CES第三天已经结束，很多文章和报道也都对本次CES进行了介绍，关于大模型的落地主要集中在AI PC、AI 机器人和AI 眼镜等几个领域。
参观了几天（每日25000+步），也找到几个有意思的大模型AI落地的产品，跟大家介绍一下。
他们有一个共同的特点就是从场景出发，无论是软硬结合还是纯软件，场景结合的比较紧密，大模型能力的增加并不违和。
从这个角度也能看到一些大模型落地的好的路径。
SoundHound AI，就是那个24年股价上涨1000%+的AI公司。主要提供语音人工智能技术和解决方案，专注于语音识别、自然语言处理以及语音交互平台的开发，帮助企业实现语音驱动的用户体验。于2005年在美国加州成立，专注于语音人工智能技术的开发。公司由Keyvan Mohajer、Majid Emami和James Hom共同创立。Keyvan Mohajer在多伦多大学本科毕业后，进入斯坦福大学攻读电气工程博士学位，并在此期间创办了SoundHound。2021年11月，与Archimedes Tech SPAC Partners Co.合并，以21亿美元估值上市，获得来自甲骨文、卡塔尔第一银行、科氏工业等的1.11亿美元投资。2017年1月的融资的7,500万美元中，英伟达（Nvidia）是主要投资者之一。
这次CES中，体验的是SoundHoundAI的成名之作，Drive-Thru的语音识别解决方案。目前被White Castle、教堂鸡和塔可钟等多家快餐店使用。现场的小哥也给了比较详细的demo介绍，
亮点：
a. 收音效果好：
CES现场比较嘈杂（有点类似于大街上的环境），试了一些其他家的语音互动方案（包括国际知名芯片企业），接收指令都不是很准确，但是对于SoundHoundAI来说还是能够比较快的收到的，而且能够根据语音和语境进行形成订单的指令判断（比如说，车里还有你的朋友让你买一份炸鸡，和你听到朋友的要求最终下单买一个炸鸡，虽然SoundHoundAI都能听到，但是最后只会呈现的你下单的那份，而不是两份）
b. GenAI的反应速度很快：
能够准确的接受语音指令变成系统订单，并能够准确的根据指令进行订单修改，比如说加一盒鸡块，删掉一个汉堡啥的，都比较迅速，这一点非常符合在开车排队点餐的情况（用户有一定时间压力），语速比较快，也需要系统能够准确进行快速调整
c. AI执行营销策略的能力要比人强：
尤其是在快餐店这个场景，小哥也介绍了，就是一般从业人员文化水平不高（比如说高中生兼职），让他们推销一些新产品啥的，都比较懒，但是AI就能比较好的在交流中把产品推荐出去
具体的视频可以参考：
Monoxer是一家成立于2016年的日本公司，总部位于东京。
公司开发并运营一款名为“Monoxer”的记忆平台。功能简单来说，就是丢一些需要记忆的文字材料进去，平台能够自动形成一些选择题、拼图等形式的联系，让用户答题记忆，在这个过程中也在了解用户的对于内容记忆情况，修改题目，调整记忆顺序，帮助用户更好的形成记忆。
在教育领域已在日本超过3,400家教育机构中使用，包括学校和补习班。著名教育机构Kumon是合作伙伴，基于公司的能力给用户提供服务。现在也在进入一些企业，针对企业有些规章制度需要员工记住，或者企业销售，比如银行、保险等有很多产品内容、话术需要的记忆的场景。
根据公司现场介绍，日本境内大概有500万人在使用。日本外也在向印尼、菲律宾等国扩展
在融资方面，Monoxer于2018年8月完成了约90万美元的种子轮融资，2020年10月完成了A轮融资，2021年12月完成了约1.81亿日元的B轮融资。投资者包括Global Brain、Z Venture Capital、Salesforce Ventures等。
亮点：
a. 搭建迅速：
自动抽取内容并形成题目集，对于一个一般学校来说，积累的内容基本上在1-3天之内（公司反馈）就可以形成完整的题库，对于客户的压力比较小，对于公司的部署的workload也相对低
b. 痛点抓的还是比较好：
记东西可能是大部分人的痛苦，会想起小学的时候被要求背一本书厚的纸质的校规，如果有这样的答题记忆的方式会多美好
具体的视频可以参考（因为答错了太多，选择题从四个变成了两个）：
一个做烤箱的公司。用户可通过Brisk It应用程序远程监控和控制烤炉，实现从低温慢烤（180°F）到高温烧烤（500°F）的多种烹饪方式，包括烟熏、烧烤、烘焙等。此外，Brisk It的自动烹饪人工智能可根据用户需求自动调整烹饪参数，确保每次烹饪的完美结果
亮点：
a.自动化程度高：
美式烤肉是个时间很长（动辄几个小时）步骤繁多的过程，通过这样一个自动化过程节省人力，提高烹饪出美味的成功率，如果烹饪过程能够进行自动化，那么最重要的是要在开始的时候能够让机器明确到底要做出什么样的效果
b.简化了让机器理解烤制效果的难度：
提供了两种交互方式，一个是可以自然语言描述一下需求，比如说烤ribs，烟熏味，焦糖色等等，AI会给出来配方，然后根据配方备料，放入烤箱，烤箱会按照生成的烹饪流程进行烹制；另一种方式是通过图片，AI会进行图像识别然后进行任务拆解。
