當AI大模型在辦公、汽車領域快速落地，智慧家庭的“智能承諾”卻仍停留在“半吊子”階段——“說‘打開空調’要重復三遍，說‘找程序員送外賣的電影’卻跳出一堆無關推薦”成為常見吐槽，大多數用戶因智能家電“指令聽不懂、響應慢、推薦亂”放棄使用語音功能。這恰是家電行業的真實寫照：家電行業的智能化始終停留在語音控制開關、APP遠程調節的表層，交互生硬、指令理解精準度低、多設備協同弱等痛點，難以滿足用戶對“主動服務”“精準響應”的高品質生活需求。而長虹云帆大模型的出現，正打破這一僵局，讓家電真正擁有“智慧大腦”。

當“老家電巨頭”遇上“新AI浪潮”

長虹啟動云帆大模型之初，行業正面臨雙重困境：一方面，用戶對家電“主動服務”的需求日益迫切；另一方面，大模型在電視領域落地面臨安全性、“幻覺”等技術難題，亟需兼顧響應速度與理解精度的解決方案。

“云帆”界面截圖。長虹供圖

彼時的長虹，已為這場“技術攻堅”儲備了充足底氣。自2013年啟動智能化轉型，2016年推出全球首款人工智能電視，2020年攻克精準身份識別、智能交互等根技術，十余年的技術積累為項目奠定基礎；依托中國科技城綿陽的創新扶持政策，契合國家“人工智能+”行動戰略，政策紅利為項目保駕護航；更有專業研發團隊、全產業鏈協同優勢與專項資金支撐，形成“技術+政策+資源”的三重保障。

“我們的核心目標很明確：構建全球首個基于大模型的智慧家電AI平臺，讓家電從‘被動響應指令’升級為‘主動服務管家’?！遍L虹智慧顯示軟服中心軟件工程師彭一亮表示，這一目標不僅是企業的技術突破，更是推動整個智慧家庭邁入“強人工智能”時代的關鍵一步。

有了三重保障，長虹并未急于推進產品落地，而是先聚焦“主動服務”的核心支撐——一套能讓家電“會思考”的技術架構。

云帆大模型的核心競爭力，藏在“專家模型+通用大模型+交互大模型”的三層融合架構中，“底層通用大模型支撐基礎認知能力，中層專家模型聚焦家電垂類場景精準適配，頂層交互大模型優化用戶體驗，實現“簡單指令快速響應、復雜需求精準處理”的雙重優勢。同時融合大規模高質量語料訓練、自研微調技術及蒸餾算法，讓模型既能精準理解需求，又能高效執行任務?！迸硪涣劣猛ㄋ椎恼Z言解釋道。

這一架構融合了多維感知、多重理解、多任務管理、多模態交互、內容聯想五大核心能力，可實現“從被動執行到主動預判”的跨越。其關鍵指標“語音交互”實現毫秒級響應簡單指令，多輪交互理解準確率達91%，能精準識別模糊指令，如面對“程序員送外賣的電影”這類模糊指令，能快速鎖定《逆行人生》并推薦同類作品。

18個月里的“技術突圍戰”

從項目啟動到首款AI TV投產，18個月的研發歷程布滿荊棘。每一個如期上線的功能背后，都是研發團隊與時間賽跑、跟難題死磕的“極限挑戰”。

2025年初，觀影智能體子項目就遭遇“雙重考驗”：一方面項目周期緊張、工作量繁重，另一方面涉及語音交互、語義理解、聲紋識別、媒資檢索與推薦、大模型適配等多條復雜技術鏈路，且項目組此前并無相關經驗，難度可想而知。

技術團隊工作中。長虹供圖

“幸好我們前期采納了領導建議，在方案調研階段就同步思路、完成內部異步立項，爭取到了緩沖時間。盡管產品正式立項前，我們尚未完全啃下所有技術硬骨頭，但大部分難點的解決方案已心中有數?！被貞浧甬敃r的場景，彭一亮記憶猶新。作為長虹內部從技術新人成長起來的核心骨干，他在項目中牽頭組建跨學科攻堅小組，聯合語音識別、算法領域專家開展技術調研，將聲紋識別準確率從95%提升至99%；他還創新性地設計“分層記憶存儲架構”，區分短期熱點偏好與長期興趣標簽，使個性化檢索推薦準確率提升20%。

技術難題接踵而至：大模型生成數據與媒資庫數據存在偏差、語音回復內容與顯示信息不同步。為攻克這些問題，團隊聯合策劃、語音組、成綿測試組開展高頻跨部門溝通，快速迭代。更棘手的是行業共性難題——推薦效果的評判標準極具主觀性，缺乏可量化的對比維度。團隊曾與行業內同行交流，發現大家普遍受此問題困擾。經過內部反復討論，確定了“真實數據支撐，自動化+主觀評價結合驗證”的測試方案：抽取線上用戶的精確搜索、模糊搜索、劇情搜索等多維度語音數據，構建萬級用戶真實測試用例；通過輸入用戶真實數據、記錄返回結果，再通過專業自動化測試工具驗證+人工主觀評價相結合得出具體指標。最終測試結果顯示，觀影智能體效果已持平甚至略超行業頭部水平。項目的成功上線，成為行業首家落地聲紋+記憶體的個性化推薦的影視智能體。

當云帆大模型走進家庭，家電正發生本質轉變?！耙郧半娨暿恰泓c我播’，現在它能‘懂你所想’?！迸硪涣僚e例，老人說“想看以前的老戲”，電視會自動推薦經典戲曲并調大音量；孩子說“找學習視頻”，會優先篩選教育類內容并控制時長。更暖心的是長虹熊貓AI TV打造的24小時陪伴治愈系統：清晨用天氣預報喚醒用戶，工作間隙提醒遠眺休息，夜晚播放助眠音樂并自動關閉燈光，讓電視成為家庭生活的情感紐帶。

2024年3月，云帆大模型通過國家備案（備案號：Sichuan-ChangHongYunFan-20240305），成為四川首個獲此資質的大模型；搭載其技術的“星箔 ART”系列電視榮獲中國電子視像行業協會科技創新獎、人民網匠心產品獎等權威認可；多輪交互準確率較行業平均水平高出18個百分點，響應速度達到行業最快的毫秒級水平。

人才梯隊托舉技術躍遷

這種蛻變背后，是長虹智慧顯示軟服中心“技術研發-產品落地-生態共建”的全鏈條布局，更離不開人才梯隊的堅實支撐。技術的突破終究是人的突破，長虹的人才隊伍，正是云帆大模型持續進化的“源代碼”。

長虹的人才隊伍。長虹供圖

彭一亮的成長軌跡堪稱長虹智慧顯示軟服中心“項目歷練+導師制+知識沉淀”培育模式的鮮活范本。從2017年帶著青澀與熱忱入職的后端開發工程師，到2025年躋身公司資深專家行列，他以項目為階、以團隊為翼，不僅完成了個人技術與管理能力的全維度躍遷，更為企業培育了一支硬核技術梯隊，成為長虹電視運營領域人才成長與技術創新的雙重標桿。

2017年入職時，彭一亮以后端開發工程師的身份加入研發團隊，面對高并發場景時架構設計經驗匱乏，曾因未考慮流量峰值導致內部服務崩潰；跨部門溝通時陷入“技術細節自說自話”的困境，3次因需求偏差返工。深知不足的彭一亮主動開啟“補能模式”：申請承擔項目經理角色積累實戰經驗，下班后鉆研高并發架構案例并整理成“技術攻堅手冊”分享；提前預習評審資料，刻意練習“技術語言轉業務表述”，在跨部門會議中主動同步需求。這段“啃硬骨頭”的起步經歷，讓他快速夯實了電視后端開發技術基礎，更培養了“問題導向”的工作思維。后來，在擔任項目經理牽頭積分系統開發期間，創新采用“模塊化拆分+迭代式開發”策略，引入Redis緩存機制優化數據查詢鏈路，使系統并發處理能力從每秒5000次提升至10000次以上，提前兩周上線且三個月故障率為零，成功突破“純技術執行者”定位，練就成熟的團隊管理能力。至2025年帶領20人團隊推進觀影智能體項目時，彭一亮已成長為能平衡技術創新與業務落地的資深專家。

更可貴的是他的“經驗傳承”：截至2025年，彭一亮累計帶出3名技術骨干，其中2019年加入的新人秦贊，已在他的指導下成長為云端核心業務負責人，主導電視運營云服務平臺開發。這種“骨干帶新人、新人成骨干”的梯隊建設模式，為技術創新提供了源源不斷的動力。

“從招聘入口就把控質量，確保人才的技術硬實力與企業需求、文化價值觀契合?！遍L虹人力資源負責人介紹，企業對技術人才的“選育”有一套清晰機制。在“選”上，初級崗位通過在線編程題、技術筆試考察基礎能力；中高級崗位增加項目復盤、架構設計題，評估系統思維；同時通過“STAR法則”行為面試與文化適配度考察，減少后期流失風險。內部推薦、外部獵頭與校招結合的渠道，也讓人才來源更廣泛。在“育”上，分層分類培養機制讓不同階段的人才都能成長，根據技術人才的職級、能力階段設計差異化培養內容，避免“一刀切”式培訓，確保資源高效利用，比如新員工/初級人才定位為夯實基礎，快速融入；中級人才重點定位為深化專業，突破瓶頸；高級/專家人才則定位為引領創新，對接戰略。以多元化的培養形式，適配技術人才“重實踐、輕理論”的學習特點，提升參與度和效果。

“我們將以云帆大模型為核心，構建“技術研發-產品落地-生態共建”的全鏈條創新體系，打造‘中國AI家電技術第一品牌’名片，推動智慧家庭進入‘主動服務+個性化定制’的全新階段?！闭劶拔磥?，長虹智慧顯示軟服中心研發團隊信心滿滿。隨著云帆大模型的持續迭代，越來越多的長虹家電將擁有“懂用戶”的能力，智慧家庭的溫暖未來正加速到來。

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