一天之中, 有个人看手机时长大概是五个小时, 开车时长大概是一个小时——就是这两样设备, 在以往的二十多年里, 获取到了科技领域顶级的研发投入, 拥有了极为聪慧的头脑以及十分激烈的竞争。

如今, 那种一个人每天要待十个小时以上的所在, 被分配到了什么? 它被分配到了一个具备能够听懂用户讲话功能的音箱, 还有十几个各自按照自身规则运行的App。

另外, 在时间范畴以外, 存在着一笔关于体验的账目, 同样没有任何人去认真地进行计算: 于夏天的时候, 开启空调睡觉, 并且将门窗紧闭, 如此度过一晚上, 大约等同于在练习憋气；在冬天, 使用地暖以及新风系统, 然而醒来之后, 嘴巴依然是干燥的, 舌头也感觉干渴；一家人在餐厅聚集在一起吃火锅, 可新风系统仍然在全屋进行“雨露均沾”……

这些需求并非不重要, 而是更改这些事情既繁重又缓慢, 要改变的并非单个设备, 而是整个房子的底层逻辑, 以往较少有人愿意切实投入。

但历史早就证实了, 一旦一个终端的技术积累跨越了临界点, 那么靠微创新打补丁的旧时代就会结束, 因底层架构重构而产生的新品类最终将会诞生。

9月7日, 于摩登上海设计周“家, 万物生长”的发布会上, 栖息地正式发布了那个所谓AI原生住宅架构“盖亚架构”, 栖息地还正式发布了其L2代际AI原生智能住宅。

两年之前, 栖息地宣称“要如同造车那般将住宅再度进行产品化”；两年过后, 在住宅已然达成了L1阶段产品化之时, AI全面深入到了它的底层。盖亚架构予以发布, 这意味栖息地AI原生智能住宅正式从L1（软硬件一体化）迈入L2（底层架构重构与主动智能）。

在这个被说成是“AI原生智能住宅”的新事物背后, 那真正的AI原生住宅到底呈现出怎样的模样? 它又是经过怎样的方式被塑造出来的。

当住宅拥有自己的“大脑”

将栖息地AI原生智能住宅理解开来, 最直观的那种方式, 便是去瞧一瞧它到底是怎样参与一整天当中的生活的。

清晨7点, 窗帘并非突然打开, 而是两小时前系统依据自然光线、室内环境以及用户习惯, 缓慢地调整着亮度；春季阴冷的午后, 系统会综合考量室外温度、室内湿度、地暖状态以及空气质量, 进而选择关闭地暖、增加新风, 使得室内回归到更为舒适的状态；晚上亲友围坐吃火锅之时, 系统感知到人员聚集与空气变化, 自动调配全屋新风。

有一种改变, 是栖息地的“盖亚架构”带来的, 即住宅开始理解生活并给出最优解, 使得用户免去逐个操作设备的麻烦。

“盖亚”出自英国科学家詹姆斯·洛夫洛克所提出的“盖亚假说” , 地球不单单是承载生命的物理空间 , 反而更如同一个由大气 、海洋以及生命共同发挥作用并且自我调节的复杂系统 , 持续维系适宜生命存在的动态平衡。

这种理念被栖息地带进住宅，期望家成为能够感知周遭环境, 理解居住需求, 自主进行调节, 并且持续不断进化的有机整体, 可这恰恰是曾经智能家居所缺乏的东西。

在过去十年期间的智能家居, 其本质实际上是设备的简单拼贴, 其中空调仅仅关注温度, 新风仅仅处理空气, 它们各自处于独立状态, 甚至还相互存在冲突, 然而住宅却缺少一个能够理解整体状态的大脑。就如同栖息地创始人沈亚楠所讲的那样: “以往的家好似一只章鱼, 每一个设备都如同有着一个小脑子。”。

盖亚架构让住宅的决策方式得以改变, 它将原本分散于不同设备里的感知、计算以及控制等能力予以整合, 凭借融合感知、中央计算与统一控制形成一种闭环, 便是“感知—理解—决策—执行”的闭环, 使得住宅从被动去响应人的指令进而转向主动进行系统协同与判断。

于此背后, 恰似汽车朝向智能化发展, 要依赖电子电气架构从分布式转变为中央计算那般, 在住宅范畴里, 栖息地同样在效仿这一发展路径, 没错吧。

在盖亚架构里头, 那种基于OpenClaw去开发的HClaw, 摇身一变成为了住宅的智能中枢, 也就是超级大脑, 它肩负着理解用户需求的重任, 还要对空间状态展开评析分析, 并且去调动不同的系统达成各项任务。它还有着新变化, 摆脱了往昔封闭自研的那种孤立状态, 能够毫无阻碍地接入行业开源Skills, 同时备有跨场景的记忆本事以及12种方言的识别能力。

用户无需再去学习设备的使用方法, 仅需径直表达需求, 比如说“把灯打开”, HClaw会依据声源所处位置以及空间状态, 自行判断打开何处的灯。

和这个超级大脑相配合的空间控制器, 采用有着如同汽车域控制那般架构, 把住宅最底层的空气系统涵盖进去一并管理, 把光系统纳入统一管理范畴之内, 同时将水系统也进行统一管理, 还把能源系统包含进来统一管理, 并且把安全系统也纳入其中统一管理, 而且它还要兼容不同协议。如此一来, 住宅就从单品集合体转变成为协同运行的整体了。

这同样是栖息地秉持“先将住宅产品化, 而后步进AI阶段”的缘由所在。唯有达成底层架构的重新构建, AI方可切实迈进住宅领域。

物理世界里, 存在着这般重构, 它改变了连接方式, 这种连接方式是复杂的, 过去, 大量线路从强电箱、弱电箱通往不同房间, 现时, 这些线路尽最大可能被收敛成两条基础通路, 一条是能源线, 还有一条是Token线。

当软件和硬件达成了完全的解耦之后, 设备、位置以及功能不再被固定地绑定在一起, 家拥有了更高一级的自由度以及弹性, 用户能够自由地接入米家、Matter等第三方设备, 并且能够非常顺畅地融入全屋感知及控制体系, 控制终端也摆脱了墙体线缆的限制, 控制器能够从床头的NFC磁贴上取下来, 贴到书房的磁贴上, 就会自动变成书房控制器, 不需要重新进行布线或者编程。

于这套架构之中, 新设备能够持续不断地进行接入, 新协议可以达成兼容, 新算法能够借助OTA实现迭代。住宅并非再是那种一次性完成交付的静态产品, 而是摇身一变成为了能够跟随家庭生命周期持续不断进行进化的系统。

用AI重塑空气与环境

在住宅配备了超级大脑之后, 会率先处理什么问题呢? 对于栖息地而言, 其所给出的答案乃是最基础的人居环境。

沈亚楠持有这样的观点, AI原生智能住宅所要达成的目标并非是去增添更多具有明显特征的智能功能, 而是借助技术手段去重现那种更趋近于自然状态的空气环境, 以及温湿度状况和微气候情况, “智能本身仅仅是一种手段, 其目的在于使得家更像是在自然环境里最适合人居住生活的居所, 从而能够居住得更健康, 也更省心。”。

当行业将关注点集中于Agent以及机器人之际, 栖息地却把数量巨大的资源投入到AI超恒气候系统之中, 并且还获取了Works with WELL认证, 这也是能够解释其中缘由的。

实际上, 它同样是AI的一种形态。沈亚楠存在一个“盔甲理论”, 其内容为: “AI若要服务人, 那就必须穿上物理世界的盔甲。将车的盔甲给AI穿上, 如此便是自动驾驶；将机器人的盔甲给AI穿上, 这便是具身智能；把AI注入住宅的气候系统之中, 如此它就是一个‘空气机器人’。”。

这件事, 比看上去的情形要困难得多, 相较于灯光、窗帘等较为简易的控制, 空气环境关联着温湿度、气流、含氧量以及外界气候的持续不断的变化, 这是针对整套空间智能系统而言更为复杂的一种考验, 这同样造就了它跟传统“五恒”系统的差别。

传统五恒维持参数主要借助预设工况以及设备冗余, AI超恒却将室内环境、室外气候还有人的真实需求置于同一系统进行动态计算, 持续寻觅舒适度与能耗的最佳平衡。

拿三管制等温除湿来说, 就算是在南方回南天这种状况下, 也能够达成“仅仅除湿、却不降温度”的效果；智能分风箱不会再毫无目的给空房间送空气了, 而是精确地把握人的位子, 动态地分配风量, 就算有很多人聚集在客厅里, 室内也可以每小时进行好几次的高频换气, 始终维持清新和洁净；卧室等安静区域就舍弃了传统的动力风机, 转而借助地面辐射来补充冷量, 让系统没有声音地运行。

另一层突破发生在工程端。

传统五恒系统对现场设计、设备集成以及施工经验有着高度的依赖, 其管线繁杂, 会占用层高, 针对不同户型要重新进行适配, 且高度非标。栖息地借助一体化正向研发, 可以将暖通、空气、水系统与住宅结构、收纳以及设备空间进行统一设计, 进而形成全地面风水系统, 也就是风管、水管都沿着地面铺设。

这预示着五恒变成住宅自身的基础能力, 施工用不着穿梁打洞, 设备同全屋收纳达成隐形一体化, 滤网等日常维护也被尽量简化, 平层户型同样能够实现落地。

在入住以后的平常运行当中, 依靠HClaw的智能助手“小七”, 会不间断地觉察室内跟室外环境, 于四季交替变化以及各异的生活场景里, 自动调控风、水还有设备的运行状态, 同时兼顾舒适度与能耗。

于HClaw超级大脑起, 至AI超恒气候系统终, 栖息地构建出彻底完备、毫无间断之环状: 住宅能够自行去感知所处环境状况, 凭借自身能力判断自身需求所在, 随后调动相关设备以执行对应行动, 在此情形下, 用户并不需要进行额外的学习行为, 也无需频繁去做操作性活动。就是这样, 越具复杂性的技术, 却反而越是退到生活的背后之处。

这同样为此栖息地始终着重强调的理念 , 即把技术隐匿于毫无形迹之处 , 使得居住回归至自然状态。

那么, 这样一个能够自行运转的家, 到底是怎样被打造出来的? 它又是怎样越过传统家装行业高度分散、依靠手工的行业阻碍, 进而迈向规模化量产的?

造房子的“AI生产线”

在已有的住宅当中, 外挂一个大的模型并非难事, 然而, 真正困难的是这般情形, 即要面对盖亚架构之下的这一台机器, 此机器十分复杂属于“超级机器”, 究竟怎样能够以高效且稳定的状态使其成为现实。

针对于此, 栖息地公布了全球首个从起始到终点的人工智能住宅设计和数字孪生生产系统ANDI, 其盖亚架构用于解决“房屋交付之后怎 么去运行”问题, 而ANDI解决的是在“进行交付之前, 智能住宅怎样能够被以高效的方式、具备个性化特征地设计并建造出来”。

高度非标需求和规模生产之间存在冲突, 这使得AI住宅行业长期难以出现类似于汽车、手机领域那般的万亿级产品公司。由于户型千差万别、家庭结构有所不同以及审美偏好也各不一样, 所以传统家装高度依赖设计师经验、现场协调以及临时调整, 而且还越低效、越昂贵。ANDI试图解决的恰恰就是这个问题。

ANDI提供了一套“DNA+DIY”的柔性标准化体系。

底线是DNA 固化, 其包含美学一致性、高功能密度在其中, 还有空气及光、水、能源以及智能系统之间的协同, 要拥有固定标准底座, 可不论用户以怎样的方式去调整, 最终交付的一直都是一套具备高品质的完整智能住宅。DIY 能够赋予自由度, 用户能在标准底座之上, 依据户型并结合家庭结构以及生活方式, 自由地去调整空间布局、产品配置与视觉表达。

ANDI是连接两者的智能生产线, 它的背后有着海量户型库与生产数据, 还沉淀了全球大师的设计规则与经验, 把空间关系与美学方法沉淀为能被AI调用的能力。

从对户型进行识别, 对需求予以理解, 再到借助自然语言去调整方案, 实时生成VR效果, ANDI把以往按天来计算的设计过程, 压缩到了分钟级别。由大师经验负责提供托底保障, 依据用户需求来决定个性特点, 达成“大师设计民主化”。

以及更为关键的是, ANDI并非是那种仅仅羁留于 UI 界面层面的画图软件, 而是凭借依托起来的数字孪生系统 HDT, 将设计之后的方案进一步予以转变, 使其成为诸如尺寸、柜体、设备、材料这类关于生产的相关数据, 并且连带连接起后端的工厂以及供应链。

从而, “需求—设计—生产—交付”头一回造就连续的数据链。设计并非仅停留在效果图, 而是径直驱动制造, 住宅的个性化从手工作业转变为一套能够复制的AI生产流程。

技术的隐退与长跑者的壁垒

这门生意成立吗？市场已经给出初步答案。

沈亚楠向虎嗅说明情况, 栖息地当下维持着每季度存在50%至100%的环比增长情形, 在资本方面, 于理想汽车、石头科技等产业资本之后, 公司在8月又完成了7亿元的A轮融资。

当贯穿设计、生产以及交付全过程的AI出现之时, 开启产业进程为AI原生智慧住宅。相较于用户, 呈现出更具健康因素、极度暖心、舒适程度绝佳但却是毫无察觉之感之住居感触。对于行业来讲, 借助科技之力将高度依赖人工合作之非标家装进行重新拆分, 使其具备标准特性, 从而推动住宅由“项目制”迈向称之为“产品制”之全新模式。

诸多维度的价值此刻正在呈现出来, 然而, 一个更为实际的问题紧接着就出现了, 那就是人工智能迭代的速度是如此之快, 以至于模型以及算法都存在着被追上并持平的可能性, 那么栖息地真正的壁垒究竟是什么呢?

沈亚楠给出的答案, 是涵盖了全部的业务模式, “倘若你不想去做那种具有一定难度、较为复杂性质的事情, 那便无法达成。要是做较为轻松、简单的方式能够将这个问题给处理好, 早就会有其他人将其解决掉了。”。

模型能够接入, 单点技术能够追赶, 然而, 将软硬件、设计、供应链、施工以及服务组合成完整系统, 并且在真实住宅里稳定交付, 这需要长期积累而成的全产业链能力。

这种“重”并非意味着封闭, 沈亚楠将栖息地定义成一家产品公司, 为了使产品能更优地抵达并服务用户, 公司会搭建开放平台, 这会成为下半年重点工作之一。在生态边界方面, 栖息地划分得很明晰: “空气、光、水、能源管理及安全, 这些与住宅保持强烈耦合的能力由自身打通；其他方面, 持开放态度。”。

另一层壁垒，来自对既定路线的长期主义坚持。

对于L1住宅产品化, 再到L2盖亚架构与ANDI, 栖息地并非是突然就赶上了这波大模型浪潮, 而是依据既定路线持续不断地推进着。沈亚楠将L2代AI原生智能住宅能够落地的因素排出了一个顺序, 团队对于居住的理解排在首位, 市场需求位列第二, 技术成熟仅仅排在第三——技术终究只不过是手段而已的。

往后, 栖息地会持续顺着既定的线路发展, 先是L3阶段具身智能进入家庭, 而后L4阶段诞生出能深切感知、陪伴以及理解生活的硅基家人。

往回看时, 沈亚楠还是觉得造房子乃是一件“比造车规模还大、难度更高”之事, 其一, 商业体量更大, 家居属于10万亿级的行业, 只是市场极度分散, 其二, 对人的生活影响更为深远, 车是关键的智能终端, 然而你一天使用多长时间呢? 一小时, 家, 你每日要待10个小时以上。

但相比两年前，他更自信了。

这种自信, 并非源于事情变得简易。ANDI 的进展, 曾一度比预先所想更为迟缓, 不过随着大模型迅速成熟, 特别是 AI Coding 等基础能力持续突破, 创业首日所设想的诸多事情, 开始演变为现实。“尽管它慢了, 然而我们首日所想之事并无差错。”。

在一定程度方面, 这句话同样是栖息地前些年时候最佳的诠释说明: 技术的浪潮持续发生着改变, 然而住宅朝着产品化方向发展, 空间朝着智能化方向发展的这条路径一直未曾有过变化。

未来, 具备极大容量的模型将会产生变化, 智能体将会产生变化, 人类与人工智能相互交流的方式同样将会产生变化, 不存在任何人能够精准地预估数年之后最为先进的科技状态。对于栖息的场所来说, 真正具有关键意义的, 是首先使居住的房屋拥有一套能够持续不断地吸纳全新能力、始终保持进化态势的基础框架。

技术在向前生长，家，也应随之持续进化。

以下是发布会前，虎嗅与栖息地创始人沈亚楠的对话节选。

问: 你们将这一代架构称作“盖亚”, 为何并非一个更具科技感、更偏向工程化的名字呢?

甲称, “盖亚”有的两个逻辑, 是自然以及自适应这样子的。咱们以为, 随着科技不断发展, 越发应该去贴近自然, 利用技术去复现金更适宜人的环境；与此同时, 要促使住宅如同自然系统那般, 依照环境以及人的状态来主动进行调节, 进而提供那种没有感觉的服务。

Q：栖息地在生态上会开放到什么程度？

在A方面, 存在着一个清晰明确的界限, 空气、光亮、水资源、能源管理以及安全这五件事情, 它们与住宅是紧密相连、融合一体的, 属于那种必须要依靠自身力量去突破、去打通的关键核心能力, 然而外围的生态环境我们是持开放态度的, 居住者住进去之后, 必然会持续不断地增添新的设备以及产生新的需求, 而这些都能够借助开放协议以及行业能力来接入。

从我们的逻辑来讲, 呈现的逻辑模样是“1＋N+X” , 此处这其中1所代表的是我们具备的AI智能中枢情形, 这里所说这个N涵盖的是我们要去打穿的核心能力边界状况, 另外这个X指的是用户日常生活里正在持续增添的场景以及设备。

质问, 怎样去领会HClaw的更能贴近内心想法, 例如夫妻关系中, 一方喜好二十二摄氏度, 另一方喜好二十六摄氏度, 那该听从谁的?

A: 此能力于架构方面已然拥有, 系统能够分辨出究竟是谁在进行交互, 人处于何种位置状态, 并且还会对设备运行之Log予以记录 , 这些均会构建生成Memory , 从理论层面来讲能够针对各异之人供给不同性质的服务。

不过就当下而言, 我们并未将这类具备个性化特征的功能当作重点来予以推出。我们并不期望仅仅是为了彰显 AI 的能力, 而去开展一些价值并不显著的功能, 而是更加聚焦于那些切实拥有价值的应用场景。

问: 大模型存在着一定的概率性, 然而住宅当中的水、电以及暖通等设施必须具备高度的确定性。那么, 到底哪些事情能够交由AI去处理, 哪些事情又需要系统来进行兜底呢?

A: 这跟自动驾驶相类似 , AI所运用的是泛化能力 , 然而边界是由人来划定的 , 它仅仅能够在规则所允许的范围之内进行决策。

在我们架构之中同样具备“快脑”以及“慢脑”, 诸如“把灯打开”这般清晰明确之指令, 借由端侧小模型径直予以执行, 惟有那些较之复杂兼具需理解意图与场景之问题方才交予大模型加以判断。

Q：如果遇到断网或者系统异常，住宅还能正常运行吗？

对于A而言, 是可行的情况。智能方面的能力, 或许会受到一定的影响, 然而住宅的基础功能, 依旧能够得到保障。

由于, 我们所具有的架构, 其自身并非全然依靠大模型来开展运行活动, 而是借助不同层级的种种能力相互协作, 以此确保住宅能够实现基础的运行状态。

Q: 一年之中, 像大模型那样会迭代好多好多次, 而住宅呢则是或许二十年都不会有变动。把快速的技术以及缓慢的产品放置在一起, 其中最大的矛盾究竟是个什么境况呢?

A：这个矛盾确实存在。技术发展很快，但住宅不可能频繁重做。

一则情况为, 早作购买能够早日实现享用, 鉴于科技进步极为迅速, 根本没有办法去等待一个称谓之曰最终版本；这另一则情况呢, 便是当我们着手开展产品设计之际, 会于其中充分斟酌产品能够长久持续发展演进的相关问题, 因而我们着重予以强调的是软件与硬件进行分层处理, 从而使得全新的各项能力能够历经OTA即通过无线空中下载技术持续不断地实现升级。

问: 于您所进行的观察, 以及用户实际给出的反馈情况里, 今日用户实实在在购买栖息地的缘由究竟是什么?

真正去购买栖息地的用户, 其核心原因呢还是那两个词, 一个是健康；另一个是省心。而体验, 它是最好的答案。

Q：从L2跨到L3“具身智能进家”，现在还缺什么？

A: 实际上, 中间存在着诸多缺失。首先, 所欠缺的为具身智能自身尚不成熟, 不管是算法的泛化能力, 亦或是本体设计, 均不足以真正踏入家庭。

其二, 住宅得要为机器人做好相应准备, 从而成为具备机器人适配条件的状态。要是没有基础设施予以配合, 那么机器人进入家中是很难切实开展工作的, 甚至还有可能演变成破坏家中环境的行为。

位居第三所欠缺的, 是家庭Agent的协同能力。于机器人而言, 其所能感知的囿于眼前范围, 而小七配备有全屋融和之感知能力。在未来状况下, 此二者须构建合配局面, 为机器人赋予行动之职责, 授予以小七梳理理解整个家庭环境的任务。

Q: 为何L4会被界定成“硅基家人”呢? 人工智能在未来真的能够变成家庭里的一个新型角色吗?

A: 这个硅基的家庭成员, 讲的是他在家庭里变成了一个具备重要意义的角色, 它和电影《Her》有相似之处, 不是仅仅为你提供服务, 而是成为一种情感方面的联系纽带, 当然, 那是更为长远的想象。