21世纪经济报道记者林典驰

　　智能家居品牌关注到了OpenClaw的火爆，正在摩拳擦掌，要把“龙虾”放进家里养。

　　在人工智能浪潮席卷全球的当下，一场被称为“全民养虾”的技术狂欢正在互联网上悄然上演。

　　这里的“龙虾”并非餐桌上的美味，而是指代近期爆火的开源智能体框架OpenClaw及其衍生产品。

　　6月24日，小湃科技正式发布了面向家庭场景的智能体终端系列产品“小湃有钳”ClawStation全系列（旗舰版、标准版、探索版）及家庭看护专用终端“亲眸”KinSight。这一系列产品的发布，标志着小湃科技的研发重点从智能终端全面升级为智能体终端。

　　除此之外，美的等巨头也将家居智能体搬进用户家中，华为、小米也公布了自家的Claw产品，接入智能家居将是大势所趋。从互联网大厂到传统家电巨头，纷纷以前所未有的热情拥抱这一技术，试图在自家的硬件生态中寻找AI场景的落脚点。

　　种种迹象表明，以智能体框架为核心的新一代智能终端，正试图打破传统智能家居的孤岛困境，将“Smart Home”全面升级为具备自主决策能力的“Agentic AI Home”。

　　智能体重塑终端交互逻辑

　　要理解这场硬件生意的变革，首先需要厘清OpenClaw究竟是什么。作为一个开源的智能体框架，它本身并不具备直接的智能，但其通过巧妙的架构设计，能够调用外部AI大模型作为“外脑”，从而让设备变得聪明。

　　深圳小湃科技有限公司总经理王晓晖在发布会上表示，回顾智能终端的演进史，早期的嵌入式系统功能固化，用户只能被动接受；随后的安卓和iOS系统虽然实现了应用软件的千人千面，但其底层逻辑依然是“人找服务”。用户需要主动打开APP去执行特定指令。

　　而在智能体终端上，传统的UI界面交互正在被自然的对话交互所取代。用户无需在应用商店中繁琐地寻找APP，只需表达模糊的需求，智能体便能自动理解意图，并在庞大的技能生态中寻找甚至自主编写代码来完成任务。

　　目前，仅OpenClaw官方技能商店及全球开发者社区共享的技能就已达到百万级别。这种用户提需求，AI找技能的模式，将原本固化的设备功能变成了泛化的任务，让硬件真正拥有了思考、理解、记忆和进化的能力。

　　这种转变在跨界生态中尤为明显。例如，美的推出的MevoX家居智能体，依托其全场景全屋智能生态以及交互数据，能够与手机、汽车等多个领域的设备实现跨生态融合。对于小米、华为等既是手机大厂又是家电生态主导者的企业而言，在手机端培养的“虾”，未来也将无缝迁移至全屋智能场景中，发挥巨大的协同价值。

　　有望打破彼此协议壁垒

　　智慧家庭的理想与现实之间，长期横亘着一道鸿沟。尽管Matter等跨平台协议被寄予厚望，旨在解决设备互联互通问题，但由于其需要事先定义极其复杂的交互逻辑和参数接口，发展极其缓慢，至今难以跟上行业快速迭代的步伐。

　　智能体框架的出现，为这一行业痛点提供了降维打击式的解法。在智能体的逻辑下，设备间的互联互通不再依赖于大一统的底层协议。厂家只需将自身设备的功能和调用接口封装成标准化的Skill（技能），并附上简单的说明文档，智能体便能自动安装并调用。

　　这意味着，即便是一台老旧的小米扫地机器人，只要社区有开发者提供了相应的技能包，就能被全新的智能体系统无缝接管。

　　然而，仅仅解决连接问题还不够。业界常将大模型比作“大脑”，将智能体比作“手脚”，但如果缺乏感知能力，这个“人”依然只能在黑暗中机械地执行指令。

　　在业界看来，真正的家庭AI管家，必须拥有全域感知能力。

　　当智能体终端接入摄像头、温湿度计、空气质量检测仪等传感器后，硅基智能便与物理世界建立了连接。它不仅能听懂指令，更能检测到环境的变化：当感知到室内温度过高或空气质量下降时，它能自主决策开启空调或新风系统。

　　又或是在视觉通道捕捉到地面脏污时，它能主动调度扫地机器人进行清理。这种从帮人做决策到替人执行的进化，正是智能家居跨越到智能体终端的核心标志。

　　在算力、隐私与成本间寻找最优解

　　将强大的AI能力“塞入”消费级家庭终端，并非易事。

　　智能体的决策并非完美无缺，且家庭场景对隐私安全有着极高的要求。如果所有的视频分析和复杂计算都依赖云端大模型，不仅会产生高昂的Token费用，还会带来难以接受的隐私泄露风险。

　　为此，以深圳小湃科技为代表的企业，正在通过“云、边、端一体”的分布式AI混合计算架构来破局。

　　在其最新发布的“小湃有钳”ClawStation系列终端中，采用了主控模块与AI算力卡的双系统异构架构。边缘侧设备部署了经过参数量化和优化的多模态大模型，负责复杂的动态行为识别和场景分析。这种本地化处理不仅大幅提升了推理速度、降低了系统功耗，确保了家庭视频等敏感数据不出本地。

　　与此同时，端侧的轻量级模型负责初步的静态物体识别，而云端综合大模型则负责深度的意图理解、任务调度以及边缘侧模型的参数微调。

　　云端会根据不同家庭的实际使用场景，对模型进行持续的训练和下发，使智能体越用越聪明。此外，针对重大异常事件（如检测到危险需要报警），系统还会引入云端二次确认机制，以最大程度减少AI的决策失误。

　　在算力芯片的选择上，企业也展现出了务实的工程思维。

　　王晓晖在接受21世纪经济报道记者采访时表示，当前消费级设备30多TOPS的算力配合先进的模型架构，如将大模型替换为效果更佳、消耗更低的2B小模型，已足以满足家庭视频处理的需求。这种架构先进大于大力出奇迹的思路，配合模块化设计的算力卡，为未来硬件的平滑升级留下了充足空间。

　　AI智能体真正长出“手脚”并拥有“感官”，智能家居的硬件生意，才刚刚迎来它最具想象力的下半场。