九章云极张磊：AI智算+端侧智能，重新定义家电零售体验-新闻中心-中国家电网

九章云极解决方案专家张磊

　　张磊：我来自九章云极，我是张磊，我们主要从事算力行业，是一家人工智能基础设施和智算云供应商。今天想和大家分享的主题是AI智算+端侧智能，重新定义家电零售的体验。

　　过去几年里，我们共同见证了AI技术爆发式的演进，大模型、智能体这类技术在各行业的应用，也拉近了我们和零售行业的距离，让我们感受到了家电零售行业在AI浪潮下的深刻变革。今天的分享，更多的是从算力领域出发思考这个问题，希望通过我今天的交流能够抛砖引玉，带来一些有价值的思考。

　　从一个非专业，或者说不是深耕家电领域的角度来看，当谈到家电增长问题时，我们可能更多会想到用更低的价格、开更多的门店来解决问题。但结合最新的技术发展，我们认为，家电零售下一个增长方向不在于卖更多的产品，而在于为每个用户提供个性化的智能服务体验。为了验证我们这样的猜想，或者说对未来发展的预测，我们首先要对整个行业进行概况了解。

　　我们本身并不深耕家电行业的具体业务，但通过研究相关的数据和报告，看到行业中存在三个挑战：第一重是同质化竞争，差异化日益重要，单纯靠价格优势竞争，难以构建长期健康的模式。其次，消费者进入移动互联网时代后，对个性化推荐和需求会更加接受，现在的消费者非常善于在各个渠道上获取品牌和产品的信息。

　　这三重挑战叠加，传统增长的逻辑可能也需要改变，我们需要一些新的解法和方案。这三重挑战看似严峻，但每一次变革带来的新机遇，往往隐藏在这些危机中。我们正好站在新的技术拐点上，可以借助新的技术浪潮，而新的技术浪潮正在为我们打开一扇新的大门，大门之后有三重新的机遇：

　　1. 大模型的能力。从ChatGPT的诞生到现在的多模态模型，再到Agent架构和小模型的爆火，AI能力的边界以“天”为单位在拓展。今天的模型不仅能够理解自然语言，还能够看懂图片、听懂语音，甚至完成非常复杂的交互任务。

　　2. 现在的算力成本相较以前大大下降了，特别是GPU算力的价格成本。以前只有巨头才能使用的算力，现在大中小企业都可以触达。此外，端侧算力也在提升，旗舰手机的算力几乎可以比肩过去几年性能较好的服务器算力。现在以OpenClaw为代表的端侧框架兴起，它以构建模块化AI能力的方式，可与大模型无缝连接，能让家电厂商更快速、更方便地构建端侧AI能力。

　　这三者的结合，就是我今天想和大家分享的命题。我们可以通过GPU计算云和端侧的AI Agent结合，打造家电零售个性化增长的新引擎，协同实现比用户更懂用户的个性化零售，从“卖家电”转向提供智能化生活方式和智能化服务体验的范式。

　　我们如何实现和构建这样一个新的引擎?首先看看GPU智算云为家电行业提供的四大核心能力：

　　1. 大模型训练能力。训练出的大模型，一方面可以提供构建知识图谱的能力，另一方面还可以训练用户画像模型。

　　2. 可以帮助我们深度理解用户的真实需求，还能提供实时的推理服务，以毫秒级的响应速度，满足个性化推荐引擎和智能客服问答的相关性能需求。

　　3. 多模态大模型的理解能力，已不仅仅局限于文本层面。我们可以通过图像找到相同场景，通过语音理解用户的诉求，还可以在视频中提取相应的产品内容进行分析。

　　4. 更重要的一点，智慧智算中心、智慧智算云可以提供弹性算力调度能力。我们都知道，家电零售、市场推广在关键节点需要大量算力帮助我们理解客户、做好市场营销。拥有弹性算力调度能力，可以保证我们在算力需求峰值时稳定支撑，在波谷时保持成本可控。

　　实现GPU智算云的能力，不仅仅是简单的底层算力机器堆叠，更重要的是需要上层的软件调度和核心管理能力。九章云极以智算操作系统+智算云的核心产品矩阵，覆盖全场景的AI基础设施建设服务体系。我们也推出了自己的智算操作系统，用于管理和调度底层算力，并通过智算云的能力，向有算力需求的企业和开发者提供算力支持。

　　作为普惠算力的倡导者，通过九章云极平台的智算能力，我们的算力可以像水电煤气等社会资源一样，成为标准化、普惠的AI资源和生产力，按实际算量进行计量和消费，避免算力空转和闲置浪费。我们的客户从传统的月租模式切换到我们平台后，可以节省超过8成的算力预算。同时，九章云极也通过提供以纵深防御和零信任为导向的客户数据解决方案，帮助客户保障其数据和隐私不被外界侵犯。

　　具体到家电零售场景，除了我们熟悉的智能选品、动态定价、需求预测，我们还能看到一些非常新颖的场景。比如，家中的传感器检测到地面有垃圾需要清扫、脏衣篮里的脏衣服满了，我们可以通过智能中枢命令管理端侧家电：命令智能扫地机器人到指定区域执行清洁任务，命令洗衣机做好洗衣准备。甚至可以想得更远一点，在这个场景中，洗衣机和洗衣篮没有直接交互，我们还可以加入一个智能机器人，帮助我们把要洗的衣服放进洗衣机，完成全场景任务。

　　GPU智算云为家电零售提供了性能强大的超级大脑，但这只是一个起点。真正的智能服务需要走到用户身边、进入用户家庭，而端侧的Agent框架，正在让为每台设备注入AI能力这件事变得非常简单。

　　我们看看端侧的Agent如何帮助我们延伸云侧智能，改变每个消费者的日常生活场景。这是我们的云+端协同框架：云侧是智慧大脑，主要负责大模型的训练和推理，以及用户数据和商品数据的处理;端侧的手机、家电、IoT设备，都可以成为Agent、OpenClaw运行池的载体。手机变成随身的购物助理，家电变成场景化服务的媒介，IoT设备变成云交互的入口和环境感知联动的媒介，唤醒整个场景中相关的智能家电、终端。

　　OpenClaw框架的价值，在于让复杂的端侧AI开发变得更标准化、模块化。家电厂商不需要再组建庞大的AI团队，基于这个框架就可以高效完成端侧AI原型的开发。

　　云+端的模式并不是简单的上传、下载，而是有着清晰的三层分工。第一层是云端大脑智慧中枢，提供算力、数据基础，以及大模型的整体训练和持续优化;第二层是边缘网关，更多扮演区域枢纽的角色，通过缓存数据、预处理已完成的实时反馈数据，更好地管理数据链路，同时实现负载均衡，更重要的是完成数据的隐私脱敏;第三层是Agent端侧，我们在这里更直面用户的使用场景。

　　这里着重介绍一下OpenClaw这类Agent框架技术的特性，它解决了很多端侧AI落地的核心痛点。第一个是模块化编排能力，OpenClaw框架把整个Agent拆解成感知、理解、执行三个大模块，这样我们就可以非常快速、灵活地开展开发工作。其次，通过模型量化技术，OpenClaw框架可以在端侧手机或高性能芯片上运行轻量级模型，解决了网络不佳、考虑用户隐私不便将数据上传公网时，如何使用AI能力的问题。大家看到的隐私优先架构、弱网离线能力，都是它能够提供的优势。

　　总的来说，云+端协同主要提供了三种核心价值：云侧提供智慧，端侧提供触达，两者协同创造价值，实现千人千面的体验、全场景覆盖、高转化效率和强用户粘性。

　　对于市场参与者而言：对于消费者，可以通过个性化推荐和智能化导购找到更适合自己的产品;对于品牌商，我们的方案可以帮助其实现精准投放，让产品信息在恰当的时机、通过恰当的渠道推送给恰当的人;对于渠道商，可以快速将过往的“卖货场所”升级为更具体验中心属性、能与消费者联动的场景，提升用户粘性。

　　要实现以上架构，我们需要一定的技术深度积累，包括大模型、云上GPU集群、端侧框架;同时要具备一定的生态广度，连接更多不同的智能家居设备和品类，提升端到端、云-边-端一体化的能力，同时开放更多兼容性，接入标准协议和各类相关设备。

　　总结一下，我们现在可以看到：电力驱动智算中心的算力，算力驱动核心大模型能力的提升，大模型能力的提升则推动了整个AI框架和相关应用场景的落地。我们现在看到，GPU智算云是我们的超级大脑，端侧Agent是我们的智能管家，OpenClaw这样的框架是连接两者的桥梁。这两者的协同，让我们看到了一种新范式的构建——在用户需要时主动提供所需，在全生命周期中持续创造价值，在每一个触点上打造极致体验，从“卖产品”转向“提供智能生活方式”，这就是我们希望看到的未来零售范式的改变。

　　在核心算力层面，我们是人工智能基础设施和智算云提供商，核心工作是为企业和AI开发者提供高性能的智算算力。

　　非常感谢各位的聆听，如果您有任何算力方面的咨询和合作机会，欢迎扫描二维码，将会有专业同事与您对接。