宁曲宗峰喻建琦田云龙朱文印指导顾问：罗
蕾吴江照赵宇波夏虞斌王金桥刘宏志执笔专家：穆建广、周
华、何胜利、杜永杰、马晓然、夏叶华、李红伟、焦利敏、林满佳、翁福添、许
谋、华志超、白清利、孔睿迅、俞贵涛、张文涛、崔世名、杨
一、王
洪、张
磊、王德龙、安
晶、郭义颜、丁金富、鞠剑伟、王风涛、林彤、于
琪、刘
洋、焦广祥、褚福海、吕
嘉、郭龙权、李璞、王
瑞、曹敏峰、江
帆、蔡明琦、潘添悦、刘红星、闫晓飞、杨依灿参编单位：国家高端智能化家用电器创新中心、青岛海尔科技有限公司、中国家用电器研究院、科大讯飞股份有限公司、中国海洋大学、北京大学软件与微电子学院、上海交通大学、电子科技大学、中国科学院自动化研究所、武汉人工智能研究院、国家智能语音创新中心、国家智能家居质量检验检测中心、山东产业技术研究院（青岛）、海尔优家智能科技（北京）有限公司、深圳和而泰智能控制股份有限公司、青岛海尔空调器有限总公司、广东省智能家电创新中心、澳柯玛股份有限公司、宁波方太厨具有限公司序言生成式人工智能（AIGC）的发展和应用已开始显现对社会与经济的深刻影响趋势。在众多行业中智能家电将成为通过AIGC
技术与智能家电结合的机遇与挑战、技术与应用、创新与发展。中国作为信息产业大国，智能家电产业作为我国的优势产业之一，已经建立了较为完善的产业链体系，涵盖了研发、制造、销售和服务等多个环节，为AIGC技术的应用提供了广阔的应用场景和丰富的数据支持。这种独特的优势将为中国在智能家电与AIGC
的融合，以科技创新的力量，为智能时代的到来创造更加璀璨的明天。智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书目录1.
引言..............................................................................................................12.
智能家电产业概述......................................................................................32.1
智能家电的定义、市场规模和增长趋势........................................32.2
智能家电系统的软件平台架构........................................................42.3
智能家电产品和服务的分类与特点................................................42.4
智能家电产业面临的挑战和机遇....................................................83.
生成式人工智能大模型简介....................................................................103.1
生成式人工智能大模型的基本原理和核心技术..........................103.2
生成式人工智能大模型的行业数据库构建..................................153.3
国产生成式人工智能大模型的未来发展趋势..............................183.4
生成式人工智能大模型在行业细分领域的垂直应用前景..........193.5
引入AIGC
的优势和局限性、以及潜在的发展方向..................204.
生成式人工智能大模型在智能家电产业中的应用................................224.1
生成式人工智能大模型在智能家电中的应用案例......................224.1.1
面向智能客服的AIGC
应用场景............................................224.1.2
面向家庭场景自生成的AIGC
应用场景................................234.1.3
面向家电生产制造的AIGC
应用场景....................................244.2
家电行业AIGC
的未来场景展望..................................................254.2.1
面向家电整机企业ToB
垂直应用场景...................................334.2.2
面向家电、家庭、人和健康的ToC
应用场景.......................335.
人工智能时代智能家电产业的合规性应对............................................365.1
智能家电产业中的数据隐私和安全问题......................................365.2
智能家电产业应注意的伦理和法律合规问题..............................375.2.1
国内对于智能家电信息安全约束性法律法规........................375.2.2
国外对于智能家电信息安全约束性法律法规........................395.2.3
智能家电应用生成式人工智能技术可能面临的伦理问题....41智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书5.3
国内外行业标准和应对策略..........................................................425.3.1
加强人工智能标准化工作........................................................476.
未来发展趋势和前景................................................................................516.1
提升智能模型的能力......................................................................516.2
支撑智能家电产品和服务的创新与变革......................................526.3
开放平台与生态合作......................................................................556.4
数据算法安全和伦理规范..............................................................58参考文献..............................................................................................................59智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书1.
引言2022
年底，ChatGPT
的出现，在短短
2
亿大模型数据训练集里，中文语料仅占1.3%。在数据方面，中国迫切需要有头部企业牵头，建立起大模型的中文语料库和行业语料库，构建面向垂直领域的国产AIGC
行业大模型开放平台，并赋能到周边产业。人工智能的核心要素包括数据、算法、算力。大规模预训练模型，需要积累海量的数据，具备出色的算法解决能力，并投入大量的算力进行模型训练。国产通用大模型领域竞争激烈，AIGC
在垂直领域的应用主要以拼接式生成为主导，尚未构成核心场景。这意味着垂直领域仍然是AIGC
大模型方面具备了技术基础和市场需求。根据GfK中国测算2022年数据显示，中国智能家电市场近六年零售额年增长率达到8.1%，领涨整体家电市场。2022
年，中国的智能家电渗透率达到
50%，远高于全球的平均水平
37%。这些数据表明，在中国制造和创新的推动下，智能家电市场迅速发展并取得了显著成果。中国智能家电产品在技术水平和市场占有率方面处于全球前列。同时，智能家电产业的第1
大模型不仅能赋能本行业，还能对周边产业产生积极影响。为了促进智能家电产业AIGC
的健康发展，国家高端智能化家用电器创新中心联合产学研上下游机构和厂商等单位，发布以“建设面向智能家电产业的国产大模型开放平台”为目的的白皮书。通过智能家电通用大模型平台的构建，规范家电产业行业数据积累，加速大模型底层技术的发展，并探索国产AIGC助力智能家电进入
3.0
时代的有效路径，同时构建家电产业领域
ToB
端和
ToC
端垂直应用场景。本报告共分为六个章节，之后的章节安排如下：第二章介绍智能家电产业的概况，阐述智能家电产品和服务的分类与特点、产业面临的挑战与机遇。第三章梳理生成式人工智能大模型的基本原理和核心技术，介绍国产生成式人工智能大模型的未来发展趋势，以及在行业细分领域的垂直应用前景。第四章介绍生成式人工智能大模型在家电产业的应用案例以及未来场景展望。第五章探讨人工智能时代智能家电产业面临的数据隐私和安全问题、伦理和法律合规问题，给出智能家电产业的合规性应对措施和建议。第六章从提升智能模型的能力、预测智能家电产品和服务的创新与变革、开放平台与生态合作等方面阐述智能家电产业与AIGC
融合的未来发展趋势和前景。第2
页智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书2.
智能家电产业概述2.1
亿元，增速为11.7%。整体而言，我国智能家电行业己从单品智能化发展阶段步入家电系统智能化阶段，智能家电的智能水平持续提升。此外，2022
年《政府工作报告》提出了鼓励地方开展绿色智能家电下乡和以旧换新的政策措施。这将刺激乡镇农村地区的消费意愿，提升智能家电在下沉市场的渗透率，有助于进一步扩大市场规模。预计到2025年，我国智能家电市场规模将达到
3119.5
亿元。总体来看，智能家电行业在我国市第3
页智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书场有着巨大的发展潜力。随着技术的不断进步和政策的支持，智能家电的普及和应用将进一步提升。未来，智能家电将成为家庭生活的重要组成部分，为用户提供更智能化、便捷化的生活体验。图1：智能家电市场规模以及增速2.2
智能家电系统的软件平台架构智能家电系统需要多层次的软硬件架构模式用以支撑不同的智能化发展阶段，主要分为单机智能、协作智能、决策智能、高阶智能以及泛在智能的5个演进阶段。智能家电系统架构的演进体现为从单体设备到系统化智能，逐步增强联动、决策和自主学习能力，最终实现全场景的泛在智能。在不同发展阶段中，该架构在系统特征和功能层面呈现出明显的变化，从而实现了不同的智能化水平。单机智能阶段的系统特征是侧重于单一设备的控制和基本功能。家电独立运作，智能功能局限于单体设备。用户通过云端服务器实现远程操控，设备孤立、互动有限。在这个阶段，系统软件的主要作用是提供操作系统和应用层，以实现设备的基本控制和用户交互。协作智能阶段强调各智能家电间的融合协作，通过中心云或边缘计算实现联动。互通性增强，不同品类/品牌的智能设备能够互联互通，构建智能家电系统的应用场景。在这个阶段，系统软件的架构引入了服务框架层，该层支持不同设备、异构协议之间的互通，从而实现了设备之间的联动协作。同第4
页智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书增强联动、决策和学习能力。随着通用人工智能技术发展，智能家电将实现更高水平的自主智能和泛在智慧生活，构建智慧、便捷、智能的家居生态。在不同阶段，软硬件架构分层解耦，从硬件平台到应用层，逐步完善智能能力。不同的系统特征指导下，软件系统不断拓展和优化各个层次，从而使得智能家电在功能、智能化和用户体验方面得到了持续提升。关于智能家电系统架构演进的论述，将在该白皮书的姊妹篇《面向未来的智能家电基础软件发展白皮书》给出详细介绍。2.3
智能家电系统和服务的分类与特点在设计智能家电系统和服务协议时，需要综合考虑智能家电系统的能力需求、产品和服务特性以及所面临的挑战。智能家电系统和服务可以分为四个主要类别：安全系统、能源管理和电气控制系统、监测系统以及居民便利应用。（1）
安全系统：主要用于监视房屋并检测是否有不受欢迎的入侵者。智能家电产品如智能监控摄像头、智能门锁、智能报警器等，为用户提供实时的监控和警报功能，提高家居的安全性。（2）
能源管理和电气控制系统：该系统主要提供四个主要功能，包括家庭管理、真实的监测和控制、能量分析和能量优化。如智能照明、智能空调、智能烤箱等。在不影响居民舒适度的前提下，以经济便捷的方式优化能源消耗。（3）
监测（健康/老人/儿童）系统：主要用于早期阶段疾病检测、辅助老年人或残疾人长期独立生活等用途，如智能运动手环、智能体重秤等，可以收集和分析用户的身体健康数据。（4）
居民便利应用：主要用于增加用户的舒适度并提供一些娱乐服务。如智能电视、智能音响等，支持语音控制、在线内容流媒体播放等功能，以提供高品质的娱乐体验。智能家电系统和服务的特点主要包括以下几个方面：（1）
连接性：通过无线网络(如Wi-Fi、蓝牙等)或有线网络连接，智能家电可以与互联网、用户和其他设备实现互动。这种连接性使得用户可以通过智能手机、平板电脑等移动设备远程控制家电，并获取实时的信息和反馈。此第6
页智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书外，智能家电还可以与其他智能设备进行互联，形成一个智能家居系统，提供更全面的家庭管理服务。（2）
智能化：智能家电采用人工智能技术，例如机器学习和数据分析，使其具备自主学习和适应用户行为和需求的能力。这意味着智能家电可以根据用户的使用习惯自动调整设置、提供个性化的服务，并根据环境和情况做出智能决策。例如，智能冰箱可以根据存储食物的种类和数量，自动生成购物清单或推荐菜谱。（3）
用户友好：智能家电提供直观易操作的用户界面，以及多种交互方式，如语音控制、手机控制等，提升用户体验。用户可以通过简单的指令或触摸屏幕来控制家电的开关、调节参数等操作，而无需繁琐的操作步骤。此外，一些高端智能家电还支持自然语言处理和图像识别等先进技术，进一步提升用户体验。（5）
兼容性：智能家电可以与各种品牌和类型的其他智能设备协同工作，形成一个互联的智能家庭系统。不同的智能设备之间可以通过统一的标准进行通信和协作，实现数据的共享和信息的流通。这为用户提供了更大的灵活性和便利性，可以根据自己的需求选择不同品牌的智能设备进行组合搭配。（7）
数据驱动：智能家电通过收集和使用大量数据来优化性能、提供更好的服务。这些数据包括用户的使用习惯、设备的运行状态、环境的变化等多方面的信息。通过对这些数据的分析和挖掘，智能家电可以预测用户的需求、提高设备的效率、优化能源利用等。第7
页智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书人工智能技术将推进智能家电产业走向无感化。随着人工智能与物联网（AIOT）新技术全面融入空间智能化，5G+AIOT赋能智能家电产品革新，智能家居3.0模式将实现智能产品的智慧互联。目前，智能家居的入口和控制主要依赖于中控屏和音箱等设备。然而，随着
ChatGPT
等概念应用于智慧家居生活场景领域，人们对算法的自然语言处理能力有了新的认知，也为智能家电和智能家居未来的发展提供了更多想象空间。未来
AIGC
将赋能智能家居场景的无感化，从命令式交互转变为理解式交互，实现人机共创，形成数字管家，实现智能家居由“智能”向“智慧”转化。2.4
智能家电产业面临的挑战和机遇在行业自身发展与市场需求不断增加的双重作用下，我国智能家电行业正进入新一轮的发展周期。国内智能家电行业的发展程度与全球智能发展水平全面接轨，在我国正式进入快速发展通道。然而，智能家电产业的高研发成本仍然是制约我国产业发展的主要因素。AIGC
技术成为推动智能家电与智慧家居产业发展内核。即便OpenAI公司也面临着AIGC
算法开发成本居高不下，巨大的运行成本难以盈利的窘境。根据《财富》杂志的报道，2022
年OpenAI
的收入为3000万美元，但净亏损预计为5.445亿美元。近日，AnalyticsIndia
Magazine
发布了一份报告，OpenAI
人工智能服务ChatGPT
正面临财务挑战，距离实现2024年底10亿美元收入的目标依然遥远。公司CEO阿尔特曼在推特上回答马斯克的问题时表示，在用户与ChatGPT
的每次交互中，OpenAI花费的计算成本为“个位数美分”，每月的计算成本可达数百万美元。大模型高昂的训练成本让普通创业公司难以为继，因此参与者主要是科技巨头，国产大模型的训练，至少需要投入超过1000PetaFlop/s-day的计算资源。另一方面，智能家居产业链的上游领域，包括芯片、传感器、通讯设备、电容设备、智能控制器等，芯片是智能家居发展不可或缺的关键环节。然而，美国政府对高端GPGPU芯片的封锁以及对中国超算的多次限制，给智能家电领域行业大模型的研发带来了巨大的挑战。目前，国产GPU
产品与国外产品在计算性能方面仍或有一代以上的差距，而在软件和生态层面与英伟达
CUDA
生态的差第8
页智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书距则更为明显。但国内厂商正奋起直追，致力于实现GPU
国产化的自主研发突破。其中包括龙芯中科、海光信息、壁韧科技、寒武纪、天数智芯等厂商正在研发或推出用于
AI
计算的
GPGPU、ASIC
等
芯片，有望实现高端芯片的国产化替代。长久来看，美国对中国高端GPU的禁售令反而给国产GPGPU和AI芯片厂商带来快速发展的机会。国产CPU、GPU、AI
芯片厂商将受益于庞大的国内市场，AI
芯片的国产化比例将显著提高，借此进行产品升级，逐渐达到国际先进水平，突破封锁，实现自主创新并构建自主生态体系，从而降低通用大模型与产业大模型的研发与访问成本，加快推进产业级生成式人工智能大模型的落地应用。生成式人工智能赋能产业的关键因素是高质量行业数据的累积。家电领域的客户需求具有个性化特征，用户激活率低、前端数据采集困难等因素造成了家电领域的数据积累碎片化。因此，智能家电行业的数据特征提取不能具象化，从而制约了生成式人工智能在家庭场景的落地应用。AIGC
技术向智能家居场景进一步扩展过程中，智能家居本身的数据与其他领域的数据互通互联、数据的隐私与安全问题也成为制约行业快速发展的瓶颈。从智能家电硬件基础来看，传统智能家居扩展产生的智能硬件的变革和创新创造出物理意义的家居管家。然而，每一个智能家电设备成为进入家庭网络的潜在入口，从而增加了网络攻击的风险。从安全角度来看，AIGC
的不确定性，应用到智能家居的物理世界交互，极有可能产生的系统安全问题。除此之外，当前智能家电产业的发展还面临着不同厂商设备间技术标准与通信协议的兼容性、节能减排、消费者个性化需求与扩大市场需求等挑战。国际上，智能家电领域多种IoT技术和众多生态系统并存，互相竞争，彼此之间不能互联互通。为了解决这一问题，亚马逊、苹果、谷歌等主流生态厂商联合CSA于2022年10
月4
日正式发布了Matter
1.0
RF、低电流消耗和最大内存和闪存容量等设计优势的MG24
芯片；平台方面，涂鸦智能可以为用户提供“Matter
交钥匙方案”，组建了高价值生态，聚合芯片厂商、认证测试实验室，为客户提供包括制造资源、第9
页智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书认证服务以及客户产品售前、售中、售后的全链路技术支持；产品方面，欧瑞博发布了3款全球首批通过Matter标准认证的智能家居产品——SOPRO智能壁灯、MixDimmer
调节装置以及智能开关。显然，Matter
已经成为推倒传统智能家居柏林墙的重要力量。综上所述，国内智能家电行业未来需要加强协同创新，推动产业链上下游企业的深度融合，制定统一的技术标准和规范，加强隐私保护和算法合规性应对。因此，受研发成本、数据资源、系统安全、行业标准等多方面因素的制约，智能家电领域的行业大模型的研发将依托于国家级创新中心所带动的行业联盟共同推进。通过联合众多头部企业的合作，实现行业数据要素汇聚，开展面向智能家电产业的通用大模型的研发，赋能智能家电领域，引领家电行业智慧升级。3.
生成式人工智能大模型简介3.1
生成式人工智能大模型的基本原理和核心技术GPT
大语言模型是一个大规模的人工智能语言模型，通过互联网上大量文本语料进行训练，能通过对话形式和人类进行交互、回答各种问题。其背后的主要技术原理是自监督学习（Self-supervised
Learning）、指令微调（Instruct-tuning）和人类反馈强化学习RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）。其中
利用强化学习的方法来与人类意图对齐，利用人类反馈信号直接优化语言模型。第10
Transformer第11
页智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书架构进行迁移学习（Transfer
Learning）实现，其主要原理是将从一项任务中学习到的“知识”应用于另一项任务。Transformer的主要特点是使用"自注意力机制"或"注意力机制"的策略，用以计算输入数据中不同部分之间的内在关联，以此理解数据的复杂模式。Transformer的基本结构由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器将输入序列的输入转化为一系列向量，解码器则将这些向量转化为输出序列。在这个过程中，模型通过自注意力机制来分配注意力到输入序列的不同位置。自注意力机制使得
Transformer
可以同时处理序列中的所有元素，并且能够跨越元素之间的距离进行全局的信息整合。与传统的循环神经网络（RNN）模型相比，Transformer
具有显著优势。它能更好地处理长距离依赖问题，在大规模并行计算设备（如GPU）上表现更佳，从而大大提高了训练效率。目前，诸如BERT、GPT等高级自然语言处理模型都采用了Transformer结构。第12
可以看出，GPT
基于的AI
模型和技术几乎都源于Google，OpenAI
只第13
页智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书是面向应用做了局部的改进，但结局却是Google参考ChatGPT匆忙推出自己的大语言模型，这和
采用开源开放的发展策略，推出了一系列开源的
LLAMA
模型，复现ChatGPT的效果，而且支持商用，对于生成式大模型推广起到了推动作用。对于ChatGPT技术路线的拆解追溯，其关键能力来自几个方面：强大的基座模型能力(InstructGPT)，高质量的真实数据，以及从用户标注中反馈学习(RLHF)等。因此，以模型能力为基础，应用为目标导向，构建家电行业的高质量数据库，进而催生“智能家电+大模型”新业态是一种有效途径。在具体的技术实现路径上，生成式大模型通过引入更多的用户指导，在原有的大模型基础上进行微调和强化学习训练，让模型能更好地按照用户意图生成目标内容。其基础原理如下：图5：大模型微调和强化学习训练过程可以分成三个步骤：Step1有监督训练（SFT）:收集经过标注的数据，并将其提供给训练有素的标注人员。这些标注人员根据预定的
prompt，对数据进行标注。在这一阶段，第14
页智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书利用已经标注好的数据样本，模型通过有监督的方式进行训练。Step2激励模型训练（RM）:在有监督训练的基础上，进行激励模型的训练。在这个阶段，目标是最大化较好样本的激励分数。激励分数可以由人工评估或其他指标来衡量，以确定模型生成结果的质量和合理性。通过训练，模型将逐渐调整自己的生成策略，以提升生成内容的准确性和可控性。Step3
生成式人工智能大模型的行业数据库构建建立基于工业互联网的家电行业数据库，训练出用于产业分析的大模型，需要进行以下工作：（1）
页智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书（2）
数据清洗与预处理：将收集的数据进行清洗和预处理，例如消除噪音、处理缺失值、标准化不同格式的数据等，以便于后续模型使用。（3）
模型设计与训练：基于收集和清洗的数据，设计并训练人工智能大模型。依据具体任务，模型可能包含
NLP、图像识别、预测分析、推荐系统等多个模块。对模型进行训练至使其能够从数据中学习并进行准确的预测或生成。（4）
产业分析功能实现：结合具有预测性和洞察力的图表、报告等形象表达形式，对生成的分析结果进行视觉化展示，以便于业界人士进行产业分析。（5）
持续优化：收集更多的数据，并且定期对模型进行评估和调整，以适应行业的发展和变化，保证模型准确性和实用性。从家电行业智能生产应用的角度出发，以面向物理对象的方式构建数据表单，添加元数据库和数据治理系统，最终生成一个物理信息数字孪生对象库。图6：家电行业数据群面向工业互联大环境，整合家电企业的物理信息系统，可实现产品从设计到维护全过程的智能化，实现生产过程可计算化和可视化，形成从行情、技术、工第16
页智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书艺、利润等分析到控制再到分析的闭合回路，预测在产品制造过程中出现的问题，对生产策略进行分析，然后基于优化后的生产策略实施生产。（1）
人员知识库人员基本信息与专业技能等信息描述以及工作状态等实时参数。（2）
设备知识库设备物理参数、功能参数、设备信息化模型以及工作状态。（3）
物料知识库物料的图片、数据手册，供应、仓储状态以及物料的信息化模型等参数。（4）
工具模具知识库工具模具的图片、数据手册、使用状态以及信息化模型。（5）
工业标准知识库行业标准文本数据库。（6）
工艺设计知识库工艺设计方案以及工艺流程，面向工艺流程建模。形成一个典型专家数据存储系统，根据以往的工艺方案和成功工艺案例进行积累和迭代。（8）
产品案例知识库产品数据手册，使用说明书、图片、视频等数据。（9）GIS库地理信息的记录，上下游公司地理信息、公司内部生产要素的地理信息。（10）
模型与数值知识库电路仿真模型、产品仿真模型以及生产可行性和市场预测等模型。（11）
页智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书（13）
法规政策知识库法律文档、案例等数据。（14）
元数据知识库存储元数据用于有效地管理各种数据库。（15）
物理信息模型库物理信息数字孪生，提供模拟实际生产环境的虚拟空间的通用模型数据。（16）
开发者数据知识库为开发者二次开发提供独立存储，受到物理信息系统的数据支持。基于物理信息平台的智能设计支持系统，在统一大数据基础上结合各类知识库，提供对设计方案和工艺流程的深度优化能力，为开发者提供开放的软件平台，让开发者自由的进行二次开发，从而提高设计和知识运用的效率，实现知识的自动积累、共享和重用。3.3
页智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书的存储、计算资源。此外，训练这类模型还强烈依赖于大规模的专业领域数据集。为了推动通用大型模型在未来智能家居等行业的开发，依托国家级创新中心，实现数据资源的共享和利用。同时，行业联盟与头部大模型企业合作，可以借助其在大模型建设方面的专业知识和经验，共同推动专业领域大型模型的研发。通过这种合作方式，可以消除重复的研究和开发，加速领域内的科学进步，并实现技术互利互惠。未来，多模态生成式人工智能模型的实现将给智能家电带来更多好处。结合图像、语音和传感器数据等多种感知技术，智能家电可以更好地感知客户需求。例如，智能摄像头和语音识别技术可以捕捉用户情绪和行为，从而自动调节环境并提供个性化服务，实现更好的人机互动体验。此外，多模态生成式人工智能模型还能创造更具创意的智慧家居场景。通过综合不同感知模态的信息，模型可以生成更丰富、个性化的智慧家居场景。例如，根据用户的口味偏好和天气状况，模型可以生成智能厨房的烹饪建议，并自动调节烹饪设备。这些创意场景将使智慧家居更具个性化和趣味性。3.4
生成式人工智能大模型在行业细分领域的垂直应用前景生成式人工智能大模型的兴起不仅标志着AI
能力的突破，更通过改变生产力与生产关系，为整个时代带来了前所未有的机遇。首先，它进一步释放了生产力，原本费时费力的业务生产运作和复杂事件处理，可以借助大模型进行改善。此外，大模型提高了生产效率，它能够高效快速地生产出专业、有效的内容，如代码生成、知识问答、文档检索等。同时，国产化通用性大模型推动了数字化高质量发展，符合当前国情需要。因此，生成式人工智能大模型在各行业中具有潜力，可提升生产力、改善用户体验，并推动行业向数字化、智能化的未来迈进。在家电领域，生成式人工智能大模型的应用可以涵盖以下几个具体领域：家居领域：大模型可以灵活地控制智能家居设备，以自然语言处理技术理解和执行用户的命令，为用户提供智能助手服务，还能在设计和装修领域提供建议，或者生成3D家居模型，基于多模态生成式人工智能技术未来可更好地感知客户需求。教育领域：大模型可以担当个性化学习的监护人，为学生提供个性化的学习第19
引入AIGC的优势和局限性、以及潜在的发展方向引入生成式人工智能大模型主要有以下优势：通用性更强，能够在各种不同的任务和环境中应用；具备理解和生成各类复杂信息的能力，在文本分类、上下文理解、情感分析等领域表现优异；通过强大的学习能力，能够快速适应新事物、新的写作风格和新的概念，以优化理解能力和生成内容；拥有出色的预测智能和总结能力，形成最佳行为判断机制，实现高效且个性化的自动化服务。由此可见，生成式人工智能大模型在许多细分领域（如家居、医疗、教育、金融、政务等）发挥重要作用，降低人工智能应用门槛。尽管部分海外大模型支持多种语言，但是主要是依托英文的世界知识训练的，在理解中文的语义和文化特性方面仍存在限制，尤其是在世界观和意识形态的差异，因此，国产大模型能更好地适应中文环境。商业和其他组织需要定制化的AI
解决方案来适应各类业务场景，国产大模型能更好地满足这些需求。此外，国产大模型对数据进行更好的保护，能够解决数据隐私和治理问题。同时，国产大模型的发展有助于中国在全球人工智能领域保持独立、自主和高影响力。因此，第20
年4
月11日，国家互联网信息办公室印发《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》。这一办法不仅表达了对生成式人工智能的规制管理，更凸显了国家对其未来发展的明确支持。整体上需要确保生成式人工智能的行为服务全部处于监管之下，使其慢慢步入正轨，行稳致远。国产大模型的研发与应用是国家未来重点扶持的关键技术方向，亟需突破瓶颈，加快落地速度。第21
页智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书4.
生成式人工智能大模型在智能家电产业中的应用4.1
生成式人工智能大模型在智能家电中的应用案例4.1.1
面向家庭场景自生成的AIGC应用场景面向家庭场景的AIGC
技术通过可自然沟通的交互模式极大地提升智能家居产品的智能化水平与核心竞争力，促进家电大脑的智慧升级，让家电具备自然沟通，主动服务的能力，成为掌握着最懂用户需求、最专业的家生活技能的家电大脑，更好地感知客户的个性化需求。作为全球首个场景品牌，三翼鸟对智慧场景的定义就是运用
AIoT、大数据等智能技术，解决用户生活场景中所存在的痛点的解决方案，提出“1+3+5+N”全屋智慧全场景解决方案。以智家大脑开放平台为内核，打造
云、大数据云、IoT
为一体，连接
1
个全屋神经元网络系统。通过智家大脑完成对用户行为的识别、用户习惯数据的存储运算和智能设备的无感连接，并依托丰富的传感器，可以实现声音、图像、触控、姿态等多维度的感知，然后合理的调度各个智能家居，为用户提供更贴心更智能的服务，主动感知用户需求，生成随用户需求变化而变化的智慧场景当前产品说明书的制作需要为每一个型号的产品单独适配，因产品功能、使用语言及销售地区的不同，为产品说明书的制作带来很多困难，当产品发生改变或升级时，说明书也需要更新，这意味着必须重新设计、重新印刷和重新分发，过程繁琐且耗费人力物力。对于跨国企业，说明书需要翻译成多种语言，而且要保证各种语言版本的精准度和一致性。基于生成式人工智能大模型的家电说明书第23
页智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书据分析和人工智能技术也将发挥关键作用，帮助工厂理解客户需求并提供个性化定制的解决方案。可以想象，随着AIGC
大模型的普及，为生产线向自动化与智慧化的提升提供了可能性。我们从人机共创的角度来介绍家电生产和制造的AIGC
应用场景：在当前
赋能生产主要体现在辅助指导书编写和辅助质量问题分析等方面。虽然是辅助性工作，但是面对产线的劳动密集型特征，能够直观而有效地节省人力，提高产线效率。国产AIGC
结合物联网技术和视觉技术可以有效将这些环节进行改善，降低自动化产线门槛，加快各项环节的扭转速度，真正做到少人干预，无人干预。未来产业将逐渐从批量化生产转向个性化生产。国产生成式大模型技术将推进工业场景中的人机共创。这一模式将涵盖从用户需求沟通、自动设计、物料采购、个性物料定制、生产排产到物流运输等全流程与全自动化操作，实现真正的物联网工厂模式，推动制造业向智能化、高效化的未来发展。4.2
家电行业AIGC的未来场景展望在人工智能技术的赋能下，智能家电完成了智能单品、智能场景、智慧家庭的进阶，当前正在向智慧生活进化。但从市场端看，仍旧没有跨越从创新者、早期采用者到早期大众的鸿沟。图8：智能家居市场现状2022
年
11
月，美国
OpenAI
发布了
ChatGPT（Chat
Generative
Pre-trained第25
页智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书Transformer），以生成式人工智能大模型的方式给智能家居行业带来了新的思路。同时
一词最早见于M.Minsky于1986
年出版的《SocietyofMind》。多智能体系统（Multi-AgentSystem，MAS）是多个智能体组成的集合，其目标是将大而复杂的系统建设成小而彼此互相通信协调的易于管理的系统。多智能体系统自20
世纪70
年代被提出以来，就在智能机器人、交通控制、分布式决策、商业管理、软件开发、虚拟现实等各个领域迅速地得到了应用，目前已经成为一种对复杂系统进行分析与模拟的工具。第26
页智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书多智能体系统由分布式人工智能演化而来，其研究目的是解决大规模的、复杂的现实问题。MAS
模型复杂适应系统（Complex
Adaptive
System）提出于1994年，其核心思想是“适应性产生复杂性”。提出者霍兰教授将复杂适应系统定义为由一组实体（Agent）组成的系统，这些
Agent
对来自其他
或者外界环境的刺激行为或刺激反应行为做出反应。Agent
通过改变自身的规则来积累经验并进行适应，也可以聚集成为具有涌现行为的元
Agent，这些涌现行为不能通过分析底层Agent
的行为来得到。表1列举了Agent
的特性。表1：Agent
的特性及描述特性积极性，目的性情境性描述为了实现目标，获取主动权的能力Agent
嵌入其环境中，感知并作用于环境对环境变化及时做出反应的能力控制自身行为和内部状态的能力反应性，响应性自主性第27
页智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书社交性与其他Agent
互动和沟通的能力，甚至能够意识到其他Agent
自身拥有BDI（Belief
Desire
And
Intention），即信念-需求-意图，信念就是自身的规则库、信息库，是该智能体用于感知、评估、决策的底层信息系统，这个信息系统可以是开放的，在实际工作中通过行为决策不断更新；需求是该智能体
用于决策和执行的有效输入，是对外部指令信息，环境/事件信息的有效感知后产生的内部状态；意图是智能体
的目标集和计划集匹配的输出，是实现智能体Agent
功能的决策驱动。以上分析看，家电智能体化是一种可行的趋势。智能家电未来的方向是“拟人化”、“类生物化”。以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术为家电的“类生物化”提供了助力。通过智能家电的“类生物化”，智能家电变身“管家”，人、机器的关系变为“共生关系”，用户通过智能家电的享受主动服务；智能家电通过不断学习，提高感知、认知水平。从智能感知看，智能家电的感知种类不断增加，包括用户身体指标、资源、环境、空间、气候等信息（见表2）。智能感知类型的增加，为智能认知准备了充分的数据。表2：智能感知种类的举例序号
种类项目技术人脸识别、字符识别、图像识别、定位测距、声源定位、语音识别、1
用户
生理指标、状态、行为等2
资源
用水量、用电量、用气量等第28
页智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书声纹识别等温度、湿度、风感、空气质量、气味、压力等3
环境4
空间
位置、面积等5
其他
页智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书GPT
作为一种通用的大预言模型，其涌现能力和简单思维能力，通过生成式预训练提升语言理解能力，接受的输入信号和输出结果更加接近于人类偏好，对于解决“听不懂人话”的缺点有极大的改善作用。当然，在生成监督微调模型、训练奖励模型等环节的人类标注、标准修正答案、打分排序等环节，采用智能家居行业领域专业数据进行优化模型，可以进一步提高识别效率和精准度，实现GPT
通用向专业的商业化应用，还需企业进一步训练，训练出企业适合的“类GPT等专业大语言模型”。GPT
目前还存在不可解释、鲁棒性差等缺点，胡言乱语的现象仍旧存在。智能家居产品受制于安全等因素要求，GPT
直接用于控制智能家居产品还不能被接受。因此建议采用智能家居语音控制系统知识库与类
GPT
等专业大语言模型相互耦合的构建方案（图10），消除语言大模型存在幻觉现象。第30
页智能家电与生成式人工智能大模型:创新与发展白皮书图10：语音交互与大语言模型构建示意图由于用户对智能家居产品的功能不是很熟悉，用户习惯于按照自己的理解、过去的操作习惯，通过语音控制家电。但是用户语言请求并不能完全吻合特定控制指令、泛化指令，智能家居产品并不能准确理解用户的意图，有些产品标准了一些固定的反馈，虽然满足了用户的交互需求，但是并没有正确按照用户请求，开启对应的智能功能。因此可以采用语义引导式交互的方式，引导用户启动期望的智能功能（图11）。语音引导分为两次分配：（1）当用户