对话小湃科技 | 家庭智能体3年内或迎来爆发!
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2026-06-26 05:25:18
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近日,深圳小湃科技有限公司以“破界新生 AI护万家”为主题召开品牌战略升级大会,“小湃有钳”ClawStation全系列智能体终端与“亲眸”KinSight看护终端逐一亮相,这家深耕智慧终端领域多年的科技企业,正式宣告全面进军家庭智能体新赛道。

从智能机顶盒的普及者,到极黑光智能摄像机的首创者,再到如今家庭智能体终端的探路者,小湃科技的每一次转身,都对应着智慧家庭产业的一次迭代。在全行业从“被动互联”迈向“主动智能”的拐点上,这款被定义为“家庭超级AI管家”的新品,究竟是风口下的概念堆砌,还是真正能打破行业困局的新物种?

发布会后,太平洋科技专访了深圳小湃科技有限公司总经理王晓晖博士,从品牌战略、技术路线与行业格局多个维度,拆解小湃科技的转型逻辑,探寻家庭智能体的真实落地路径。

智能体框架赋能,重塑智慧家庭底层逻辑

智慧家庭概念走过十余年,从单品智能到全屋互联,行业规模持续扩大,但用户始终未能摆脱“设备孤岛”的痛点:不同品牌家电需独立APP操控,设备联动依赖厂家预设规则,所谓“智能”多是“触发-执行”的简单自动化,被用户诟病为“伪智能”。

行业曾寄望于Matter统一协议破局,但这套前置定义所有设备交互逻辑的标准体系极为复杂,发布三年多才刚刚支持摄像头设备,迭代速度远跟不上AI产业进化节奏。“等Matter定义完所有品类的交互规则,新的设备形态可能已经出现了。”小湃科技负责人王晓晖博士在发布会上表示。

过去一年,以OpenClaw为代表的智能体框架席卷全球,让AI从“对话工具”进化为可自主执行任务的“数字代理”,但绝大多数智能体仍局限于电脑与云端的数字世界。小湃科技的此次发布,首次将完整智能体能力与家庭视觉感知硬件深度融合,让漂浮的AI落地到真实家庭空间——它不仅有“大脑”,更长出了“眼睛”,成为能看、能懂、能行动的“超级AI管家”。

在小湃科技看来,以OpenClaw为代表的智能体框架,是继嵌入式系统、智能操作系统之后,智能终端的“第三代操作系统”:正如安卓让终端从“固定功能”进入“可安装APP”时代,智能体框架则让终端从“安装固定APP”升级为“自主调用技能、完成泛化任务”。

这是底层逻辑的彻底颠覆:传统智能家居是“厂家定义功能,用户被动选择”;智能体终端则是“用户提出需求,AI自主搭建场景”。用户无需学习复杂的规则设置,仅凭自然语言就能实现跨设备联动与复杂任务执行。设备厂商也无需等待统一协议修订,只需将自身能力封装为标准Skill技能,即可立刻接入生态,实现真正的开放互联。

“过去我们认为智慧家庭的终点是Smart Home,现在看来,真正的未来是Agentic AI Home——一个AI代理帮用户管理整个家。”这既是小湃科技的行业判断,也是其all in智能体终端的底层逻辑。

从单品智能到家庭智能体,覆盖全层级家庭智能需求

此次发布会,小湃科技同时官宣了品牌战略升级,而“破界新生”的主题,也道出了这家企业的转型野心。

资料显示,深圳小湃科技有限公司成立于2020年11月,核心团队来自创维数字消费电子产品线,注册资本一亿元,总部位于深圳南山,是国家高新技术企业、国家级专精特新“小巨人”企业,也是荣耀亲选、腾讯极光、京东的战略合作伙伴。

小湃科技这次一口气推出四款智能体终端,覆盖从高端发烧友到入门用户、从通用场景到垂直看护的全维度需求,搭建起完整的家庭智能体产品矩阵。

旗舰款ClawStation Pro定位“家庭超级AI管家”,是技术含量最高的核心产品。它采用“主控模块+AI算力卡”双系统异构架构,可同时接入4路摄像头并进行实时视频分析。其最大突破是在本地算力卡上部署了深度优化的多模态大模型:通过参数量化算法优化,推理精度提升16%、推理速度提升11%;通过系统调度逻辑优化,整机功耗降低37%,配合专属散热设计,实现了消费级设备上7×24小时稳定运行。

本地大模型带来了隐私与成本的双重优势:跌倒识别、久坐提醒、进餐监测等百余种家庭行为识别全部在本地完成,视频数据无需上传云端,既从根源保障家庭隐私,又大幅节省云端大模型调用的Token费用。产品还内置1T固态硬盘,支持家庭相册自动分类、智能搜索,兼具轻NAS功能。

标准版ClawStation保留核心智能体能力,去掉本地AI算力卡与内置SSD,用户可自行扩充存储,以更低门槛满足基础视觉AI需求。

探索版ClawStation Lite则基于腾讯极光盒子打造,将自研PaiClaw智能体框架移植到安卓系统,用户通过遥控器即可一键唤醒对话,扫码绑定就能零门槛体验智能体。小湃还同步推出独立TV版APP,存量高端机顶盒用户也可下载使用,直接盘活千万级存量机顶盒生态,让传统机顶盒一步跨入智能体时代。

针对老人看护、儿童陪伴的刚性需求,小湃推出专用终端“亲眸”KinSight。用户可自定义看护对象与关注行为,系统自动生成每日看护报告。相比普通智能摄像头的单一告警,这款智能体看护终端在行为理解、场景适配、持续进化能力上形成了代际差距。

全系列产品均支持扫码绑定、开箱即用的零配置体验,兼容阿里千问、豆包、kimi等主流大模型,用户可自定义“家庭教师”“保健医生”等角色,即将上线的全屋设备控制功能将实现多品牌家电统一语音操控。

云边端协同,构建小湃技术护城河

四款产品的背后,是小湃科技耗时多年打磨的“云、边、端一体分布式AI混合计算架构”,这也是其家庭智能体方案的核心技术底座。专访中,小湃进一步拆解了产品的五大差异化壁垒,每一项都指向行业长期未能攻克的落地难题。

第一重壁垒是融合视觉摄像头的感知能力。为智能体增加视觉感知的硬件基础,是小湃区别于纯软件智能体的核心差异,也让智能体真正拥有了自主感知物理世界的能力。

第二重壁垒是本地落地多模态大模型。“行业内没有成熟参考方案,全程都是自主摸索落地路径。” 团队耗时一年多完成底层系统适配、参数量化优化与功耗调度优化,攻克了消费级设备运行大模型的稳定性难题。

第三与第四重壁垒,指向场景适配的核心痛点。小湃自建了数百万份家庭场景训练数据集,无现成样本可参考,全部自主采集原始数据并借助 AI 扩增生成,联合多所高校完成基础调教。在此基础上,团队还搭建了家庭个性化二次微调机制:针对不同户型、设备摆放差异,由云端根据用户实际场景搭建专属优化流程,完成定制化适配。

第五重壁垒,则是对安卓生态的兼容与存量硬件的盘活,这也让小湃拥有了其他纯硬件创业公司不具备的用户基本盘与渠道优势。

针对AI决策失误的问题,团队设计了双层风险防控机制:日常普通场景依靠本地端侧模型自主判断;火灾、摔倒等重大异常事件,会上传至云端大模型进行二次复核。“现阶段智能体无法完全杜绝决策失误,自主进化的本质就是持续降低误判概率。”在团队看来,家庭终端主要承担看护、提醒功能,即使少量误判也不会产生人身安全事故,当前方案已在隐私保护与AI安全决策之间取得了动态平衡。

隐私安全层面,除核心视觉数据本地处理外,方案还叠加多层防护:依托OpenClaw原生安全机制,搭载独立沙盒运行环境隔离AI进程;云端同步、二次训练相关数据全程加密传输;配套硬件账号认证与一机一码设备校验。

“客观来说无法实现 100% 零风险,但基于开源框架叠加自研底层安全技术,已具备商用发布条件。”谈及为何能率先落地,王晓晖博士也表示,其他厂商内测受阻,更多是多模态本地落地、场景适配、安全平衡等技术难题尚未完全攻克。

不建围墙花园,把产品定义权还给用户

发布会最后的“One More Thing”环节,小湃科技抛出行业重磅举措:向所有用户全面开放摄像头设备接口,提供设备搜索、安全认证、音视频获取、设备设置等标准技能,已上架ClawHub等技能商店。用户可使用任意智能体框架访问自有摄像头,自行DIY构建应用场景。

这是行业内首家全面开放摄像头能力的厂商。在此之前,智能摄像头均为封闭生态,用户只能通过官方APP访问,功能完全由厂家定义。而在智能体时代,摄像头本质是智能体的“视觉感官”,封闭硬件会成为整个生态的瓶颈。

小湃的开放彻底打破了硬件边界:用户可借助OpenClaw、HermesClaw等任意智能体调用摄像头,结合其他技能搭建个性化场景——比如自动生成宠物每日vlog、统计学习时长并生成周报,功能完全由用户定义。

王晓晖博士表示,小湃不会自建封闭的物联网生态,而是全面拥抱OpenClaw开放互联标准,依靠统一行业协议实现跨品牌设备联动。“将来的产业和技术生态,是一个更加开放的生态,用户的自由度会非常大,不是厂家定义什么功能就只能用什么功能,而是厂家提供基础的产品和服务,最终让用户自己定义产品、定义场景,这样产品的价值才能得到最大的发挥。”

对于产品后续的迭代方向,团队有着清晰的定位:产品的“大脑”依托第三方成熟通用大模型,自身研发重心集中在视觉感知,即“小脑”。在团队看来,AI的所有决策都建立在精准感知的基础上,视觉能力正是家庭智能体的核心差异化优势。

后续两大迭代方向已经明确:一是进阶具身智能研发,向家庭机器人延伸;二是拓展全方位感知维度,在视觉基础上增加空间感知与人体生命体征健康感知,搭建多维感知体系,进一步提升决策精准度。

“我们产品现有的感知、记忆、自主进化、决策闭环架构,正是具身智能的底层框架。未来叠加运动机械结构,即可演化为家用服务机器人。”据透露,小湃已同步启动下一代具身智能产品的预研。

采访最后,王晓晖博士坦言,当前家庭智能体赛道整体仍处于起步探索阶段,但迭代速度将远超传统硬件行业。对于行业规模化普及的拐点,团队预判3年内将迎来爆发,核心取决于两大变量。

其一是用户实际体验,产品能否切实解决家庭看护与全屋智能管理的真实痛点,提供可感知的实用价值;二是综合使用成本,包括硬件芯片与存储成本,以及 AI 调用的 Token 算力消耗成本。“当前算力与大模型调用资源供不应求、价格偏高,未来随着芯片量产与行业需求稳定,成本将持续下探,这是普及的关键。”

从智能终端到智能体终端,一字之差,却是智慧家庭行业的代际跃迁。家庭智能体的普及注定是一场长跑,概念炒作只能带来一时的热度,真正能走到最后的,一定是沉下心打磨场景、打磨体验的玩家。当AI真正走进家庭、服务生活,行业的下一个黄金时代,或许才刚刚开始。

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