早在 20 世紀 80 年代末，隨著計算機技術開始普及，家電廠商便已經提出了 " 家居自動化（Home Automation）" 的概念，即通過遠程控制和自動化技術讓家電進行自主管理，當時的主要技術依賴于 X10 或類似的有線 / 無線協議，用于簡單的開關、定時和監測。與智能家電相比，智能手機概念則要追溯到 1992 年 IBM 推出的 "Simon Personal Communicator"。
到了 1999 年，LG 就已經推出了世界上第一臺聯網冰箱，產品于次年上市，它可以 " 標記 " 冰箱內的食材，記錄保質期，甚至還附帶了一個 MP3 播放器，可以說是如今所有智能冰箱的功能雛形，同時也完成了家電從功能產品向智能化的邁進。
而智能手機的故事，就要等到 2007 年蘋果發布 iPhone 后，才開始講述。所以看看家里聯網控制的冰箱、空調，支持語音搜索、交互的電視，它們可說是最早一批吃上智能紅利的消費電子產品。
然而，ChatGPT 的出現、國內廠商的 " 百模大戰 "，再到 AI PC、AI 手機的問世，作為 " 智能元老 " 的家電，似乎在進入生成式 AI 時代后被 " 邊緣化 " 了。在剛剛過去的 2024 年，AI 技術與家電進行了哪些融合？它的出現又將如何改變家電行業？相信這篇內容會給你一個答案。
AI 家電誕生，增強產品 " 功能屬性 "
其實家電產品不適合生成式 AI 應用落地的原因也很簡單，一方面，它本身并不是算力密集型的硬件平臺，并不像手機、電腦那樣，可以通過算力來支撐本地應用，而現階段的 AI 終端，都非常強調本地運行 AI 應用的能力。
更重要的是，家電產品本身就是以功能性見長的產品，再加上使用中的低頻交互屬性，自然也就不適合以創造力、擬人化見長的生成式 AI 應用附身。想象一下，即使你家里所有的家電都內置了 ChatGPT，你會跟冰箱、洗衣機、吸油煙機談天說地嗎？并不會，你也不太需要這些家電產品擁有 " 創造力 "。
所以從這兩個方面來看，前者證明了家電產品本身的硬件層面設計思路不適合作為 AI 的前沿部署設備，后者則說明了現階段消費者對產品的功能、體驗需求，與 AI 技術之間還沒有產生 " 同頻共振 " 的能力。
但并不是所有的 AI 能力都不適合在家電上應用，像是生成式人工智能所具備的 " 學習模仿 "" 靈活組合 "" 自我迭代 " 能力就與家電的使用場景非常適配。像是海爾冰箱在去年 3 月發布的全空間智能保鮮艙技術，以智能算法、圖像識別、語音交互等多模態 AI 科技，通過人、食材、環境的智能融合交互，帶來自主感知決策、自主學習迭代、自主生成匹配三項能力。
在 AI 能力的加持下，冰箱可以識別存入食材的同時，也能夠量化食材營養，均衡食材搭配。海爾有關負責人還提到，隨著冰箱 AI 能力的不斷迭代，后續還會加入 " 地域保鮮模式 "，如上海的用戶，會推薦江浙地區的食材，楊梅、魚等，哈爾濱的用戶，則會推薦凍梨、豬肉燉粉條等地域美食。
不止是國內廠商，歐美家電廠商也看到了 AI 技術與家電結合的更多可能。博世（Bosch）在 IFA 2024 展會上展示了新一代智能家電，這些產品通過生成式 AI 優化家庭能源管理。其中，智能空調和冰箱通過生成式 AI 分析用戶的日常習慣，并根據天氣、家庭用電峰值調整功耗模式。
Forrester 高級分析師 Susan Kane 認為：" 博世的智能能源管理家電展示了生成式 AI 的另一個應用潛力方向，這不僅關乎家電智能化，也在推動更環保的生活方式。"利用生成式 AI 來優化能效，也是很多家電企業正在發力的方向，包括三星、美的、海爾等廠商，都推出過相關的技術、產品。
" 能寫會說 " 的電視，全面 AI 化
但要說與 AI 技術結合最緊密，同時也是最適合生成式 AI 全面落地的品類，筆者首推電視。過去 1 年內，海信、長虹、三星、TCL 等電視廠商，都發布了搭載 AI 技術或者自家的大模型。海信的星海大模型、長虹的滄海智能體以及 TCL 電視采用的伏羲 AI 大模型，都說明了電視相比其他家電品類更早一步接入 AI 時代的事實。
就如同冰箱接入 AI 能力后可以智能識別食材、制定保鮮策略一樣，大模型技術在電視上的應用也體現在最基礎的畫質、音質優化層面，通過深度學習算法，有 AI 加持的電視可以實時分析畫面內容，識別不同的場景和內容類型，并自動調整色彩、對比度、亮度等參數，以提供更佳的觀看體驗。
聲音方面也是如此，AI 技術還可以用于改善電視的音頻輸出。通過智能分析音頻內容，AI 電視能夠實現聲音的虛擬環繞效果，增強立體聲體驗，部分電視還能根據房間環境自動調整聲音效果，提供更逼真的聲效。
實際上，之前索尼提出的 " 認知芯片 " 和 " 認知算法 " 就跟如今的 AI 能力十分相像，只是大模型的出現，讓過去相對固定的智能算法路徑變得更加智能、效率更高。
對基礎和核心功能的增強，是家電 "AI 化 " 的必經之路，冰箱可以更好地保鮮、洗衣機可以更高效地清潔衣物、電視可以提供更好的音質和畫質表現。在此基礎上，電視還有一項其他家電都不具備的優勢：交互。
因為與其他家電產品相比，電視先天就具備畫面顯示能力和聲音播放能力，再疊加上一輪智能化浪潮為其賦予的聲音采集和圖像采集能力，使其具備與電腦、手機最為類似的交互能力，也讓它成為大模型落地適配度較高的品類。
更通俗地理解，如果想把 kimi、ChatGPT 移植到一臺家電產品上，最適合的就是電視，因為如今的智能電視，除了不能用觸屏交互，其體驗已經越來越趨近手機、平板電腦產品。
以海信為例，其電視產品中內置了 12 種電視 AI 智能體，其中，" 體育智能體 " 能夠解答與體育相關的知識，包括運動類型、運動賽事的體育問答，甚至包括運動規則、大賽賽制、球員信息、體育文化及歷史等，例如如何判定足球中的越位、奧運會有多少個大項、奧運會的起源，這樣在奧運會等一些大型賽事周期能夠幫助用戶更好的理解體育賽事。
" 游戲智能體 " 則能幫助用戶一句話打開游戲，自動設置游戲參數，快速獲取游戲故事背景、關卡攻略等信息。此外，基于文生圖應用，海信還發布了藝術壁紙生成、兒童繪本創作等 AI 原生應用。
總結起來，就是電視具備 " 能寫會說 " 的能力，讓其能夠更好地承接一系列 AIGC 應用，而像文生圖、智能助手等應用，無疑在體驗層面相比底層的功能增強更加 " 顯性 "。就如同手機里出現了 AI 消除、即圈即搜功能后，被稱為 "AI 手機 " 一樣，這些電視產品也可以被稱為 "AI 電視 "。
作為與 AI 技術結合最好同時也是最緊密的設備，筆者認為將 2024 年稱為 "AI 電視元年 " 恰如其分。即使是像三星這樣在大模型部署上步伐稍慢的廠商，也在利用 AI 技術進行畫面超分辨率、畫面插幀運算，相信生成式 AI 技術的應用很快就會在電視領域內普及。
"AI 家電 " 還能做什么？
作為早已實現了與智能化接軌的家電產品，在生成式 AI 出現以前，家電產品的場景化，已經讓很多看起來需要 AI 支持才能實現的體驗完成了實際應用。
舉個例子，像是基礎語音識別甚至更深一層的語音控制、語義理解，在智能家電領域早已不是什么新鮮事。你對空調說 " 我冷了 "、" 我熱了 "、" 我回家了 "、" 我要出門了 "，這些都可以通過算法來實現。
因為對于家電產品來說，它能夠接受的指令和能夠實現的功能都很有限，像是小愛同學里的語義技能庫，基本依靠用戶自己的上傳，就完成了幾乎所有智能家居場景的語義、語音指令錄入和操作反饋。
畢竟誰也不會跟空調說 " 給我算一道數學題 "，也不會嘗試讓家里的冰箱給你輸出一道可以在 Mac OS 運行的指令。那 AI 改變了什么？在我看來，一個是進一步降低 " 智能化 " 的設定門檻，舉例來說，過去很多場景需要用戶自己去琢磨、設置、調整，才能達到很好的效果。
像是 " 離家場景 "，官方預設中可能是包括了關燈、關家電、掃地機器人開始工作，但是用戶想要把場景做成適合自家的 " 定制化 " 依然需要自己去調整相關的設置、設定時間、設置相關的傳感器。
而在 AI 時代，對一個連編程都不在話下的智能體來說，滿足這種需求再簡單不過了，通過語音指令就能隨時改變相關內容，而且 AI 還不會像傳統的智能算法那么死板，你可以不讓它遵循固定的模式去做出決策，甚至嘗試讓它去完成主動決策，去判斷現在家里有沒有人，再結合時間、用戶習慣，最后做出應該把家電調整至什么狀態。
其次，AI 的加入，會有效地打通設備自身的功能壁壘，達到最大的利用率。跟身邊很多人聊天的時候，都會聽到 " 我以后再也不會買 XX 家電了，利用率不高，一直吃灰還占地方。" 其中一個很大的原因在于，家電的單一功能性太強，同時又是以被動使用、被動喚醒為主要場景的產品。
更通俗地說，不看電影就不開電視、不下廚房就不開冰箱，是很多人現階段對于家電產品的認知。而 AI 的加入，恰恰解決了 " 主動觸達 " 的問題，當你坐到客廳，一直彎腰在手機上刷劇，這時候電視開啟并自動幫你完成內容投屏，你自然不會覺得電視那么雞肋。
你買了藥品回到家，冰箱會提示它需要冷藏并主動幫你記錄藥品的存入日期、使用說明，那冰箱就不會只跟廚房場景產生聯系。這便是 AI 的能力，激活家電在更多場景的功能，甚至創造出讓很多用戶驚訝于 " 家電還能這么用？" 的新奇體驗。
因此，AI 家電的故事才剛剛開始，它很有可能成為下一個‘智能風口。
來源：鈦媒體
先說一個冷知識：智能
