海爾洗護(hù)AIGC落地的最佳實(shí)踐

AIGC時(shí)代下智能家電革新構(gòu)建“智慧家庭”新篇章——海爾洗護(hù)AIGC落地的最佳實(shí)踐萬文鑫海爾洗滌人工智能

高級(jí)技術(shù)經(jīng)理簡介自從2019年在海爾多產(chǎn)業(yè)多型號(hào)產(chǎn)品終端落地；語音交互用戶活躍度逐年增長；2023年AIGC迎來了爆發(fā)式增長，海爾智慧家庭用戶迫切期待我們提供的智能交互系統(tǒng)具有領(lǐng)先傳統(tǒng)智能產(chǎn)品的強(qiáng)理解強(qiáng)泛化能力，即可支持具有強(qiáng)泛化能力的滿足用戶確切意圖需要的安全穩(wěn)定的智能家居交互服務(wù)。本次分享將從現(xiàn)有交互系統(tǒng)理解泛化能力出發(fā)，將大模型優(yōu)勢與現(xiàn)有交互系統(tǒng)融合，打造分布式耦合交互算法以及AIGC賦能工廠實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率和生產(chǎn)安全性提升，在此過程中遇到的一些問題進(jìn)行分享。目前海爾智慧家庭語音交互系統(tǒng)(HomeGPT)已為百萬級(jí)的家庭用戶提供穩(wěn)定增長的智能家居服務(wù)。a2m.msup.com.cn目錄a2m.msup.com.cn01分布式多節(jié)點(diǎn)耦合語音交互引擎02智慧洗護(hù)引導(dǎo)式交互系統(tǒng)03數(shù)字化工廠工藝培訓(xùn)04數(shù)字化注塑車間案例背景Bert主導(dǎo)交互系統(tǒng)GPT主導(dǎo)交互系統(tǒng)劣勢受訓(xùn)練標(biāo)注數(shù)據(jù)量影響口語化指令理解不準(zhǔn)確回復(fù)缺乏知識(shí)量和智能感交互內(nèi)容不廣泛優(yōu)勢推理速度快擁有專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)判別式模型內(nèi)容可控優(yōu)勢擁有上億參數(shù)海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)具有強(qiáng)大理解能力回復(fù)流暢自然包含廣泛語言知識(shí)劣勢生成時(shí)間長缺乏專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)生成內(nèi)容不可控a2m.msup.com.cn關(guān)鍵實(shí)踐1GPT核心模型用戶原始

Query生成泛化

Query領(lǐng)域分類打分結(jié)果強(qiáng)化自學(xué)習(xí)迭代模型（如領(lǐng)域分類器模型）交互過程中的a2m.msup.com.cn多意圖挖掘、自學(xué)習(xí)進(jìn)化通過在現(xiàn)有語音交互系統(tǒng)架構(gòu)中，多節(jié)點(diǎn)耦合大模型能力建立緩存索引及動(dòng)態(tài)反饋機(jī)制，解決大模型工程化精準(zhǔn)輸出不可控，響應(yīng)時(shí)長慢等問題。在用戶交互過程中，前端使用大語言模型對(duì)用戶意圖進(jìn)行理解轉(zhuǎn)換，對(duì)原始Query自動(dòng)進(jìn)行轉(zhuǎn)換解析，解決無法對(duì)用戶意圖強(qiáng)理解強(qiáng)泛化的問題，在NLG部分使用大語言模型，解決知識(shí)面涵蓋不充分，回復(fù)內(nèi)容生硬的問題。a2m.msup.com.cn案例總結(jié)目錄a2m.msup.com.cn01分布式多節(jié)點(diǎn)耦合語音交互引擎02智慧洗護(hù)引導(dǎo)式交互系統(tǒng)03數(shù)字化工廠工藝培訓(xùn)04數(shù)字化注塑車間關(guān)鍵實(shí)踐2用戶

Query智慧洗推薦算法程序推薦污漬處理推薦①②③是用戶補(bǔ)充否垂域大模型缺少預(yù)處 是理知識(shí)？否缺少材質(zhì)？安全過濾緩存算法人工復(fù)核④新迭代原有系統(tǒng)⑤播報(bào)+控制預(yù)處理方法優(yōu)化前：有限特定污漬固定處理方法無法聯(lián)動(dòng)洗衣機(jī)創(chuàng)新點(diǎn)：引導(dǎo)式交互——智能分析洗護(hù)垂域大模型耦合——安全可控洗護(hù)知識(shí)自學(xué)習(xí)——自我學(xué)習(xí)優(yōu)化后：a2m.msup.com.cn已知污漬，即時(shí)回復(fù)處理方法，靈活組合新污漬，在線學(xué)習(xí)聯(lián)動(dòng)啟動(dòng)最優(yōu)洗護(hù)程序利用洗護(hù)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)打造洗護(hù)垂域大模型，現(xiàn)有鏈路耦合大模型實(shí)現(xiàn)洗護(hù)體驗(yàn)升級(jí)。實(shí)現(xiàn)洗護(hù)知識(shí)自學(xué)習(xí)，已有知識(shí)聯(lián)動(dòng)設(shè)備立刻響應(yīng)，不會(huì)知識(shí)在線學(xué)習(xí)，總結(jié)提煉。專業(yè)知識(shí)增加人工復(fù)核機(jī)制，保證學(xué)會(huì)知識(shí)有效 。a2m.msup.com.cn案例總結(jié)目錄a2m.msup.com.cn01分布式多節(jié)點(diǎn)耦合語音交互引擎02智慧洗護(hù)引導(dǎo)式交互系統(tǒng)03數(shù)字化工廠工藝培訓(xùn)04數(shù)字化注塑車間關(guān)鍵實(shí)踐3成果展示指導(dǎo)講解英文版工藝指導(dǎo)講解中文版工藝洗滌虛擬人指導(dǎo)培訓(xùn)視頻制作針對(duì)性試題生成創(chuàng)新腳本虛擬人物美化合成AIGC輔助操作界面高效、準(zhǔn)確、條例清晰節(jié)省培訓(xùn)人力培訓(xùn)成本低、減少拍攝成本和難度，素材豐富，難度低、易入門、美觀優(yōu)勢試題檢測及時(shí)性、便捷、針對(duì)性強(qiáng)4人工制作制作流程劣勢人工編寫腳本人工講解+拍攝專業(yè)剪輯+后期人工出題與校核提煉產(chǎn)品特點(diǎn)賣點(diǎn)組織優(yōu)化講解話術(shù)編輯形成視頻腳本a2m.msup.com.cn準(zhǔn)備機(jī)器設(shè)備人員溝通拍攝場景地點(diǎn)拍攝多條素材待用提煉產(chǎn)品特點(diǎn)賣點(diǎn)組織優(yōu)化講解話術(shù)編輯形成視頻腳本專業(yè)人員組織出題培訓(xùn)完成出題考核人工校核試題優(yōu)劣低效/更新速度慢人工/物力投入高成本高/門檻高低效/員工抱怨/不及時(shí)目錄a2m.msup.com.cn01分布式多節(jié)點(diǎn)耦合語音交互引擎02智慧洗護(hù)引導(dǎo)式交互系統(tǒng)03數(shù)字化工廠工藝培訓(xùn)04數(shù)字化注塑車間關(guān)鍵實(shí)踐4模型設(shè)計(jì)流程注塑大模型設(shè)計(jì)挖掘分析注塑產(chǎn)品、模具、能耗、溫度、壓力等狀態(tài)數(shù)據(jù)之間關(guān)系，結(jié)合工藝師傅經(jīng)驗(yàn)。注塑領(lǐng)域知識(shí)沉淀超過20GB。使用形態(tài)有：機(jī)器人、小程序、APP等步驟七：輸出最優(yōu)工藝步驟一：大模型試驗(yàn)參數(shù)分析步驟二：擬合多因素之間關(guān)系步驟三：數(shù)據(jù)訓(xùn)練關(guān)聯(lián)工藝參數(shù)和能耗、生產(chǎn)周期的算法模型步驟四：通過尋優(yōu)模型分別找到最優(yōu)能耗、最優(yōu)生產(chǎn)周期對(duì)應(yīng)的參數(shù)步驟六：模型測試優(yōu)化工廠補(bǔ)充各類不同設(shè)備、不同模具的能耗、溫度、壓力等狀態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)不同設(shè)備、不同模具的工藝有效預(yù)測步驟五：針對(duì)新工藝進(jìn)行測試分析①多模具工藝參數(shù)訓(xùn)練②各設(shè)備模具數(shù)據(jù)集、多參數(shù)集持續(xù)訓(xùn)練，優(yōu)化模型步驟八：模型封裝a2m.msup.com.cn關(guān)鍵實(shí)踐4數(shù)據(jù)治理前數(shù)據(jù)治理后路徑問題廠家提供點(diǎn)位存在重復(fù)性，完整性不足。點(diǎn)位數(shù)據(jù)意義不明，缺乏明確備注。數(shù)據(jù)失真，經(jīng)過時(shí)序庫壓縮后出現(xiàn)數(shù)據(jù)失真。數(shù)據(jù)丟失，點(diǎn)位數(shù)據(jù)存在幾分鐘更新一次。路徑a2m.msup.com.cn成果數(shù)據(jù)降噪，補(bǔ)全，為后續(xù)算法提供精準(zhǔn)數(shù)據(jù)。路徑優(yōu)化，數(shù)據(jù)走實(shí)時(shí)分支、獲取未壓縮數(shù)據(jù)。確定取數(shù)頻率，定義取數(shù)單位為秒級(jí)，進(jìn)行數(shù)據(jù)去重。關(guān)鍵實(shí)踐4工藝優(yōu)化收益能耗下降0.68%~14.7%區(qū)間，平均5%以上。節(jié)拍提升在-0.17%～13.84%區(qū)間，平均6%以上。注塑車間月度能耗約下降3萬元，年度收益約40萬元，產(chǎn)業(yè)級(jí)收益400萬元。a2m.msup.com.cn案例總結(jié)利用AIGC能力實(shí)現(xiàn)工廠培訓(xùn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型節(jié)省培訓(xùn)人力，降低培訓(xùn)成本。利用透明化數(shù)據(jù)，建立數(shù)字化精益能力和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的制造智能化，用海量行業(yè)垂域數(shù)據(jù)+大模型能力打造垂域的私有大模型，將無人注塑車間迭代為數(shù)字化注塑車間，實(shí)現(xiàn)平均節(jié)能5%，提效6%，注塑車間年度收益約40萬元。a2m.msup.com.cn下一步啟示聚焦用戶體驗(yàn)提升、企業(yè)降本提效-技術(shù)：構(gòu)建行業(yè)引領(lǐng)的垂域模型及技術(shù)引擎競爭力-數(shù)據(jù)：沉淀私域數(shù)據(jù)，形成壁壘a2m.msup.com.cn麥思博(msup)有限公司是一家面向技術(shù)型企