新火種
2024-01-08 
雷軍說好的百萬美金大獎雙倍發放：造車與造OS，都離不開AI了
小米說好的年度百萬美金技術大獎，今年雷軍發了兩百萬。
造車與造操作系統兩大難題雙雙突破，評委們都感覺壓力很大，最后“一體化大壓鑄技術”團隊與“小米澎湃OS新架構”團隊共同領走獎金。
雖然兩項大獎看似和AI沒啥關系，但背后都有小米AI實驗室的深度參與。
在頒獎后的交流環節中，獲獎的工程師們透露：
小米自研材料泰坦合金就用到了AI材料預測，才把研發時間大大縮短。
澎湃OS中的核心模塊HyperMind，也是借助AI實現主動智能，學習用戶習慣自動規劃任務。
沒有AI幫助不可能短時間做成汽車一體化大壓鑄是推動汽車生產效率提升的一次制造革命。
通過巨型大噸位壓鑄機，將車身單獨、分散的零部件多合一的集成化生產工藝。
小米超級大壓鑄全棧自研，不僅自研了材料，還自研了設備集群系統，幾乎完成了大壓鑄產業鏈里所有環節的自研。
在材料方面，小米汽車大壓鑄團隊與國家級的重點實驗室一起合作，自研了多元材料性能AI仿真系統， 進行了1016萬次模擬仿真實驗，選出兼顧強度韌性和穩定性的最優合金配方小米泰坦合金。
在制造方面，小米超級壓鑄技術核心是一臺擁有9100噸鎖模力、重達718噸的大壓鑄機，相當于4臺波音747的重量，圍繞它的是超過60個設備，占地840平方米的大壓鑄設備集群。
除此之外，小米還自建了大壓鑄工廠，并且完成了大壓鑄產業鏈里幾乎所有環節的自主開發。
小米集團汽車部副總裁于立國介紹，整個壓鑄的關鍵流程可以分解成4步：
首先融化原材料，保持溫度的情況下取出。高速把原材料推進模具，9100噸的壓鑄機保證材料充填鋁液從700度左右迅速凝固，100秒左右完成生產最后對生產出來的部件做質檢。其中質檢部分也離不開AI，壓鑄件如果有質量問題都是“內傷”，人肉眼是看不到的，需要做X光再借助AI迅速檢測，保證良品率。
整個過程中AI團隊遇到了很多從沒遇到的問題。
以往圖像識別算法學習人臉、動物等日常物體都是常規技術了。
學習金屬的微觀金相組織，鑄造過程中氣孔、縮孔的識別等，都是完全不同的新問題。
AI給操作系統帶來什么變化？小米澎湃OS去年底隨小米汽車一起亮相，也標志著從「手機xAIoT」戰略升級來的「人車家全生態」戰略正式完整閉環。
澎湃OS打通了小米汽車在內的200多個品類 ，能覆蓋用戶95%以上的生活場景。
操作系統與AI深入結合，可以充分調動身邊設備的多模態感知能力，主動感知和學習人的日常習慣，主動提供自動化建議，讓設備更懂人。
比如學習到用戶在不同季節習慣將空調開到什么溫度，系統就能自動調整，不用再去手動設置。
小米集團手機部軟件部副總經理張國全介紹，在小米澎湃OS里重新設計AI技術架構，能夠把大模型方便快捷部署在端側。
端云結合后，大模型在隱私、成本、效率上其實都能做到最優。
大模型加入后，對未來的人機交互帶來什么變化？小米做出這樣的預測：
原子化操作。手機端的細分功能以及海量IoT設備的操控，結合AI能力做到方便、快捷、主動操控。復雜任務規劃。手機和IoT設備帶來多模態數據輸入，依靠大模型為復雜任務提供精準規劃。更多的端側大模型。手機已經是最了解人們自己的設備，在隱私數據不上傳到云端的前提下，端側大模型最終能成為最貼心的個人助手相關推薦
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