当AI成为基础设施，美的带领家电人机交互迈入智能体时代

“当前家电行业的人机语音交互，正向大模型方向发展，模型参数量与交互效果呈正相关。我们研发的下一代语音链路TeachableAI，借助定制的领域大模型与业务智能体（Agent），已实现接近人际沟通的交互体验。”

在美的集团第30届科技月开放日活动上，美的AI研究院AI算法专家牟小峰博士向媒体披露了美的在AI基础设施建设领域的突破性进展。依托大模型和智能体等技术研发的创新，美的在产品智能化、工厂智能化和员工办公增效方面全面应用AI技术，取得了不错的业务价值和收益。

攻坚核心痛点，重塑人机交互生态

在人机交互领域，美的集团多年前就开启了技术研发工作，于2019年发布家电语音交互服务，为家电用户提供便捷的人机交互控制能力。到2022年之前，行业内语音交互服务以传统AI方法为主，用户体验不完善，整个市场进展缓慢。直到ChatGPT出现，行业开始更多地采用基于大模型的AI方法，用于人机交互的科技创新。

将人机交互应用于家电上，全球企业都面临着诸多共同挑战。牟小峰透露，“挑战主要有三个：一是在家居场景中，语音识别面临环境噪音干扰会影响识别准确率；二是用户隐私保护需求，部分用户不希望语音信息上传到云端，在低功耗家电设备上实现语音能力难度较大；三是语言理解，如何理解用户的意图并与家电功能关联，不同人不同表达方式会增加交互难度”。

面对挑战，美的AI研究院团队展开正面突破。一是聚焦离线语音识别，通过将语音交互模型内置到家电产品中，为用户提供基础的离线语音识别能力。在资源非常受限的家电设备上，支持6000万个指令词识别，处在行业顶尖水平；二是在线语音识别上，我们一方面利用外部厂商的通用在线语音识别能力解决通用识别需求，另一方面根据美的业务场景的特点，自主研发了定制的领域在线语音识别，比如客服ASR。经过对比发现，经过领域强化后的在线识别能力，其准确率比通用ASR高出五到十个点，识别率提升较为明显。

自然语言理解是一项通用能力，但美的空调、冰箱、洗衣机等产品的功能、说法以及知识问答等都有其特殊之处，我们花费了大量时间构建知识库、问答引擎和人机交互能力，并发布了业内首个家电家居领域大模型-美言，以解决人机交互中遇到的泛化性和语义理解等各种挑战。目前，人机交互能力已经在美的多个家电品类中得到应用，如空调、冰箱、洗衣机等。从统计数据来看，带语音功能的空调出货量增长迅猛，2024和2025年分别增长了超过100%。从目前的情况来看，带语音功能的家电越来越受到年轻用户的喜爱，它能帮助用户解放双手，带来更好的产品体验。

聚焦人机交互，美的AI研究院团队完成了从“功能实现”到“体验革新”的跨越，并构建了全链条技术自研的能力。同时，随着下一代TeachableAI架构的推进，有望实现接近于人际沟通的交互效果，这将为美的家电主动智慧服务的生活场景落地奠定坚实基础。

夯实技术底座，推动AI价值落地

对于企业而言，只有当人工智能成为一项基础设施，且企业员工与产品每天都会与其接触时，AI的业务价值才能得以基本确定。牟小峰博士认为，在美的开展人工智能技术研究与创新的最深刻体会在于业务场景的多样化以及注重业务价值的落地。美的AI研究院并非仅仅是研究机构，其更注重探索和推动人工智能技术在产品中的应用，并且对业务评价极为重视。

研究院最具代表性的产品是美言大模型。2022年11月，ChatGPT发布一周后，美的AI研发团队对其进行了详细的功能和体验测试。之后团队确定自然语言处理和人机交互的发展方向将聚焦于大模型。2023年4月，美的正式启动美言大模型的研发工作，并于当年9月正式对外发布。

牟小峰表示，”美言大模型的推出及应用，能够显著提升用户体验，并与此前的传统AI技术服务形成明显的代际差距。美言大模型推出后，将其应用于语音交互中，可以更好地理解用户的对话。”

目前，美言大模型的应用正在快速提升人机交互的体验。首先，它实现了多轮对话。传统多轮对话需构建对话图或对话模板，缺乏泛化性且联想能力。美言大模型使多轮对话变得流畅且自然。其次，它具备深度语义理解能力。传统语义理解实现难度较大，而美言大模型能够深入理解并准确把握用户意图，无论是短句还是长句。最后，它支持智能知识问答。传统知识问答只能处理有限的任务，而美言大模型使问答过程更加流畅，即使面对超出常规范围的问题，也能保持较高的准确率。

在美的推动人工智能技术研发与应用的过程中，其业务场景的丰富性是显著特点之一。牟小峰博士介绍，美的产品种类繁多，涵盖智能化家电等众多品类，这些品类之间存在较大差异。此外，美的的业务还涉及楼宇、电梯、机器人以及医疗设备等多个领域。在这些不同的业务方向中，大量设备需要智能化及人工智能能力的支持，例如人机交互、图像识别等，因此业务的应用场景十分广泛。

在全球范围内，无论是中国还是海外市场，在制造行业中，美的在数字化以及人工智能技术应用方面已经处于行业前沿。牟小峰博士表示，接下来团队将聚焦领域模型和业务智能体开发。除了现有的美言大模型之外，还将推动智能体的建设，以实现更多AI基础能力的突破和落地。最终目标是将人工智能能力内嵌于内部系统和平台中，使其能够更加自动化地完成诸多工作。

以“用户价值”为导向，持续验证AI基础设施的业务成效，美的希望实现全球制造业“AI领跑者”的突破，定义在AI时代的行业新标准！