在《钢铁侠》电影中，托尼·斯塔克的豪宅不仅展示了顶级的建筑规划设计，还集成了高度智能化的家居系统。

  人工智能助理贾维斯高效地操控着每一个家居设备，不但可以精准地调控家里的灯光与温度，还能够准确的通过托尼心情的变化自动改变家中的音乐。

  这部于2008年上映的电影，仿佛预见性地站在了人工智能蒸蒸日上的黎明时分。16年后的今天，随着物联网智能设备的持续不断的发展，科幻故事中的场景变得触手可及，智能化、自动化的家庭生活正逐步是我们的日常。据工信部统计，仅智能家电行业，我国智能家电的市场规模已经从2016年的2000亿元达到了2022年底的5000亿元。

  不过，只能接收“指令”的智能，还远远达不到物联网追求的终极愿景。比如操作空调，用户的需求并不仅限于“升高1℃”或“调小风量”，他们渴望空调能够理解什么温度是“刚好合适的”。举个例子，若用户觉得当前体感很舒适，但希望在入睡后空调能够准确的通过户外温度情况自动调整工作状态以维持这种体感，这样的智能交互才是物联网技术力求实现的理想状态。

  当然，利用各种传感器编写一系列自动化程序能实现类似的功能，但如果要保持当下“刚刚好”的温度，还需要压缩机等硬件设备做更加智能的工作状态调整。

  AI的加入，让物联网设备的智能化来到了新维度。而在这背后，不只是人工智能技术的单一发展，还涉及物联网、大数据、云计算等多个方向的融合发展。

  不过，物联网设备发展至今，想要实现更高维度的智能化，依然面临着不小的挑战。不管是智能化程度的发展，还是连接的稳定性与兼容性，目前的物联网设备都难以实现“即插即用”。想要实现更自然的智能交互，AI是绕不开的话题。

  对于传统的白电产品，目前的技术基本都止步于“发送指令”：打开、关闭、调亮灯光、调低温度……这些指令确实代替了遥控器的大部分功能，但还很难可以称为“理解用户”。对于像电视这样的黑电产品，一旦涉及到内容的交互甚至生成时，更需要AI的加持。

  想要用AI“重装”整个家庭，走“单设备+AI”的路线并不现实。首先，不同的设备对于“智能”的定义，并不完全一致，比如冰箱、空调等设备更侧重于能效优化与自动化控制，而电视、音箱等设备则需要在语义分析、交互方式和内容推送等方面提供更为精细化的个性化服务。

  因此，未解决多设备的协同工作与场景化的客户的真实需求，更需要制定一套完整的解决方案。近年来，众多厂商也开始从空间维度部署AI智慧空间解决方案。比如TCL实业就在2019年成立了鸿鹄实验室，设立了人工智能、物联网、云计算和大数据三大技术中心，智慧空间解决方案正是鸿鹄实验室探究的核心问题之一。

  想要实现空间化的智能，其基础是拥有足够多可以深度定制的IoT设备矩阵，进而构建起一个以点带面的智能化生态系统。

  因此，拥有丰富产品线的科技厂商获得了先天的优势。举个例子，若用户在客厅看电视的时候，想提前打开卧室的空调，通常的操作一般是找到手机打开App，再选择空调设备做操作。对于产品ECO更为完善的企业来说，他们就可以将这个“开关”放在更多的设备上：对电视喊一声“打开卧室空调”就行。

  这种产品矩阵实际上给了用户更多的触点，用户不需要将手机作为智能家庭设备的单一入口，而可以与不同的设备做交互。

  除了用户触点的增加，丰富的产品线还可以更多维度地捕捉客户的真实需求意图。想要让家庭设备可以面对足够个性化的场景，就需要在日常的交互中对用户的习惯和需求来做解构，并重建设备间的联动逻辑。比如当下的智能人体传感器就可以捕捉用户在家中的动线，结合其他的传感器设备预判用户的行为，从而带来更加“无感”的智能体验。

  近年来TCL实业基于自身的产品矩阵，不断重构家庭中人与设备的交互方式。相较于新一代的智能单品厂商，TCL实业凭借长期以来形成的成熟产品线，为AI技术的融合和应用提供了更多可能性。大体量的产品矩阵使白电与黑电之间的联动成为现实，也让公司能够在家庭环境中布局更为精细的用户触点，拓宽AI在不同场景中应用的范围。

  除此之外，工业链上的经验也给新产品的出现奠定了不可或缺的技术基底。比如TCL实业在显示领域的技术沉淀，已深度嵌入到AR眼镜光学系统的架构设计中，实现了高效赋能，从而催生出全新产品。

  有了充分的硬件条件，新技术的孵化和AI部署更加顺理成章。目前，市面上已经涌现出不少宣称部署了AI的智能单品，但这些AI和人们想象中的智能还不太一样。

  比如当下有不少使用了AI芯片的电视。其AI芯片主要负责的是音画质增强算法，比如可以识别画面中的人物直接对面部色彩进行柔化调整，使其观感更加自然。或者是通过一系列分析画面中音源的位置，并据此调整不同位置扬声器的输出功率，从而带来更加沉浸式的听觉效果。

  不过，这些场景下的应用还很难谈得上是大模型，更多的还是小模型。这是因为端侧模型的部署存在了很多限制，不仅需要仔细考虑硬件是否能提供足够的算力带来流畅的体验，还需要兼顾功耗。这使得端侧模型的参数量相比云端更小，需要针对不一样的设备做专门的训练。

  因此，想要将大模型带入家中，实现更高层面的智慧功能，云端的加入是必然。云侧大模型可以摆脱用户端硬件的限制，只一定要通过调用相关的接口，就能完成更复杂的数据处理，甚至实现多模态大模型的应用。云端能够给大家提供高性能的算力和存储，使大数据的处理和分析更方便快捷，实现云数结合。

  为了保证流畅的日常体验，智慧家庭与云端服务器的连接稳定性以及云端的数据处理性能就显得很重要。TCL实业鸿鹄实验室为了能够更好的保证了千万级的设备接入以及百万级的并发解决能力，使用先进的云服务和自研通讯协议。同时为提升响应速度，鸿鹄实验室在全球进行单元化部署，让用户都能够访问最近的单元，更快速地获取数据。

  不过端侧模型也有优势，比如在隐私方面，端侧模型可以将数据留在本地做处理，规避了敏感信息泄漏的风险。同时，端侧模型不需要经过网络传输，也能带来更快的响应速度。

  因此，想要实现复杂功能的智能化，端云结合是必然。端侧模型需要在能力不够时通过云做代偿，解决大模型的问题，已成为目前业界的共识。TCL实业首席技术官、鸿鹄实验室总经理孙力就以目前所有厂商都在关注的语音交互功能为例，提出大模型的发展路径一定是从小模型加大模型，到大模型，再到多模态的大模型。

  同时，哪些功能放在端侧，哪些放在云侧，同样是需要厂商谨慎考量。在实现全球化的过程中，不同国家和地区对于用户的隐私问题也有着不一样的标准与监管措施。

  为了解决安全隐私问题，鸿鹄实验室成立了专门安全团队，对每次上线功能进行全面的安全审查。同时，通过采用单元化的部署方式，使得数据合规更加容易实现。孙力强调，TCL实业在用户隐私方面，制定并严格执行覆盖个人数据全生命周期的保护标准和流程，以确保全面合规。

  智慧家庭的个性化，不仅体现在产品矩阵与AI的加持上，更体现在设备的延展性上。想要实现更复杂的家庭“生态”，设备的拓展与兼容问题也是关键。未解决这个问题，鸿鹄实验室从多个角度不断推动家庭生态的建立。

  当下依托App为操作入口的智能设备，其实还算不上是真正的智能。想象一下，当你买了3个A公司的智能设备之后，突然看中了B公司的一款智能台灯，但它们并不兼容，你会不会非常纠结？

  协议上的不统一导致了当下智能设备更像是一个个使用手机App作为遥控的独立设备，很难形成一套完整的智能生态，更不要说设备之间的数据交换与联动了。

  智能设备厂商也意识到了这样的一个问题，着手从协议上解决兼容性的问题。2021年，连接标准联盟（Connectivity Standards Alliance）真正开始启动了名为“Matter”的IP互联家庭项目，意在制定一套智能家居的开源标准。2022年，Matter 1.0标准正式对外发布并开放认证。

  这个标准意味着智能家居拥有了“共同的语言”，从而使得品牌的差异不再成为消费者选购智能设备的阻碍。作为物联网设备发展的关键阻碍，设备兼容性和互操作性问题是鸿鹄实验室一直着力解决的重点。鸿鹄实验室致力于参与标准联盟建设，这中间还包括全球的Matter协议建设以及国内的家电协会标准的构建。当Matter协议正式对外发布时，TCL实业在鸿鹄实验室的推动下，顺利成为了全球首批获得Matter认证的企业。

  除了加入Matter这样的开源标准，鸿鹄实验室也推出了独立自主研发的TCL Link协议，这其中包含端云通讯、设备能力描述、相互连通标准协议等内容，基本覆盖了TCL的所有智能终端设备，同时也提供了外部的云云对接标准，便于不同企业间共建智能生态。

  不仅如此，鸿鹄实验室也在积极地推进5G、6G、Wi-Fi、H.266等基础通讯与视频解码等关键标准的建立，推动TCL技术提案落入国际标准，为全球化铺路。

  这些面向未来的领域，也正慢慢的变成为科技厂商新的发力点。TCL实业鸿鹄实验室，正是为了构筑面向未来的技术和研发能力而成立。鸿鹄实验室作为实业智能化的”发动机”、创新和技术平台的“孵化器”以及研发战略的“领航者”，一方面参与协议的制定与数据平台的搭建，将TCL实业所有的各种类型的产品相互连通起来；另一方面不断探索AI、大模型的智能化的应用，构建软硬件与大数据结合的综合平台，通过数据驱动个性化服务。

  以成熟的技术积淀为背景，鸿鹄实验室自然而然也成为了孵化创新品类与产品的有力平台。

  AI的发展从未像当下受到过如此巨大的关注。AIGC的蓬勃发展将AI神秘的面纱揭开，直接展现到消费的人的面前。据IDC预测，2024年仅仅在AI手机这一个赛道上，全GenAI智能手机出货量较前一年将同比增长363.6%。而在上半年的世界移动通信大会MWC2024中，AI+硬件也占据了不可忽视的主场地位。

  这股浪潮不会止于手机和PC智能，AI必将融入我们未来生活中的大部分设备。用AI重装整个家，必然也会成为科技厂商发力的新赛道。

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