新视界｜对话TCL实业CTO孙力：大模型崛起对TCL实业是非常重要的技术方向

作者｜季倩

编辑｜张涛

4月27日，全球家电及消费电子领域三大顶级展会之一的上海AWE博览会开幕，会前，凤凰网科技受邀参加了AWE参展商TCL实业 AIoT 及大语言模型等技术交流会。

TCL实业CTO 孙力向凤凰网科技介绍了鸿鹄实验室的近况及2023年的发展方向，他表示，TCL 实业坚持以技术创新为驱动力，非常重视前沿科技的储备和探索，公司在全球有 25 个研发中心，6 个生态合作实验室，而鸿鹄实验室在 TCL的使命是承担创新、AI、大数据，还有云平台等，过去4 年鸿鹄实验室已经取得非常好的成绩。

孙力告诉凤凰网科技，目前大模型的崛起对鸿鹄实验室来说是非常重要的技术方向。团队已经初步建立起中控，包括云端的 Prompt Engineers 的能力，已经有大量的内部产品都在通过鸿鹄实验室搭建的云平台对接大模型，丰富用户智能场景体验并赋能企业效率提升。

孙力认为，大模型对于有硬件终端入口的公司来说，叠加的价值非常大。他告诉凤凰网科技，“对 TCL 来说，我们坚信未来屏无处不在。对于有屏、有交互显示终端的公司来说， AIGC 是巨大的红利。我们认为，但凡有屏的，一定会有内容。 AIGC强大的内容生成的能力会极大释放生产力。”

他表示，TCL 的产品矩阵已经占据了用户的视觉和听觉感官的模态输入，所以像电视、AR 眼镜、微显示器可以综合利用语音、视觉、视频等多模态，在整个产品体系里也有非常大的应用和发展。

以下内容为孙力的分享，经凤凰网编辑，内容略有删改：

凤凰网科技：请您介绍一下鸿鹄实验室的近况，鸿鹄实验室近年做出了哪些成果？时间允许的话，请您介绍一下鸿鹄实验室2023 年的发展方向。

TCL实业CTO 、鸿鹄实验室总经理孙力：2019年9月，TCL电子正式宣布成立鸿鹄实验室（Eagle Lab），专注于AI、IoT和云服务等技术研发和产品化创新应用，对内服务范围覆盖TCL智能终端业务群全产业，为全球用户提供AIxIoT全场景智能解决方案，是TCL 智能终端“数据服务”+“智能场景”的核心提供者。鸿鹄实验室加上人工智能，目前研发人员已经超过500人，其中聚焦在人工智能算法领域的人员投入就有两三百人，占比大约50%。

鸿鹄实验室在 TCL 的使命是承担了AI、大数据、云平台等等的创新。鸿鹄实验室在过去的 3 年内把 AIoT 的平台、人工智能、大数据等都建设起来，包括针对消费者的 APPs 等等已经取得非常好的成绩。

目前大模型的崛起对鸿鹄实验室来说是非常重要的技术方向。团队已经初步建立起语音中控，云平台，数据平台，丰富的云上应用包括云端的 Prompt Engineers 的能力等，已经有大量的内部产品都在通过鸿鹄实验室搭建的云平台对接大模型，来赋能不管是产品场景体验提升还是内部的企业效率提升的场景。

凤凰网科技：请您介绍一下 TCL 在 ChatGPT 和 AIoT 方面的布局情况，TCL 在大模型领域目前布局的情况将会给 TCL 带来哪些变化？在您看来，行业目前存在哪些机遇和 TCL 比较契合？

TCL实业CTO 、鸿鹄实验室总经理孙力：在国内说到 GPT，讨论的不只是 ChatGPT 本身，大家关心更多的是大模型。因为在人工智能的专业术语里，GPT 是其中的一个目前表现最好的大模型，业界还有大量的公司也在研发自己的大模型，比如说国内有阿里达摩院，有百度、字节，还有华为、鹏城实验室等公司都在自研大模型。

首先大模型比较大，很难塞到电视、手机等产品里面，目前为止一定是部署在云端的，通过产品做集成。

对TCL来说，布局首先要契合场景，大模型不是无所不能的，一定要结合每家公司不同的产品和服务，要结合场景、需求的体验点，找准场景，找到大模型的能力边界。

在确定能力边界之后还要做一件事，就是排优先级和商业模式。因为商业模式本身不是免费的，要消耗云服务，大模型的研发非常昂贵，大家看不仅需要 OpenAI 有算力投入、优秀算法科学家的投入等等，还需要包括云厂商在工程方面的非常巨大的投入，所以也要看企业综合的成本和价值。

一般来说怎么确定使用场景呢？就是要找到场景之后，给用户带来的体验差 （注：同“差别”），新体验减去旧体验除以成本，一旦达到一个甜蜜点，技术就会被大规模的使用。这是一个前提。

在这一前提下，TCL 会积极的拥抱 AI 领域的大变量。所谓的大变量是真的很大，比以往解决局部问题的小模型，如(语音识别、图像识别、人脸识别等等)要大的多，在大的技术变量来临的时候，一定要找到显著提升消费者感知、体验的场景，快速的去尝试。

在大模型带来的隐私问题和毒化内容的方面，应用的时候一定要高度谨慎，在场景上用很多措施来规避有害的、误导和敏感的内容生成，另外会导入第三方的敏感审核的服务等等，配合大模型的合规性。

目前的对大模型的应用还处于探索阶段，，对大模型关注的同时不能完全放弃原来 AI 技术的研究，在机器视觉、自然语言处理、知识图谱、运筹优化等 TCL 技术相关的 AI 领域，我们还会继续加强，其他在前沿的领域，我们和研究的机构开展合作，从应用层面拓展更多可落地的应用。

对 TCL 来说，大模型在2C场景主要还是智能语音助手和 AIGC 内容生成等方面。

我们谈了很多产品和消费者方向的东西，除此之外，还有一个重大的方向是关于企业内部的运营效率提升方面的创新。因为企业内部的专家系统，例如 TCL中广泛的工业制造的场景，我们思考会布局智能制造领域的专家系统，比如说基于这样的专家系统有一些故障排除的助手，帮助工程师进行知识的查询，一些故障的定位、指导、决策，可以提高故障排查和解决的效率，降低设备的异常风险。

除此以外在公司内部运营，包括营销、HR 和财务方面也可以提供智能的小助手。因为在 AI 协同工作的趋势下，未来每个领域、每个工作都会用上大模型辅助。在各个职能业务域也会布局能大幅提升工作效率的，供内部人使用。营销领域可以生成海报，生成文案，在企业内部可以开发机器人助手辅助行政、财务等等，提升流程的查询、生成报表等等这样场景的效率。

除此之外，因为 TCL 的优势产品是电视机，在电视端我们已经有大量的语音使用者，每天都在大量的使用语音助手搜电影、音乐、健身等应用。有了大模型之后，大模型比之前的 Chatbot 对闲聊、多轮对话、搜索内容，推荐个性化的内容，互动影音方面的体验大幅度的提升，我们会思考利用大模型的能力升级语音交互的体验。

因为早期的大模型是以文本为主，是一个单模态的，但未来大模型能支持多模态，所以未来的文本、图像、视频的理解能力都会跨模态，所以未来大模态领域也会有非常多的应用。

在技术研发方面，因为人工智能离不开模型、数据、算力等等， 我们会基于现有的大模型做微调，开发一些大模型插件，针对使用场景开发一些应用，利用大模型强大的涌现能力来解决多样化、复杂的任务。另外在私有化部署和垂直领域的大模型应用方面，我们也会做一些储备和构建竞争力。

在生态合作方面，我们会和云厂商加强合作，让更多的消费者利用大模型。

如果大模型如果比作是“大脑”， 光有“大脑”是坐而论道不够，要有“手脚”完善在功能上进行意图的实现，产品是 AIoT 的“手脚”，一定是大模型的大脑加上 AIoT 的“手脚”，你的理解和决策才能形成闭环。

原来的产品和服务没有竞争力，也别指望大模型无中生有。

成功的大模型应用，一定是嫁接在既有的产品和服务上，通过应用大幅度的提升效率、提升生产力，提升用户体验，呈指数型的提升，提高原来赛道的竞争力。

目前我们要保持清醒地头脑，每家公司围绕自己的用户、自己的目的用好大模型，这是关于大模型技术本身。还有一点，一定要善用，一定要在安全、合规的情况下使用大模型。

ChatGPT 也好，GPT 也好，或者任何一家其他的大模型，目前还解决不了隐私的问题。企业也一样，目前解决不了数据隐私的问题，如果要享受大模型带来的便利，就要把很多数据开放给大模型的，很多企业、工厂的生产数据隐私想保留在自己的企业内部，目前的大模型不能有效的解决这个问题。

我也在想，未来也许有这样的技术，既拥有大模型的理解能力，又能保护企业隐私，架构可能还会持续的演进，这样当企业用大模型解决企业内部问题的时候及比如说员工培训、专家系统、营销服务等等，可以在内部的大模型解决。如果觉得有一些通识知识，其产品可以部署在公有云上，可能就会借助公有云的大模型，未来可能是这样的形态。

凤凰网科技：TCL 在大模型领域目前布局的情况将会给 TCL 带来哪些变化？在您看来，行业目前存在哪些机遇和 TCL 比较契合？

TCL实业CTO 、鸿鹄实验室总经理孙力：大模型对于有硬件终端入口的公司来说，叠加的价值非常大。他告诉凤凰网科技，“对 TCL 来说，我们坚信未来屏无处不在。对于有屏、有交互显示终端的公司来说，内容的生成、AIGC 是巨大的红利。我们认为，但凡有屏的，一定会有内容。 AIGC AI 生成的能力会极大释放生产力。”

TCL 的产品矩阵已经占据了用户的视觉和听觉感官的模态输入，所以像电视、AR 眼镜、微显示器可以综合利用语音、视觉、视频等多模态，在整个产品体系里我认为也有非常大的应用和发展。