家庭大脑白皮书：大模型时代智慧家庭应用新范式（2024年）

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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。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。

大模型时代智慧家庭应用新范式（2024年）：《家庭大脑白皮书》pdf来源：幻影智库

大语言模型开启智慧家庭AI应用的全新时代

1.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1000亿美元，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。

ChatGPT的问世，掀起了生成式人工智能的AI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(Large Language Model, LLM),包括ChatGPT、文心-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。

2.智慧家庭Al应用的全新时代

据IDC -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AIGC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AI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。

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AI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。

3.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，实现智能化的家庭管理和控制;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。

AGI助力智慧家庭L .4技术升级

AGI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进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。

多模态联合推理与决策

在2023版的家庭大脑白皮书中，有两个非常重要的模块:智能感知和智能决策平台。经过一年的努力，智能决策平台已经借助大模型技术能够达到很好地效果。但是，当前用户仍然较多地使用语音、文字、APP与智慧家庭助手进行交互，视觉、触觉等交互模态应用较少。因此，引入多模态联合推理与决策提升智能感知+智能决策能力，有助于实现用户与智能家电体验全方位衔接。

多模态的定义

在智慧家庭大脑中，多模态是指集成和处理多种类型信息来源的能力，如视觉、声音、触觉、结构光等在内的各种传感器数据。其中包括摄像头捕获的图像，麦克风接收的音频,温湿度传感器、WiFi的数据等。通过合理整合和分析这些数据，智慧家庭大脑能更全面理解家庭环境的实际状态，从而做出正确和高效的决策。

多模态信息处理与联合推理

在多模态信息处理.上，关键是要实现各模态数据的高效融合。由于不同模态信息来源的数据特性各异，如图像数据的特征以颜色、形状为主，声音数据以频率、振幅为主等，如何均衡捕获和利用各模态特性就成了问题的关键。通过深度学习等AI技术，可以建立有效的模态融合模型,实现跨模态特征表现的学习。在联合推理中，我们利用处理过的多模态信息，基于逻辑推理、概率推理等方式进行分析，如:根据家中人员的移动轨迹推断其行为模式，结合气温、湿度等环境条件推测其舒适度，通过声音分析识别家中是否发生异常。

多模态决策制定

在智慧家庭大脑中，计算机视觉、语音识别与理解和无线传感网络等多种信息获取手段使得多模态联合推理成为可能。在此基础上，根据推理结果，系统能进行决策制定，如:系统可自动调整温湿度，或提醒家中某处发生异常，再或是根据家庭成员习惯自动调整家庭日常生活服务等。

综上所述，多模态联合推理与决策在智慧家庭中发挥着重要作用，能为用户提供更为智能、个性化和舒适的家庭环境。在未来，随着科技的不断进步，多模态联合推理与决策的应用将会更为广泛。

Al技术下内容的安全与合规

Al技术下内容的安全性、可靠性、合规性与可信AI是大模型时代面临最大的挑战，也是技术可持续发展的基础。AI具有强大的创作能力，可以为人们提供丰富的信息、娱乐和教育资源，同时也带来了- -些内容安全和合规性的挑战，如虚假信息、色情暴力、版权侵权、个人隐私等。因此，大模型内容安全需要在模型的生命周期中，采取有效的技术和管理措施，保障内容的真实性、合法性、道德性和可靠性，防止生成的内容对社会和个人造成不良影响。为实现AI模型安全合规的目的，我们提出了大模型生成内容安全的治理方法和安全审核架构:

报告目录如下：

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