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通过私有化部署的DeepSeek R1满血版大模型，实现温、湿、风、净、鲜多维度自感知、自学习、自调节；融合美的美言大模型与DeepSeek、讯飞星火及豆包三大模型，重塑人机交互功能与体验……
日前，美的推出了首款接入DeepSeek的空调“鲜净感空气机T6”，既展现出人工智能在智能家电领域的深度应用与创新突破，也显示出一家头部企业对当前各行各业接入DeepSeek热潮的快速反应。
其实，美的也在研发自己的“DeepSeek”：它正在打造一个大型的工业智能制造智能体，该智能体计划整合包括DeepSeek在内的国内外优秀大模型，实现体系化、机制化，并叠加数字化提升数智融合能力，最终驱动全要素降本增效。
此举无疑引人注目，因为美的是佛山数字化能力最为突出的企业之一，它的举动在业内具有风向标意义，尤其是在佛山72.8%的规上企业已实现“智改数转”、制造业数字化转型进入“下半场”的当下。那么，美的为什么要自研大模型？自研大模型又将为美的带来什么？
先有数字化，才有大模型
6家工厂被评为“全球灯塔工厂”，9家工厂入选工信部5G工厂名录……在佛山，甚至全国乃至全球，美的可能都是行业内数字化转型成果最亮眼的企业之一。
但数字化并不能跟智能制造直接画等号——数字化只能告诉生产者数据，却无法告诉生产者“结果”，也就是最理想的生产决策应该是什么。
以产品质检为例，像MES（Manufacturing Execution System，制造执行系统）这样的数字化工具能够在第一时间发现存在瑕疵的产品，管理者借助MES系统也能快速溯源，但MES无法告诉人们究竟是什么原因导致了次品的产生，想要查找原因，依然要靠管理者的“手动”复盘。
“手动”复盘，需要人们的经验，更需要时间和精力，并非轻而易举。不仅如此，随着数字化转型不断加速，产研销等各个环节产生的数据越来越多，在海量数据当中找出头绪都成了一件颇为不易的事情，何况不少数据还是用SQL语言的形式呈现的。
于是，在2022年，美的启动了一项以人为主角的工程：“全员数字化”。工程的目标，是让更多员工学会“看数”“读数”“用数”，让每人都拥有自己的数字“驾驶舱”。
正在美的汲汲探索之时，ChatGPT横空出世。这款基于在预训练阶段中习得的模式和统计规律，能够像人类一样聊天交流的程序，给了美的启发。
“把MES系统产生的各种数据，包括过往订单、生产参数、环境参数等都给到模型，训练出行业小模型，下次在生产中遇到问题的时候，它就能给出它‘认为’解决方案，如此就能真正让数据与生产联动。”美云智数AIGC产品经理曹志铮如此解释大模型为什么能够成为美的实现智能制造的“利器”。
由此，美的很早就开始了对大模型的研究。曹志铮透露，2023年下半年，美的开始开发自己的大模型。到2024年11月，美擎AIGC解决方案对外发布。
美擎AIGC解决方案示意图。受访企业供图
美擎AIGC解决方案示意图。受访企业供图
“MES等数字化工具产生数据的能力是非常的强大的，但只有大模型才能让数据真正与生产联动，我们正在打造的智能体，就是一种基于大模型的决策系统。”曹志铮说。“不过，数字化工具是大模型的数据来源，要做好大模型，肯定离不开前期的数字化。”
人“机”共进，智造未来
如今美的已经在多个环节应用大模型。
以质检工序为例，美的建立了针对质检员手部关键动作的视觉大模型，智能判断质检员是否完成了标准的各项检测动作，避免了质检员因为主观原因导致的漏检现象。
再如产品需求预测环节，以往美的主要依靠ERP等数字化工具提供的算法生成需求预测，也就是向一个“大号Excel表格”里输入历史订单、气候、补贴等各项参数，通过复杂的加权算法得出结果。
而大模型可以将更多参数纳入对需求量的预测当中，甚至还可以通过联网搜索功能，了解诸如全球地缘政治格局、大宗商品价格等瞬息万变的情报，并将相关情报考虑进去，生成更加准确的需求预测。曹志铮透露，目前美的已经在借助大模型预测需求，预测结果比以往更加准确。
“大模型甚至可以告诉我们，在美的全球43座基地如何拆分产能，以更加划算。”曹志铮说。
此外，大模型也广泛应用在美的的办公场景中，包括翻译、视频制作、会议、售后服务等，帮助美的集团2024年整体提效超过396万小时，折合经济效益超过1亿元，“看不见”的收益更是无法估量。
未来，大模型还将在美的体系当中发挥更强大的作用。这不仅因为这家巨头转型的决心，也是因为AI还在飞速发展。
“AI技术的迭代越来越快，我们不敢说目前取得的成绩就是‘终极状态’，它只是阶段性的测试结果而已。”曹志铮说，“据说DeepSeek很快会推出2.0版本，包括海外的大模型也在升级，我相信美的还会迎来更先进的大模型技术。”
采写：南方+记者 王谦
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