【智能家居-大模型】构建未来，聆思大模型智能家居交互解决方案正式发布

LISTENAI

近日，国内11家大模型陆续通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案，多家大模型产品已正式开放，激发了新一轮大模型热潮。大模型在自然语言理解方面的巨大突破，实现了认知智能的技术跃迁，带来了时代的智慧涌现，更是为智能家居行业带来了重大的发展契机。

依托通用认知大模型，聆思率先上线了面向智能家居领域的大模型人机交互解决方案，从大模型到终端应用场景，从云端能力到端侧芯片，以端到端的全链路方案，推动更快更好地实现大模型在智能家居行业的应用。

随着大模型不断发展，通用大模型与行业专用模型的交替演进已经成为行业的主流趋势。聆思大模型智能家居交互解决方案顺应发展趋势，以针对智能家居行业的模型为基础，打造更加契合具体场景使用的解决方案。在行业专用模型的加持下，即可实现原有NLP能力的适配升级，在智能家居方向上实现更加开放的提问应答与角色化回复，让交互更自然、回答更拟人。同时通过对行业专用知识库的定向训练，打造面向家居领域的智能说明书，实现专业领域问题的有效回答，实实在在解决用户日常生活中所碰到的问题。借助NLP技术的升级和专业知识库的构建，我们将打造更加智能化的家庭中控大脑角色，实现高效、灵活的家居管理。通过更全面的认知能力，与用户建立更紧密的情感连接，为用户带来更加智能、舒适、愉悦的家居生活体验。

01. 全自然拟人化交互，用户体验全面升级

依托大模型打造的全新智能家居大脑，实现了在多轮对话、知识应用、共情闲聊、角色风格、主动智能五大方面能力的全面升级。

首先，基于场景的多轮对话贯穿能力实现了大幅提升，通过上下文的深层次理解，有效减少“前言不搭后语”的情况。其次，基于专业知识库，为用户提供针对应用场景与特定产品的操作指引、维修攻略、专属客服等。第三，在交互时能结合情感分析能力，更好地理解用户的真实意图，予以适当的情感回应。第四，实现角色化风格化的角色扮演，以更专业更智能的管家形态出现在用户面前。最后，能够自主引导用户进行主题沟通，帮助用户更好的了解自身需求。

基于以上五大方面的交互能力升级，当前在智能家居领域应用的综合应答正确率已达到95%，以拟人化的交互方式，全面提升用户的使用体验。

02. 端到端全技术覆盖，提供全链路方案

以深度适配AI算法的高算力智能芯片作为端侧载体，同时打通行业大模型作为云端大脑，赋能终端设备，聆思打造了一套覆盖端到端全链路的智能家居交互解决方案，助力行业实现更高效的大模型应用。

在云侧，该方案已打通行业成熟的认知大模型，实现了通用认知大模型到智能家居专业模型的联合运行。并且通过连接能力与云端服务的深度定制，实现了多语种ASR、多参数规模LLM、多情感风格TTS的全链路流式处理。

在端侧，采用自研CSK系列芯片作为载体，实现本地AI的高效、稳定运行，保障数据处理效果，为云侧大模型提供高质量的信息输入。CSK系列芯片具备高性能、高集成度、低功耗等显著优势，芯片+算法的联合设计理念，使芯片能够充分满足在终端设备上运行AI算法所需的高算力与低能耗比，加之芯片本身的高集成度SoC设计、全链路的开发支持工具，大幅提升芯片应用的性价比和便捷度。

03. 打造智能说明书突破专业领域问答

在过往智能家居的应用场景中，如何实现简洁明了的操作引导是一个难以实现的痛点。要么复杂冗长，要么晦涩难懂。为实现更好的用户体验，真正实现在专业知识领域的深度交互，聆思在该方案中，提供了一个构建高效、理解精确、检索精准、回答全面的智能说明书解决方案。

在智能说明书解决方案下，实现了文档、图片、PDF、表格等多种格式的数据源处理，无论是在开发过程中，还是用户使用中，都无需学习复杂的概念，一键上传，轻松理解。

在底层数据结构处理方面，聆思面向智能家居场景定制了向量算法，能捕捉和表示数据中的模式与结构，实现高效搜索和查询。通过对表格、图片等多种复杂格式的深度理解，实现了多样化数据的直接理解和引用，使图表等复杂信息与语义空间对齐，不仅可以实现更高效的搜索，同时通过多级溯源的方式，使得用户可以更好地理解反馈的内容。最后，通过智能的分片方式，在简化数据处理过程、提升索引效率的同时，保留知识点完整性，保障检索准确率。目前基于已有海量数据的知识问答库，已可以实现问答正确率超过 90%，并可兼容家电设备、智能音箱、中控面板、智能手机等多种终端设备,最大限度保证各终端用户都拥有良好的使用体验，高效解决用户问题。

目前聆思智能家居大模型交互解决方案已全面开放，扫描下方二维码，即可快速申请应用体验，一起探索大模型在智能硬件领域的应用之路。