盡管經過一年多時間大模型的落地與升級叠代，「大模型套用缺乏爆款」仍是業內共識。全媒體記者調查發現，使用場景有限、效果不如理想、套用同質化、文本內容刻板等是C端使用者在實際使用時遇到的主要問題，而一些AIGC套用「翻車」情況也是頻繁出現。昂貴和持續不斷的研發、算力、硬體等費用投入、大規模研發人員後台支持，這讓全球大模型廠商都被迫將大模型商業化提速，如何完成觸達個人使用者的「最後一公裏」，出現爆款級別的套用是廠商們急於突破的。
AI套用： 效果參差不齊 容易「翻車」
「大模型生成的視訊，效果沒有我想象的好。」從事編輯工作的阿穎此前透過文生圖的大模型套用，嘗試生成多段AI視訊並使用在社交平台釋出。科幻、炫酷、夢幻、漫畫感、賽博龐克感……這些都是許多使用者使用過文生視訊大模型後，對視訊生成的評價，但同時缺乏真實感、違背常理、看多也就這樣成為它們「尷尬」的地方。有使用者橫向評測多款已在市面上推出的視訊生成工具，目標是生成一段貓咪烹調的視訊，結果顯示，有的視訊中貓咪的手「變成」了人類的手，有的視訊中貓咪「只看不做菜」，而有的視訊中生成的貓咪「偷感」十足。該使用者指出，文生視訊的「效果參差不齊」，至於用圖片生成視訊，更容易出現「翻車」現象。
另外，上述使用者阿穎更表示，使用文生視訊時，是找了專業人士幫忙寫提示詞，生成的視訊才算基本貼合需求。「如何給大模型輸入準確的提示詞，對於普通使用者來說是一門學問。」大模型的業內人士承認，大模型套用與傳統搜尋不同，但在實際套用中，大部份人還是習慣用搜尋引擎的思維模式去使用大模型。
AI手機：生產內容同質化、缺乏個性
除了下載在智慧型手機上的大模型套用、AI助手外，AI手機、AI PC是當下大模型直接「植入」硬體的重要手段。作為大模型最容易「觸及」到消費側的硬體，華為、Oppo、vivo、榮耀、三星等廠商都大舉進入AI手機，搶奪市場。
拍照達人孟女士，對AI手機的拍照功能抱有很高的期待。她說，AI消除功能聽起來能讓我們的照片更完美，但用起來效果，跟她預期的還是有差距的。
縱觀目前手機廠商推出的AI功能，除了在文本創作、圖片生成等功能，還有比較大的賣點是提升使用者互動體驗，扮演智慧助理的角色。但要做到這一點，AI手機的反應速度就得快。資深數位愛好者張先生吐槽反應速度慢，有時候，他就是想快點找到張照片，但AI手機處理起來總是慢半拍。另外，雖然AI手機理論上能根據消費者的喜好和習慣來提供個人化服務，比如推薦餐廳，但張先生說，這AI有時候就像還沒學會走路的孩子，目前還在數據積累訓練，經常是「一本正經地胡說八道」，讓他哭笑不得。
跨平台和跨系統的協同能力是AI手機發展的另一個挑戰。業內人士表示，盡管廠商們正在努力打通不同裝置和系統之間的壁壘，但目前AI手機在跨裝置操作和數據同步方面仍然存在諸多限制。例如使用者可能希望在手機、平板和智慧型手環等裝置間無縫切換和使用AI服務，但受限於不同作業系統和平台的相容性問題，這種跨平台的協同能力尚未完全實作。
北京市社會科學院副研究員王鵬直言，盡管大模型在理論上具有強大的處理能力，但在實際套用中，其效果往往受到多種因素的限制，如數據品質、模型訓練程度、演算法最佳化等。
AI座艙：語意理解能力薄弱 仍處於起步階段
智慧座艙是大多車企接入大模型最容易的落腳點之一，但記者發現，目前，大模型主要的功能點集中在語音互動、娛樂功能、知識庫等模組，在情緒感知、智慧助手、情感對話、多模態互動等方面還有更多進步空間。尤其是部份大模型產品只有單一的互動內容，薄弱的語意理解能力，以及娛樂推薦對個人化的輕視，也降低了使用者的使用體驗。
汽車業資深人士對記者說，「舉個例子，車裏面的人感覺熱，就想讓車內的空調再調低一點。有部份能力較低的大模型就要準確表達，請將空調調低一點或者具體調到多少度。但是聰明的大模型，在悟意能力較強，我們只要說熱了就能自動把車輛空調風量調大，同時也把溫度調低。」
不過，該人士進一步解釋，現在更高階的大模型在汽車智慧駕駛上，會發揮大作用。尤其，現在車企在智慧駕駛上的高階智慧，會使用「端到端」的大模型技術，當然，但只是初級階段。「端到端」的高階大模型「上車」後，會讓智慧駕駛在即時啟動後，在城市NOA對路段、路況的感知能力會有提升，「但現階段體驗都普遍不佳。」他說道。
「大部份大模型產品在智慧座艙功能的實作上還處於起步階段。」火山引擎汽車行業總經理楊立偉認為，未來大模型助力座艙的理想狀態是，可以以更低的成本，更快的速度，「一步到位」滿足使用者的個人化需求。
【趨勢】加強多場景滲透 盡可能降低使用門檻
讓使用者從「嘗鮮」到「常用」，增加AI套用在各個場景各個領域的滲透率，盡可能降低使用「門檻」——無論是基礎模型廠商還是終端企業，這都是他們做AI大模型「落地」時達成的共識。
在漫長車程中，如何穩住永遠」坐不住」的孩子？只需要語音簡單說一句：「家裏小貓爬上了窗台。」車載中控屏上就能輕松繪制出一幅生動的畫面。這個場景，是在剛過去的國慶假期，小米車主陳斌靠跟孩子進行車機AI繪畫互動遊戲，度過了漫長的堵車時間。據悉，人工智慧助手「小愛同學」與阿裏雲通義大模型達成合作，強化其在圖片生成、圖片理解等方面的多模態AI生成能力，在小米汽車、手機等多類裝置落地。
第三方機構QuestMobile最新的報告顯示，在AIGC領域，各廠商均已將「智慧體」打造為各端服務的核心，成為使用者解決特定場景問題的助手。
PC/Web端的「智慧體創作平台」整合豐富的功能簡化AI套用開發，適合復雜場景的智慧體搭建；而APP端則以「一句話生成」的低門檻創作模式吸引廣大C端使用者參與。
業界預期，隨著AI終端在消費電子領域的快速滲透，新功能、新玩法、新套用或將快速湧現。
【觀察】垂直領域或被大模型重塑
對於大模型的商業落地困難，業界有個生動的比喻：「拿著錘子找釘子。」怎樣能找到合適的「釘子」，尤其在C端如何才能成為現象級的套用，都是各家大模型廠商、AI硬體廠商們所尋求的答案。
目前來看，大模型C端落地主要有兩種模式。一類是文小言、混元、豆包等AI原生套用，另一種是將其套用到原有硬體或套用上，成為AI助理最佳化體驗。當前手機、PC甚至汽車、家電廠商都在布局AI，但是使用者對這些所謂的AI產品、大模型產品態度模糊，一來是AI體驗沒有明顯提升，這跟大模型的技術與算力未達到預期有關；另一方面亦擔心此後廠商會借AI來收費。
業內人士指出，對於C端，軟體或硬體最理想的模式是收費，但是一談到收費，國內使用者對產品的要求就會很高。然而，在大模型廠商急於「變現」，市場終端又迫於尋找行動網際網路後時代後的增長點，導致目前的結果是B端企業先買單。「但是羊毛出在羊身上，最終C端不買賬，所謂大模型的商業化只是空中樓閣。」
另一方面，作為「錘子」這一工具的大模型，全球廠商已「燒了」不少錢，因此不管是先透過B端買單再傳遞到C端，還是直接C端收費，行業逐漸「卷」起來。「目前看‘拿著錘子找釘子’還是比較難的，不是一定沒人能跑出來。」Soul App技術長陶明接受采訪時表示，出發點不是要解決某一個需求，而是要找到一個問題再用大模型解決。大模型公司也不可能只是找一個釘子，找多個釘子才能提升成功率。C端產品的套用一定先有一個具體需求，再找合適的解決方案。
陶明估計，下一步，C端將「卷」垂直領域。社交、教育、醫療等垂直領域一定會被大模型重塑，比如教育行業並非一家公司能把所有事做好，肯定要走到場景裏，比如把大模型和自然科學學科結合，客製化輸出內容，會越來越細分。
文、表/廣州日報新花城記者：文靜、鄧莉、張露
廣州日報新花城編輯：龍嘉麗
