Token 成本降到每年 1 元，AI 家电这事就能成了 | 对话博联刘宗孺

过去两年多，在智能硬件领域，投资人和创业者都热衷于为 AI 寻找一个个物理世界里的新「容器」，各种新形态的 AI 原生硬件成了投资市场的热门项目。

但其实，很多成熟形态的硬件同样有 AI 化的需求。这也许没有「AI Native」的概念那么性感，但市场一点不小，复杂度丝毫不低。

以家电行业为例：供应链长，改一次硬件就要重走研发、测试、认证；销售链条长，从厂家、经销商到上门安装的电工，每一环都得接得住；成本又极度敏感，多一块钱都要反复掂量。

好在，家电已经为 AI 打好了地基。过去十几年，大量家电已经具备联网能力——这意味着灵活升级的 OTA「管道」已经铺好，行业缺的是让设备真正被用起来的解决方案。

那么，硬件到底需要什么样的 AI？9 月，TypeSafe 推出的 Jev 在开发者圈引发了不少讨论，它提供了一个参照：Jev 不生成文字，只输出带置信度的判断。在硬件乃至具身领域的不少场景里，判断比生成更重要。

作为一名在硬件和芯片行业里从业近 20 年的创业者，博联创始人刘宗孺近期和我们谈了谈博联最新的技术以及商业思考。在博联看来，「不让通用模型挑大梁」也许才是硬件领域的最优解。他们推出的寰思中枢由一系列参数很小的专家模型组成，大模型则退到后台，充当「阅卷老师」，复盘错误并自我迭代。

据刘宗孺介绍，目前寰思中枢已经在多个品类里和 B 端客户实现落地，AI 成本可以被压缩到「单台产品每年 1 元人民币」的级别。

以下是 Hardwire 和博联智能董事长兼 CEO 刘宗孺的访谈，经编辑整理。

访谈 | siqi、郑玄

作者 | siqi

编辑 | 郑玄

智能家电头 10 年：联网了，但不够智能

Hardwire：很多读者可能没听说过博联，但可能家里很多产品里都有博联的模组。先请您介绍一下，博联是一家什么样的公司？

刘宗孺： 我们是做 ToB 的，所以对外宣传比较少。博联主要做两块业务：

第一块是帮家电、照明、电工这些厂家做智能化方案：从芯片、模组，到通信组网协议；厂家没有能力做云服务和软件的，我们就打包提供，也帮他们对接外面的各个生态。到了 AI 时代，又多了一块 AI 方案。

第二块是空间场景的智能化，比如全屋智能、智慧酒店、智慧办公。我们自己不做家电，而是把客户的硬件拿过来，再叠加系统和软件。

所以我们其实是 To B to C，通过厂家和这些大客户，把智能化送进用户家里。十几年下来，我们最核心的积累就是连接：芯片是我们自己的，组网协议是从头写的，整个通信这一层都在我们自己手里。

Hardwire：智能家电这个品类，目前走到什么阶段了？

刘宗孺： 这个品类其实已经出现 10 多年了。IoT 行业大概从 2013 年开始，就开始给各种设备接上 Wi-Fi 模块，家电是其中智能化比例最高的，现在的空调基本都是 Wi-Fi 空调了。但其实家电行业的第一波智能化并不成功，大部分 C 端用户还没有为智能买单。

Hardwire：问题出在哪里？

刘宗孺： 根本问题是联网率太低。以厨房电器为例，之前有创业者尝试过 Wi-Fi 烤箱、Wi-Fi 电饭煲等品类，卖点是联网之后可以下载「云菜单」。但这些产品并没有解决动手操作这个问题。如果用户最终还是要走到设备面前亲自动手，掏手机联网就没什么必要。

相比之下，空调和照明是目前联网激活率最高的两个品类。我觉得很大原因是用户在这两个场景里有「遥控」需求，但联网率大概也就是 20% 左右。

之前有很多厂商尝试过让智能家电做语音交互，都没有成功，根源也是联网率太低。

Hardwire：这一轮 AI 爆发之后，有助于解决这个问题吗？

刘宗孺： 在我看来，AI 要真正进入家电，需要满足 3 个条件：确定性、低延迟、低成本。这些要求其实是通用大模型不擅长的。

Hardwire：听起来有点反直觉。模型能力正在越来越强，怎么会不擅长呢？

刘宗孺： 举个例子：当我跟一个通用模型说「我有点冷」的时候，它会生成一些问候，可能会建议你加件衣服。但在家电场景里，系统更该意识到这是在和设备说话，最正确的反馈是对应到具体的控制指令上。前一段时间很火的 Jev，其实也是这个思路，不生成文字，只输出判断。

至于更重要的成本问题，如果每次交互都要用通用模型推理、都要消耗 token，那这笔钱谁出？用户很难为了一台更好的 AI 电器，每个月交 9.9 元的订阅费，所以这笔成本还得由厂家承担。在这么卷的市场里，厂家的每一块钱成本都很重要。所以，如果做一个 AI 空调、AI 烤箱要增加几十上百元的 token 成本，那这个产品就只能停留在 demo，没法大规模商用。

Hardwire：行业里还有一条思路，既然老产品背着包袱，不如为 AI 重新设计一代硬件。这两年，关于 AI 原生硬件的探索也很多，您怎么看这条路？

刘宗孺： 如果我是一家创业公司的 CEO，我可能会去做一个新硬件，直接面向消费者。对新品牌来说，这可能是更好的机会。

但新形态产品需要比较高的教育成本。其次，对硬件创业者来说，更大的挑战是卖完第一个产品之后，怎么持续创新。

作为「创业老炮」，我的心态肯定和年轻创业者们不一样。博联今天主要服务的是家电领域的 B 端客户，所以一定会优先选择成熟且大规模出货的品类，用低成本、稳定的方式交付 AI，让它们的体验大幅提升。你可以把我们理解成卖铲子的，帮厂商完成快速转型。

博联智能董事长兼 CEO 刘宗孺 | 图片来源：BroadLink 博联智能

「一年仅需一块钱」的 AI 账单

Hardwire：如何理解「快速转型」？

刘宗孺： 基本操作方式就是，硬件部分基本不动，只给它的联网模组做一次 OTA 升级。

因为对大厂来说，动一下硬件是伤筋动骨的。要经历立项、研发、测试等等很多环节。而且每改一次硬件，都要重新认证，成本非常高。

好在现在大部分智能家电用的是 Wi-Fi +蓝牙的组合模组。以前蓝牙只用来辅助配网，帮用户用手机把设备连上路由器。也就是说，这些硬件本身已经有通信能力。我们在模组上做一次 OTA 升级之后，用户拿微信扫一下产品上的二维码，就能通过小程序里的 AI 助手跟它对话。

这个思路其实也是受了 OpenClaw 这类产品的启发：它们可以用社交软件直接跟家里的设备交互，还有长记忆、主动服务。在中国，社交软件就是微信。

Hardwire：为什么不是各个厂商自己来做 AI ？

刘宗孺： 其实所有厂家都有 AI 焦虑，都觉得这是必须拥抱的技术浪潮，但我觉得很容易卡在人才、成本这两件事上。

第一个问题是人才，家电行业很难吸引到真正顶尖的模型人才，也开不起那么高的薪资。

第二个问题是成本，也就是 token。前面说过，如果接通用模型，那成本会很高；也有厂家想过另一条思路：在家里装一个中心网关，跑一个微调过的 OpenClaw 当大脑。但那条路的阻力也很大，还需要用户多花几千块装一台主机。

Hardwire：所以博联理解的家庭 AI，是不需要在本地部署一个带算力的中枢（Hub）的？

刘宗孺： 从我们的角度来看，在家里部署一个 GPU（本地算力中心）这件事成本太高，很难规模化。

博联在做的寰思中枢，主要跑在云端，包括一个 IoT 专用模型。它由一组很多个非常小的专家模型组成——每个小模型的参数量可能不到 10B，所以如果用户愿意，也完全可以部署在本地。

Hardwire：这个 IoT 专用模型的架构是怎样的？核心要解决什么问题？

刘宗孺： 核心还是解决前面提到的减少幻觉、降低 token 消耗、低延迟三个问题。我可以稍微展开说一下它的架构。整体来看，你可以把它理解成一个多 Agent 的架构，包括系统一、系统二和一个「自进化」的过程。

其中，大部分用户交互的指令我们都在系统一里解决掉，系统一不生成、只判断和执行，目标是更高的命中率和更快速的响应。系统二负责推理和解决系统一解决不了的问题。

我们现在的命中率在 95% 以上，目标是做到 99%的命中率。

Hardwire：这个「命中率」怎么理解？

刘宗孺： 就是系统一自己能解决的问题，不需要走大模型、消耗 token。

Hardwire：通用大模型在这个架构里提供的核心帮助，主要体现在什么地方？以我自己的体会为例，在家里操作一些智能设备的时候，会发现通过短链路识别意图时，错误率其实挺高的。

刘宗孺： 这个问题其实是反直觉的。我们观察下来的结论，跟您提出的这个感受恰好相反。大模型对于理解意图的帮助，对我们来说可能用处更小一些。更大的帮助，其实体现在我前面提到的「自进化」过程。

这个过程大概的路径是：每天晚上，会有一个真正的大模型——我们现在用的是 DeepSeek 的最新模型——来判卷。在前一天里，我们的系统后台记录了很多交互中的行为和数据，大模型批改完，相当于把它的判断「蒸馏」给小模型，用来重新训练。也就是说，大模型对我们最核心的作用是：我们理解错的、执行错的、或者理解不了的，每天都会更新，每天晚上它都会重新训练我们的模型。

博联的智能体矩阵 | 图片来源：BroadLink 博联智能

Hardwire：这部分训练模型的成本，是由谁买单呢？

刘宗孺： 这一部分的自进化、自演进，是我们公司的成本。也就是说，把我自己的 IoT 模型越训越好、数据越来越全、扩展的领域越来越多，这部分不需要厂商做任何事情。

Hardwire：那产品使用过程中的 token 消耗由谁买单呢？您前面有提到 C 端订阅制很难跑通。

刘宗孺： 我觉得现阶段，硬件厂商基本没有能力规模化向用户收订阅费，所以这笔钱只能厂家自己承担。对于我们来说，这就要求我们提供的服务价格必须低到让厂商能接受，目前单台设备每年的成本可以做到「1 元级别」，而且这个价格博联是有利润的。

Hardwire：厂商怎么给博联付费？要付多少年？

刘宗孺： 质保期多长，就一次性付给我们对应时长的费用。大部分产品是 3 年，我们现在有几个客户都是一次性付 3 年费用的。

其实，如果真了解家电行业就知道，厂家对成本抠得非常细，每年都要和供应商讨论成本结构。如果一共只多一块钱，他们二话不说就上了；但如果是每年一块钱，一个用 10 年的产品，负担还是很重的。

家电领域的安卓

Hardwire：现在是厂家替用户买单。但用户的入口正在变：越来越多的人习惯了跟豆包、ChatGPT 这样的个人智能体说话。如果将来用户都通过个人智能体来控制家电，控制权和钱会不会都流到它们那边？它们会不会直接绕过博联这样的中间层？毕竟很多设备用的都是蓝牙这样的标准协议。

刘宗孺： 基本绕不过去，因为厂家对控制接口几乎是不开放的。像烤箱这样的产品，不可能简单对接一下就让你操控，对厂家来说这是安全底线。厂家不会把电控逻辑开放出来。

Hardwire：如果有一天 Agent 发疯，把家里的煤气都打开了，那也挺恐怖的。

刘宗孺： 是的。更现实的问题是，IoT 行业产业链太长了，涉及的工厂很多，不是所有工厂都有能力提供一个 API 和 Agent 开放接口。可能像海尔、美的、格力这样的巨头，愿意对接接口，但也不会是把它的硬件能力完全开放，核心还是安全考量，安全是底线。

Hardwire：您认同用户入口会改变吗？如果改变，商业模式会怎么变化？

刘宗孺： 我高度认同这一点。将来不管是 Personal Agent 也好，还是 C 端用户的入口这一端，大概率是社交巨头的天下，毕竟用户在他们那里。

从我们的角度也很简单：我们的 Agent 把能力给他们，用 Agent to Agent 的方式合作。如果这种模式成立，小米、华为现在相对封闭的人车家生态，对大家也就开放了。其他第三方也都可以有一个自己的「人车家」。汽车、手机厂商也不需要对接各种各样的产品，都是一个 Agent 去对接其他 Agent 就好了。

Hardwire：从您的视角看，假设未来几年，让设备智能化、上网这件事变成一个竞争更激烈、大家都要去卷的赛道，博联最核心的优势是什么？

刘宗孺： 我们希望帮助商业世界构建一个「第三方」。小米、华为可以讲人车家的故事，别的硬件厂商、手机厂商、汽车厂商怎么讲呢？但他们也要发展。

Hardwire：是不是可以理解成 iOS 和安卓的关系？

刘宗孺： （笑）你完全可以这么理解。

Hardwire：长远看，家里的 AI 该由谁来付费呢？

刘宗孺： 这个问题真的很难判断。我觉得未来如果是 Agent to Agent 的模式，比如手机的智能体调用了我们的智能体，费用怎么分，都可以谈。在现在这个阶段，我们要做的是让厂商接受成本规模，让更多人先在家里体验上 AI 家电。

厨房里将走出爆款产品

Hardwire：具体到「智能家居」这个场景，以前更多选择是前装，装修的时候就要提前规划，是一个整体方案，现在似乎产品的落地方式也在改变。接下来，智能会以什么方式进入用户家里？

刘宗孺： 我觉得以后可能在前装阶段，「智能家居」这个概念会退场，接下来很明确要往后装走。

Hardwire：相比前装，后装的优势在哪里？

刘宗孺： 智能家居做了这么多年，最大的问题是沟通成本太高：到底什么是智能家居，要先跟用户讲半天，然后上门勘探、布点、施工、安装、调试，人力成本也高。这条路很难做大，用户也嫌烦。

我们这几年做的所有事情，包括把组网做到傻瓜、稳定，再加上现在 AI 的加持，就是想让智能产品真正像传统产品一样：用户买回设备，扫一下码，剩下的交给 AI 就行。相比前装动辄就是一套复杂的系统，单个设备的升级要灵活得多。

Hardwire：您看好哪些品类？

刘宗孺： 从走量的维度，前面提到的具有「遥控属性」的设备，联网率相对高一些，量产应该更快。

以空调为例：现在设置空调 25 度，反馈的是回风口的温度，跟人的体感没关系，所以我们经常会觉得热了或者冷了。但如果加入 AI 和组网，在家里再配一个 10 块钱左右的温湿度传感器，就可以做到真正的「体感恒温恒湿」，半夜不用再起来给孩子盖被子了。对厂家来说，这就是卖点。

Hardwire：那其他过往智能化程度没那么高的品类呢？有没有可能因为 AI 实现体验上大的跨越？

刘宗孺： 越复杂的生活电器，AI 化之后用户就越喜欢。我个人目前最期待的是 AI 蒸烤箱，还没有正式发布，但是所有人来我们这里看了样品，都会问「在哪能买到」。…

News is gathered automatically from public robotics & AI feeds on a schedule.