數字化時代，人工智能（AI）已經成為各行各業的關鍵技術。從智能家居到制造流程的優化，美的集團一直在探索將 AI 融入其業務中。并且，針對時興的大模型技術，美的集團也已經雄心勃勃地投入其中。

最近，InfoQ 與美的集團的多位專家進行了交流，以了解美的在 C 端和 B 端領域的最新 AI 應用進展。他們還分享了通過開源開放的方式、與開發者一同推動 AI 生態系統共創的愿景。

“美言大模型”2024 年上線

在美的集團本月舉辦的年度科技月活動上，美的 AI 創新中心發布了“美的家居大腦”（Midea’s Home Brain）智能主動服務引擎。

據美的集團首席 AI 官兼 AI 創新中心總經理唐劍介紹，“美的家居大腦”搭載國內首個家居領域 AI 大模型“美言”，具備智能感知、自然交互、自主決策等能力，支持全屋空氣、智慧烹飪、智慧洗護、智慧能源等 8 大業務系統，幾乎覆蓋生活的方方面面，最關鍵的是，它能夠通過家電以及機器人把最重要的兩個空間——數字空間和物理空間深度融合在一起。

唐劍在接受 InfoQ 采訪時表示，美的一直聚焦自然語言交互系統的探索，去年年底隨著 ChatGPT 大模型的爆發，內部就立即將其納入了緊密追蹤的范圍。

談及美言大模型的研發過程中面臨的挑戰，唐劍表示主要面臨著兩大行業難題，一是幻覺問題（AI Hallucinations）。幻覺問題在大語言模型和深度學習模型中是一個公認的挑戰，大模型在生成文本、圖像或其他內容時給出的信息雖然看起來合理，但實際上是錯誤的或無關的。

與通用大模型不同，在用于閑聊或文本、圖像生成的情況下，它們給出來的內容通常需要給人工進一步修改。但美的的應用需要直接與用戶互動，因此必須確保大模型的回答和執行操作都非常精準和可控。

另一大挑戰則是災難式遺忘（catastrophic forgetting）問題，AI 模型在學習新知識時，會喪失或混淆先前學到的知識，尤其是在應對大規模數據和復雜任務時。唐劍強調，特別是在開發垂直領域的大模型時，尤其需要解決這個挑戰。

據悉，美言大模型已在上個月發布，但距離正式上線還需要經過網信辦的報備過程，目前正在走申報流程，計劃在明年上半年正式上線，并且會持續對模型進行升級和迭代。

AI 深入制造生產

在 ToC 層面，美的通過家居大腦全屋智能以及美言大模型提升交互和產品的感知能力。ToB 層面，AI 在美的智能制造板塊也大有所為。

“除了語言大模型，還有視覺大模型等等。”唐劍介紹道，美的在工廠環境中積極推廣視覺大模型應用，這包括工廠內的一系列 AI 自動質檢。他舉例道，“360 度動態全檢”質檢方法利用攝像頭在轉盤上對產品進行全方位掃描，檢查外觀是否存在缺陷、裂紋，以及是否正確貼有 logo 等。再比如“連續動作的識別”，這一應用能準確識別那些微小、肉眼難以判斷的動作，通過視覺大模型的技術，可以提高識別檢測的精準度，以確保工人遵循標準操作程序（SOP）。

美的集團 EDP（企業數字平臺）產品經理陳婷在受訪時也表示，引入 AI 技術后，缺漏檢、質量檢、瑕疵檢等以前由人工進行的檢測如今都可以通過攝像頭拍攝圖像，上傳到云端進行識別和判斷。

在人員管理方面，美的主要應用了 AI 人臉識別技術，陳婷表示體現在產線生產現場主要關鍵應用是技能匹配，在生產產線的關鍵崗位上安裝了設備，定期捕獲工作崗位上工作人員的面部信息，將其上傳到系統進行匹配。系統的任務是判斷員工的技能是否與崗位需求相匹配。如果系統檢測到技能不匹配，會立即觸發產線的停工，引起品質管理人員的警覺，以便進行巡檢和檢查。這一舉措旨在降低技能不匹配可能引發的產品質量風險。

美的中央研究院感知技術研究所所長奚偉在接受 InfoQ 采訪時進一步提到，在自動化生產方面，美的通過利用機器視覺技術，可以實現機器人在搬運、焊接和裝配等任務中的自動化，從而提高制造效率。美的已經在過去兩年多的時間內部署了 100 多套智能設備，預計在未來幾年將進一步擴展至 1000 套。

此外，除了智能制造領域，在智能醫療領域，美的也在運用深度學習技術來提升磁共振成像設備的成像技術。

據了解，美的集團在過去 5 年的投入研發資金超 500 億元，其中 2022 年研發投入超 120 億元，2023 年預計超 130 億元，截至目前在全球 10 余個國家擁有 31 個研發中心和 40 個主要生產基地。正如美的集團董事長兼總裁方洪波在本屆科技月上所強調，“科技領先戰略一定要放在核心地位，美的要繼續加大研發投入。”

與開發者推進 AI 生態共創

各個 AI+ 制造實踐的背后，離不開 AI 算法的作用。不過，由于 AI 的計算成本和存儲成本相比于傳統任務要高很多，以至于很多 AI 在低資源設備上落地部署非常困難。面對這一挑戰，美的集團 AI 創新中心自主研發了邊端 AI 算法部署工具鏈 Aidget（AI edge toolbox）。

這是美的在 2021 年啟動的項目，Aidget 工具鏈主要包括深度學習邊端推理引擎和模型自動化壓縮工具。它適用于 Linux、DSP、RTOS、Android 和 iOS 等，支持多種邊端平臺。

美的 AI 創新中心算法工程師趙東宇向 InfoQ 進一步介紹道，Aidget 工具鏈的核心工作是將模型通過壓縮工具進行模型壓縮，支持前沿的主流算法技術修枝、蒸餾及量化。通過多種壓縮方式結合運用，實現高壓縮比并保持良好的精度性能。

經過壓縮后的模型通過推理引擎側轉換工具進行解析，進行進一步優化，包括算子清除、算子替換、布局調整等圖優化操作。推理時加載模型，然后經過預處理把模型從抽象的圖轉換為具體的算子和張量連接的描述形式，并進行內存復用和執行調度等運行優化。

值得一提的是，Aidget 已經在 Github 和 OpenI 兩大社區同步上線開放。“推進開源開放是美的集團承擔建設的智能服務機器人國家新一代人工智能開放創新平臺的重要內容，Aidget 將有助于美的集團與開發者推進 AI 生態共創。”趙東宇說道。

現階段，Aidget 已正式應用于美的集團各業務部門的不同項目的 AI 部署業務中，支持冰箱、家庭服務機器人等智能家居產品的產業化批量生產。同時，Aidget 參與研發的 FL119 項目，正在聯合空調、掃地機、洗衣機產品開發中，大幅降低了芯片平臺成本，使有限的計算資源能夠支持更多 AI 任務的實現。在大模型端側的部署方面，Aidget 也有取得進展，減少部署成本并大幅提高效率。

在趙東宇看來， AI 不能只出現在論文和 PPT 上，而應該讓人們在生活中切實感受到 AI 帶來的便利，將 AI 落地應用于千家萬戶。

除了 Aidget，未來美的集團將深入推進語音識別技術、機器視覺和智能機器人方面的優化算法 / 模型，并將這些技術對外開放。