā)布了藝術(shù)壁紙生成、兒童繪本創(chuàng)作等 AI 原生應(yīng)用。
總結(jié)起來，就是電視具備 " 能寫會說 " 的能力，讓其能夠更好地承接一系列 AIGC 應(yīng)用，而像文生圖、智能助手等應(yīng)用，無疑在體驗(yàn)層面相比底層的功能增強(qiáng)更加 " 顯性 "。就如同手機(jī)里出現(xiàn)了 AI 消除、即圈即搜功能后，被稱為 "AI 手機(jī) " 一樣，這些電視產(chǎn)品也可以被稱為 "AI 電視 "。
作為與 AI 技術(shù)結(jié)合最好同時也是最緊密的設(shè)備，筆者認(rèn)為將 2024 年稱為 "AI 電視元年 " 恰如其分。即使是像三星這樣在大模型部署上步伐稍慢的廠商，也在利用 AI 技術(shù)進(jìn)行畫面超分辨率、畫面插幀運(yùn)算，相信生成式 AI 技術(shù)的應(yīng)用很快就會在電視領(lǐng)域內(nèi)普及。
"AI 家電 " 還能做什么？
作為早已實(shí)現(xiàn)了與智能化接軌的家電產(chǎn)品，在生成式 AI 出現(xiàn)以前，家電產(chǎn)品的場景化，已經(jīng)讓很多看起來需要 AI 支持才能實(shí)現(xiàn)的體驗(yàn)完成了實(shí)際應(yīng)用。
舉個例子，像是基礎(chǔ)語音識別甚至更深一層的語音控制、語義理解，在智能家電領(lǐng)域早已不是什么新鮮事。你對空調(diào)說 " 我冷了 "、" 我熱了 "、" 我回家了 "、" 我要出門了 "，這些都可以通過算法來實(shí)現(xiàn)。
因?yàn)閷τ诩译姰a(chǎn)品來說，它能夠接受的指令和能夠?qū)崿F(xiàn)的功能都很有限，像是小愛同學(xué)里的語義技能庫，基本依靠用戶自己的上傳，就完成了幾乎所有智能家居場景的語義、語音指令錄入和操作反饋。
畢竟誰也不會跟空調(diào)說 " 給我算一道數(shù)學(xué)題 "，也不會嘗試讓家里的冰箱給你輸出一道可以在 Mac OS 運(yùn)行的指令。那 AI 改變了什么？在我看來，一個是進(jìn)一步降低 " 智能化 " 的設(shè)定門檻，舉例來說，過去很多場景需要用戶自己去琢磨、設(shè)置、調(diào)整，才能達(dá)到很好的效果。
像是 " 離家場景 "，官方預(yù)設(shè)中可能是包括了關(guān)燈、關(guān)家電、掃地機(jī)器人開始工作，但是用戶想要把場景做成適合自家的 " 定制化 " 依然需要自己去調(diào)整相關(guān)的設(shè)置、設(shè)定時間、設(shè)置相關(guān)的傳感器。
而在 AI 時代，對一個連編程都不在話下的智能體來說，滿足這種需求再簡單不過了，通過語音指令就能隨時改變相關(guān)內(nèi)容，而且 AI 還不會像傳統(tǒng)的智能算法那么死板，你可以不讓它遵循固定的模式去做出決策，甚至嘗試讓它去完成主動決策，去判斷現(xiàn)在家里有沒有人，再結(jié)合時間、用戶習(xí)慣，最后做出應(yīng)該把家電調(diào)整至什么狀態(tài)。
其次，AI 的加入，會有效地打通設(shè)備自身的功能壁壘，達(dá)到最大的利用率。跟身邊很多人聊天的時候，都會聽到 " 我以后再也不會買 XX 家電了，利用率不高，一直吃灰還占地方。" 其中一個很大的原因在于，家電的單一功能性太強(qiáng)，同時又是以被動使用、被動喚醒為主要場景的產(chǎn)品。
更通俗地說，不看電影就不開電視、不下廚房就不開冰箱，是很多人現(xiàn)階段對于家電產(chǎn)品的認(rèn)知。而 AI 的加入，恰恰解決了 " 主動觸達(dá) " 的問題，當(dāng)你坐到客廳，一直彎腰在手機(jī)上刷劇，這時候電視開啟并自動幫你完成內(nèi)容投屏，你自然不會覺得電視那么雞肋。
你買了藥品回到家，冰箱會提示它需要冷藏并主動幫你記錄藥品的存入日期、使用說明，那冰箱就不會只跟廚房場景產(chǎn)生聯(lián)系。這便是 AI 的能力，激活家電在更多場景的功能，甚至創(chuàng)造出讓很多用戶驚訝于 " 家電還能這么用？" 的新奇體驗(yàn)。
因此，AI 家電的故事才剛剛開始，它很有可能成為下一個‘智能風(fēng)口。
來源：鈦媒體
