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吳世春數千萬投資的AI硬件Agent平臺,想把做產品變成“搭樂高”

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AING硬跡

過去一年,AI 硬件很熱,但很多從業者心里其實都清楚,熱歸熱,真正做起來并不輕松。

今天不少所謂 AI 硬件,本質上只是“接了一個大模型”。它能聊天、能回答問題,看上去很聰明,但一旦放進真實產品里,就很容易遇到幾個現實問題:回答不穩定、場景不夠準、和設備能力脫節、落地周期長,最后做出來的功能看上去新鮮,用戶卻不一定愿意長期使用。

所以,做 AI 硬件,問題從來不只是“接哪個模型”,而是怎么把模型能力真正做進產品。這背后涉及的不只是對話能力,還包括場景理解、知識庫配置、能力調用、設備綁定,以及后續上線和持續運營的一整套鏈路。

這也是靈機一動 Agent 創建平臺想解決的核心問題。去年7月,靈機一動獲得梅花創投數千萬獨家投資。最近,靈機一動 1.0 已正式上線(ljyd.cn),希望把原本復雜的 AI 硬件開發流程,盡量收斂成一套更適合品牌方、產品團隊、開發者理解、配置和落地的工具鏈。


巧用Agent創建平臺,做產品更像是在“搭樂高”

做 AI 硬件最難的,不是沒有想法,而是從想法到落地,中間要補的環節太多。

產品需要連接什么模型能力?需要哪些插件能力?知識庫怎么配?角色怎么設定?硬件能力怎么和智能體匹配?如果沒有現成模板,是不是還得從頭搭一遍?

過去,這些問題往往要產品、算法、開發和硬件團隊反復溝通,不僅周期長,成本高,一旦中間某個環節沒對齊,最后做出來的產品體驗就容易跑偏。

靈機一動想做的,就是把這件復雜的事拆簡單。

對于做產品的人來說,最重要的不是自己從零拼一套 Agent 鏈路,而是先想清楚三件事:產品給誰用、要解決什么問題、設備本身會什么

比如,這個設備能不能播音頻、拍照、控制燈光、做提醒、感知姿態。這些硬件能力,就是產品的“物模型”。把物模型定義清楚后,平臺會基于場景需求,自動幫助生成更適配的 Agent 方案。

整個過程更像搭樂高:

· 物模型是底板,決定這個硬件能做什么

·通用模型是基礎能力,讓產品能理解、能表達、能對話

·垂類模型是專業模塊,讓產品在教育、智能家居、養老、寵物等場景里更準確、更穩定

·插件是功能積木,比如天氣、音樂、故事、視頻、日程

·知識庫和記憶能力是補充模塊,讓產品更懂內容,也更懂用戶


用戶不需要把這些能力一項項從底層重搭,而是像搭樂高一樣,把需要的能力拼起來,快速組合成一個能用、能調、能持續優化的產品方案。

一個平臺解決三件事:選模型、配能力、生成 Agent

很多團隊做 AI 硬件時,第一反應是先接一個大模型。但真正做產品后很快就會發現,光有模型遠遠不夠。

通用模型的優勢是會聊天、懂表達、適合開放互動;但一旦進入教育、心理、養老、寵物等專業場景,只靠通用模型往往不夠穩。它可能很會說,卻不一定夠準。

靈機一動的平臺思路,不是只堆大模型,而是把通用模型和垂類模型組合起來用。前者負責自然交互,后者負責專業判斷,讓產品既有交流能力,也有場景適配能力。

在此基礎上,平臺把插件、知識庫、記憶等能力進一步模塊化。對做產品的人來說,這更像是在搭樂高,而不是從底層重新開發。要做陪伴產品,就組合角色、記憶和內容能力;要做教育產品,就疊加知識庫和教育垂類模型;要做生活服務,就接入天氣、音樂、日程等插件。產品需要什么能力,就按場景把對應模塊拼起來。

為了讓這個過程更簡單,靈機一動智能體廣場已經提供了 AI 玩具、智能家居、智慧文旅、出行工具等場景模板和產品模型能力。合適的可以直接復用,在現有基礎上繼續調整;沒有匹配的,也可以通過對話方式描述需求,讓平臺先智能生成一個基礎 Agent,再繼續細化配置。


這樣一來,創建 Agent 不再是一件很重、很技術化的事,而更像是圍繞產品目標,把合適的能力一步步搭出來。重點也從“底層怎么接”轉向“這個產品到底該具備什么能力”。這才是 AI 硬件真正更容易落地的關鍵。

越來越多的實體場景,在驗證這套路徑能不能跑通

平臺不是只講概念。

靈機一動不止于深耕行業的垂類大模型底座,更重要的是深度依托小匠物聯在物聯網領域積累的硬件工程化落地經驗,講落地、講交付,目前靈機一動已經落地多個產品案例:

以養老市場為例,靈機AI與立奇達成戰略合作,推出了首款搭載“AI大腦”的智能拐杖。該設備基于老年健康垂類模型能力,并結合姿態分析與環境感知等技術,實現跌倒檢測與異常行為預警,讓傳統輔具從單一物理支撐工具,升級為能夠提供風險提示與主動服務的“安全伙伴”。

在寵物領域,內置了寵物垂類模型的逗寵機器人“湯圓”,能夠“理解”場景和“主動”服務,比如自動用激光或羽毛與寵物互動、拍攝視頻;還能根據不同品種、年齡的寵物特性調整行為模式。這些產品不只是工具類的硬件,而是能提供情感陪伴、文化體驗等增值服務的載體。

在教育領域,將AI能力結合臺燈,可以主動幫助孩子培養健康的用眼和學習習慣。例如當孩子坐姿歪斜,或是走神涂畫時,它會溫柔提醒“注意抬頭哦”,或是“加油,馬上就寫完作業啦”,給予適時的鼓勵。同時,結合了教育垂類模型,AI臺燈還可以幫助批改作業,進行難題講解輔導,提升家長的陪學和看顧效率。

靈機一動 1.0 上線之后,也在同步開啟生態共創

隨著 Agent 創建平臺 1.0 上線,靈機一動也同步啟動了生態招募計劃,面向行業招募 100 位天使開發者和 5 家生態服務商。創新案例大賽也已同步開啟,入選者將獲得免費靈機魔盒,用于 Agent 接入和案例展示,優秀案例還有機會獲得萬元現金獎勵以及后續展示和合作機會。

對于希望嘗試 AI 硬件新產品的團隊來說,這不只是一個報名活動,更像是一個更低門檻進入 Agent 硬件開發的入口。


AING硬跡

AING,取自“AI+ING”的縮寫,中文諧音“硬跡”,寓意著“人工智能正當其時”,致力于追尋硬科技發展的足跡,不斷探索人工智能與智能硬件的深度融合。

未來,AING硬跡將不斷發布AI大模型技術、AI產業生態、AI硬件產品等行業資訊、發展趨勢與市場動態,我們相信大多數硬件都值得用AI重做一遍,AING硬跡期望與AI大模型廠商、與AI硬件廠商共同成長,迎接AI時代的來臨。


人工智能正當時

一起追尋AI+硬件的足跡

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