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：

無論搞硬件還是軟件都離不開AI了，傳統研發與AI深度融合的時代正式開啟。

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。

如果依靠用過去的方法，如果今天沒有人工智能的幫助，是不可能在這么短時間算出來的。

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。