隨著ChatGPT的一夜爆火,人工智能似乎找到了最為合適的應(yīng)用出口,同時,它也讓用戶和產(chǎn)業(yè),看到了大模型人工智能所具備的應(yīng)用潛力。傳統(tǒng)印象里,人工智能、云服務(wù)、大數(shù)據(jù),都是阿里達摩院、百度、字節(jié)跳動等企業(yè)經(jīng)常掛在嘴邊的技術(shù)名詞。
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但很多人不知道的是,作為智能終端產(chǎn)業(yè)頭部成員的TCL實業(yè)也在人工智能賽道擁有著深厚的布局,早在2017年德國IFA展會上,TCL就發(fā)布了3款搭載人工智能小T的新品。
隨后的2019年,TCL實業(yè)不僅確立了AI×IoT的發(fā)展路徑,同時也成立了鴻鵠實驗室(EagleLab),專注于AI、IoT和云服務(wù)等技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品化創(chuàng)新應(yīng)用,對內(nèi)服務(wù)范圍覆蓋TCL智能終端業(yè)務(wù)群全產(chǎn)業(yè),同時也為全球用戶提供AI×IoT全場景智能解決方案。
據(jù)TCL 實業(yè)CTO孫力介紹:“2019年以后,TCL實業(yè)在持續(xù)發(fā)力AI×IoT的戰(zhàn)略,借助人工智能技術(shù)的不斷進步,我認為現(xiàn)在已經(jīng)進入AIoT2.0時代,與1.0時代相比,它的最大變化在于實現(xiàn)了真正的主動智能,即設(shè)備知道你想要什么服務(wù)?!?/p>
具體來說,從1.0到2.0時代的推進,需要從幾個方面入手,首先是對瘦設(shè)備的意圖理解,所謂“瘦設(shè)備”,就是指交互頻次不高、涉及數(shù)據(jù)較少的設(shè)備,比如空調(diào)、洗衣機等等。過去只要聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)遠程操控,那么它就進入了AIoT的體驗,但現(xiàn)在需要讓這些設(shè)備開始能夠理解用戶意圖,這也是人工智能的應(yīng)用潛力所在。
其次,則是加深對用戶意圖的理解、交互方式的效率提升。孫力提到:“過去的傳統(tǒng)交互界面都是依靠外設(shè)或者觸控交互,以前經(jīng)常開玩笑說Excel或者PPT里面的功能非常強大,但普通人最多用到5%的功能,受限是在哪呢?因為操作界面就這么大,對功能挖掘和探索的學習成本很高?!?/p>
進入大模型時代后,得益于它對用戶意圖的理解,就能實現(xiàn)更直接、快速的交互方式。最后,則是從被動智能向主動智能的轉(zhuǎn)化,無論系統(tǒng)運行在產(chǎn)品里還是云端,都要做到能夠主動幫用戶尋找解決方案、匹配合適的插件或者硬件并主動提供服務(wù)。
“更進一步的說,AIoT2.0還要能夠提供用戶預期結(jié)果的閉環(huán),因為光理解意圖并不能解決用戶的實際問題,而主動服務(wù)也無法滿足所有的毛細需求,那么在用戶提出新的需求時,在1.0時代,機器會直接說‘我干不了’,而在2.0時代,基于大模型釋放出的潛力,人工智能是可以做到基于已有的硬件、方案,組成生態(tài)閉環(huán)的能力。”孫力表示。
談及大家最關(guān)心的應(yīng)用問題,在前沿領(lǐng)域,TCL實業(yè)已經(jīng)和研究機構(gòu)開展合作,從應(yīng)用層面拓展更多可落地的應(yīng)用。從目前來看,大模型主要還是語音識別和AIGC內(nèi)容生成方面的場景,此外,還有智能制造和企業(yè)管理等諸多領(lǐng)域可供探索,例如TCL廣泛涉及的工業(yè)制造場景,TCL正在思考如何布局智能制造領(lǐng)域的專家系統(tǒng)。
孫力舉例說到:“大模型人工智能可以幫助工程師進行知識的查詢,一些故障的定位、指導、決策,可以提高故障排查和解決的效率,降低設(shè)備的異常風險。其他公司管理層面的應(yīng)用,比如內(nèi)部運營,包括營銷、HR 和財務(wù)方面也可以提供智能的小助手。因為在 AI 協(xié)同工作的趨勢下,未來每個領(lǐng)域、每個工作都會用上大模型輔助?!?/p>
可以想見的是,借助愈發(fā)強大的人工智能,未來的應(yīng)用絕不只是AI畫圖那么簡單,大模型甚至可以在營銷方面生成海報、文案,在企業(yè)內(nèi)部可以機器人助手輔助行政、財務(wù)等等,提升流程的查詢、生成報表等等這樣的效率提升的場景。
而在與普通用戶息息相關(guān)的消費電子以及家電產(chǎn)品的落地上,TCL實業(yè)在電視方面已經(jīng)擁有大量的語音使用者,每天都在大量的使用語音助手搜電影、音樂、健身等應(yīng)用。隨著智能語音進化到ChatGPT同等的體驗,將對閑聊、多輪對話、搜索內(nèi)容,推薦個性化內(nèi)容等方面,帶來新一輪的體驗革新。
據(jù)孫力介紹,未來大模型將支持更多模態(tài),就像人一樣,除了耳朵還有眼睛,這樣一來,未來的文本、圖像、視頻的理解能力都會跨模態(tài),形成更加細致、人性化的交互、智能體驗。
當人工智能的應(yīng)用越來越多、越來越廣泛,“算力”將會成為不得不考慮的問題,在孫力看來,未來涉及人工智能領(lǐng)域的算力部署,也會根據(jù)場景和產(chǎn)品所變化,對于像智能穿戴設(shè)備這樣主打便攜屬性的產(chǎn)品來說,在量子計算成熟之前,內(nèi)置GPU恐怕很難勝任大規(guī)模的人工智能應(yīng)用,因此云計算成為了最合適的技術(shù)路徑。
而對企業(yè)層面的應(yīng)用來說,解決的手段會更多樣一些,比如同樣可以通過跟云廠商的生態(tài)合作來完成算力部署,只不過針對企業(yè)內(nèi)部的專家系統(tǒng)或者涉及私密信息的應(yīng)用,可能還是需要本地構(gòu)建算力體系,此時就需要搭建自己的GPU、NPU、TPU算力中心來解決這些問題。
“具體到TCL實業(yè)來說,我們內(nèi)部有幾百人的算法團隊在做關(guān)于語音、推薦搜索、計算機視覺,包括智能制造等方面的算法,并且已經(jīng)擁有了集群的GPU算力。如果未來需要私有化部署大模型,特別是在訓練階段需要大量算力的話,結(jié)合TCL實業(yè)全球化的研發(fā)能力以及外部合作伙伴,也不會存在資金或者芯片方面的供給問題?!睂O力表示。(本文首發(fā)鈦媒體App)
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