前几篇我们了解了LLM的技术能力和对语音交互领域的影响，还了解了相关应用案例：
这篇从大模型趋势预测角度做个结尾。相关应用案例后续作为番外篇发出来～
关于LLM的猜想众多，有说大模型可能成为下一代操作系统的，有说可以成为新一代底层技术设施、有说可以成为万物终端的。这里的出发点主要在于对大模型未来形态的思考。
我的判断是首先LLM带来的能力会作为底层通用技术对上层软硬件产生影响，同时会出现一群围绕大模型基础能力构建的生态，也就是很多文章中说的「中间件」和「Apps」。
这里顺带解释下很多文章中出现的「中间件」和「AI Infra」的含义。
AI中间件，是指在AI应用程序和底层基础设施之间提供中介服务的软件，包括模型训练框架、推理引擎、数据处理工具等，它们可以提供人工智能应用程序所需的功能和服务，同时简化了开发和部署过程。
Infra（Infrastructure），是指基础设施或基础架构，在大模型的生态系统中，Infra通常指的是为支持大模型训练和部署而构建的各种底层技术设施，包括处理器、操作系统、存储系统、网络基础设施、云计算平台等等。
AI Infra 是提供AI中间件所需要的底层基础设施的一部分。
一些公司的大模型会作为终端能力接入各种软硬件设备，这里最容易实现的有Google、微软、苹果（虽然还没有自己的大模型）、华为、百度这样的公司。
大模型的竞争也将带来操作系统、软件市场、终端市场（特别是极度依赖多模态交互输入、输出的设备，如音箱、手表、车载HMI、MR）的竞争格局变化，
但LLM本身很难独立成为OS级别的系统，这受限于几点：
也许会有人做这个方向，纯LLM的OS系统 受众和应用场景都比较受限。
以上判断基于当前的AI能力，也仅代表个人见解，如有不同看法欢迎讨论～
判断的基本逻辑在于：
这也是自然语言交互被增强带来的最显著优势，这点能够直接打破现有产品交互的局限性。或者辅助用户决策、完成机械的流程化任务。
表现1 - 输出结果：不用通过搜索在众多的反馈中找目标，而是直达结果。
对应场景：任何使用搜索的任务，机票、酒店、某个解决问题的答案等。
表现2 - 输入内容：多个意图能够被一次性处理，缩短中间流程。
对应场景：总结所有参会人的空闲时间，寻找合适的会议室，生成一场新的会议邀请。
也就是说，传统设计领域致力于在有限的条件下帮助用户梳理到达目的地的最佳路径，为用户清除流程上的障碍。而现在可以通过AI技术去大幅优化现有产品的交互流程，同时缩短输入和输出过程，对传统的交互方案带来颠覆性的改善。
不过我对「产品CUI化」也保持谨慎，CUI只是降低了一定的门槛，“持续对话”其实非常耗费脑力和精力，如果能点个按钮就完成的事情，要CUI反而会将问题复杂化。
更多场景可以转变为CUI、甚至VUI
案例1：在一些政务服务场景，如果能够通过对话的方式一步步引导填写，对老年群体会更友好，同时填写方式可以简化成语言输入；
复杂表单填写中的一些错误提示也许可以通过对话的方式引导补充。
案例2：Prompt命令生成图像/视频/音乐
但是目前看来，受限于大模型应用的理解能力，用户轻松驾驭Prompt还存在门槛（即弄清楚自己的需求 并懂得如何用prompt表达需求），输入方式还没有得到极致的简化和易用。不过已经有一些应用开始补齐这方面的体验。
Chat GPT已经可以将信息组成新的格式，如表格、代码等；GPT 4能够直接理解并处理图像上的文本信息。
而Meta 最新开源的 ImageBind，绑定了文字、声音、图像、深度、温度、IMU 六种数据。可实现音频生成图像、图像生成音频等，未来应用的想象空间应该会更大。（不过官网并没有看到温度、IMU相关的案例...)
这点也是基于前两点即信息输入方式和信息反馈的。未来大模型在音箱、手表、车载HMI、MR这些设备上的使用价值巨大。
最直接的价值则是强化语音助手的能力。
另外就是和具体的应用结合，比如结合Camera ：通过检测画面信息，给出照片拍摄改进建议（角度、构图、参数设置等），不会拍照的男朋友们再也不用担心被骂了...
大模型能力和传感器能力的整合也更值得期待，比如根据实时运动信息、心率给出接下来的运动规划。
这点是从用户信息获取诉求上来判断的，毕竟娱乐内容消费场景更多的考虑不是效率而是多巴胺，而对于生产、工作场景，提升效率是核心指标。
从Notion、钉钉等应用中，大模型已经开始对人们的工作流程产生正向影响，逐步减轻知识记忆、写作、摘要、信息查找等流程化的工作。
场景1：私人助理也许会成为可能，大模型通过调用所有应用接口（日历、邮件、行程等）获取个人信息，成为私人顾问。
场景2：CUI生成图像/视频/音乐的能力可以在各种活动玩法中发挥作用。
也许以后的网易云年度总结就会根据听歌习惯生成一首符合你个人品味的音乐。加入一些简单的用户操作，人人都是「网易云音乐人」。
搜索、信息流为主的场景，变为融入问答，做到更精准、高效的广告分发。
就拿比较好商业化的美妆行业来说，假设淘宝对李佳琪做直播内容分析和训练，做出了个AI版李佳琪，支持用户通过问答的形式获得商品推荐。专业背景+人设背书，一定不缺用户，品牌商也会更愿意砸钱。
判断逻辑是，应用前景、用户需求程度、成本和商业化能力。可预见的是大模型研发成本太高，中小企业或团队会专注在AI 中间件、AI 应用上发力。
这里我们聚焦应用层看看。
近期所有工具类产品都在发力，比较实用的有Notion、钉钉。
如搜索、语音助手（近期出现最多的C端应用就是不同character的Chatbot）、翻译工具（可以举例插件）、教育产品（语言、课程的私教方向很快就能出现头部应用）。
如果说面向大众的AI产品难商业化，那么考虑为第一批使用AIGC产品的人群提供服务也是个不错的想法，受众群体更聚焦，服务更刚需，也更容易产生付费转化。这个方向近期已经涌现了一批此类产品，比如协助开发、快速接入大模型API、快捷创作AI产品、为自己的网站接入客服等。
此外，做辅助文字、图像、视频、音乐生产，提高文字、设计、创作者的生产效率也是不错的方向。游戏领域已经有很多产品辅助AI生成角色、视频、音乐、脚本提升游戏开发效率。
旅行、学习、购物、读书等领域可以根据用户诉求量身定做。
3.当精力和资源不足时，先深入某个场景解决小问题也是不错的选择，熟悉的领域扎根深挖反而能发现与众不同的视角（如Figma插件Magician，只解决UX设计场景，提供文字描述生成图标、UX文案优化能力）
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