當AI成為基礎設施，美的帶領家電人機交互邁入智能體時代

“當前家電行業的人機語音交互，正向大模型方向發展，模型參數量與交互效果呈正相關。我們研發的下一代語音鏈路TeachableAI，借助定制的領域大模型與業務智能體（Agent），已實現接近人際溝通的交互體驗。”

在美的集團第30屆科技月開放日活動上，美的AI研究院AI算法專家牟小峰博士向媒體披露了美的在AI基礎設施建設領域的突破性進展。依托大模型和智能體等技術研發的創新，美的在產品智能化、工廠智能化和員工辦公增效方面全面應用AI技術，取得了不錯的業務價值和收益。

攻堅核心痛點，重塑人機交互生態

在人機交互領域，美的集團多年前就開啟了技術研發工作，于2019年發布家電語音交互服務，為家電用戶提供便捷的人機交互控制能力。到2022年之前，行業內語音交互服務以傳統AI方法為主，用戶體驗不完善，整個市場進展緩慢。直到ChatGPT出現，行業開始更多地采用基于大模型的AI方法，用于人機交互的科技創新。

將人機交互應用于家電上，全球企業都面臨著諸多共同挑戰。牟小峰透露，“挑戰主要有三個：一是在家居場景中，語音識別面臨環境噪音干擾會影響識別準確率；二是用戶隱私保護需求，部分用戶不希望語音信息上傳到云端，在低功耗家電設備上實現語音能力難度較大；三是語言理解，如何理解用戶的意圖并與家電功能關聯，不同人不同表達方式會增加交互難度”。

面對挑戰，美的AI研究院團隊展開正面突破。一是聚焦離線語音識別，通過將語音交互模型內置到家電產品中，為用戶提供基礎的離線語音識別能力。在資源非常受限的家電設備上，支持6000萬個指令詞識別，處在行業頂尖水平；二是在線語音識別上，我們一方面利用外部廠商的通用在線語音識別能力解決通用識別需求，另一方面根據美的業務場景的特點，自主研發了定制的領域在線語音識別，比如客服ASR。經過對比發現，經過領域強化后的在線識別能力，其準確率比通用ASR高出五到十個點，識別率提升較為明顯。

自然語言理解是一項通用能力，但美的空調、冰箱、洗衣機等產品的功能、說法以及知識問答等都有其特殊之處，我們花費了大量時間構建知識庫、問答引擎和人機交互能力，并發布了業內首個家電家居領域大模型-美言，以解決人機交互中遇到的泛化性和語義理解等各種挑戰。目前，人機交互能力已經在美的多個家電品類中得到應用，如空調、冰箱、洗衣機等。從統計數據來看，帶語音功能的空調出貨量增長迅猛，2024和2025年分別增長了超過100%。從目前的情況來看，帶語音功能的家電越來越受到年輕用戶的喜愛，它能幫助用戶解放雙手，帶來更好的產品體驗。

聚焦人機交互，美的AI研究院團隊完成了從“功能實現”到“體驗革新”的跨越，并構建了全鏈條技術自研的能力。同時，隨著下一代TeachableAI架構的推進，有望實現接近于人際溝通的交互效果，這將為美的家電主動智慧服務的生活場景落地奠定堅實基礎。

夯實技術底座，推動AI價值落地

對于企業而言，只有當人工智能成為一項基礎設施，且企業員工與產品每天都會與其接觸時，AI的業務價值才能得以基本確定。牟小峰博士認為，在美的開展人工智能技術研究與創新的最深刻體會在于業務場景的多樣化以及注重業務價值的落地。美的AI研究院并非僅僅是研究機構，其更注重探索和推動人工智能技術在產品中的應用，并且對業務評價極為重視。

研究院最具代表性的產品是美言大模型。2022年11月，ChatGPT發布一周后，美的AI研發團隊對其進行了詳細的功能和體驗測試。之后團隊確定自然語言處理和人機交互的發展方向將聚焦于大模型。2023年4月，美的正式啟動美言大模型的研發工作，并于當年9月正式對外發布。

牟小峰表示，”美言大模型的推出及應用，能夠顯著提升用戶體驗，并與此前的傳統AI技術服務形成明顯的代際差距。美言大模型推出后，將其應用于語音交互中，可以更好地理解用戶的對話。”

目前，美言大模型的應用正在快速提升人機交互的體驗。首先，它實現了多輪對話。傳統多輪對話需構建對話圖或對話模板，缺乏泛化性且聯想能力。美言大模型使多輪對話變得流暢且自然。其次，它具備深度語義理解能力。傳統語義理解實現難度較大，而美言大模型能夠深入理解并準確把握用戶意圖，無論是短句還是長句。最后，它支持智能知識問答。傳統知識問答只能處理有限的任務，而美言大模型使問答過程更加流暢，即使面對超出常規范圍的問題，也能保持較高的準確率。

在美的推動人工智能技術研發與應用的過程中，其業務場景的豐富性是顯著特點之一。牟小峰博士介紹，美的產品種類繁多，涵蓋智能化家電等眾多品類，這些品類之間存在較大差異。此外，美的的業務還涉及樓宇、電梯、機器人以及醫療設備等多個領域。在這些不同的業務方向中，大量設備需要智能化及人工智能能力的支持，例如人機交互、圖像識別等，因此業務的應用場景十分廣泛。

在全球范圍內，無論是中國還是海外市場，在制造行業中，美的在數字化以及人工智能技術應用方面已經處于行業前沿。牟小峰博士表示，接下來團隊將聚焦領域模型和業務智能體開發。除了現有的美言大模型之外，還將推動智能體的建設，以實現更多AI基礎能力的突破和落地。最終目標是將人工智能能力內嵌于內部系統和平臺中，使其能夠更加自動化地完成諸多工作。

以“用戶價值”為導向，持續驗證AI基礎設施的業務成效，美的希望實現全球制造業“AI領跑者”的突破，定義在AI時代的行業新標準！