AI 大模型之花，绽放在鸿蒙沃土

随着 ChatGPT 日益火爆，大语言模型能力引发了越来越多对于智慧语音助手的期待。

我们相信，AI 大模型能力加持下的智慧语音助手一定会很快落地，这个预判不仅来自对 AI 大模型的观察，更来自对鸿蒙的了解。鸿蒙一定会很快升级大模型能力，放眼业界似乎也只有鸿蒙能够在短期实现这一点。

之所以这样说，是因为让大语言模型融入终端生态不仅是个算法问题，更需要让 AI 模型能够了解、指挥、交互操作系统生态中的海量能力。这不是短期内能够做到的，而是需要从操作系统与基础软件层面，不断去发展 AI，适应 AI，最终让大语言模型、生成式 AI 代表的新 AI 能力，水到渠成、瓜熟蒂落般成为用户体验的一部分。

而华为恰恰是最早将 AI 能力带到手机中的厂商，鸿蒙系统从最初就基于智能技术来打造和演进。可以说，AI 就是鸿蒙最浓墨重彩的基因之一。这种基因会不断生长，满足更多用户对智能体验的想象和期待。

8 月 2 日，华为常务董事、终端 BG CEO 余承东在微博分享了一个视频。内容是向用户“剧透”了 HarmonyOS 操作系统的一项重磅功能：让小艺来帮助用户生成内容。

从微博中展示的小艺新能力来看，其已经具备了 AI 大模型与生成式 AI 的典型特征，创作的一则 HDC 邀请文辞恰当、逻辑通顺，且能够准确描绘出关键词。

这也意味着，即将到来的鸿蒙 4，极有可能带来业内首个植入系统的 AI 大模型语音助手。

这似乎是一段《红楼》里的木石前盟，无更无改，注定发生。鸿蒙与 AI，就花开在这个夏天。

AI 基因，鸿蒙一以贯之

早在 2017 年，华为就在手机端发力 AI 能力。此后多年当中，AI 摄影、AI 智慧助手等大量 AI 能力逐渐成为了华为的招牌。而很多朋友没有注意到的是，今天广为人知的鸿蒙特性，也是建立在 AI 技术底座上的。

软件解耦、新一代物联网技术与 AI，让鸿蒙从诞生之初就具备了更加智能的多终端协同体验。它通过软总线、分布式技术，将多个物理上相互隔离的设备融合成一个“超级终端”。而“超级终端”想要发挥作用，首先要解决两个问题：一是操作系统需要理解用户所在场景，二是用户可以灵巧、便捷地完成多终端操作。这两个目标，都需要大量依靠 AI 技术来实现。

在 2019 年正式发布的 HarmonyOS 系统中，就可以看到随处可见的 AI 算法与 AI 体验。

随后，在鸿蒙的高速进化中，智能化能力也随之演进。2021 年 6 月，华为正式发布 HarmonyOS 2，带来了统一控制中心、超级终端、万能卡片全新体验，大量用户开始了解、习惯全新的鸿蒙特性。

2022 年 7 月，HarmonyOS 3 开启升级，带来了包括超级终端、万能卡片、流畅性能、隐私安全等特性在内的六大升级，智能化体验也得到了进一步提升。

提起鸿蒙生态中的 AI 能力，就不得不提到小艺。为了管理海量设备与服务，语音助手的中枢作用必不可少。因此，小艺基于其 AI 能力，就成为了鸿蒙生态所有设备的统一入口、服务精准推荐的统一助手。同时，通过 AI 弹性部署、优选触点、协同服务等技术，小艺也在不断提升自身的智能化体验。

由此可见，鸿蒙生态不是突然要发力 AI，而是鸿蒙就发端于 AI，成长于 AI，并成为 AI 技术持续演进的沃土。深种在鸿蒙土壤中的 AI 灵根，在等它的花信年华。

大模型与小艺，水到渠成的缘分

在今天，智能语音助手已经无处不在，但它的体验却依旧有很多问题。比如说：

1.AI 对话依旧不流畅，尤其是多轮对话、中长期记忆对话体验不佳，从而导致用户缺乏持续打开语音助手，提出复杂需求的意愿，久而久之降低了语音助手的使用价值。

2.语音助手的自然语言理解能力不强，逻辑推理能力不足。产生了用户必须用严格的词汇和读音才能准确进行语音交互，日常化、口语化的对话大量无法识别。这一点对于老人、孩子以及不了解 AI 语音交互的用户来说非常不友好。

3.语音助手仅够唤起服务，不能够生成内容。这就导致语音助手能够带给用户的价值极大降低，难以培养用户持续的语音交互习惯。

不难发现，大语言模型与生成式 AI 的能力，恰好可以填补语音助手的这些缺憾。但在此前，大模型的开发者普遍集中于 AI 厂商，距离消费终端的应用场景与软硬件体系距离较远。

如何才能弥补这个距离呢？答案是需要一个水到渠成，瓜熟蒂落的过程。

大模型走向终端场景，首先需要算法本身的能力。这方面，华为已经有了足够的积累。7 月 6 日，来自华为云的盘古气象（Pangu-Weather）大模型登上《Nature》正刊。这项研究成功解决了现有 AI 气象预报无法处理不均匀的 3D 气象数据等关键问题，让其成为了首个精度超过传统数值预报方法的 AI 方法，并且预测速度提升了超过 10000 倍，可秒级完成对全球气象的预测。

在多年的积累下，盘古系列大模型已经在多个领域走到了全球前列。加上华为在 AI 开发平台、AI 开发框架领域的积累，都让大模型与鸿蒙结合变得更加顺利、周全。

而在终端侧，华为对 AI 技术进行了丰富的探索。比如说，我们此前已经看到了小艺的智慧搜图功能。这一功能就结合 AI 多模态能力，通过对泛化语义的理解搭配模型小型化处理技术，率先在业界实现了手机自然语言搜图。

从模型到工具，从软件能力到开发者生态，鸿蒙都做好了准备，迎接 AI 大模型的到来。浪漫一点说，鸿蒙多年的 AI 耕作，可能就是在等待这个夏天。

鸿蒙 4 的 AI 约定，就在这天花开

大语言模型、对话式 AI 的可能性，就应该在终端语音助手的角色上绽放出来，而其花开处，可能只会在鸿蒙的花园里。

从推测角度来看，鸿蒙 4 中我们可能就会看到深度融合了大语言模型的小艺。虽然我们现在对其具体能力还不得而知，但结合大模型的能力以及鸿蒙过往的表现，还是可以预判一下接下来会发生什么。

在这里，我们不妨一起来进行些畅想：

1.像和真人对话一样与小艺交流。

大模型带来的强泛化，强鲁棒特性，极大增强了 AI 的自然语言处理能力。说白了，就是让 AI 可以更好理解语言，无论是谐音、比喻、指代都不成问题。这样的能力毫无疑问将是接下来鸿蒙 4 的升级重点。我们接下来将会像和真人一样与小艺交流，甚至忽略它语音助手的真实身份。

2.看到，听到，也能服务到。

基于小艺来唤醒服务闭环，是鸿蒙系统的一大特性。那么基于大模型带来的多模态理解能力，有理由相信接下来小艺会加强服务的触达能力。让小艺听和看，都将成为鸿蒙 4 的服务入口。

3.把简单留给自己，把复杂留给小艺。

在大语音模型刚刚兴起的时候，很多人都愿意故意说一大段话，让 AI 去逐层理解分析其中的意思。如果说在当时这只是游戏，那么在鸿蒙 4 中大模型的逻辑推理就会变成能力，更多更复杂的任务，将会由小艺在鸿蒙的世界中来执行。

4.不仅是找东西，更会创造东西。

长久以来，语音助手扮演的角色都是寻找服务和信息的入口。但在大模型时代，语音助手可以不止找到，而是去生成和创造。接下来，或许我们将依靠小艺来完成办公、生活、学习中的各种任务，帮我们创造各种内容。

不妨带着这些畅想，一起去看看其中有几个能够在鸿蒙 4 当中实现。鸿蒙与 AI，这段木石盟注定要在这个夏天花开结果。

答案，就藏在接下来的 HDC 当中。当然，鸿蒙与 AI 的更多情缘还藏在未来，藏在万千开发者的脑洞中，藏在无数用户的期待里。