電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/黃山明）2022年底，ChatGPT的橫空出世，2個月內(nèi)便吸引到了上億用戶，成為至今為止增長最快的應(yīng)用程序。與此同時，生成式AI也開始在全球范圍內(nèi)蓬勃發(fā)展，不僅許多國外互聯(lián)網(wǎng)巨頭參與到生成式AI的研發(fā)中，國內(nèi)也有諸多知名企業(yè)都參與到這一賽道里。

8月底開始，將有11家AI大模型產(chǎn)品陸續(xù)上線，包括百度文言一心、抖音云雀、清華系的智譜清言、中科院紫東太初等。而智能家電產(chǎn)品作為中國的優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，在建立行業(yè)數(shù)據(jù)庫和國產(chǎn)AIGC大模型方面具備了技術(shù)基礎(chǔ)和市場需求。

智能家電發(fā)展已取得顯著成果

智能家電作為智能家居中的重要一環(huán)，一直在市場中占據(jù)著重要作用。并且相比智能家居，智能家電的滲透率顯著更高。

據(jù)GfK中國測算2022年數(shù)據(jù)顯示，中國智能家電市場近六年零售額年增長率達到8.1%，領(lǐng)漲整體家電市場。2022年，中國的智能家電滲透率達到50%，遠高于全球的平均水平37%。

顯然，中國智能家電產(chǎn)品在技術(shù)水平和市場占有率方面處于全球前列，同時智能家電產(chǎn)業(yè)的發(fā)展還將同步促進智慧家居、智慧家庭、智慧社區(qū)、智慧城市等多個相關(guān)產(chǎn)業(yè)。因此，建設(shè)智能家電行業(yè)數(shù)據(jù)庫和國產(chǎn)AIGC大模型不僅能賦能本行業(yè)，還能對周邊產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生積極影響。

所謂的智能家電，是將微處理器、傳感器技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)融合到家電設(shè)備中，通過物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等先進技術(shù)的運用，將傳統(tǒng)家電升級為智能化、自動化、互聯(lián)化的新型產(chǎn)品。

作為智能家居系統(tǒng)的重要組成部分，智能家電能與其它家電及家居相互連接，形成高度集成的智能家居生態(tài)系統(tǒng)。用戶可通過手機App、語音控制、智能遙控等方式實現(xiàn)遠程控制和智能操作，以實現(xiàn)整個智能家居系統(tǒng)的功能。

據(jù)市場公開資料顯示，2020年我國智能家電市場規(guī)模達到1907.4億元。2021年我國智能家居市場規(guī)模維持增長態(tài)勢，達2131.2億元，增速為11.7%。整體而言，我國智能家電行業(yè)已從單品智能化發(fā)展階段步入家電系統(tǒng)智能化階段，智能家電的智能水平持續(xù)提升。

在智能家電的發(fā)展過程中，技術(shù)創(chuàng)新是推動市場增長的核心動力。以語音識別技術(shù)為例，目前市場上的主流智能音箱產(chǎn)品已經(jīng)實現(xiàn)了高準確率的語音識別，為用戶提供了便捷的語音控制體驗。

預(yù)計到2025年，我國智能家電市場規(guī)模將達到3119.5億元?？傮w來看，智能家電行業(yè)在我國市場有巨大潛力。隨著技術(shù)的不斷進步和政策的支持，智能家電的普及和應(yīng)用將進一步提升。

AIGC與智能家電發(fā)展互為助力

隨著AIoT融入到智能家電當(dāng)中，正在快速推進智能家電產(chǎn)業(yè)走向無感化。并且，隨著ChatGPT等概念應(yīng)用于智慧家居生活場景領(lǐng)域，人們對算法的自然語言處理能力有了新的認知，也為智能家電和智能家居未來的發(fā)展提供了更多想象空間。

未來AIGC將賦能智能家居場景更深層次的智能化，從命令式交互轉(zhuǎn)變?yōu)槔斫馐浇换ィ瑢崿F(xiàn)人機共創(chuàng)，形成數(shù)字管家，實現(xiàn)智能家居由“智能”向“智慧”轉(zhuǎn)化。

但想要制造AIGC并不是一件容易的事，2022年OpenAI的收入為3000萬美元，但凈虧損預(yù)計為5.445億美元。近日，Analytics India Magazine發(fā)布了一份報告，OpenAI人工智能服務(wù)ChatGPT正面臨財務(wù)挑戰(zhàn)，距離實現(xiàn)2024年底10億美元收入的目標依然遙遠。

OpenAI的CEO在社交媒體上公開表示，在用戶與ChatGPT的每次交互中，OpenAI花費的計算成本為“個位數(shù)美分”，每月的計算成本可達數(shù)百萬美元。這意味著普通公司很難支撐AIGC的研發(fā)與運營，即便是科技巨頭，其對AIGC的訓(xùn)練，也至少要投入超過1000PetaFlop/s-day的計算資源。

而在家電領(lǐng)域中，由于客戶需求具有個性化特征，用戶激活率低、前端數(shù)據(jù)采集困難等因素造成了家電領(lǐng)域的數(shù)據(jù)積累碎片化。因此，智能家電行業(yè)的數(shù)據(jù)特征提取不能具象化，從而制約了生成式人工智能在家庭場景的落地應(yīng)用。

同時，智能家居本身的數(shù)據(jù)與其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)互通互聯(lián)、數(shù)據(jù)的隱私與安全問題也成為制約行業(yè)快速發(fā)展的瓶頸。并且當(dāng)前智能家電產(chǎn)業(yè)的發(fā)展還面臨著不同廠商設(shè)備間技術(shù)標準與通信協(xié)議的兼容性、節(jié)能減排、消費者個性化需求與擴大市場需求等挑戰(zhàn)。

這就需要國內(nèi)智能家電行業(yè)未來加強協(xié)同創(chuàng)新，推動產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的深度融合，制定統(tǒng)一的技術(shù)標準和規(guī)范，加強隱私保護和算法合規(guī)性應(yīng)對。通過聯(lián)合眾多頭部企業(yè)的合作，實現(xiàn)行業(yè)數(shù)據(jù)要素匯聚，開展面向智能家電產(chǎn)業(yè)的通用大模型的研發(fā)，賦能智能家電領(lǐng)域，引領(lǐng)家電行業(yè)智慧升級。

而在近期，隨著AIGC的蓬勃發(fā)展以及數(shù)十款大模型的相繼推出，行業(yè)逐漸走向了相對健康、認知較為統(tǒng)一的生態(tài)圈里面。即以通用大模型訓(xùn)練為主的基礎(chǔ)層、以垂直領(lǐng)域為主的中間層和行業(yè)具體應(yīng)用為主的應(yīng)用層。

基于AIGC的智能家電行業(yè)標準的建立，能夠引導(dǎo)家庭智能化的發(fā)展方向，從而對智能家電行業(yè)的模型參數(shù)的適用量級、模型的訓(xùn)練知識量級、家庭場景安全適用性等方面提供行業(yè)標準。

小結(jié)

伴隨著國內(nèi)多款A(yù)IGC的推出，也意味著各家大模型開始逐漸走上了快車道。而智能家電領(lǐng)域中誕生的大量數(shù)據(jù)對AIGC也是優(yōu)秀的養(yǎng)料，不過想要有效的利用這些數(shù)據(jù)，就需要行業(yè)建立相關(guān)標準，引導(dǎo)智能家電健康發(fā)展，讓雙方形成有效助力。