本文來自于微信公眾號 量子位(ID:QbitAI)，作者:楊凈。

　　小米集團技術委員會AI實驗室大模型團隊負責人欒劍，在MEET2024智能未來大會上，透露了小米大模型獨有的方法論。

　　作為大模型應用的先行者、率先在手機端跑通大模型的小米，早早將輕量化和本地部署作為自身大模型應用突破點。現場欒劍表示將大模型搭載到硬件設備里面去充當大腦，是件很酷的事情。

　　面對當下大模型發展趨勢， 他坦言:從技術參數上秀肌肉已經沒什么意義，接下來應該回歸到怎么應用。而大模型應用成敗的關鍵，欒劍認為主要在兩個關鍵點:

　　一是流量入口，二是用戶粘性。

　　為了完整體現欒劍關于大模型的研發和應用思考，量子位在不改變原意的基礎上，對他的演講內容進行了編輯整理。

　　關于MEET智能未來大會:MEET大會是由量子位主辦的智能科技領域頂級商業峰會，致力于探討前沿科技技術的落地與行業應用。今年共有數十家主流媒體及直播平臺報道直播了MEET2024大會，吸引了超過300萬行業用戶線上參會，全網總曝光量累積超過2000萬。演講亮點

　　小米科技戰略總結成公式就是(軟件×硬件)AI，這是科技行業第一家將AI放在指數位置上的公司。我們認為AI是全新的生產力，會對未來軟硬件產品發展和變化帶來深刻影響。

　　假設我們將大模型作為硬件設備的大腦，搭載到硬件設備里面去，這將是件很酷的事情。小米要做的，不是通用大模型、垂類大模型，而是場景大模型。

　　輕量化和本地部署是小米大模型突破點。

　　大模型有三個要素，分別是大數據、大參數、大訓練任務。

　　大模型從技術參數上來秀肌肉我覺得沒什么意義了，接下來應該回歸到怎么把大模型用好。

　　云邊端結合是將來大模型發展而一條重要途徑。要實現云邊端的結合肯定離不開軟件層面上打通。

　　大模型應用成敗兩個關鍵點:一個在流量入口，另一個在用戶粘性。

　　主動智能是小米澎湃OS非常重要的亮點。

　　小米全新升級的「人車家全生態」戰略，為大模型的應用搭好了舞臺。 首家將AI放在戰略指數位置的公司

　　今天跟大家分享一下小米大模型的研發思路，以及大模型在小米接下來可能的應用場景。

　　今年8月份，小米宣布了自己的科技戰略:深耕底層技術，長期持續投入，軟硬深度結合，AI全面賦能。總結成公式就是(軟件×硬件)AI。

　　作為科技行業第一家將AI放在指數位置上的公司，我們認為AI是全新的生產力，會對未來軟硬件產品發展和變化帶來深刻影響，所以一定要重視AI、投入AI，這也是將小米打造成硬核科技公司的必由之路。

　　AI既然這么重要，小米AI上的積累有哪些呢?今天就來簡單回顧一下。

　　早在2016年，小米內部創建首個專注AI的視覺團隊，主打為手機拍照服務。隨后成立了語音聲學、人機對話、知識圖譜等一系列AI團隊，小米AI實驗室應運而生。

　　經過兩年多努力，小米所有產品都用上自研的AI技術，當業務部門需要支援時，我們也能派出大量專家幫助快速組建技術團隊。發展到今天，小米各個部門都散布著我們的AI工程人員。

　　從另一個維度看，小米在技術上的投入近幾年持續高速增長，最近幾年復合增長率達到38.4%，今年我們的投入會達到200億元，最近5年(2022-2026)會投入到一千個億。這是非常可觀的一筆投入，說明我們技術團隊在持續成長，也說明我們踐行小米科技戰略的決心。

　　今年提到AI一定繞不開大模型，今年4月份小米宣布成立大模型團隊，將輕量化和本地部署作為小米大模型突破點。

　　不少同行來問背后的原因。

　　首先看小米的特色。小米有各種各樣的硬件設備，今天小米是全球最大消費級IoT平臺。截至今年三季度，小米IoT平臺已連接設備6.99億，5臺以上的小米設備用戶達到1370萬。

　　假設我們將大模型作為硬件設備的大腦，搭載到硬件設備里面去，這將是件很酷的事情。

　　比如有臺掃地機器人，大概率我們不會跟它聊天，不會讓它幫寫小作文，但它需要路徑規劃、躲避障礙物以及判斷什么地面需用什么方法清潔。

　　將這種能力總結一下，可能并不是行業所說的通用大模型，也不是垂類大模型，而是場景大模型，這也是小米特別關注的以及所要做的。

　　我們認為，大模型有三個要素，分別是大數據、大參數、大訓練任務。哪個要素才是大模型產生涌現能力、泛化能力的關鍵?我們做了一些實驗。

　　今年8月份發布的兩個大模型，參數量分別在13億和60億，并在中文的兩個主要榜單上做了測試。其目的是驗證端側大模型(參數不那么大)通過定制和優化，是否能在目標場景中達到媲美云端大模型效果。

　　第二步，是驗證端側大模型是否能在手機上正常運行，達到用戶真實使用條件要求。10月，小米在高通驍龍8Gen3芯片上基于NPU在手機端跑通60億參數模型，生成速度和功耗完全滿足正常使用的要求。

　　到這一步為止，我們把大模型搭載到設備端的設想得到全部驗證。從技術參數上來秀肌肉我覺得沒什么意義了，接下來我們回歸到怎么把大模型用好。

　　目前AI大模型技術應用已經深入小米全系統，包括實時字幕、小愛輸入助手、圖像生成與搜索等技術等。大模型在端側上的功能探索只是剛剛開始，使用價值絕對不僅止于此。 主動智能是小米澎湃OS非常重要的亮點

　　接下來展望一下大模型在小米會發生什么變化。

　　前面提到，將大模型作為大腦放到智能設備里去，就能獨立完成一些簡單任務，但在復雜條件下，可能還需要同場景多設備協同。

　　這時候一個設備就完成不了了，請求會上升到邊緣設備。邊緣設備就是一個場景里算力和存儲能力最強的設備。通過這臺設備協同場景下所有智能設備幫我們一起完成。當請求變得更為復雜時候，需要跨場景，這時候請求就需要上升到云端了。

　　這樣做的主要目的是什么?

　　大模型服務成本很高，用戶使用成本也很高。我們做分布式計算，盡量把計算放到邊緣側，放到端側，這樣讓用戶使用成本降到最低。

　　存儲也是基于同樣的考慮，用戶數據，也是能放到端側就放到端側，能放到邊緣側就放到邊緣側，這樣也是最大程度地從物理上保護用戶數據的隱私安全。

　　云邊端結合是將來發展的一條重要途徑。要實現云邊端的結合肯定離不開軟件層面上打通。

　　小米近期發布的澎湃OS操作系統，就是為了萬物互聯而設計，我們在澎湃操作系統里有個AI子系統，它是個思考中樞。

　　如果將智能設備比喻成小動物，這個智能中樞就可以理解成馴獸師或魔法師。通過智能設備延伸它的感官，充分采集用戶所在環境的信息。獲取信息之后，再由Xiaomi HyperMind做思考判斷以及規劃，再將指令下發到需要執行的智能設備上，讓它們協同完成任務。

　　更重要的是，Xiaomi HyperMind是有學習能力的，除了被動地完成用戶的請求以外，還能在用戶使用一段時間以后了解到用戶的使用習慣，產生與用戶的默契。在它發現當前場景和以前某個場景比較相似的時候，會主動地做一些用戶建議并提供一些服務。

　　主動智能也是小米澎湃OS非常重要的亮點。

　　今年我們將小米集團戰略從手機xAIoT升級到「人車家全生態」，為大模型的應用搭好了舞臺。

　　可以想象一下，每臺智能設備上面都有符合它自己能力的大腦，能夠獨立完成任務。他們通過小米澎湃OS互聯互通到一起，然后通過Xiaomi HyperMind控制它們。我們通過云邊端架構為用戶提供最經濟安全的服務，這是個非常了不起的框架，我們希望用3-5年將框架填滿。 大模型應用成敗兩個關鍵點

　　最后聊聊關于大模型應用，大家都在探索一個問題:大模型應用成敗關鍵是什么?我個人拋個磚，我認為所有應用可能都有兩個關鍵點:一個是流量入口，一個是用戶粘性。

　　大模型流量入口在哪里?最開始大家覺得是行業應用，還是需要點開APP用大模型賦能，后來發現大模型自己可以成為一個入口，通過調用API來完成復雜的任務。

　　剛才說了大模型可以跟操作系統深度融合。歸根到底操作系統需要一個硬件，大家不可能跟空氣交互，一定要找到硬件，硬件才是入口，而小米絕對不缺硬件。

　　第二個用戶粘性。打個比方，當一個城市開通第一條地鐵線時，大家可能會覺得很新鮮很好奇，但可能不會特別依賴它;但當它形成一個無處不在的網絡時，大家對地鐵的依賴成長起來了。

　　大模型現在就是這樣的情況。現在大模型的主要使用方式還停留在簡單的文字交互，我們要探索的是讓大模型怎么無處不在地融入大家日常生活。

　　小米已經搭好了人車家全生態的平臺，非常歡迎大家一起來共同建設，把大模型的應用做好。

　　最后回顧一下小米的科技理念。我們要選擇對人類文明有長期價值的技術領域，并堅持長期持續投入。

　　而以大模型為代表的AI，我認為就是對人類文明有長期價值的技術領域。

　　我們要堅持投入，無論外界輿論發生怎樣的變化，無論技術上出現怎樣的挑戰，我們都要保持戰略定力，我們要堅韌樂觀，用最前沿的技術提供最優質的產品和服務，希望讓更多朋友們能夠通過小米的產品體驗到科技帶來的美好生活。

　　我今天就講到這里，謝謝大家。