進(jìn)入2026年，人工智能領(lǐng)域的聚光燈顯然已從模型參數(shù)的狂飆，轉(zhuǎn)向更為實(shí)質(zhì)性的命題：如何讓AI在現(xiàn)實(shí)扎根，真正走進(jìn)生活。

然而，真實(shí)的生活往往充滿了復(fù)雜性：當(dāng)獨(dú)居老人久坐不動(dòng)、孩子調(diào)皮亂拔插頭、寵物因焦慮撕咬家具……想成為物理世界中實(shí)實(shí)在在的參與者，都需要AI能夠主動(dòng)“看見(jiàn)”和“理解”。

如今，多模態(tài)的快速發(fā)展，讓大模型的能力邊界正從語(yǔ)言智能向視覺(jué)智能快速延伸。AI不再只是“讀懂”文字、“聽(tīng)懂”聲音，更開(kāi)始“看懂”畫(huà)面，甚至構(gòu)建起對(duì)時(shí)空約束、物體關(guān)系、人物行為的完整理解。也就是說(shuō)，AI能夠像人一樣，通過(guò)對(duì)物理環(huán)境的感知、理解和分析，建立關(guān)于“正在發(fā)生什么”的情境認(rèn)知。

一個(gè)新問(wèn)題隨之而來(lái)：多模態(tài)時(shí)代，什么才是AI進(jìn)入現(xiàn)實(shí)世界的第一入口？

家庭，作為人們現(xiàn)實(shí)世界最密切的互動(dòng)單元，無(wú)疑是找尋答案的關(guān)鍵。

被低估的攝像頭

要回答“第一入口是什么”，不妨先問(wèn)：一定是手機(jī)嗎？

過(guò)去十年，手機(jī)是毋庸置疑的智能中心。它隨身攜帶、交互便捷、算力強(qiáng)大，幾乎承載了數(shù)字生活的全部。

但讓手機(jī)作為AI的物理世界入口，存在根本性的局限：它的“注意力”屬于用戶，而非環(huán)境。

手機(jī)捕捉的畫(huà)面，是經(jīng)過(guò)用戶主觀意圖過(guò)濾后的現(xiàn)實(shí)片段，是“第三人稱快照”，它無(wú)法捕捉用戶“不感興趣”但至關(guān)重要的環(huán)境事實(shí)。此外，手機(jī)會(huì)被放入口袋、扣在桌上、電池耗盡，它的“觀察”更是隨機(jī)的、被動(dòng)的、斷斷續(xù)續(xù)的。

而想要實(shí)現(xiàn)“真正的物理世界智能”，需要的恰恰是連續(xù)的、無(wú)感的、全景客觀的感知能力——這恰恰是手機(jī)無(wú)法提供的。

在所有家庭設(shè)備中，攝像頭是最接近“物理世界連續(xù)信息流”的終端。它不需要被喚醒，不需要被操作，只要通電在線，就在持續(xù)“看”和“聽(tīng)”。更重要的是，它具備視覺(jué)與聽(tīng)覺(jué)“雙感官”，能夠捕捉場(chǎng)景中的人、物、關(guān)系、時(shí)序、行為——這些信息，正是多模態(tài)大模型理解現(xiàn)實(shí)世界所需的“燃料”。

所以，多模態(tài)的第一入口，不是手機(jī)，而是攝像頭。

當(dāng)然，前提是它不再只是“會(huì)看的眼睛”，而是“能思考的大腦”。

所謂多模態(tài)，是指能夠同時(shí)處理文字、圖片、視頻、聲音等多種信息。

而AI想要在現(xiàn)實(shí)生活中真正發(fā)揮作用，就亟需一個(gè)可以提供真實(shí)、連貫、富情境交互數(shù)據(jù)的硬件載體。

不同于手機(jī)依賴用戶主觀使用的碎片化感知，也不像以“喚醒-提問(wèn)”的強(qiáng)交互為核心的智能音箱，攝像頭是家中少數(shù)能做到7×24小時(shí)在線，天然具備視覺(jué)與聽(tīng)覺(jué)“雙感官”的設(shè)備，這為大模型提供了從感知（發(fā)生了什么）、到認(rèn)知（這意味什么）、再到行動(dòng)（應(yīng)該做什么）的完整閉環(huán)數(shù)據(jù)。例如，從“寶寶走向沙發(fā)”到“爬上沙發(fā)”再到“伸手夠桌子上的水杯”，就形成一個(gè)可被理解、預(yù)測(cè)，甚至是主動(dòng)干預(yù)的行為鏈。

更重要的是，它足夠普及，不需要用戶為了遷就技術(shù)而改造居家環(huán)境，或是改變生活習(xí)慣。

與此同時(shí)，家庭看護(hù)的核心需求，也從“看見(jiàn)異?！鄙?jí)為“理解風(fēng)險(xiǎn)”。

傳統(tǒng)的攝像頭，盡管也有移動(dòng)偵測(cè)、電子圍欄、人臉識(shí)別、人形/寵物檢測(cè)等功能，但異常判斷往往依賴像素變動(dòng)和簡(jiǎn)單規(guī)則設(shè)定，缺乏對(duì)看護(hù)對(duì)象、行為、場(chǎng)景、時(shí)序、因果的綜合理解。

比如，同樣是進(jìn)廚房，成年人做飯是日常，但三歲孩子獨(dú)自靠近灶臺(tái)卻危險(xiǎn)異常；同樣是躺在地上，寵物午睡是愜意時(shí)光，老人摔倒無(wú)法起身則是生死時(shí)速。

哪怕攝像頭越來(lái)越高清、靈敏，如果無(wú)法對(duì)正在發(fā)生的事件進(jìn)行整體解讀，也只會(huì)造成用戶被大量誤報(bào)和無(wú)效預(yù)警淹沒(méi)，依然無(wú)法在關(guān)鍵時(shí)刻獲得有效信息，徒增焦慮。

這種“偽安全感”，正是多模態(tài)大模型可以填補(bǔ)的技術(shù)空白。

因此，面對(duì)多模態(tài)AI時(shí)代的技術(shù)拐點(diǎn)與家庭看護(hù)的需求迭代，在今年AWE的現(xiàn)場(chǎng)，小度就率先采取了行動(dòng)，將自研的多模態(tài)大模型能力，深度集成到了智能攝像頭這個(gè)硬件載體上。

那么，擁有“情境理解”能力的攝像頭，如何顛覆傳統(tǒng)看護(hù)體驗(yàn)？

看護(hù)范式的躍遷

傳統(tǒng)攝像頭的看護(hù)焦慮，本質(zhì)是“像素檢測(cè)”帶來(lái)的結(jié)構(gòu)性弊端。它只知道“畫(huà)面上有像素變化”（比如有人出現(xiàn)、移動(dòng)），然后觸發(fā)記錄提醒、支持回看錄像等。

但在新的多模態(tài)AI智能看護(hù)范式下，攝像頭能做到告訴你：誰(shuí)在做什么、判斷可能的風(fēng)險(xiǎn)、主動(dòng)洞察，甚至進(jìn)行干預(yù)，其本質(zhì)是在執(zhí)行理解行為鏈的推理分析。

以“孩子靠近灶臺(tái)”這個(gè)場(chǎng)景為例，對(duì)于傳統(tǒng)攝像頭而言，會(huì)觸發(fā)一條“有人進(jìn)入廚房”的提醒。

而小度攝像頭則支持用戶通過(guò)自然語(yǔ)言來(lái)設(shè)置任意一種看護(hù)事件，如“孩子靠近灶臺(tái)”、“小狗翻垃圾桶”等等。只需要一句話，AI就會(huì)自動(dòng)進(jìn)行需求分析，并主動(dòng)拆解生成一條包含具體對(duì)象、行為的事件看護(hù)任務(wù)。這并非是簡(jiǎn)單的規(guī)則設(shè)定，而是將用戶意圖轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的視覺(jué)行為模型。

對(duì)于傳統(tǒng)攝像頭另一個(gè)“痛”了很久的需求——回看錄像。相信大家都有過(guò)為了找某個(gè)片段，不得不手動(dòng)翻找好幾個(gè)小時(shí)錄像的經(jīng)歷，費(fèi)時(shí)也費(fèi)力。

在錄像檢索這個(gè)高頻場(chǎng)景中，小度智能攝像頭也重構(gòu)了檢索的底層邏輯，即從時(shí)間軸查詢升級(jí)為語(yǔ)義檢索。

用戶可語(yǔ)音直接“詢問(wèn)”攝像頭，或在小度App上直接查詢：“寶寶今天上午哭了幾次？”“小貓有沒(méi)有頻繁撓耳朵？”，依托“AI隨心問(wèn)”功能，完成目標(biāo)識(shí)別、行為識(shí)別、時(shí)空推理、頻次分析、自動(dòng)摘要的全鏈路推理分析，用戶可直接得到一段總結(jié)描述，對(duì)應(yīng)的錄像畫(huà)面，甚至還包含寶寶可能長(zhǎng)牙期疼痛、小貓可能有耳螨的風(fēng)險(xiǎn)提示。

值得一提的是，它還可以運(yùn)用在非常實(shí)用的尋物場(chǎng)景。

比如，用戶只需要問(wèn)一句“幫我看下遙控器放哪了”，攝像頭就會(huì)實(shí)時(shí)環(huán)視檢測(cè)，還能回溯24小時(shí)內(nèi)的視頻畫(huà)面，幫助用戶快速定位遙控器的最后出現(xiàn)位置。

而對(duì)于家庭看護(hù)攝像頭真正升維，是其從設(shè)備到家庭Agent的躍遷。

通過(guò)整合視覺(jué)感知、AI事件理解、語(yǔ)音交互、智能聯(lián)動(dòng)等核心能力，小度全能陪伴Agent能夠基于不同生活場(chǎng)景下的看護(hù)需要，將視覺(jué)、聲音、時(shí)空鏈、上下文等置于目標(biāo)語(yǔ)境中進(jìn)行識(shí)別-理解-判斷-主動(dòng)干預(yù)，將攝像頭體驗(yàn)從“被動(dòng)監(jiān)控”升級(jí)為AI時(shí)代的“主動(dòng)看護(hù)”。

比如，針對(duì)伴學(xué)場(chǎng)景，你只需要對(duì)它說(shuō)“幫我陪孩子寫作業(yè)”，它就可以：當(dāng)孩子坐姿不當(dāng)時(shí)主動(dòng)語(yǔ)音提醒，或是孩子注意力不集中時(shí)，給家長(zhǎng)發(fā)送提醒及時(shí)關(guān)注，還能生成陪學(xué)看護(hù)報(bào)告，不僅可以幫助了解孩子學(xué)習(xí)過(guò)程中可能存在的問(wèn)題，也會(huì)記錄孩子的學(xué)習(xí)成果和優(yōu)異表現(xiàn)。

這樣的場(chǎng)景還有很多：閱讀時(shí)的燈光明暗，步入臥室時(shí)的窗簾開(kāi)合......此時(shí)攝像頭已不再只是單點(diǎn)硬件，它正在成為家庭智能系統(tǒng)的決策節(jié)點(diǎn)。

家庭AI入口的重構(gòu)

從“像素檢測(cè)”到“行為理解”，從“異常記錄”到“因果推理”，從“回看工具”到“家庭Agent”——小度攝像頭實(shí)現(xiàn)的躍遷背后，不僅是產(chǎn)品迭代，更是對(duì)整個(gè)家庭智能入口的一次提前下注。

當(dāng)攝像頭能看、能聽(tīng)、能思考、還能聯(lián)動(dòng)全屋設(shè)備，它就不再只是孤立的安防設(shè)備，而是家庭智能系統(tǒng)的“感知中樞”。

（TVC截圖-全屋場(chǎng)景聯(lián)動(dòng)）

未來(lái)的家庭智能，注定是多個(gè)感知節(jié)點(diǎn)組成的決策系統(tǒng)。

攝像頭發(fā)現(xiàn)有人摔倒，音箱捕捉到異常聲響，空調(diào)自動(dòng)調(diào)低風(fēng)速，燈光亮起應(yīng)急模式——這一系列無(wú)縫協(xié)作中，攝像頭提供的視覺(jué)信息，是最關(guān)鍵的串聯(lián)線索。

同樣重要的，還有“時(shí)間”。

當(dāng)攝像頭能基于一定時(shí)間周期，個(gè)性化挖掘分析，比如發(fā)現(xiàn)老人多天起夜頻繁，結(jié)合床墊數(shù)據(jù)，提示可能的健康風(fēng)險(xiǎn)；或根據(jù)孩子專注度變化，建議調(diào)整作業(yè)時(shí)間、燈光等——這些都將賦予攝像頭超越“家庭安防”的價(jià)值。

但攝像頭進(jìn)家門，隱私是繞不開(kāi)的考量。

小度在演示中展示的攝像頭“一句話定義看護(hù)任務(wù)”能力，背后也隱含了數(shù)據(jù)處理方式的變化：大量的視覺(jué)分析在端側(cè)完成，只有脫敏后的摘要或用戶主動(dòng)授權(quán)內(nèi)容才會(huì)上云。

值得一提的是，在這輪物理世界多模態(tài)入口的爭(zhēng)奪戰(zhàn)中，小度正在扮演一個(gè)“破局者”的角色。

當(dāng)大多數(shù)廠商還在將多模態(tài)能力塞進(jìn)手機(jī)App，試圖延續(xù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的入口邏輯時(shí)，小度選擇了另一條路徑：讓AI主動(dòng)走向物理世界，把入口“藏”進(jìn)那些本就存在于現(xiàn)實(shí)空間的設(shè)備里。而攝像頭，正是這場(chǎng)“入口遷移”的第一個(gè)落點(diǎn)。

AWE上的這步棋，表面看是產(chǎn)品升級(jí)，實(shí)則是賽道的重新定義。

當(dāng)同行還在爭(zhēng)論“入口是手機(jī)還是眼鏡”時(shí)，小度已經(jīng)用“能思考的攝像頭”，把家庭AI入口之爭(zhēng)拉到了一個(gè)新維度：誰(shuí)的設(shè)備能讓物理世界自身覺(jué)醒，誰(shuí)就拿到了下一張牌桌的入場(chǎng)券。

回到最初的問(wèn)題：家庭AI入口，到底會(huì)是什么？

真正的答案，或許不是某個(gè)特定硬件，而是誰(shuí)能最先跑通“感知-理解-決策-執(zhí)行”的完整閉環(huán)。

小度攝像頭驗(yàn)證了這一可能性，但真正的戰(zhàn)役剛剛開(kāi)始。

當(dāng)家里的設(shè)備都長(zhǎng)出“眼睛”和“大腦”，當(dāng)智能無(wú)處不在，我們也就不再需要“入口”這個(gè)概念。

彼時(shí)回看，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)：讓攝像頭學(xué)會(huì)“思考”，不過(guò)是掀開(kāi)了未來(lái)生活帷幕的一角。而那個(gè)主動(dòng)入場(chǎng)的人，往往也最有可能定義接下來(lái)的整場(chǎng)戲。

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