梦晨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
小米说好的年度百万美金技术大奖，今年雷军发了两百万。
造车与造操作系统两大难题双双突破，评委们都感觉压力很大，最后“一体化大压铸技术”团队与“小米澎湃OS新架构”团队共同领走奖金。
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虽然两项大奖看似和AI没啥关系，但背后都有小米AI实验室的深度参与。
在颁奖后的交流环节中，获奖的工程师们透露：
无论搞硬件还是软件都离不开AI了，传统研发与AI深度融合的时代正式开启。
小米自研材料泰坦合金就用到了AI材料预测，才把研发时间大大缩短。
澎湃OS中的核心模块HyperMind，也是借助AI实现主动智能，学习用户习惯自动规划任务。
没有AI帮助不可能短时间做成汽车
一体化大压铸是推动汽车生产效率提升的一次制造革命。
通过巨型大吨位压铸机，将车身单独、分散的零部件多合一的集成化生产工艺。
小米超级大压铸全栈自研，不仅自研了材料，还自研了设备集群系统，几乎完成了大压铸产业链里所有环节的自研。
在材料方面，小米汽车大压铸团队与国家级的重点实验室一起合作，自研了多元材料性能AI仿真系统， 进行了1016万次模拟仿真实验，选出兼顾强度韧性和稳定性的最优合金配方小米泰坦合金。
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在制造方面，小米超级压铸技术核心是一台拥有9100吨锁模力、重达718吨的大压铸机，相当于4台波音747的重量，围绕它的是超过60个设备，占地840平方米的大压铸设备集群。
除此之外，小米还自建了大压铸工厂，并且完成了大压铸产业链里几乎所有环节的自主开发。
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小米集团汽车部副总裁于立国介绍，整个压铸的关键流程可以分解成4步：
首先融化原材料，保持温度的情况下取出。
高速把原材料推进模具，9100吨的压铸机保证材料充填
铝液从700度左右迅速凝固，100秒左右完成生产
最后对生产出来的部件做质检。
其中质检部分也离不开AI，压铸件如果有质量问题都是“内伤”，人肉眼是看不到的，需要做X光再借助AI迅速检测，保证良品率。
整个过程中AI团队遇到了很多从没遇到的问题。
以往图像识别算法学习人脸、动物等日常物体都是常规技术了。
学习金属的微观金相组织，铸造过程中气孔、缩孔的识别等，都是完全不同的新问题。
如果依靠用过去的方法，如果今天没有人工智能的帮助，是不可能在这么短时间算出来的。
AI给操作系统带来什么变化？
小米澎湃OS去年底随小米汽车一起亮相，也标志着从「手机xAIoT」战略升级来的「人车家全生态」战略正式完整闭环。
澎湃OS打通了小米汽车在内的200多个品类 ，能覆盖用户95%以上的生活场景。
操作系统与AI深入结合，可以充分调动身边设备的多模态感知能力，主动感知和学习人的日常习惯，主动提供自动化建议，让设备更懂人。
比如学习到用户在不同季节习惯将空调开到什么温度，系统就能自动调整，不用再去手动设置。
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小米集团手机部软件部副总经理张国全介绍，在小米澎湃OS里重新设计AI技术架构，能够把大模型方便快捷部署在端侧。
端云结合后，大模型在隐私、成本、效率上其实都能做到最优。
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大模型加入后，对未来的人机交互带来什么变化？小米做出这样的预测：
原子化操作。手机端的细分功能以及海量IoT设备的操控，结合AI能力做到方便、快捷、主动操控。
复杂任务规划。手机和IoT设备带来多模态数据输入，依靠大模型为复杂任务提供精准规划。
更多的端侧大模型。手机已经是最了解人们自己的设备，在隐私数据不上传到云端的前提下，端侧大模型最终能成为最贴心的个人助理。
— 完 —
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科技前沿进展日日相见 ~
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小米说好的年度百万美金技术大奖，今年雷军发了两百万。
造车与造操作系统两大难题双双突破，评委们都感觉压力很大，最后“一体化大压铸技术”团队与“小米澎湃OS新架构”团队共同领走奖金。
虽然两项大奖看似和AI没啥关系，但背后都有小米AI实验室的深度参与。
在颁奖后的交流环节中，获奖的工程师们透露：
无论搞硬件还是软件都离不开AI了，传统研发与AI深度融合的时代正式开启。
小米自研材料泰坦合金就用到了AI材料预测，才把研发时间大大缩短。
澎湃OS中的核心模块HyperMind，也是借助AI实现主动智能，学习用户习惯自动规划任务。
没有AI帮助不可能短时间做成汽车
一体化大压铸是推动汽车生产效率提升的一次制造革命。
通过巨型大吨位压铸机，将车身单独、分散的零部件多合一的集成化生产工艺。
小米超级大压铸全栈自研，不仅自研了材料，还自研了设备集群系统，几乎完成了大压铸产业链里所有环节的自研。
在材料方面，小米汽车大压铸团队与国家级的重点实验室一起合作，自研了多元材料性能AI仿真系统， 进行了1016万次模拟仿真实验，选出兼顾强度韧性和稳定性的最优合金配方小米泰坦合金。
在制造方面，小米超级压铸技术核心是一台拥有9100吨锁模力、重达718吨的大压铸机，相当于4台波音747的重量，围绕它的是超过60个设备，占地840平方米的大压铸设备集群。
除此之外，小米还自建了大压铸工厂，并且完成了大压铸产业链里几乎所有环节的自主开发。
小米集团汽车部副总裁于立国介绍，整个压铸的关键流程可以分解成4步：
首先融化原材料，保持温度的情况下取出。
高速把原材料推进模具，9100吨的压铸机保证材料充填
铝液从700度左右迅速凝固，100秒左右完成生产
最后对生产出来的部件做质检。
其中质检部分也离不开AI，压铸件如果有质量问题都是“内伤”，人肉眼是看不到的，需要做X光再借助AI迅速检测，保证良品率。
整个过程中AI团队遇到了很多从没遇到的问题。
以往图像识别算法学习人脸、动物等日常物体都是常规技术了。
学习金属的微观金相组织，铸造过程中气孔、缩孔的识别等，都是完全不同的新问题。
如果依靠用过去的方法，如果今天没有人工智能的帮助，是不可能在这么短时间算出来的。
AI给操作系统带来什么变化？
小米澎湃OS去年底随小米汽车一起亮相，也标志着从「手机xAIoT」战略升级来的「人车家全生态」战略正式完整闭环。
澎湃OS打通了小米汽车在内的200多个品类 ，能覆盖用户95%以上的生活场景。
操作系统与AI深入结合，可以充分调动身边设备的多模态感知能力，主动感知和学习人的日常习惯，主动提供自动化建议，让设备更懂人。
比如学习到用户在不同季节习惯将空调开到什么温度，系统就能自动调整，不用再去手动设置。
小米集团手机部软件部副总经理张国全介绍，在小米澎湃OS里重新设计AI技术架构，能够把大模型方便快捷部署在端侧。
端云结合后，大模型在隐私、成本、效率上其实都能做到最优。
大模型加入后，对未来的人机交互带来什么变化？小米做出这样的预测：
原子化操作。手机端的细分功能以及海量IoT设备的操控，结合AI能力做到方便、快捷、主动操控。
复杂任务规划。手机和IoT设备带来多模态数据输入，依靠大模型为复杂任务提供精准规划。
更多的端侧大模型。手机已经是最了解人们自己的设备，在隐私数据不上传到云端的前提下，端侧大模型最终能成为最贴心的个人助理。
— 完 —
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