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智能化感覺技術與人工智能的深度融合，推動了衆多行業的技術革新和應用變革。在這一背景下，美的中央研究院以“AI+”戰略為核心，通過在“AI+工業機器人”、“AI+智能制造”、“AI+智能家居”、“AI+醫療影像”四個主要方向的布局，力圖通過技術創新，提升美的産品力和競争力，服務于多元化經營的目标。
美的集團通過開展新型傳感器、多模态智能感控技術，以及具身智能大模型技術的研究，為下一代工業機器人，先進醫療影像裝置，和未來家電等前沿方向提供關鍵核心感覺部件支撐和差異化感覺平台技術方案。這些技術不僅增強了産品的智能化水準，還為未來的應用場景奠定了堅實的基礎。
InfoQ：
您能介紹一下美的中央研究院在“AI+”戰略上的整體布局和目标嗎？其中您所負責的“智能技術與應用”闆塊在其中是扮演什麼樣的角色？
奚偉：
美的中央研究院目前主要在“AI+工業機器人”“AI+智能制造”“AI+智能家居”“AI+醫療影像”四個主要方向展開布局。目标是通過AI+的革命性技術創新實作美的産品力和競争力的領先，服務美的多元化經營的目标。
智能技術與應用闆塊是美的“AI+”戰略的重要技術支撐力量和新技術應用的先鋒隊。通過開展新型傳感器、多模态智能感控技術，以及具身智能大模型技術的研究，為下一代工業機器人，先進醫療影像裝置，和未來家電等前沿方向提供關鍵核心感覺部件支撐和差異化感覺平台技術方案。
比如，在關鍵傳感器方面，我們研發了智能3D相機、一體化力覺傳感器和一些精密編碼器，以及毫米波雷達等一系列傳感器，涵蓋從空間感覺到位置感覺的各個領域。實作關鍵傳感器，醫用探測器核心部件自研自制。
在此基礎上，我們重點研究核心算法，探索如何将這些傳感器和探測器應用于機器人和醫療裝置中進行研發，推動前瞻性感覺技術跨事業部布局及産業應用。我們的最終目标是在工業、醫療領域、以及未來家電領域智能化感覺行業實作産品創新和行業領先。
InfoQ：
從整體進展來看，智能化感覺技術在機器人、醫療及智能家居領域的應用研究及技術創新，目前是什麼樣的現狀？
奚偉：
智能化感覺技術在機器人、醫療及智能家居領域的應用研究及技術創新目前處于一個新的爆發期。
整體趨勢是從自動化、精準化向智能化轉變，目前也是全球各大公司投入大量資源，競争差異化的重點。
以機器人為例，結合視覺及多元感覺的具身智能技術的出現，改變了傳統通過程式設計實作自動化的過程，機器人的技能通過學習完成，高品質訓練資料成為核心。醫療領域也是如此，利用深度學習技術可提高掃描速度，減少CT的輻射劑量，基礎大模型技術可以輔助報告生成和智能化診療。“AI”技術極大促進了傳統技術的更新。
InfoQ：
那在上司技術團隊進行攻關時，您認為最關鍵的因素是什麼？團隊素質最重要的點有哪些？
奚偉：
這個問題比較大，但有幾個關鍵點。
首先是熱情。盡管我們做的是前沿技術，但很多時候是在摸着石頭過河，沒有現成的方法可以參考。我們需要閱讀大量文獻，做許多實驗，并不斷試錯，才能找到相對可靠的解決方案。這對團隊的耐心是個巨大挑戰。
其次是結果導向。在國内，結果導向非常重要。我們需要在研發過程中能夠階段性地輸出一些成果，以保持團隊的信心。讓大家看到我們一步一步取得進展，這樣能促使團隊堅持下去。
另外在管理團隊方面，我認為首先是能力要強，找到有能力的領軍專家，通過“老帶新”，進行有效率的技術攻關；其次有共同的目标，把自己的工作看成是對社會發展有影響的事業；日常管理上，“三個一代”戰略牽引，工作目标牽引。
InfoQ：
在“AI+工業機器人”方面，智能技術與應用研究所取得了哪些主要成果？這些技術突破是如何支撐産業轉型更新并推動制造數字化轉型？
奚偉：
美的承建了藍橙全國重點實驗室，其中AI+工業機器人是實驗室四大建設内容之一。
技術方面，首先在底層傳感器方面，我們在包括3D相機、力傳感器、編碼器、雷射雷達和毫米波雷達等傳感器都取得了顯著進展。其次，在技術平台方面，搭建了工業視覺技術平台、低代碼程式設計平台、智能導航平台以及資料仿真平台等。這些平台不僅能夠迅速實作技術落地，還支撐了産品的更新。第三，通過仿真平台，也加速了模型的疊代和開發。
結合應用場景來看，也可以舉幾個例子：
▶ 針對工業制造應用場景接近100%識别成功率的需求，美的研發了基于視覺大模型的通用強泛化高精度識别定位的技術，應用于焊接，裝配等5類典型制造場景，完成100餘條産線規模化複制。
▶ 針對重載移動AMR的高魯棒精準定位需求，美的研發了多源異構傳感器的多模态融合智能定位技術及AI安全感覺技術，也已應用于庫卡KMP系列潛伏式AGV超過1000台套。
▶ 高速3D成像，應用于複雜場景下的動态制造，如塗膠和焊接等，通過計算機相機輔助智能制造。
▶ 針對重載機器人要達到應用低代碼程式設計目标，美的研發圖形化程式設計軟體，大大縮短了機器人部署時間。
目前工業機器人典型場景完成了驗證并實作了批量化落地應用，覆寫80%重載應用場景。
另外，美的結合生成式AI大模型，大資料，物聯網，雲計算等數字技術創新，把數字技術與制造業深度融合，建立了28家國家級綠色工廠、3 家零碳工廠、5 家世界級燈塔工廠，入選國家級雙跨平台。其中電子工廠中的房間的無人化場景是“AI+制造”智能化發展的重要方向之一。InfoQ：
針對“AI+智能家居”方向，智能技術與應用研究所在家電智能化和機器人化方面有哪些創新？
奚偉：
智能家居是我們研究所的新方向。我們研究所主要面向To B方向，但在To C方向，尤其是“AI+智能家居”方面，未來智能家居将出現兩個發展方向：
▶ 家電主動服務，識别使用者意圖，學習使用者習慣，為使用者提供服務。
▶ 家電機器人化，家電即機器人，比如說現有的掃地機器人，未來還會有更多的家電以機器人的形态出現。兩個發展方向均需要突破AI技術。
目前，美的集團在語音語言、邊端智能、AI大模型等AI技術方向持續突破：
▶ 語音方面，打通了語音全鍊條上技術環節，已上線5個不同特色發音人并提供了穩定的TTS服務，低信噪比環境增強後語音識别率上升15%，唯一喚醒成功率90%。
▶ 邊端智能方面，持續對模型壓縮和推理加速優化，實作語音模型壓縮比>7x,推理時延降低70%；視覺模型壓縮比>16x, 推理時延降低75%；美的釋出國内首個家居領域AI大模型“美言”，為智能家居建構了智能感覺、自然互動和自主決策三個基礎能力。
▶ 在服務機器人方向，美的利用AI等技術研發服務機器人産品，美的集團獲批建設“智能服務機器人國家新一代人工智能開放創新平台”。
在新的方向上，我們目前主要圍繞着家電機器人化展開工作。我們現在有一些業務場景，大家相對接受度較高的是掃地機器人。除了掃地機器人，我們還在探索其他智能家居産品的可能性。
InfoQ：
以掃地機器人為例，它在智能化方面，還有哪些潛在的想象空間？
奚偉：
其實有幾個方面可以考慮：
▶ 掃地能力提升：傳統的掃地機器人隻能進行基本的清掃工作。未來，我們希望它能智能識别不同的地面類型和污漬情況，進行更高效的清掃。這是一個重要的方向，我們在這方面也做了許多技術攻關。
▶ 語音互動：目前，掃地機器人有時會出現無法找到的問題。通過改進語音互動功能，使用者可以更友善地與機器人進行溝通，例如讓它自動找到某個地方進行清掃，而不需要手動操作手機或遙控器。
▶ 拓展清掃範圍：現有的掃地機器人還無法觸及某些地方。我們正在嘗試讓機器人清掃地腳線等區域，甚至結合拖洗一體機，擴充其功能和應用場景。
這些探索都可以進一步提升掃地機器人的智能化水準和使用者體驗。
InfoQ：
現在大語言模型給許多行業帶來了影響，無論是效率提升還是智能了解方面都有比較大的進展。能否再詳細談談美的對美言大模型的期望和願景？
奚偉：
美言大模型的主要優勢在于提升平台化的語義了解能力。傳統的語音互動隻能響應特定的關鍵詞，而美言大模型可以了解使用者的自然語言表達，進而提供更優質的服務。這對現有家電來說是質的飛躍。
通過結合美言大模型，我們可以将其應用于烤箱、微波爐等家電産品，提升它們在烹饪和清潔方面的智能化水準。模型的生态系統能積累大量使用者資料，進而不斷優化模型，增強産品功能和使用者體驗。通過這種持續的改進，産品的使用者複購意願也會提高。
核心在于，傳統的To C産品在銷售後基本不會再有大的更新變化，而借助大模型技術，産品将具備自學習能力。它們可以根據使用者習慣調整操作方式，例如提供更節能的模式，或在烹饪過程中提供智能化提示。對于老人使用者，系統可以在忘記關火或操作失誤時主動提示和糾錯。
總體而言，美言大模型将實作家電的主動服務和家電機器人化，不僅了解使用者需求，還能進行智能操作。
InfoQ：
在“AI + 醫療影像”領域，智能技術與應用研究所如何通過AI技術提升醫療資源的整合和優化？這些技術對醫療影像診斷和治療流程有什麼影響？
奚偉：
在“AI+醫療影像”方面，人工智能将加快醫療領域的資源整合優化，用AI技術賦能診療一體化全流程，實作一體化精準診療新技術、及跨科室、多模态、數智化的診療新方案。
目前美的開發的昆侖AI智慧影像平台，通過将 AI 深度嵌入臨床影像工作流程，改善掃描流程，提升成像品質，輔助醫生進行診斷、治療決策等，進而打通篩診療預随全臨床流程。
同時覆寫多病種AI解決方案，精準高效觸達更多臨床場景。比如，AI自動定位及自動掃描覆寫60%臨床部位，效率提升30%；AI靜音技術降低86%的噪聲聲壓，改善醫患檢查舒适度；AI去噪加速功能，實作4倍加速的同時圖像信噪比提高30%；妙筆AI質控軟體，除了全天候自動檢測影像報告外，更進一步提供報告質控應用，智能提醒醫生報告書寫錯漏，正确識别準确率高達93%，提高各級醫療機構醫生報告品質，大大降低因書寫錯誤造成的糾紛。
InfoQ：
在推動數智化技術産業化落地的過程中，遇到過哪些主要挑戰？您是如何應對這些挑戰的？
奚偉：
最大的挑戰有兩個，一個是技術的預期和現實的差距，一個是高品質資料資源不足。第一個問題最難解決，通過客戶希望智能化技術能像人一樣的靈活度，但實際情況是目前智能化技術僅能實作有限場景的智能化。随着LLM大模型技術和AGI技術的不斷發展，我認為這一個差距會逐漸縮小。
對于資料稀缺問題我們積極采用資料仿真合成的方式進行補足。另外，高端前沿人才還較為缺乏，總體來說，AI人才相對欠缺，傳統人才更多一些。
InfoQ：
根據您的經驗，您認為哪些因素最能決定AI技術和智能化感覺技術的成功落地？
奚偉：
有幾個主要因素。首先是技術應用的成熟度，這是最關鍵的因素。很多智能化技術無法落地，主要還是因為技術還不夠成熟。第二個因素是找到産品價值、對于使用者的價值。第三是新技術培育的土壤和成本控制，早期必須要有正向的收益來推動技術的不斷疊代，但在中國的環境中，這很難實作。很多技術還沒推廣，就已經降到了“地闆價”。
InfoQ：
最後想問下在美的集團的“AI+”戰略下， 智能技術與應用研究所下一步有哪些規劃和目标？
奚偉：
總體來說，我們會圍繞美的産業布局不斷深化擴充“AI+”場景應用，形成真正的新質生産力。另外還會探索未來新賽道、探索場景新應用。
也計劃将更多傳感器、毫米波雷射雷達等技術植入機器，讓工業機器人、醫療裝置、智能家居擁有智能大腦和眼睛，進而提升使用者體驗。