AI技术之光照进“无人家务”梦想

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2025月09月17日

海尔中德滚筒互联工厂是全球首个5G+MEC全连接智能工厂。(资料图片)

AI技术之光照进“无人家务”梦想
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  当清晨的阳光唤醒窗帘,音箱便自动播报天气情况;厨房里的烤箱已经根据早餐食材开始预热;与此同时,咖啡机已自动磨好一杯香气四溢的拿铁。这些曾经存在于科幻电影里的场景,如今已在AI的赋能下飞入寻常百姓家。

  当AI技术在“家”的命题上不断探索,人类与家务劳动的关系图谱不断被重塑——“无人家务”的时代已到来!

  加速重塑家务场景

  近日,达成13万台交付里程碑的海尔Leader懒人三筒洗衣机,堪称AI驱动家电行业创新的标杆案例。谈及这款产品的诞生,海尔洗衣机品牌总经理翁宗元分享了让他印象深刻的用户探访:经过在20多个城市的调研,发现超50%用户有“精致懒”需求,渴望“一机多筒”分区洗护,解决混洗不卫生问题,且要求洗净力强、操作简便。

  用户的难题就是海尔的课题,而在AI深度赋能下,海尔懒人三筒洗衣机诞生,实现了从需求洞察到技术迭代的全链路突破:通过智能算法精准捕捉用户痛点,构建多维需求模型;依托机器学习优化三筒结构设计,突破传统空间利用率的瓶颈;借助AI驱动的场景化仿真测试,将产品验证周期大幅缩短。翁宗元介绍,这种在AI加持下形成的“需求—技术—验证”创新闭环,不仅催生出颠覆性的懒人洗衣解决方案,更让整个研发周期缩短了30%。

  AI推动家电从“被动响应”向“主动服务”进化。如今,洗衣机洗净衣物、冰箱保鲜食材等基础功能已成为行业标配,用户需求开始转向“更省心、更精准”的服务。海尔智家超前技术中心主任许升介绍,这种变革本质上是将家务劳动从“人工操作”升级为“系统托管”,通过机器学习持续优化家庭事务处理路径,最终呈现“设备主动服务人”的颠覆性体验。

  AI通过智慧无人化场景的联动,重构家庭体验。今年3月在上海举办的中国家电及消费电子博览会上,AI技术向家居场景的深度渗透成为核心亮点。通过跨终端的智能物联架构,家电产品已突破单一功能边界,构建起覆盖厨房、阳台、客厅、卧室等全生活空间的协同网络。

  展会现场,以海尔为代表的多家头部企业展示的“无感家务”解决方案,标志着家电行业正式进入以空间智能为核心竞争力的新阶段,为智能家居产业树立了场景化落地的标杆范式。以海尔智慧家庭厨房场景为例:熬粥时临时接电话离开,智能烟机能通过AI视觉实时“看锅”,一旦检测到米粥沸腾,会立刻联动灶具调小火力,杜绝溢锅风险;灶台点火的瞬间烟机开机,烹饪时还能根据地区海拔、公共风道的风压和室内烟雾浓度,自动调节风量,有效防止倒灌。从单点智能到全屋联动,AI正在重塑人与家的关系。

  数据模型双轮驱动

  近期,国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,特别强调数据供给的重要性——海量、优质、多样的数据,是AI性能跃升的基础。

  尤其是在“无人家务”领域,随着模型参数规模不断扩大,数据质量不高、模型受限、技术瓶颈等问题愈加凸显,成为行业亟须突破的难点、堵点。

  首先是高质量数据获取问题。以防溢锅功能为例,看似简单的“给灶具装上眼睛”,背后需要极其庞杂的数据采集和测试工作。许升介绍,仅为突破这一技术瓶颈,海尔投入近50人的专业团队,采购了100多种锅具和300多种锅盖,通过不同组合方式构建测试场景。同时还需考虑灶具上锅具放置位置、厨房光线条件以及食材特性等多重变量。没有高质量的数据基础,再先进的模型也难以实现精准识别和预警。

  其次是模型自主化的实现难题。家庭场景的本地化部署特性对模型选择提出了特殊要求。家电产品大多依托家庭场景,算力有限,模型的选择尤为关键。许升提到,不同模型会产生不同的实验结果,行业面临的关键挑战是,如何在有限算力下实现模型自主化,确保在各种环境中都能稳定运行。

  最后是AI幻觉问题的解决。AI“一本正经地胡说八道”这种现象被称为AI幻觉。研究显示,部分大模型的幻觉率高达20%,这也反映出解决AI幻觉问题的紧迫性和复杂性。在家电控制场景中,AI幻觉可能会导致安全隐患。例如在灶具控火场景中,如果AI出现幻觉错误判断,本该调小火力时反而加大火力,或不该关火时关闭灶具,会带来安全风险或影响烹饪效果。据悉,目前相关行业主要通过多算法融合方式来应对这一挑战。通过多个算法相互校验,当一个算法出现幻觉时,其他算法能够进行纠正。

  除此之外,AI视觉技术的突破对“无人家务”的实现也至关重要。视觉是人类最重要的感知。当前,传统家电已经能够替代80%的家务劳动,但剩余20%仍需视觉AI技术的突破。行业正积极推动技术攻关,据悉,海尔已率先在行业内发布“AI之眼”技术,通过赋予家电视觉感知能力,使其真正“看懂”家庭环境、理解用户需求,这也标志着家电行业在视觉AI领域取得重大突破。

  开放协同创新生态

  推动“无人家务”从“试点场景”走向“全面普及”,全行业需协同构建涵盖标准、合作、技术、研用的创新体系,形成“技术突破—场景落地—生态共建”的良性循环。

  在数据采集标准层面,规范先行是行业高质量发展的前提。当前,数据采集的规范性已成为行业共识——从企业标准到行业标准再到国家标准,层级化的标准体系正在形成。许升介绍,海尔已牵头将企业内部数据采集规范向团体标准、行业标准乃至国家标准推进,同时深度参与国家层面标准与规范的制定,为数据质量筑牢底线。

  开放合作是打破技术壁垒、加速场景落地的重要推动力量。“无人家务”涉及AI算法、控制技术、场景设计等多个领域,单一企业难以覆盖所有环节。如果说真实场景的数据流是训练AI的蛋白质,生态无界共创则是进一步加快产业生态发展的必然选择,在持续进化迭代中,实现体验和技术升级。

  近年来,行业内“技术+场景”的合作模式逐渐增多:机器人企业在本体研发、算法设计上的积累,与家电企业在场景理解、用户需求上的优势形成互补。企业间的生态融合,不仅能加速产品落地,还能推动行业从“单点竞争”转向“生态共赢”。

  紧跟前沿技术脉搏、持续深化创新动能,已成为行业发展的关键引擎。当前,融合视觉、语言与行动能力的VLA多模态大模型,正引领AI与机器人领域迈向“感知—决策—执行”一体化新阶段。这一技术突破通过构建“看懂场景—理解需求—精准执行”的智能闭环,为“无人家务”场景提供了从环境识别到任务落地的全链条解决方案。

  值得关注的是,要打通无人家务的“最后一米”,机器人一定是关键一环。未来,我们将步入一个由机器人主导家务的时代。正如海尔集团董事局主席、首席执行官周云杰所说:“不同的细分场景能够发展出不同垂域的专业机器人,每个家庭都可能拥有N个机器人。”这些高度智能的机器人将与其适配的AI家电高效协同,“机器人主导+AI家电协同”的智慧模式将重塑人类的生活。

  与技术型初创企业相比,深耕消费端的家电龙头企业依托完整产业链能力与用户需求洞察力,展现出独特的差异化优势,也将成为推动“无人家务”规模化落地的中流砥柱。(记者 刘 成)

【责任编辑:周靖杰】
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人保伴您前行,人保有温度_冷库产业发展现状及市场竞争格局、发展趋势分析2024 2024年4月28日 来源:互联网 中冷物流委员会 754 45 冷库,是制冷设备的一种。随着消费需求的回暖,冷链物流发展将继续保持稳中有升的态势。特别是生鲜电商、食品工业和医药行业的快速发展,对冷链物流服务的需求持续增加,为冷库行业带来了广阔的市场空间。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 近年来,随着人们对食品安全和品质要求的提高,以及电商、餐饮等行业的蓬勃发展,冷链冻品行业呈现出快速增长的态势。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 冷库,是制冷设备的一种。冷库是指用人工手段,创造与室外温度或湿度不同的环境,也是对食品、液体、化工、医药、疫苗、科学试验等物品的恒温恒湿贮藏设备。冷库通常位于运输港口或原产地附近。冷库与冰箱相比较,制冷面积更大,且有共同的制冷原理。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 从产业链角度看,冷链物流上游主要包括冷藏车制造、冷库建设和冷机等设备的制造,这些环节是冷链物流的基础设施,为整个冷链物流提供必要的硬件支持。然而,尽管冷链冻品行业近年来取得了显著进步,但仍面临一些挑战,如设施不足、损耗偏大、成本较高等问题。 自19世纪末,冷库一直是物流业的重要组成部分。冷库主要用作对食品、乳制品、肉类、水产、禽类、果蔬、饮料、花卉、绿植、茶叶、药品、化工原料、电子仪表仪器、烟草、酒精饮料等半成品及成品的恒温恒湿贮藏。冷库属于制冷设备的一种,其与冰箱相比较制冷面积要大很多,但他们有相通的制冷原理。 一般冷库多由制冷机制冷,利用气化温度很低的液体(氨或氟里昂)作为冷却剂,使其在低压和机械控制的条件下蒸发,吸收贮藏库内的热量,从而达到冷却降温的目的。最常用的是压缩式冷藏机,主要由压缩机、冷凝器,节流阀和蒸发管等组成。按照蒸发管装置的方式又可分直接冷却和间接冷却两种。直接冷却将蒸发管安装在冷藏库房内,液态冷却剂经过蒸发管时,直接吸收库房内的热量而降温。 近年来,随着消费需求的回暖,冷链物流发展呈现出稳中有升的态势。2023年,我国冷链物流需求总量约3.5亿吨,同比增长6.1%。同时,国内冷链基础设施建设投资也呈增长趋势,2023年投资额约为585.5亿元,同比增长8.2%。截至2023年底,冷库总量达到约2.3亿立方米,同比增长8.3%。其中,高标准冷库占比有所提高,约为62%。 根据中研普华产业研究院发布的《》显示: 冷库行业市场现状分析显示,当前冷库行业企业数量较多,但整体行业集中度不高,龙头企业尚在酝酿成长中。根据冷库行业产业链企业的收入进行划分,可以主要分为三个竞争梯队。第一梯队的企业营业收入在20亿元以上,包括冰轮环境、雪人股份等;第二梯队的企业营业收入在10~20亿元之间,如双汇物流、大连冰山等;第三梯队的企业营业收入在10亿元以下,如安徽和顺、常州隆盛等。 据中冷物流委员会,2017-2022年,我国冷链物流市场规模连年增长,2021年,我国冷链物流市场规模为4773亿元,同比增长15.01%,主要受益于电商行业以及新冠疫苗运输等需求的拉动。 随着消费需求的回暖,冷链物流发展将继续保持稳中有升的态势。特别是生鲜电商、食品工业和医药行业的快速发展,对冷链物流服务的需求持续增加,为冷库行业带来了广阔的市场空间。冷链基础设施的进一步完善将是冷库行业未来的重要发展方向。为了满足市场需求,预计各地政府和企业将继续加大投入,加快建设冷库、冷藏车等基础设施。同时,随着城市化的加速和城乡差距的缩小,冷链物流网络将逐渐覆盖更广泛的地区。 数字化和智能化水平的提升也是冷库行业未来的重要趋势。随着技术的不断创新和普及,预计冷链物流行业的数字化和智能化水平将进一步提升。通过数据分析优化冷链物流过程,提高效率和降低成本将成为冷库行业的重要发展方向。 中研普华通过对市场海量的数据进行采集、整理、加工、分析、传递,为客户提供一揽子信息解决方案和咨询服务,最大限度地帮助客户降低投资风险与经营成本,把握投资机遇,提高企业竞争力。想要了解更多最新的专业分析请点击中研普华产业研究院的《》。 相关文章推荐: 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报告REPORTS 11145 2896 3696 4496 5348 6196 推荐阅读 ...
2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型_人保护你周全,人保有温度

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人保护你周全,人保有温度_2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型 2024年4月28日 来源:中研普华集团、央视财经、中研网 824 50 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。 Qwen1.5-110B模型继承了Qwen1.5系列的Transformer解码器架构,并采纳了分组查询注意力方法(GQA),使其在推理过程中效率显著提升。这一模型支持长达32K的上下文长度,并具备卓越的多语言处理能力,兼容包括中文、英语、法语、德语、西班牙语、俄语、日语、韩语、越南语以及阿拉伯语在内的多种语言。这种多语言特性使得Qwen1.5-110B模型在全球化的应用场景中具有显著优势。 在性能表现上,Qwen1.5-110B模型在多项基准测评中均展现出卓越的性能,其基础能力可与Meta最近发布的Llama-3-70B模型相媲美。这一成绩进一步证明了通义千问在大型语言模型技术上的实力和突破。 此外,通义千问在开源社区也取得了显著成果。目前,Qwen1.5系列已累计开源10款大模型,通义千问开源模型下载量超过700万,成为最受开发者欢迎的开源大模型之一。这一成就不仅体现了通义千问在开源社区的影响力,也为其在全球范围内的技术合作和生态建设奠定了坚实基础。 通义千问开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,不仅推动了大型语言模型技术的发展,也为全球开发者提供了更多选择和可能性。随着该模型的广泛应用和不断优化,相信未来通义千问将在人工智能领域取得更多突破和成就。 通义千问开源模型具有广泛的应用场景,以下是一些主要的应用领域: 智能对话系统:通义千问大模型能够理解自然语言文本的语义,进行自然对话。这使得它可以被应用于构建智能对话系统,例如智能客服机器人、智能语音助手等,为用户提供更加自然和智能的交互体验。 文本生成和创作:通义千问大模型具有强大的文本生成能力,可以用于自然语言文本的生成和创作。它可以被应用于自动摘要生成、文档自动化生成、创意文案生成等领域,为用户提供更加高效和智能的文本生成和创作辅助工具。 情感分析和舆情监测:通义千问大模型可以对自然语言文本进行情感分析,帮助用户了解文本中的情感倾向和情感态度。这使得它可以被应用于舆情监测、舆情分析、情感智能客服等领域,为用户提供更加全面和深入的情感分析服务。 此外,通义千问开源模型还在多个行业领域得到了应用。例如,中国科学院国家天文台人工智能组基于通义千问开源模型开发了新一代天文大模型“星语3.0”,大模型首次应用于天文观测领域。陕煤建新煤矿等十余座矿山推出了由通义大模型支持的新型矿山重大风险识别处置系统,这是大模型在矿山场景的首次规模化落地。 随着技术的不断进步和应用场景的扩展,通义千问开源模型的应用将会更加广泛和深入,为各行各业提供智能化解决方案,推动社会进步和发展。 据中研普华产业院研究报告分析 大模型行业,作为人工智能领域的重要组成部分,近年来呈现出了蓬勃发展的态势。大模型通常指的是参数规模较大的机器学习模型,它们能够利用大量数据进行训练,以更好地捕捉数据之间的复杂关系。这些模型在计算能力不断提升的今天,已经成为各领域人工智能研究的热点之一。 从应用场景来看,大模型具有广泛的应用前景和商业价值。它们被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等领域。在自然语言处理领域,大模型可以用于机器翻译、语言理解和生成等方面;在计算机视觉领域,它能够实现图像分类、目标检测和图像生成等功能;在语音识别领域,大模型可以提高语音识别和合成系统的精度和流畅度;在推荐系统领域,大模型可以将用户的历史行为和兴趣转化为表达式,为用户提供更精准的推荐内容。 从市场角度来看,大模型行业市场规模不断扩大,吸引了众多企业、研究机构和高校等参与者的加入。这些参与者通过不断优化算法、改进模型架构、提高计算效率和数据处理能力来提升AI模型的性能,同时也在探索和开发新的应用场景和解决方案。竞争格局方面,大型科技公司、初创企业、研究机构等都在积极投入资源,力图在这个领域取得突破。 展望未来,大模型行业的发展前景依然广阔。随着技术的不断进步和市场的持续扩...