家庭大脑白皮书（2024）.docx

家庭大脑白皮书滋仕七次H aer Sm的 home数字家庭网络PI国家工程研究中心大模型时代智慧家庭应用新范式（2024年）-s*fl包峰化案用电照例电纳CHEAPI、O*f."，；"J"十F"ILTA2书技大字用。丁和布/中国质IA证中心x2jlx"fug<一»一MicrosoftSSJii>8vivomso视觉已序言在当前数字经济浪下，以生成式人工智能(ArtifiCialInteHigenCeGerWratedContent,AIGO为代表的通用人工智版(ArtificialGenerallntelligence.AGI)技术正在谶发全球范BI内的科技革命和产业变革。大模型实现了i知智能的技术以迁，其带来的粽力提升和智第渊我正在向众多事领域扩敝，更是为留瞿凉血行业稽来了Atfl的发JR契机。层管通用大曝Sr作为技术基础在多个领域改观优异，但由于缺乏专业知识与行业或我，观有通用大模圈并不能精准解决某个行业或企业的特定需求和问题，因此很难直接应用于特定行业领域。为此，结合大模型的通用能力和行业的个性化需求，构建高精准、高可靠的垂域大模型成为必然选择。通过行业知识的积累和专业人员的不断精调，垂域大模型朝着"专业、精细”方向发展，为特定场景提供更精确、更具业务价值的服务，加速行业智能化转型升级。通用大模型与行业垂域大模型交替演进的方式可以有效平衡大模型训练投入成本和边际效益。在智慧家庭行业以HOmeGPT为代表的智慧家庭垂域大模型，已经率先探索实践，推动了整个行业的发展。HomeGPT不仅继承了通用大模型的自然语言处理、文字处理、图像处理等基础能力，还进一步研发了深度语义理解技术，进行了亿级家庭知识增强训练，并开发了行业首个场景生成引擎。智慧家庭垂域大模型，强调与硬件产品的结合和场景的联动，使场景定制和智慧家庭应用更加智能、普及，开启了智慧家庭Al应用的新时代。未来，随着Al垂域大模型的落地，将带来智能化生产力的重构，推动智慧家庭行业在新赛道上创新与升级，为消费者提供更智能、便捷、个性化的产品和服务。梅宏甲辰孟春于北京愿景与回顾海尔智家大脑的愿曜：让冰冷的"HoUse”成为温舒适的"Home”让家变得更智慧、嗡时刻主动关怀各家庭成员的不同需求，使房子从“越住越老"进化为"越住越聪明"。海尔智家给家装上一颗大脑，让体验更有深度。满足的不是单一局部需求，而是复杂场景的参任务需求；不是实现单个产品的功能，而是实现产品之间跨靠、跨系统、跨设备的联动交互。通过跨知识领域智能决策，在衣食住娱各个领域打造更享、更有深度的场景体验，让智慧生活的感受大有不同.回顾以往，海尔智家大脑与行业各领域专家、学者共同探讨技术的发展与应用。2022年发布的家庭大脑白皮书1.0,为智慧家庭技术构建和生态平台的搭建提供方向；2023年发布的家庭大脑白皮书2.0,为智慧家庭空间计算以及大模型与智慧家庭交互的应用提供方向0我们希望可以与行业一起携手，持续推动智慧家庭行业的能力建设与探索，推进行业健康、快速、可持续地发展。2023年以来，智慧家庭见证了Al和大模型技术的巨大突破，技术和应用的进步为行业带来了新的发展动力。在大模型技术落地应用到智慧家庭体验方面，海尔智家进行了从“。到1”的探索与实践。HaierHomeGPT,率先将大模型能力落地应用于智慧家庭，通过独有的深度语义理解技术、亿级家庭知识增强、行业首个场景生成引擎三大技术优势，全面推动了行业交互体验、智慧场景能力、生活服务能力全面进阶.为推动智慧生活品质持续升级，海尔智家联合中国家用电器研究院、数字家庭网络国家工程研究中心、国创中心、中国质量认证中心、西安交通大学、北京邮电大学、青岛科技大学、微软中国、科大讯飞、和而泰、喜马拉雅、vivo.360视觉云等行业优秀高校、单位、企业共同撰写家庭大脑白皮书（2024）旨在通过解析大模型时代下智慧家庭行业发展趋势、技术路线、场景创新，搭建开放生态，为智慧家庭服务企业的创新发展提供新范式.邓邱伟海尔智家副总裁全屋智慧总经理1 .趋势篇：大模型推动智慧家庭产业快速进入“L4主动智能"发展阶段11.1. 大语言模型开启智慧家庭Al应用的全新时代21.2.智慧家庭面临的新挑战41.3.垂域大模型成为生产力工具61.4.智慧家庭垂域大模型的尝试91. 5.垂域大模型引领智慧家庭进入L4102 .技术篇：AGl在智慧家庭领域的探索实践132.1 构建垂域大模型的关键能力152.2 .行业私域知识引擎平台搭建182.3 .家庭大脑与大模型思维链262.4 .多模态联合推理与决策292.5 .AI技术下内容的安全与合规302.6 .6.大模型时代的AI伦理312.7 .国际性法律法规332.8 .智慧家庭垂域大模型探索实践353 .应用篇：HOmeGPT赋能交互、服务与场景的全面升级413.1 交互的升级423.2 .服务的升级463.3 .场景的升级504 .展望篇：AGl促进智慧家庭全面发展5556结语大模型推动智慧家庭产业快速进入“L4主动智能”发展阶段自家庭大脑出现以来，随着人工智能、云计算、5G通信等技术的逐渐成熟，智慧家庭行业迎来了全面爆发期C智慧家庭产品、功能、场景、服务等方面都出现了许多新的方向、趋势和局面，为行业的发展带来了新的机遇和挑战。产品方面,智慧家庭产品种类和数量都大幅增加，产品不仅具有基本的智能化功能，如远程控制、语音控制、定时控制、情景控制等，还具缶情绪识别、语义理解、自学习、自适应、自优化等更高级的智能化功能，能够更好地满足用户的个性化、多样化和动态化的需求。功能方面,全面实现了设备之间的协同和联动，形成了更加丰富和复杂的智箱场景。特别是，这些智能场景不仅能够根据用户的预设条件和指令自动触发，还能够根据用户的环境、行为、情绪、偏好等实时感知和理解，实现更加主动、智慧、深度的交互和服务。场景方面,相关场景已不仅局限于家庭内部，而是普遍扩展到了家庭外部，形成了更加广泛和多元的智慧场景，如智慧出行、智慧社区、智慧城市等。这些场景不仅能够实现家庭内外的数据和服务的互联互通，还能够实现家庭与其他智马主体的协作和共享，实现更加开放、共赢和创新的生态价值。月艮务方面,内容推荐、教育培训、健康管理、娱乐游戏、社交互动、生活助理、智能顾问等丰富和高质的增值服务层出不穷，不仅提高了用户的生活品质和幸福感，还同时提升用户的忠诚度和黏性，为智慧家庭的商业模式和盈利模式提供了新的思路和机会。在这其中，家庭大脑逐步占据了智慧家庭的核心地位，也成为实现家庭智能化、信息化、网络化的关健要素之一。I1.1.大语言模型开启智慧家庭Al应用的全新时代大语言模型加速智慧家庭产业发展根据Statista的统计，2023年全球智慧家庭智能家居市场已经突破100O亿美元，预计2024年将达到1600亿美元，2026年将达到2,078亿美元。从发展趋势来看，智慧家庭产业发展空间广阔。数据来源：Statista图1全球智慧家庭市场发展趋势(单位：亿美元)ChatGPT的问世，掀起了生成式人工智能的Al浪潮，随着知识"涌现"现象的出现，国际、国内出现了非常多的大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)l包括ChatGPT.文心一言、星火等众多大模型,以及Runway,sora等文生视频大模型，为用户、开发者、企业打开了新的生活方式。在智慧家庭产业，以LLM为代表的Al技术也正在加速智慧家庭产品和场景的变革和创新。这些场景的成功落地，不仅在为用户创造更健康、安全、舒适、便捷、低碳的个性化家庭生活环境，也提高了广大用户的消费意愿，为经济发展注入新的动力.进一步提高了全球范围内的智慧家庭渗透率，加速了整个行业的发展.智慧家庭Al应用的全新时代据IDC一项针对全球企业的生成式人工智能调研结果显示，知识管理场景是AlGC现在最受组织青睐的应用场景，在数字人、智能对话、推荐等场景中也表现出巨大的潜力。在智慧家庭行业，Al应用不仅需要更精准、更快速理解家庭的复杂场景，还需要实现更自然的交互，可以提供涵盖衣食住娱等方面的知识解答。可以说，智慧家庭Al应用是涵盖知识管理、数字人、智能对话、推荐和设计等多种场景的深度融合。图2最有希望被企业采用的AIGc应用场景智慧家庭行业的大模型，更强调与硬件产品的结合和场景的联动，通过重构原有Al底层技术，为用户提供更安全、更便捷、更健康与舒适的全新智能化体验，特别是对于用户自然语言的理解、情绪的感知与互动上，实现了颠覆式成长，使得场景定制和智慧家庭应用变得更加智能与普及，开启了智慧家庭Al应用的新时代。在此背景下，海尔智家持续迭代发布了HomeGPT家庭垂域大模型，并在家庭大脑场景中得到全面、深度的有效应用。借助海尔近40年的高质量领域多模态知识积累，极大提升了语音多模态交互的效果和体验，提供了丰富的图像交互内容和形式，拓展了多模态人机交互的功能和场景，使智慧家庭具备了创造内容与生成场景的能力.112.智慧家庭面临的新挑战1.高质量行业数据的缺乏智慧家庭的场景服务是多元化的，通常覆盖用户的衣、食、住、行、娱乐、健康等领域，而这些领域缺少大规模公开数据集，互联网相关数据来源分散、结构差异大、质量参差不齐，主要呈现出如下特点：数据来源分散：智慧家庭的数据来源涵盖范围广，不仅涉及衣、食、住、行、娱乐、健康等领域，还包括电商平台、医学网站、娱乐新闻、旅游网站、百科，以及高价值的企业数据和开放知识（如con-CeptNetxwordNet）等。数据结构多样：包括结构化、半结构化和非结构化类型数据，不仅包括结构化的设备运行状态数据，还包括半结构化的用户画像、客服工单、电商评论等，以及非结构化的家用电器使用说明书等，其中包含组装结构图（图片类）、功能说明文本（文字类）、表格（图表类）等信息。质量参差不齐：智慧家庭领域在数据质量方面普遍存在一定的问题，例如：家庭产品、用户行为、社区服务、政务服务等多个行业、领域、层次的数据，普遍存在包括数据噪声、数据缺失、数据不平衡、任务无关、冗余过时等问题。数据生态不健全：智慧家庭领域各品牌方私有数据质量高，但获取成本也较高，数据标准难统数据流通规则和不同品牌方数据对接机制未能建立，智慧家庭产业尚未形成高效完整的数据产品生态体系。数据治理不完善智慧家庭领域设备的低激活率、前端数据采集困难等因素造成了家电领域的数据积累碎片化；另外，智蕊家庭应用交互能力参差不齐，设备、用户、客服等各类数据管控不一造成了数据的无效沉积，限制了生成式人工智能在家庭场景的落地应用，制约了行业快速发展。智慧家庭领域数据的这些特点，导致高质量行业数据缺乏、积累速度慢等问题。而近些年来，通用人工智能效果与泛化能力的突破，依赖于大模型在大规模、高质量、多样化数据集的训练，其来源主要包括公开数据集、大规模网络数据以及数据众包方法收集的数据等，但当通用大模型应用于垂直领域时，由于高质量垂域数据集的缺乏.往往导致认知不足、捏造事实（Al幻觉）等问题，从而限制了通用大模型在垂直领域的直接使用。碎片化数据和知识的科学治理问题在智慧家庭领域，行业的碎片化问题是一个不容小觑的挑战O碎片化问题主要体现在四个方面，即数据碎片化、功能碎片化、应用场景碎片化以及相关设备的碎片化。数据碎片化：随着各大企业和研究机构对物联网、人工智能领域持续投入，不断接入的设备和应用产生了大量的数据，然而这些数据却没有被充分利用。由于各个平台、厂商之间无法实现数据共享与互通，无法整合处理这些海量数据，复杂混乱的数据环境导致了数据价值无法被充分挖掘。功能碎片化：目前各家智慧家庭产品功能不一、协议各异，用户需要单独对每个产品进行设置和操作，无法构建对用户友好的智能环境。例如，家中亮度调整、温度管理等基本功能已经可以通过智慧家庭产品实现自动调节，但用户仍需要通过多个不同应用软件进行控制。应用场景碎片化：智慧家庭产品众多，但其应用场景却常常受到限制。因为每一种产品都需要单独安装、使用，不能精准识别用户需求、实现场景拉通并满足用户的特定场景需求，存在产品自由组合及模块通用性难题。智能终端产品碎片化：大多数智慧家庭设备仍然局限于单品牌或者单一设备垂直生态链内。品类不同、形态不同、芯片不同等各类碎片化智能终端，由于存在标准与技术规格不统一的问题，限制了设备扩展性与互动性。数据安全、隐私与合规等问题大语言模型的训练和应用需要大量的数据，这就要求数据的质量和安全要有保障.数据质量要求数据的准确性、完整性、一致性、时效性等，数据安全要求数据的严格保密、多层授权、多种加密等安全措施。如果数据的质量和安全出现问题，可能会导致大语言模型的性能下降，甚至产生错误或危害的输出例如，如果数据中存在错误、偏见、敏感等信息，可能会影响大语言模型的生成效果，或者引发用户的不满或抗议。智慧家庭设备经用户授权后会收集用户的个人信息，包括位置信息、行为习惯、家庭成员信息等，并根据需要在智慧家庭设备之间相互传输数据，还可能将收集到的数据存储在本地或云端。这些数据如果存储不当、被窃取破坏或截获篡改，或被泄露滥用，可能会造成严重的后果。总体来说，这三条主线交织构成了行业整体发展面临的困难与局限性.如果想要从混乱中建立起秩序，打造出为用户提供真正帮助、便利服务和可完全依赖的高效系统，需要在规范推广、系统架构设计、数据处理、用户体验优化等方面进行深度整合与拓展创新。113垂域大模型成为生产力工具在全球AlGC产业生态迅速形成与发展的背景下，领域特定的大模型技术已经成为推动生产力革新的关键力量。全球领域各类垂直大模型（法律、设计、客服、代码开发、医药研发等）陆续落地，国内各类垂直大模型（电力、海洋、中医等）的应用数量逐步增长。我们正式步入了一个模型即服务（Model-as-a-service,Maas）的新时代，这个时代的特征是通过专业化的领域模型来提供深度定制化服务。垂域大模型专注于特定领域的知识和技能，满足行业纵深需求垂域大模型是基于领域特有数据，经过精心设计、训练与优化，以服务于特定行业或领域需求的大模型。与通用大模型相比，垂域大模型在特定知识和技能领域展现出更深的专业性和适应性，它们利用先进的深度学习技术进行预训练和微调，从而能够精准理解和处理行业特有的语境、术语和问题，并提供高度定制化的解决方案。同时I垂域大模型的发展致力于满足行业特定需求，提升模型在特定任务上的执行效率、降低运行成本，并加速其在实际应用中的部署。垂域大模型的发展旨在满足特定行业或领域的需求，提高模型在特定任务上的性能，并加速模型的落地应用。这种模型的兴起使得人工智能技术能更好地服务于特定行业，促使垂域内的智能化发展。垂域大模型保障数据准确性、隐私保护和知识沉淀通用大模型采用公共数据进行模型预训练，对于企业或者行业知识的理解和生成存在以下问题：数据隐私问题：以ChatGPT为代表的通用大语言模型，多采用SSE（SerVer-SemEvents,服务器推送事件）方式提供服务,不支持私有化部署。而企业数据或者行业知识很多属于企业核心数据，可能包含用户和公司的私有信息，直接与通用大模型交互，存在隐私泄露、信息滥用等风险。训练成本高昂问题：通用大语言模型通常包含数百亿、数千亿（甚至更多）的参数，其预训练过程依赖于大规模数据集和大量计算资源，这导致了高昂的训练成本和能源消耗。虽然目前主流的通用大模型都提供了微调模型，但是每次训练的成本都很高。捏造事实（AI幻觉）问题：通用大模型对垂直领域知识处理能力相对有限，特别是缺少对垂直领域专业术语和知识的准确认知，导致生成不完整或不准确的答案，会对用户的信任度、决策质量和行业的知识传播产生负面影响.知识难沉淀问题：通用大模型采用实时生成模式，由于这些模型需要处理广泛和多样化的话题，需要实时地吸收最新的数据和信息以保持知识的更新。但是这种持续更新的特性也可能导致一个问题：对于同一个已经确定的问题，模型在不同的时间可能会给出不同的答案，很难保障一致性.为了解决以上问题，垂域大模型成为典型的解决方案之一。垂域大模型是基于主流的大语言技术框架，运用企业或者行业开发者使用的自有数据集，进行模型训练微调和调优。同时结合企业的信息检索和强化学习、隐私保护等技术手段，并通过私有化部署方式，保障数据准确性、隐私保护和知识沉淀。彳垂域大模型加速数字化转型效率，释放数据价值大模型的未来发展趋势是通用化与专用化并行。IDC的调研显示：目前有60%的企业使用大模型的公开版本，但这一比例在两年后会迅速降至17%,更多企业会将Al应用建立在私有、专属模型基础上；同时，高达88%的企业选择通过内部团队开发相关应用0由此可见，垂直领域行业大模型已经成为未来的热点.内部团队外部团队数据来源IDC,2023,2024年AIGC应用层十大趋势白皮书图3AIGC模型类型和工作团队的现状及趋势在腾讯云和中国信息通信研究院联合发布的（2023年行业大模型标准体系及能力架构研究报告中，提出了行业大模型构建路线图及相应的标准体系，围绕业务需求分析与资源评估、行业数据与大模型共建、行业大模型微调与优化部署等关键环节，为垂直领域行业大模型构建的标准化流程提供了建议，以更专业、成本更低的方式引导行业和企业建立特有的大模型服务未来，通过领域化适配，垂域大模型的构建将加速行业的数字化转型效率，从数据的采集、治理到形成领域知识后的问答及应用，都将变得更加高效。在特定场景，垂域大模型将提供更精确、更具业务价值的服务，实现数据价值进一步挖掘和释放，推动行业新商业模式和服务的探索创新。例如，在医疗行业领域，垂域大模型可以帮助研发新药，加速临床试验的数据分析过程；在金融领域，可以精准预测市场趋势，提供个性化的投资建议。这种创新不仅为企业带来新的收入增长点，也为整个行业的发展注入新的活力.行业需求分析与责牙评估行业数据与大慢型共行业大H型Hli与优化部业务需求评估力层评估工程后评估tt层讳情算法层评估明确场目标模部憔共建 ( 数«I处理 训练环城搭建嗯8选释«型偏漏模型联n部署殿型评估模善用运营数据来源：2023年行业大模型标准体系及能力架构研究报告，腾讯云计算（北京）有限责任公司和中国信息通信研究院云计算与大数据研究所图4垂直领域行业大模型构建路线图在中短期内，垂域大模型依然是通用大模型无法取代的技术方案。其在高精度、专业化、数据安全、隐私保护等方面的优势使得其成为特定行业内必不可少的智能化解决方案。这种专业化的能力，加上对敏感数据的保护和对隐私的重视，保证了企业和机构能够在遵守法律法规的同时，有效地利用Al技术推进其业务和研究。因此，垂域大模型不仅是推动特定行业技术创新的关键，也是实现行业智能化转型的基石.11.4.智慧家庭垂域大模型的尝试智慧家庭垂域大模型是针对智慧家庭领域开发的定制化模型，用以提升人工智能在家庭场景中的自然理解和交互能力。这些模型专注于智慧家庭特定需求，解决通用大模型无法满足的领域专业性和个性化问题。在智慧家庭领域，垂域大模型已经成为智能交互、数据共享、节能增效等方面必不可少的生产力工具。智慧家庭大模型可以根据用户的需求和喜好，生成适合的智慧家庭场景和服务，实现智能化的家庭菅理和控制；可以根据用户的语音、图像、手势等输入生成合适的语音、图像、触摸等输出，实现流畅自然的人机交互；还可以根据用户的行为和环境生成相应的效率预测和节能建议，实现智能化的调节和提醒。,降低了入局的门槛条件智慧家庭中的语音控制、图像识别、文本生成等应用，需要大量的专业知识和资源，形成了一定的行业壁垒。而通过使用语言大模型和多模态大模型，可以轻松地支撑智慧家庭的服务和应用，使得开发智慧家庭语音助手、场景控制、安全防护等APP的门槛条件大大降低.不仅如此，大模型也展现出惊人的创造力，为智慧家庭产品创新和差异化建设提供强有力支撑，可实现多种类型的内容理解和创作服务，开发出更多的新颖和有趣的产品和功能，满足用户的多样化和个性化的需求，增加自身的品牌影响力和用户黏性。催生了跨界融合的新业态与增长点借助大模型的内容生成与逻辑推理能力，泛智慧家庭领域的传统业态正在转型，语音搜索与推荐、智慧教育、影音创作、互动娱乐等跨界融合的业态不断涌现。例如根据用户的影音需求和喜好，生成相应的影音和创作内容.实现智能化的影音和创作。智能娱乐还可以根据用户的影音素材和主题，生成适合的影音和创作内容，实现个性化和原创的影音和创作.融合了大模型技术、多模态感知技术及TA技术的智慧家庭垂域大模型HOmeGPT,通过大量领域特定数据的训练，显著提升了智慧家庭对用户需求的理解和响应速度。HOmeGPT垂域大模型在语音交互、图像识别、用户意图理解等方面进行了优化，使得智慧家庭更好地适应用户的个性化需求，通过解决通用大模型存在的领域专业性不足和无法满足特定家庭场景的问题，为用户提供更精准、智能的家庭体验。I1.5.垂域大模型引领智慧家庭进入L4>L4级应用撬动万亿市场2022年3月，海尔智家牵头发布智慧家庭智能家居智能化能力等级评估模型，构建了完善的智慧家庭智能化等级的评价方法，填补了行业空白。评估模型以智慧家庭系统为评估主体，以人机智能协同理论为基础，通过系统的用户体验作为评估要素，分析用户与智慧家庭系统的关系及业务模式。该标准提出了智慧家庭智能化等级的定义，分别对应智慧家庭发展的5个阶段：单机智能（L1）、协作智能（L2）、决策智能（L3）,以及即将实现的高度主动智能（L4芥口泛在智能（L5）。该标准的发布,从根本上解决了长期困扰智慧家庭行业等级标准缺失的问题,为用户提供了智慧家庭智能化水平判断依据。图5智慧家庭智能家居智能化能力等级评估模型智慧家庭已经历经了单机智能、协作智能，决策智能阶段，正在逐步跨入高度主动智能阶段。在市场规模方面，根据中国智能家居产业联盟的数据，2023年中国智慧家庭智能家居市场规模预计可以达到7157.1亿元。预计到2027年，市场规模有望超过1.万亿元。同时，智慧家庭设备市场出货量也在持续增长，2023年达到3.3亿台。据IDC报告，2023年中国智慧家庭市场面临宏观消费环境和自身发展周期的双重挑战，规模增速有所放缓，但市场并未停止升级调整的步伐。预计2024年中国智慧家庭市场需求将逐步回暖，设备出货量将同比增长6.5%在垂域大模型的支撑下，L4级全品类应用将加速落地，越来越多家庭的智慧生活，将因此发生质变，智慧家庭领域进化升级速度将明显加快，智家家庭市场规模将持续增长。-AGI助力智慧家庭L4技术升级表1AGI级别LevelsOfAGI深度（性能）和广度（通用性）Narrow（窄域）General（通用）Level0:NoAl（无人工智能）窄域非人工智能计算软件、编译器通用非人工智能人机交互计算如AmaZOnMechanicalTruckLevel1:Emerging（新兴级）技能相当于或略比没有相关技能的人类要强新兴级窄域人工智能老式人工智能.简单的基于规则的系统，如SHRDLU新兴级通用人工智能ChatGPT、Bard和Llama2等大模型属于该阶段，并且已经满足了该阶段要达到的通用性Level2:competent（胜任级）可以达到正常成年人50%的水平胜任级窄域人工智能语音助手，如siri、GoogleASSiStan殿觉问答系统，如Pail、watson;达到SoTA水平的大模型都属于这一阶段，但都只是在技能指标上合格了,通用性还不足胜任级通用人工智能尚未实现Level3:Expert（专家级）可达到正常成年人90%的水平专家级窄域人工智能拼写和语法检查器，如GrammarIy;图像生成模型，如Imagen或Dall-E2等可以划为该阶段，在技能水平上达标但通用性不足专家级通用人工智能尚未实现Level4:virtuoso（大师级）可达到正常人类99%的水平大师级窄域人工智能深蓝、AlPhaGO等都属于大师级通用人工智能尚未实现Level5:superhuman（专家级）在技能指标上，已经可以超越顶尖科学家超人级窄域人工智能AIphaFoId、Alphazero也可划入该阶段，但当前具备超人智能级通用性的AI还没诞生ASI（超级人工智能）尚未实现谷歌DeepMind团队根据能力的深度（性能）和广度（通用性）提出了,AGI级别，该框架认为.发展AGI必须遵循6个基本原则：关注能力而非过程，同时衡量技能水平和通用性，专注于认知和元认知任关注最高潜力、而三色际落地水平，注重较僦性关注整条AGI之路的发展而非单T）终点，在此剧厄上IAGI将呈现6大发展阶段（LeVelO-Level6）,每个阶段如上表所示都有对应的深度（性能）和广度（通用性）指标A面向领域的AGI是从NarrowAI到GeneralAl的一个过渡阶段，在某些特定的领域或任务上有很强的偏向性.在智慧家庭领域中表现出强大的通用智能，不仅能够完成单一的任务，而且能够跨领域和跨任务地学习和解决问题，能够根据智慧家庭特定应用与场景的偏向性进行优化和调整。面向领域的AGl赋能智慧家庭的应用场景，促进形成智慧家庭的闭环，实现智慧家庭的自我学习和自我优化。智慧家庭AGl通过收集和分析用户的行为数据、环境数据、设备数据等，不断更新和调整智慧家庭领域知识图谱的参数、策略、内容等，智慧家庭领域AGI能够实现多任务规划、多数据融合，并实现对人、设备、空间、环境等多维度信息的智能化决策与评估，自主生成对应控制代码和场景，自主生成动态调整设备控制程序，而且可以综合家庭设备、知识以及实时数据与用户进行语言、语音、屏幕、甚至投影、视频流等形式的互动以适应用户的个性化需求和喜好，提升用户的满意度和忠诚度。02技术篇AGl在智慧家庭领域的探索实践2023版的智慧家庭大脑白皮书定义了智能感知、智能交互、智能决策、智能连接、智慧生态、安全合规等几个技术模块。随着大模型技术的发展，智慧家庭大脑也结合大模型技术迸行了系统性重构与扩充，形成了“一个引擎、两个模块、三个平台”的全新体系架构。垂域大模型引擎：区别于通用大模型，垂域大模型在智慧家庭方向进行了特定微调和优化，更好地为智意生活提供脑力支撑。系统管理模块：负责系统的整体管理，确保各种服务和功能的安全、可靠运行。同时，系统管理平台还负责数据的ETL.（提取、转换、加载）管道，这是数据处理的关键步骤，确保数据的准确性和可用性。应用网关模块：包括APl网关和APl管理，负责将智能家电（如空调、冰箱、洗衣机等）与用户的需求和环境相结合，实现高度自动化的个性服务。通过应用网关，这些孵能设备可以接入系统，实现与智慧家庭大脑的无缝对接。场景应用平台：智慧家庭大脑通过智能场景管Il和业务场景编排，根据用户的行为和偏好，自动潮整家电的运行状态，实现智能化的生活体睑。例如，通过场景库和智能菜谱，可以根据用户的饮食习惯自动推荐菜谱并协调厨房设备的工作。行业知识引擎平台：智慧家庭大脑集成了垂直领域大模型引擎，提供私域知识库和语言理解服务，如NLP（自然语言处理）。这些服务可以提高对用户指令的理解准确性，井通过信心度打分来优化晌应。生态开放平台：建立智慧家庭领域生态资源服务的引入、认证、分发、应用、运营的一站式平台。平台提供强大的终端设笛接入能力和完善的开发工具，帮助行业从业者快速构建智慧家庭生态服务解决方案。生开平态放台设备智能化接入«sa«AI位给时格I应用开发APPA用Kt矍应南X巴白吃手JL参懈庄闲多模空间语音、文本*上下文管理智能问答管理门户杈限管控-提示词/模板管理会话管理用户/角色管理内容安全审计数据安全意图判定智慧家庭场景应用平台应用网关模块-集成应用管理-集成接口管理数据转换处理、_DaShbOard报表汪宫-自助分析平台计费管理资源分配管理说期寄BinglBaidU搜索自定义网姑信息*爬虫信息订阅统理块系管模智能交互集成平台7婢&%*第尔APIManagemenPromptFlow与合规-语言理解服务(NLP)-信心度打分智能场景ETLpipelines场景堂$编排系统智能菜谱场景库*内客推送一泛化系统*全屋智能-*插件系统律触达.4自动化冢务B互联网知识行业知识引擎平台I21.构建垂域大模型的关键能力在智慧家庭领域内，打造一个功能强大的垂域大模型是一项系统而复杂的工程，涉及基座模型选型、数据处理、模型训练、强化学习以及实时性、安全性等多个方面。首先，需要选择一个具备可适应性和扩展性的基座模型，以便能够满足智慧家庭的多样化需求.其次，要构建对海量数据的高效处理能力，以确保数据质量，以便模型能从中学习到有用的信息，并通过精准的模型训练，让模型掌握智慧家庭中的各项任务.此外，运用强化学习技术使模型能够在与环境的实时互动中不断进步，更好地适应用户的个性化需求。最后，模型要能够即时响应用户的需求和家庭环境的变化，并确保用户数据的隐私和家庭网络的安全。通过这些关键能力的构筑，就能构建起一个智能、高效、自进化的智慧家庭垂域大模型，为用户带来更加舒适和便捷的生活体验。1.基座模型选型目前常见的开源基座大模型如下表所示：表2常见开源基座大模型序号模型简介1MOSS基座语言模型预训练模型在约七千亿中英文以及代码单词上预训练得到，具备多轮对话能力和使用多种插件的能力.2GLM-130B基座模型千亿中英语言模型，具有初具问答和对话功能，在GLM-130B基座模型中注入了ChatGPT的设计思路3GLM-4基座大模型智谱Al发布的新一代基座大模型，是其大模型事业三年多来积累的技术成果之一，于2024年1月发布。4Awesome-Chinese-LLM一个整理开源的中文大语言模型的项目，包括规模较小、可私有化部署、训练成本较低的底座模型，垂直领域微调及应用，数据集与教程等。5phi2模型具有约27亿个参数.与其他大模型不同的是，phi-2并没有通过人类反馈的强化学习（RLHF）进行调整，也没有经过指导性微调在多个基准测评上，phi-2的性能表现超越了MiStral和IJama2的7亿参数版本.8Uama2模型参数规模范围从70亿到700亿不等0这个模型由Meta微调而来.被称为Llama2-chat,专为对话场景进行优化。企业用户需从深度学习框架、微调模型和知识召回等关键模块出发，综合考虑模型的性能特征、与业务场景的任务相似性、可解释性、数据需求、领域适应性、开源性和可扩展性等多个维度，以选择一个既符合当前业务需求又具备未来发展潜力的开源或商用大模型，确保智慧家庭系统能够高效、准确地服务于最终用户。一数据处理能力构建垂域大模型引擎的关键能力之一是数据处理能力。在家庭大脑中，数据处理能力包含了几个重要环节：高效的数据采集，能实时采集家庭智能设备数据并支持离线数据采集。数据预处理，消除噪声和冗余数据，对原始数据进行清洗和归一化，保证数据的有效性.大数据分析，通过利用最新的大数据技术、算法和模型，从海量的家庭设备数据中抽取有价值的信息进行模型训练。数据融合，在严格的规范下，对不同设备间的数据进行融合，对智能设备进行多维度分析和了解JS实时响应和处理能力，为了支持大规模的智能设备实时响应，需要设计高效的实时数据处理架构和策略（5激据安全和隐私保护，遵守国内外相关法律法规，采用最新的数据加密技术和访问控制策略，确保数据存储、处理和传输的安全.e数据可视化的实现，通过提供一种方便、直观的方式，使得决策者和普通用户能更好的理解和利用数据。这些组成部分共同构成了强大的数据处理能力，使得家庭大脑能够更好地服务于家庭用户，提供更智能的智慧家庭解决方案。模型训练能力模型训练能力是建立家庭大脑的基石。在垂域大模型引擎中，模型训练质量的高低直接关系到家庭大脑的性能表现，决定了它是否能准确理解和响应用户的需求，以及能否提供高效率和高质量的服务。为了实现顶尖的模型训练能力，需要专注于以下几个关键领域. 基座模型微调家庭大脑依托于最先进的深度学习和机器学习算法。从神经网络架构的设计，到优化算法的选择，始终需遵循最佳实践来提升模型的学习效率和预测精度。通过微调家庭大脑可以适应家庭成员的特定习惯和偏好，优化家庭设备的运行效率，以及更好地理解居住环境中的独特场景和需求。这一过程要求精确地调节模型参数，利用少量的高质量领域数据，达到增强模型对噪声的鲁棒性和对新情况的适应力，而不丧失已学习的知识。有效的微调不仅增强了模型的泛化能力，还大大缩短了学习周期，使家庭大脑能够快速部署，并随着时间的推移在现实世界中持续进化。 高质量训练数据获取模型训练需要大量的高质量数据。家庭大脑通过先进的数据处理流程确保输入数据的质量与一致性。采用自动化工具进行数据清洗、标注以及增强，保证模型接受到的是准确和多样的训练数据。这些数据不仅覆盖了广泛的情景，也确保了模型能够在复杂多变的真实世界条件下持续有效运行。 高效的资源管理高效利用计算资源对于模型训练至关重要家庭大脑借助于强大的分布式计算框架，确保模型训练能够平行地在多个计算节点上运行，显著缩短了训练时间。通过使用自动化资源分配系统来优化计算资源的使用，在保证训练质量的同时最大化降低了硬件成本o 实时监控与调整在模型训练过程中，家庭大脑的监控系统会实时跟踪每次训练的性能。借助于先进的可视化工具和监控指标I迅速识别并解决训练过程中出现的任何问题。此外，制定调整策略以确保在发现模型性能有所下降时，迅速进行微调，维持训练的最优状态. 持续学习与适应模型训练不是一次性的任务，而是一个持续的过程。家庭大脑采用连续学习的框架，使得模型能够适应新的数据和用户行为的变化。随着智慧家庭领域的不断演进，模型可通过持续学习保持其先进性和准确性。结合这些关键要素，针对特定领域构建大规模的领域微调数据集，确保模型在实际任务中具有良好的性能。而在垂域大模型的研发中，通常出现追求模型规模而忽视实际效果的"幻觉"现象，可通过数据的收集、标注和预处理等步骤以减弱或消除该现象，并持续的优化模型训练流程，以确保家庭大脑始终领先于智慧家庭技术的发展前沿。强化学习能力强化学习作为家庭大脑的重要组成部分，使系统能够通过与环境的不断互动和试错，自主学习如何做出最优决策。在这一过程中，家庭大脑接收环境反馈作为奖励信号，评估自己的行为并调整策略以最大化长期奖励。强化学习能力的发展涉及到高效的策略探索、风险评估与奖励机制设计，确保