尽管经过一年多时间大模型的落地与升级迭代，「大模型应用缺乏爆款」仍是业内共识。全媒体记者调查发现，使用场景有限、效果不如理想、应用同质化、文本内容刻板等是C端用户在实际使用时遇到的主要问题，而一些AIGC应用「翻车」情况也是频繁出现。昂贵和持续不断的研发、算力、硬件等费用投入、大规模研发人员后台支持，这让全球大模型厂商都被迫将大模型商业化提速，如何完成触达个人用户的「最后一公里」，出现爆款级别的应用是厂商们急于突破的。
AI应用： 效果参差不齐 容易「翻车」
「大模型生成的视频，效果没有我想象的好。」从事编辑工作的阿颖此前通过文生图的大模型应用，尝试生成多段AI视频并使用在社交平台发布。科幻、炫酷、梦幻、漫画感、赛博朋克感……这些都是许多用户使用过文生视频大模型后，对视频生成的评价，但同时缺乏真实感、违背常理、看多也就这样成为它们「尴尬」的地方。有用户横向评测多款已在市面上推出的视频生成工具，目标是生成一段猫咪烹调的视频，结果显示，有的视频中猫咪的手「变成」了人类的手，有的视频中猫咪「只看不做菜」，而有的视频中生成的猫咪「偷感」十足。该用户指出，文生视频的「效果参差不齐」，至于用图片生成视频，更容易出现「翻车」现象。
另外，上述用户阿颖更表示，使用文生视频时，是找了专业人士帮忙写提示词，生成的视频才算基本贴合需求。「如何给大模型输入准确的提示词，对于普通用户来说是一门学问。」大模型的业内人士承认，大模型应用与传统搜索不同，但在实际应用中，大部分人还是习惯用搜索引擎的思维模式去使用大模型。
AI手机：生产内容同质化、缺乏个性
除了下载在智能手机上的大模型应用、AI助手外，AI手机、AI PC是当下大模型直接「植入」硬件的重要手段。作为大模型最容易「触及」到消费侧的硬件，华为、Oppo、vivo、荣耀、三星等厂商都大举进入AI手机，抢夺市场。
拍照达人孟女士，对AI手机的拍照功能抱有很高的期待。她说，AI消除功能听起来能让我们的照片更完美，但用起来效果，跟她预期的还是有差距的。
纵观目前手机厂商推出的AI功能，除了在文本创作、图片生成等功能，还有比较大的卖点是提升用户交互体验，扮演智能助理的角色。但要做到这一点，AI手机的反应速度就得快。资深数码爱好者张先生吐槽反应速度慢，有时候，他就是想快点找到张照片，但AI手机处理起来总是慢半拍。另外，虽然AI手机理论上能根据消费者的喜好和习惯来提供个性化服务，比如推荐餐厅，但张先生说，这AI有时候就像还没学会走路的孩子，目前还在数据积累训练，经常是「一本正经地胡说八道」，让他哭笑不得。
跨平台和跨系统的协同能力是AI手机发展的另一个挑战。业内人士表示，尽管厂商们正在努力打通不同设备和系统之间的壁垒，但目前AI手机在跨设备操作和数据同步方面仍然存在诸多限制。例如用户可能希望在手机、平板和智能手环等设备间无缝切换和使用AI服务，但受限于不同操作系统和平台的兼容性问题，这种跨平台的协同能力尚未完全实现。
北京市社会科学院副研究员王鹏直言，尽管大模型在理论上具有强大的处理能力，但在实际应用中，其效果往往受到多种因素的限制，如数据质量、模型训练程度、算法优化等。
AI座舱：语义理解能力薄弱 仍处于起步阶段
智能座舱是大多车企接入大模型最容易的落脚点之一，但记者发现，目前，大模型主要的功能点集中在语音交互、娱乐功能、知识库等模块，在情绪感知、智能助手、情感对话、多模态交互等方面还有更多进步空间。尤其是部分大模型产品只有单一的交互内容，薄弱的语义理解能力，以及娱乐推荐对个性化的轻视，也降低了用户的使用体验。
汽车业资深人士对记者说，「举个例子，车里面的人感觉热，就想让车内的空调再调低一点。有部分能力较低的大模型就要准确表达，请将空调调低一点或者具体调到多少度。但是聪明的大模型，在悟意能力较强，我们只要说热了就能自动把车辆空调风量调大，同时也把温度调低。」
不过，该人士进一步解释，现在更高阶的大模型在汽车智能驾驶上，会发挥大作用。尤其，现在车企在智能驾驶上的高阶智能，会使用「端到端」的大模型技术，当然，但只是初级阶段。「端到端」的高阶大模型「上车」后，会让智能驾驶在实时启动后，在城市NOA对路段、路况的感知能力会有提升，「但现阶段体验都普遍不佳。」他说道。
「大部分大模型产品在智能座舱功能的实现上还处于起步阶段。」火山引擎汽车行业总经理杨立伟认为，未来大模型助力座舱的理想状态是，可以以更低的成本，更快的速度，「一步到位」满足用户的个性化需求。
【趋势】加强多场景渗透 尽可能降低使用门槛
让用户从「尝鲜」到「常用」，增加AI应用在各个场景各个领域的渗透率，尽可能降低使用「门槛」——无论是基础模型厂商还是终端企业，这都是他们做AI大模型「落地」时达成的共识。
在漫长车程中，如何稳住永远」坐不住」的孩子？只需要语音简单说一句：「家里小猫爬上了窗台。」车载中控屏上就能轻松绘制出一幅生动的画面。这个场景，是在刚过去的国庆假期，小米车主陈斌靠跟孩子进行车机AI绘画互动游戏，度过了漫长的堵车时间。据悉，人工智能助手「小爱同学」与阿里云通义大模型达成合作，强化其在图片生成、图片理解等方面的多模态AI生成能力，在小米汽车、手机等多类设备落地。
第三方机构QuestMobile最新的报告显示，在AIGC领域，各厂商均已将「智能体」打造为各端服务的核心，成为用户解决特定场景问题的助手。
PC/Web端的「智能体创作平台」集成丰富的功能简化AI应用开发，适合复杂场景的智能体搭建；而APP端则以「一句话生成」的低门槛创作模式吸引广大C端用户参与。
业界预期，随着AI终端在消费电子领域的快速渗透，新功能、新玩法、新应用或将快速涌现。
【观察】垂直领域或被大模型重塑
对于大模型的商业落地困难，业界有个生动的比喻：「拿着锤子找钉子。」怎样能找到合适的「钉子」，尤其在C端如何才能成为现象级的应用，都是各家大模型厂商、AI硬件厂商们所寻求的答案。
目前来看，大模型C端落地主要有两种模式。一类是文小言、混元、豆包等AI原生应用，另一种是将其应用到原有硬件或应用上，成为AI助理优化体验。当前手机、PC甚至汽车、家电厂商都在布局AI，但是用户对这些所谓的AI产品、大模型产品态度模糊，一来是AI体验没有明显提升，这跟大模型的技术与算力未达到预期有关；另一方面亦担心此后厂商会借AI来收费。
业内人士指出，对于C端，软件或硬件最理想的模式是收费，但是一谈到收费，国内用户对产品的要求就会很高。然而，在大模型厂商急于「变现」，市场终端又迫于寻找移动互联网后时代后的增长点，导致目前的结果是B端企业先买单。「但是羊毛出在羊身上，最终C端不买账，所谓大模型的商业化只是空中楼阁。」
另一方面，作为「锤子」这一工具的大模型，全球厂商已「烧了」不少钱，因此不管是先通过B端买单再传递到C端，还是直接C端收费，行业逐渐「卷」起来。「目前看‘拿着锤子找钉子’还是比较难的，不是一定没人能跑出来。」Soul App首席技术官陶明接受采访时表示，出发点不是要解决某一个需求，而是要找到一个问题再用大模型解决。大模型公司也不可能只是找一个钉子，找多个钉子才能提升成功率。C端产品的应用一定先有一个具体需求，再找合适的解决方案。
陶明估计，下一步，C端将「卷」垂直领域。社交、教育、医疗等垂直领域一定会被大模型重塑，比如教育行业并非一家公司能把所有事做好，肯定要走到场景里，比如把大模型和自然科学学科结合，定制化输出内容，会越来越细分。
文、表/广州日报新花城记者：文静、邓莉、张露
广州日报新花城编辑：龙嘉丽
