智東西
作者 | 云鵬
編輯 | 漠影
(資料圖)
在今天的AI大模型時代，AI和終端場景要如何結合才能真正為我們的生活帶來便利？這是當下每一家科技巨頭都在思考和面對的問題。
在大模型落地千行百業的大潮之下，智能手機作為與普通消費者生活最為貼近的產品，也在快速卷入AI革命的浪潮中。
iOS版、安卓版ChatGPT的先后發布讓更多人可以接觸到大模型帶來的技術紅利，而語音助手與大模型的結合也成為科技巨頭們正在爭奪的關鍵高地。
一邊谷歌計劃徹底重塑其智能語音助手，將大模型能力融入，另一邊蘋果Siri也曾被多次曝光將融入大模型相關能力，微軟的Copilot則已經完成對Cortana的替代。
終端設備中的AI迎來一場大模型革命，已成大勢所趨。一直被消費者詬病不夠“智能”的語音助手，究竟要如何借助大模型變得“更智能”？
就在8月4日，華為率先交出了一份答卷。
在華為盤古L0基座大模型的基礎上，華為針對終端消費者場景構建了大量的場景數據與精調模型后的L1層對話模型，并將該模型用在了智慧助手小藝中，全新的小藝在今年華為開發者大會上正式亮相。
基于此，華為也成為國內率先將大模型能力融入智慧助手并面向消費者落地的科技公司。
用華為的話來說，在大模型的加持下，小藝變得“更聰明、更能干、更貼心”了?；谌A為大模型和AI技術的進步，小藝迎來了一次顛覆性的智能化革新，而這些新體驗，也將進一步擴展至華為“1+8”的產品生態中。
大模型的融入究竟能給如今的智慧助手們帶來怎樣的“進化”？華為是如何克服重重行業此前未能突破的難題將大模型成功落地在終端中的？小藝掀起的智能語音助手新革命又將對產業有著怎樣深遠的影響？
可以確定的是，讓智慧助手給我們每個人的日常生活真正帶來便利和樂趣，華為把這件事又往前推了一大步。
一、語言理解力暴漲，人人化身玩機達人，小藝變得更聰明了
從大模型進入大眾視野的第一天起，一個討論就從未停息：由大模型驅動的聊天機器人是否會取代手機上的智慧助手？
今天，從華為給出的答案來看，兩者絕非替代關系，由大模型賦能的智慧助手能夠帶來的體驗革新，可以說讓許多曾經的“想象”真正走入了“現實”。智慧助手越來越像你真正的管家、朋友，人工智能的“智能化”邁入了新的階段。
縱觀小藝的升級，最直觀的體現就是：小藝真的變“聰明”了，它知道我在說什么、能夠更精準地讀懂我話里的意思了。
比如我可以直接跟小藝說，“能不能把手機壁紙設置成實時天氣？”此時小藝就能明白我是想要全景天氣壁紙。
對于再復雜一點的場景，比如今晚我想請人吃飯，就可以直接跟小藝說，“找一家附近評分高的海鮮餐廳，最好有適合四個人的優惠套餐”，此時小藝可以準確理解我的意圖，并直接調用美團服務給我找到相關餐廳。
當我隨手拍一個海報，針對海報圖片，就可以用自然交流的方式去問小藝相關的信息并獲取服務，比如我可以跟小藝說，“我想參加技術論壇，導航去圖上的地址”，此時小藝就可以準確識別海報中的地址信息并打開導航App進行導航。
在大模型能力的加持下，小藝還可以處理更加復雜的場景編排任務，幫我們創造專屬于自己的特殊場景。
如果喜歡運動健身，我可以讓小藝創建一個“晨跑場景”，要求為“每周一到周五早上6點半為我播報當天天氣，6點半到7點我會跑步，當我戴上藍牙耳機的時候，就播放收藏的歌曲，并把手機設置為靜音模式”。
這一系列看似復雜的操作，都可以通過這“一句話的時間”讓小藝直接設置完成。
可以說，在“更聰明”的小藝的幫助下，我們不再需要一項項地查看玩機技巧和大量的功能說明，每個人都可以成為“玩機達人”，因為我們只需要問小藝就可以了。
小藝這種能力的提升，讓很多智能手機具有的強大功能，可以簡單便捷地、通過語音口述的方式被用戶所接觸到。
縱觀小藝在“更聰明”層面的諸多升級，我們能清晰地看到，大模型能力的融入，搬開了阻礙用戶養成智慧助手使用習慣的最大絆腳石之一——不夠自然的對話、無法隨心所欲的自然交流。
想要真正讓智能語音助手從好玩、新奇走向好用，甚至成為一種“習慣動作”，優秀的語言理解和交互能力是必不可少的。大模型讓智能語音助手真正能夠讀懂、聽懂我們，其易用性的提升是極為顯著的。
二、數千字文章秒生摘要，圖文多模創作不在話下，小藝更能干了
除了自然語言理解能力的跨越式迭代，大模型加持下的小藝在生產力方面效率提升也十分可觀，這也是大模型應用的強項之一，智能語音助手終于可以參與到我們平時工作的具體內容中來了。
比如當我們在一些內容資訊App上看到一篇文章，就可以問小藝，“這篇文章主要講了什么”，此時小藝就可以快速對文章內容進行重點總結并生成簡短的摘要。
根據華為在開發者大會上的演示，對于一篇3000多字的文章，一次輸入給模型，模型可以在幾秒之內完成對文章的總結。
我們還可以進一步針對這篇文章的內容去延伸問一些問題，小藝都可以從文章中找到相關信息組成簡潔明了的答案呈現給我們。
不僅是文章、新聞，小藝甚至還可以讀論文，可以說，在大模型能力的加持下，每個人都有機會在小藝的幫助下不斷地提升自己的能力。
除了理解文章，小藝還可以“寫文章”。當我要和一個初次見面的合作伙伴開會時，我可以直接跟小藝口述會議的時間、邀請的公司人員以及討論內容，小藝就會幫我寫一封會議邀請的郵件。
據了解，目前小藝已經學習了上百種的文案風格，包括各類書信、公文、商業文案、祝福語、故事、工作總結等。
其實不只是文字，對于圖片的生成和創作，小藝同樣拿手。
比如在特定的節日，我只要把相關主題、風格告訴小藝，小藝就可以根據我的照片，一鍵生成一張屬于我的創意卡片。借助多模態大模型技術，小藝無疑可以幫我們更好地使用手機里的大量影像素材。
縱觀小藝在辦公生產力方面的提升，可以說小藝已經不僅是生活中懂我的朋友，更是我們工作中的得力助手。大模型能力的融入顯著促進了智慧助手生產效率的提升。
在當下這個快節奏的時代，小藝快速提供靈感、輔助創作、節省時間獲取關鍵信息的這一系列能力，都顯得十分“需求對口”。
大模型讓智能語音助手從“需要”變為“必要”，從“能用”變為“好用”，實用性得到了顯著提升。
三、從通用到“專屬”，AI也可以更有溫度
在大模型的加持下，小藝在各方面的能力都有了長足進步，而當我們將時間線拉長，我們還能看到“進化”后的小藝帶來的更深層價值。
隨著小藝與我們相處的時間越來越長，我們和小藝不斷地交流，小藝就會變得越來越懂我們，給出的建議也會更加貼心和個性化，從一個通用智慧助手變為我的“專屬貼心管家”。
比如我在開會時有一些待辦事項，可以通過“隨口描述”的方式讓小藝記錄下來，小藝可以對我口述的內容進行理解，并將這些重要事項提煉出來，放在日歷或者備忘錄中。
這還沒完，等過一段時間，如果我還要根據上次開會的待辦事項，再次與合作伙伴開會，我就可以讓小藝根據之前記錄的信息直接寫出一封新的會議邀請郵件。
當然，對于生活中的一些重要時刻，比如父母的生日，小藝可以幫我記住，并且在提醒的同時，為我提供更多的服務推薦，比如餐廳的選擇、禮物的購買建議，這些服務可以一觸直達對應的App。
此外，當我們出差時，如果我是一個喜歡美食的人，小藝就會幫我推薦一些當地的美食，如果小藝此前知道我喜歡旅游，它就會給我介紹一些當地的景點。
當小藝對我們更了解的時候，小藝提出的建議也會更加個性化，有更高的概率契合我們當下的實際需求。
值得一提的是，小藝相關的個性化數據和學習都是在端側進行的處理的，從而保證數據的安全和隱私。在華為看來，安全與隱私保護是他們在所有AI場景設計和體驗創新中遵循的第一原則。AI不能無中生有，更不能被濫用，AI是輔助而不是替代，AI是增強而不是虛構。
正如華為所思考的一樣，在AI技術高速發展的當下，用更負責任地態度去做更透明的AI，審慎創新善用AI，必然是所有科技企業都應堅持的方向。
四、重構大模型與智慧助手，顛覆體驗離不開硬核技術創新
不論是更聰明、更能干的小藝，還是更個性化、更貼心的小藝，抑或是語音交流更加逼真、更有溫度的小藝，大模型正讓智能語音助手變得更加易用、實用、好用，從根本上解決用戶使用語音助手中遇到的諸多“頑疾”，帶來體驗上的“質變”。
而在這種質變的背后，華為在硬核技術層面的積累和創新無疑是關鍵支撐。
實際上，華為從底層就重構了大模型與智慧助手的整個協作系統，摒棄了過去多個系統獨立構建的“割裂”模式，讓大模型成為智慧系統的大腦，以大模型為核心，無縫利用大模型的高階能力，對系統進行全面增強。
這一架構方向挑戰巨大，此前業界沒有成熟的商用案例，但華為仍然決定做“第一個吃螃蟹的人”。
為此華為構造了各場景下的語料數據，并設計了能讓系統理解、可執行的模型輸出，同時華為給大模型注入了可信的結構化、非結構化知識，讓大模型能夠學習到通識、邏輯關系。
具體來看，華為在預訓練、設備操控以及端云協同方面的突破都可圈可點。
首先，預訓練的能力強不強，是對各家內功的真正考驗。在預訓練中，華為構建大量的不同類型表達的語料庫，讓大模型在預訓練的階段中就成為精通各類表達的大師。
同時，華為從一開始就希望小藝向著“更智能的私人助理”這一方向去進化。為此華為將大模型的能力進行細化拆解，在此基礎上構建完整的測試數據集，并使用能力樹指導數據構建和大模型能力構建。
在設備操控方面，如何利用大模型進行設備控制，實現真正的智能化設備控制，是用戶體驗能否實現跨越式升級的關鍵。
為此，華為將設備控制中大模型生成文本的格式做到了幾乎百分百的遵從度，讓中樞系統高效解析和對接。同時為了解決場景復雜的挑戰，華為詳細梳理消費者場景制定工具使用說明書，讓大模型“先學習再上崗”。
針對大模型高昂推理成本和推理時延的難題，華為設計了多套完全不同的工具調用范式，將工具調用等待時間加速了一倍。
從最終落地結果來看，小藝所使用的大模型，可以很好地覆蓋對話、出行旅游、設備操控、吃穿住行等各類終端消費場景，其知識范圍、事實性、實時性以及安全合規等多方面都得到了針對性優化和增強。
最后在端云協同方面，個性化數據處理需要端側模型，端側算力和功耗的限制又使得云側模型不可或缺。云側和端側要如何分配任務、協同配合，是對廠商技術的考驗。華為在大模型端云協同領域積累的技術能力，讓個性化體驗得以實現。
據了解，針對消費者在不同設備不同場景下的需求，華為小藝背后的大模型擁有端側和云側等形態。在小藝與大模型的結合中，端側大模型會先對用戶請求和上下文信息做一層預處理，再將預處理后的需求發送到云側，從而最大化地發揮“端側模型快”和“云側模型強”的優勢。
從重構大模型與智慧語音助手的協同關系，到克服諸多大模型落地終端場景面臨的技術挑戰，華為還是那個我們熟悉的華為，技術創新能力仍然是華為最硬的底牌。
五、打通軟硬全鏈條，讓大模型成為“系統級”能力，全場景生態加速落地
正如我們開頭所說，AI和終端場景要如何結合才能真正為我們的生活帶來便利，是當下終端側AI技術落地應用需要回答的關鍵問題。
華為小藝的一系列技術、能力升級，讓我們看到了大模型如何更加貼近消費者的使用場景，大模型的應用如何“更接地氣”？小藝可以說做了一個很好的示范。
華為從用戶體驗出發，用技術解決問題，將傳統語音助手在體驗上的“不可能”變成了可能。
相比OpenAI的ChatGPT、谷歌的Bard這些生成式AI聊天機器人，華為的小藝是在HarmonyOS操作系統層面，為華為終端用戶提供語音對話、圖文識別、服務建議、設備智慧能力開放和設備互聯管理的應用。
從硬件、軟件、系統到應用層全鏈條的打通，華為讓大模型成為“系統級”能力，這是其他產品所無法比擬的，也是華為的核心優勢之一。
從云端服務器中的芯片，到終端設備中的鴻蒙操作系統和鴻蒙應用生態，華為這種全棧式技術能力是小藝與大模型結合如此高效且順利的關鍵支撐。
華為相關AI專家告訴智東西，系統級的入口跟操作系統結合地更加緊密，跟生態的互聯也做到了系統生態底層，這種互聯才是真正高效的。
與此同時，華為小藝基于華為鴻蒙生態形成的優勢也是其獨特競爭力。
目前華為的各類終端產品面向全場景布局，其中“1+8”這幾類核心產品小藝都已完成覆蓋，未來結合全場景設備的業務形態，華為能夠將擁有大模型能力的小藝部署到消費者全場景體驗上。
基于小藝的大模型能力在華為全場景業務生態中全面落地，已經只是時間的問題了。
結語：大模型掀起語音助手進化潮，華為已先行一步
此次基于大模型技術，小藝掌握了更多技能，從更自然流暢的對話交互到更高效便捷的生產力應用，從更懂你的主動服務到更有溫度的個性化服務，華為已經成為科技巨頭中將大模型與端側用戶體驗結合的最為緊密的一個。
目前，華為全新的小藝智慧助手將在今年8月底開放邀請測試，并于晚些時候在搭載HarmonyOS 4.0及以上操作系統的部分機型中通過OTA升級，具體升級計劃會稍晚公布。
真正讓大模型服務于普通消費者，讓每個人享受到生成式AI帶來的體驗革新，這是小藝對于產業和用戶最大的價值所在。
面向未來，大模型與智能語音助手的結合必將更加緊密，隨著后續各路科技巨頭的跟進，智能語音助手的“進化”浪潮將勢不可擋。未來還會有哪些新的應用場景、新的應用形態和功能涌現出來，都令人充滿想象空間。
責任編輯：Rex_10
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