原標題:AI技術之光照進“無人家務”夢想
當清晨的陽光喚醒窗簾,音箱便自動播報天氣情況;廚房里的烤箱已經根據早餐食材開始預熱;與此同時,咖啡機已自動磨好一杯香氣四溢的拿鐵。這些曾經存在于科幻電影里的場景,如今已在AI的賦能下飛入尋常百姓家。
當AI技術在“家”的命題上不斷探索,人類與家務勞動的關系圖譜不斷被重塑——“無人家務”的時代已到來!
加速重塑家務場景
近日,達成13萬臺交付里程碑的海爾Leader懶人三筒洗衣機,堪稱AI驅動家電行業(yè)創(chuàng)新的標桿案例。談及這款產品的誕生,海爾洗衣機品牌總經理翁宗元分享了讓他印象深刻的用戶探訪:經過在20多個城市的調研,發(fā)現超50%用戶有“精致懶”需求,渴望“一機多筒”分區(qū)洗護,解決混洗不衛(wèi)生問題,且要求洗凈力強、操作簡便。
用戶的難題就是海爾的課題,而在AI深度賦能下,海爾懶人三筒洗衣機誕生,實現了從需求洞察到技術迭代的全鏈路突破:通過智能算法精準捕捉用戶痛點,構建多維需求模型;依托機器學習優(yōu)化三筒結構設計,突破傳統(tǒng)空間利用率的瓶頸;借助AI驅動的場景化仿真測試,將產品驗證周期大幅縮短。翁宗元介紹,這種在AI加持下形成的“需求—技術—驗證”創(chuàng)新閉環(huán),不僅催生出顛覆性的懶人洗衣解決方案,更讓整個研發(fā)周期縮短了30%。
AI推動家電從“被動響應”向“主動服務”進化。如今,洗衣機洗凈衣物、冰箱保鮮食材等基礎功能已成為行業(yè)標配,用戶需求開始轉向“更省心、更精準”的服務。海爾智家超前技術中心主任許升介紹,這種變革本質上是將家務勞動從“人工操作”升級為“系統(tǒng)托管”,通過機器學習持續(xù)優(yōu)化家庭事務處理路徑,最終呈現“設備主動服務人”的顛覆性體驗。
AI通過智慧無人化場景的聯動,重構家庭體驗。今年3月在上海舉辦的中國家電及消費電子博覽會上,AI技術向家居場景的深度滲透成為核心亮點。通過跨終端的智能物聯架構,家電產品已突破單一功能邊界,構建起覆蓋廚房、陽臺、客廳、臥室等全生活空間的協同網絡。
展會現場,以海爾為代表的多家頭部企業(yè)展示的“無感家務”解決方案,標志著家電行業(yè)正式進入以空間智能為核心競爭力的新階段,為智能家居產業(yè)樹立了場景化落地的標桿范式。以海爾智慧家庭廚房場景為例:熬粥時臨時接電話離開,智能煙機能通過AI視覺實時“看鍋”,一旦檢測到米粥沸騰,會立刻聯動灶具調小火力,杜絕溢鍋風險;灶臺點火的瞬間煙機開機,烹飪時還能根據地區(qū)海拔、公共風道的風壓和室內煙霧濃度,自動調節(jié)風量,有效防止倒灌。從單點智能到全屋聯動,AI正在重塑人與家的關系。
數據模型雙輪驅動
近期,國務院印發(fā)的《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》,特別強調數據供給的重要性——海量、優(yōu)質、多樣的數據,是AI性能躍升的基礎。
尤其是在“無人家務”領域,隨著模型參數規(guī)模不斷擴大,數據質量不高、模型受限、技術瓶頸等問題愈加凸顯,成為行業(yè)亟須突破的難點、堵點。
首先是高質量數據獲取問題。以防溢鍋功能為例,看似簡單的“給灶具裝上眼睛”,背后需要極其龐雜的數據采集和測試工作。許升介紹,僅為突破這一技術瓶頸,海爾投入近50人的專業(yè)團隊,采購了100多種鍋具和300多種鍋蓋,通過不同組合方式構建測試場景。同時還需考慮灶具上鍋具放置位置、廚房光線條件以及食材特性等多重變量。沒有高質量的數據基礎,再先進的模型也難以實現精準識別和預警。
其次是模型自主化的實現難題。家庭場景的本地化部署特性對模型選擇提出了特殊要求。家電產品大多依托家庭場景,算力有限,模型的選擇尤為關鍵。許升提到,不同模型會產生不同的實驗結果,行業(yè)面臨的關鍵挑戰(zhàn)是,如何在有限算力下實現模型自主化,確保在各種環(huán)境中都能穩(wěn)定運行。
最后是AI幻覺問題的解決。AI“一本正經地胡說八道”這種現象被稱為AI幻覺。研究顯示,部分大模型的幻覺率高達20%,這也反映出解決AI幻覺問題的緊迫性和復雜性。在家電控制場景中,AI幻覺可能會導致安全隱患。例如在灶具控火場景中,如果AI出現幻覺錯誤判斷,本該調小火力時反而加大火力,或不該關火時關閉灶具,會帶來安全風險或影響烹飪效果。據悉,目前相關行業(yè)主要通過多算法融合方式來應對這一挑戰(zhàn)。通過多個算法相互校驗,當一個算法出現幻覺時,其他算法能夠進行糾正。
除此之外,AI視覺技術的突破對“無人家務”的實現也至關重要。視覺是人類最重要的感知。當前,傳統(tǒng)家電已經能夠替代80%的家務勞動,但剩余20%仍需視覺AI技術的突破。行業(yè)正積極推動技術攻關,據悉,海爾已率先在行業(yè)內發(fā)布“AI之眼”技術,通過賦予家電視覺感知能力,使其真正“看懂”家庭環(huán)境、理解用戶需求,這也標志著家電行業(yè)在視覺AI領域取得重大突破。
開放協同創(chuàng)新生態(tài)
推動“無人家務”從“試點場景”走向“全面普及”,全行業(yè)需協同構建涵蓋標準、合作、技術、研用的創(chuàng)新體系,形成“技術突破—場景落地—生態(tài)共建”的良性循環(huán)。
在數據采集標準層面,規(guī)范先行是行業(yè)高質量發(fā)展的前提。當前,數據采集的規(guī)范性已成為行業(yè)共識——從企業(yè)標準到行業(yè)標準再到國家標準,層級化的標準體系正在形成。許升介紹,海爾已牽頭將企業(yè)內部數據采集規(guī)范向團體標準、行業(yè)標準乃至國家標準推進,同時深度參與國家層面標準與規(guī)范的制定,為數據質量筑牢底線。
開放合作是打破技術壁壘、加速場景落地的重要推動力量?!盁o人家務”涉及AI算法、控制技術、場景設計等多個領域,單一企業(yè)難以覆蓋所有環(huán)節(jié)。如果說真實場景的數據流是訓練AI的蛋白質,生態(tài)無界共創(chuàng)則是進一步加快產業(yè)生態(tài)發(fā)展的必然選擇,在持續(xù)進化迭代中,實現體驗和技術升級。
近年來,行業(yè)內“技術+場景”的合作模式逐漸增多:機器人企業(yè)在本體研發(fā)、算法設計上的積累,與家電企業(yè)在場景理解、用戶需求上的優(yōu)勢形成互補。企業(yè)間的生態(tài)融合,不僅能加速產品落地,還能推動行業(yè)從“單點競爭”轉向“生態(tài)共贏”。
緊跟前沿技術脈搏、持續(xù)深化創(chuàng)新動能,已成為行業(yè)發(fā)展的關鍵引擎。當前,融合視覺、語言與行動能力的VLA多模態(tài)大模型,正引領AI與機器人領域邁向“感知—決策—執(zhí)行”一體化新階段。這一技術突破通過構建“看懂場景—理解需求—精準執(zhí)行”的智能閉環(huán),為“無人家務”場景提供了從環(huán)境識別到任務落地的全鏈條解決方案。
值得關注的是,要打通無人家務的“最后一米”,機器人一定是關鍵一環(huán)。未來,我們將步入一個由機器人主導家務的時代。正如海爾集團董事局主席、首席執(zhí)行官周云杰所說:“不同的細分場景能夠發(fā)展出不同垂域的專業(yè)機器人,每個家庭都可能擁有N個機器人。”這些高度智能的機器人將與其適配的AI家電高效協同,“機器人主導+AI家電協同”的智慧模式將重塑人類的生活。
與技術型初創(chuàng)企業(yè)相比,深耕消費端的家電龍頭企業(yè)依托完整產業(yè)鏈能力與用戶需求洞察力,展現出獨特的差異化優(yōu)勢,也將成為推動“無人家務”規(guī)?;涞氐闹辛黜浦?。