AI Agent讓家具備感知、決策、執行并持續學習的能力。

文 ｜動點科技

作者｜icebin

排版｜Miziko

本文預計閱讀時長5分鐘

在2025年這個科技與生活深度融合的時代，家居智能化已突破傳統設備互聯的局限，演進為具備多維感知與主動決策能力的“空間智能終端”。

隨著AI Agent技術的突破性發展，住宅不再僅僅是物理空間，而是逐漸轉化為具有自主思考與交互能力的“智慧生命體”。

為此，我們書面采訪了棲息地CEO沈亞楠（原理想汽車聯合創始人、前總裁），請他和我們聊下AI Agent 在智能住宅中的產品研發的理念和故事，以及對未來的一些思考。

您曾提到“用造車的方式造家”，為何選擇將汽車工業的邏輯引入智能家居領域？在人才方面，做了什么樣的儲備？

沈亞楠：過去20年，中國雖然建了約200億平方米的房子，但“好不好”的問題仍未解決。傳統家裝行業存在功能分散、體驗割裂的痛點，用戶往往陷入“裝修后仍需妥協”的困境。而汽車行業經過百年發展，已形成高度集成、軟硬件一體化的產品邏輯。我們希望通過“產品化+智能化”路徑，先打造完整的智能住宅底盤，再實現功能整合，讓家從“功能拼湊”升級為“智能體”。

人才方面我們也搭建了一個多維的團隊，創始人員包括了智能汽車、互聯網科技、高端制造、高端定制家裝等多個行業，在設計和智能都有所兼顧。

家庭AI Agent“小七”在L32中扮演什么角色？如何實現從“功能執行”到“主動思考”的跨越？

沈亞楠：小七不僅是家庭助手，更是家庭成員，具備“感知-決策-行動”閉環能力。它通過9類傳感器實時監測環境、人體動作等數據，調用空調、新風等設備聯動控制；遇到復雜問題時，會向外部專家求助并學習解決方案。更關鍵的是，小七擁有200TOPS本地算力與4TB私有云，支持OTA升級，能根據家庭數據動態成長，真正實現“陪伴家人一同成長”。

L32的智能底盤如何支撐AI Agent的運行？有哪些技術創新？能不能舉例子描述下？

沈亞楠：我們開創性地將汽車中央電子電器架構引入居住領域，構建了四個核心技術，在算力方面打造了家庭私有算力中樞 ，用的是Jetson AGX Orin芯片，提供200TOPS本地算力，保障7×24小時穩定運行；家庭融合傳感系統上布設9類傳感器，覆蓋環境、兒童坐姿等維度，實現全屋實時感知；對于家庭私有云也做了設計，標配4TB存儲，支持1315臺設備連接，數據本地化處理保障隱私安全；同時我們做了混合組網通訊系統冗余，斷網仍可運行，確保服務連續性。

L32的研發過程中，最挑戰的部分是什么？

沈亞楠：最大挑戰在于“高度集成”與“個性化”的平衡。我們開發了450個功能模塊，涵蓋水槽柜、兒童床等場景，但需確保模塊間的兼容性與空間利用率。例如，0.15立方米的“WaterCube四合一處理器”需集成凈水、軟水等功能，同時適配不同戶型；智能伴讀艙則需整合護眼燈、坐姿監測等18項子系統。此外，數字孿生系統（HDT）幫助我們在虛擬空間預演設計，減少現場返工，確保“所見即所得”。

您如何看待AI Agent在智能家居中的長期價值？

沈亞楠：AI Agent是智能家居的“大腦”，未來將推動居住空間從“被動響應”轉向“主動服務”。隨著數據與算力的持續積累，家將真正成為“生活伙伴”，甚至參與家庭決策（如健康管理、教育規劃）。L32的發布只是開始，我們希望讓每個家庭都能以高性價比享受科技帶來的幸福感。

AI Agent如何重塑未來智能家居的體驗？

沈亞楠：傳統智能家居主要是實現“智能功能”，比如語音控制開燈，而AI Agent讓家具備感知、決策、執行并持續學習的能力。例如，小七可根據兒童作息自動調節燈光、溫濕度，并聯動學習桌椅的護脊功能；家長可通過語音指令設置“回家模式”，一鍵完成設備聯動，通過毫米波雷達與紅外傳感的無感化聯動，住宅能在老人起夜時自動點亮地燈，并根據體感調節水溫適合人體需求。更重要的是，AI Agent通過長期學習家庭成員習慣，提供個性化服務，推動智能家居從“功能堆砌”向“能力化”躍遷。

若能平衡標準化與個性化需求，并通過北上廣深體驗中心加速市場教育，隨著技術成熟與成本下降，智能住宅或將成為新建住宅的標配，有望成為智能汽車之后的下一個萬億級風口 。而后續對于棲息地來說，如何推進更多城市的落地也很關鍵，我們會持續保持關注。

本文為動點科技記者原創文章，未經授權不得轉載，如需轉載或開白請在后臺回復“轉載”。

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