對著長虹AI TV說“找學習視頻”，電視會優先篩選教育類內容頻道，還會智能控制時長；老年人說“想看以前的老戲”，電視會自動推薦經典戲曲頻道，結合聲紋識別年齡并為其調大音量。

自2013年啟動智能化轉型至今，10余年的技術積淀為長虹控股集團實現“全屋家電AI”奠定堅實基礎，其推出的全球首個基于大模型的智慧家電AI平臺——長虹云帆AI大模型，更是實現了從“用戶點播”到“懂人所想”的跨越，帶領家電行業發生本質轉變。

破局智能需求 讓家電“會思考”

大模型時代下，算力躍升、算法優化與開源生態的成熟，重塑了AI家電的需求格局。一方面，用戶對家電“主動服務”的需求日益迫切；另一方面，大模型的應用面臨安全性、“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。

長虹控股集團依托智能化經驗、創新扶持政策以及全產業鏈協同優勢，向“AI浪潮”發起沖刺。“我們構建的全球首個基于大模型的智慧家電AI平臺——長虹云帆AI大模型，讓家電從‘被動響應指令’升級為‘主動服務管家’。”長虹智慧顯示軟服中心軟件工程師彭一亮表示，這是推動智慧家庭邁入“強人工智能”時代的關鍵一步。

其中，一套能讓家電“會思考”的技術架構，是“主動服務”的核心。彭一亮介紹，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。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。”

2024年3月，長虹云帆大模型通過國家備案，成為四川省首個獲此資質的大模型。據介紹，云帆大模型語音交互可實現毫秒級響應簡單指令，能精準識別模糊指令，多輪交互理解準確率達91%，較行業平均水平高出18個百分點。

突圍技術難題 為創新“搶進度”

隨著全球首款AI TV——長虹Q10T MAX電視正式發布，從項目啟動到投產，18個月的研發歷程布滿荊棘，每一個功能背后，都是研發團隊與時間賽跑、跟難題較量的“極限挑戰”。

以其搭載的觀影智能體子項目為例，其涉及語音交互、語義理解、聲紋識別等多條復雜技術鏈路，而項目組此前并無相關經驗，攻克難度不言而喻。

“研發過程中，技術難題接踵而至。”回憶起當時的場景，彭一亮記憶猶新。作為長虹控股集團內部從技術新人成長起來的核心骨干，彭一亮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。

最典型的問題是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，對此，團隊成員通過聯合策劃組、語音組、成綿測試組，開展高頻跨部門溝通，以加速技術迭代。

行業共性難題更為棘手，推薦效果的評判標準頗具主觀性，缺乏可量化的對比維度。經過團隊成員反復討論，最終確定了“真實數據支撐，自動化+主觀評價結合驗證”的測試方案，憑借這一方案，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。

觀影智能體項目的成功上線，成為行業首家落地聲紋+記憶體的個性化推薦影視智能體。

激活組織潛能 讓人才“不斷檔”

技術突破的背后是人的突破。長虹控股集團的人才隊伍，正是云帆大模型持續進化的“源代碼”，“項目歷練+導師制+知識沉淀”的培育模式則為代碼高效執行的核心系統。

彭一亮的成長軌跡堪稱長虹控股集團的人才培養鮮活范本。他2017年入職后端開發工程師，8年后躋身公司資深專家行列，在提升個人技術與管理能力的同時，還為公司培育硬核技術梯隊。截至2025年，他已帶出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。

“在招聘階段，就要確保人才的技術硬實力與企業需求、文化價值觀契合。”長虹控股集團人力資源負責人介紹。分層分類培養機制讓不同階段的人才都能成長，避免“一刀切”式培訓。例如，新員工或初級人才以夯實基礎為主，中級人才以深化專業為主，高級人才或專家則以創新為主。多元化的培養形式下，一套“選拔-培養-賦能”的閉環機制高效運轉，鑄就企業核心競爭力，助力技術突破。

從“被動響應”到“主動服務”，長虹云帆大模型的落地，是對“AI服務于人”理念的深度踐行。在智能家電逐漸普及的今天，長虹以“會思考”的AI大腦，讓科技融入生活，為每一個家庭帶來更貼心、更智慧的體驗。