圖 美的集團美云智數(shù)AIGC產(chǎn)品總監(jiān)滕偉

與時代共振,美的制定AI全方位發(fā)展策略

得益于持續(xù)的技術創(chuàng)新和豐富的算力支持,AI大模型已經(jīng)成為人工智能商業(yè)化應用的新陣地。滕偉介紹從早期的“百模大戰(zhàn)”到如今的“千模競技”,基于AI大模型的應用正在向企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、服務各個環(huán)節(jié)不斷拓展。

回顧美的AI技術應用之旅,滕偉表示從2019-2020年,美的就在開展全面的智能化,有針對性的在to C端融合AI應用,例如在IoT層面加強設備的可管理性、可操作性等。2022年11月底,當ChatGPT掀起AIGC的熱潮后,美的加速了自身AI戰(zhàn)略,形成了技術、業(yè)務與生態(tài)協(xié)同的戰(zhàn)略路徑,主要劃分為以下時間節(jié)點:

2023年5月16日,成立推進AIGC應用接入小組,研究應用接入場景、平臺建設,進行模型選型、服務擴展;

②2024年7月19日,成立集團AIGC戰(zhàn)略小組,全面擁抱AIGC,升級工作模式、業(yè)務模式和商業(yè)模式,通過開展“業(yè)務+技術”雙輪驅動,把AIGC融入各業(yè)務單位;

③2024年9月25日,召開Factory Agent項目啟動會,集團及各事業(yè)部共同推進11個AIGC建設項目,涵蓋智能制造各重點業(yè)務場景。

在推進以AI技術為核心的智能化轉型過程中,美的從算法、算力、數(shù)據(jù)不同角度培養(yǎng)了自身的AI模型建設能力,并基于不同業(yè)務的實際需求導入模型,完成基于場景的應用落地。目前,美的已形成了面向消費者的AI@Home,服務企業(yè)內部的AI@Enterprise,以及聚焦生產(chǎn)過程供應鏈優(yōu)化、智能決策等場景的AI@Factory三大AI應用板塊。

跟用戶同頻,堅持以價值為導向的AI落地路徑

對于AI大模型的建設和應用,美的始終堅持以價值為導向。滕偉強調,美的做數(shù)字化是希望做商業(yè)模式的變革,業(yè)務模式的升級,員工效率的提升。對于美的而言,AI大模型只是一種技術手段,并不是目的。美的研究重心并不是諸如DeepSeek等通用大模型,而是如何將自身know-how融入大模型,進行內部微調和模型訓練,進而形成智能問答、培訓、翻譯、分析、數(shù)字人等工具和軟件。

⒈AI@Home:智慧生活的范式變革

在產(chǎn)品端,美的打造了“1+4+8+N”的智慧家居解決方案。滕偉介紹,以主動服務為核心,美的基于美言大模型打造了“美的家居大腦”,提供智能聯(lián)接、智能感知、自然交互、自主決策4大基礎能力,包括全屋空氣、全屋用水、智慧烹飪、智慧洗護、智慧保鮮、空間照明、智能安防、智慧能源8個子系統(tǒng),進而延伸到消費者使用的N個情境中。

例如,前不久美的新推出的AI智能空調—美的鮮凈感空氣機T6,通過私有化部署DeepSeek大模型,實現(xiàn)了深度學習推理和決策,可實現(xiàn)一鍵好空氣,溫濕風凈鮮多維度自感知自學習自調節(jié)。同時,通過將美的美言大模型與DeepSeek、訊飛星火及豆包三大模型深度融合,打造出行業(yè)領先的語音交互功能。

⒉ AI@Enterprise:組織效能的高階躍遷

針對內部業(yè)務流程和組織管理,美的基于AI底座,結合領域業(yè)務需求及領域知識庫,從員工工作場景出發(fā),在問答、分析、輔助、問數(shù)、培訓等多方面賦能業(yè)務智能化升級。滕偉以說明書為例,介紹美的在全球有43個主要生產(chǎn)基地,產(chǎn)品涉及到多國語言翻譯。基于AI的翻譯不僅降低了成本,使原來需要7天的翻譯工作縮短到1天即可完成交付,同時還解決部分地區(qū)的小語種翻譯難題,助力全球業(yè)務高效拓展。

又比如to C端的客服助手,目前已經(jīng)部署到淘寶、京東等平臺,通過將自研算法與大模型進行結合,并提煉超10萬份產(chǎn)品文檔及賣點數(shù)據(jù),可以實現(xiàn)消費者咨詢的精準應答。滕偉表示初期作為客服輔助工具,主要是協(xié)助快速檢索知識供客服確認;目前部分事業(yè)部已實現(xiàn)機器人自動應答,客服僅需觀察運行。

⒊AI@Factory:智能制造的加速推進

以場景驅動AI應用,美的重新構筑智能制造全價值鏈場景,打造綠色、高品質、低成本、柔性化的智能工廠。滕偉介紹從2024年至今,美的已經(jīng)部署了超過5000多個AI Agent應用,核心是采用對話交互方式,快速調用大模型的分析規(guī)劃能力,實現(xiàn)預算申請、行程制訂等業(yè)務流程自動化。

他表示其中一個比較典型的應用方向,是針對供應鏈優(yōu)化。例如當供應商交付入庫的時候,可以通過現(xiàn)場采集的數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)進行整合分析,去判斷是否符合要求,這種結合歷史經(jīng)驗與實時數(shù)據(jù)的方式同樣應用在工廠的故障診斷上,使準確率大幅度提升。

以算力筑基,攜手華為充分釋放AI潛能

今年政府工作報告提出,持續(xù)推進“人工智能+”行動,將數(shù)字技術與制造優(yōu)勢、市場優(yōu)勢更好結合起來,支持大模型廣泛應用,大力發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車、人工智能手機和電腦、智能機器人等新一代智能終端以及智能制造裝備。滕偉表示秉承“數(shù)智驅動”戰(zhàn)略,美的正在加速統(tǒng)一知識庫建設與領域知識沉淀,結合大模型等算法基座與智能客服應用中臺能力,構建“美的智慧大腦”,以實現(xiàn)降本增效目標。

在推進AI落地的過程中,滕偉表示不單是對美的個體創(chuàng)新能力的挑戰(zhàn),同樣有賴于群體智慧的合作??v觀美的AI應用底座,可以看到華為的算力平臺扮演了極為重要的支撐作用。在探索AI+業(yè)務場景的技術創(chuàng)新與應用落地過程中,美的已成功完成12個AIGC場景應用大模型在昇騰GPU上的技術驗證。昇騰技術認證作為業(yè)界公認的高標準技術認證,用于評估和驗證AI應用在昇騰平臺上的性能和兼容性。

通過技術結合場景,層層推進,滕偉表示美的正在加速AIGC的應用落地。2024年,美的完成了68個AIGC場景,到現(xiàn)在已經(jīng)有160多個場景在齊頭并進地推動。展望未來,一方面,美的將加強AI領域的人才培養(yǎng)力度,形成針對AIGC的人才培養(yǎng)體系,激活每個個體的創(chuàng)新能力;另一方面,將持續(xù)深化與華為等伙伴的合作,同心聚力,以集體智慧譜寫智能化未來新篇章。

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