博联智能刘宗孺：AI家电核心在于低成本与确定性，单台年成本可降至1元

事件概述

博联智能（BroadLink）董事长兼CEO刘宗孺指出，家电行业的AI化不应依赖通用大模型直接处理前端交互，而应采用“小模型执行+大模型复盘”的架构。通过这一策略，博联已将AI服务的单台设备年成本降至约1元人民币，旨在推动成熟形态家电的低成本智能化转型，而非仅聚焦于新形态的AI原生硬件。

核心技术与商业逻辑

1. “寰思中枢”架构：判断优于生成

博联推出的“寰思中枢”主要运行在云端，其核心设计理念是解决通用大模型在家电场景中存在的幻觉、高延迟和高Token成本问题。

• 系统一（快速响应）：由多个参数量极小（<10B）的专家模型组成，负责绝大多数用户指令的意图识别与控制执行。该系统不生成自然语言，仅输出带置信度的控制判断，目前命中率已超过95%，目标是达到99%。
• 系统二（推理与进化）：当系统一无法处理时介入。同时，后台利用DeepSeek等大模型作为“阅卷老师”，每日对前一日交互中的错误数据进行批改和蒸馏，用于重新训练小模型，实现自进化。

2. 成本结构：厂家买单，C端无感

• 成本优势：由于系统一的高命中率，大部分交互无需消耗昂贵的通用模型Token。博联向B端厂商收取一次性质保期费用（通常为3年），使得单台设备年均AI成本控制在1元左右。
• 付费模式：鉴于C端用户对订阅制接受度低，且硬件厂商对边际成本极度敏感，当前模式由厂家承担AI成本以换取产品体验提升。若未来转向Agent-to-Agent模式，费用分配机制可能随之调整。

3. 落地路径：OTA升级而非硬件重构

• 存量改造：博联主张在不改动硬件的前提下，通过Wi-Fi/蓝牙模组的OTA升级引入AI能力。用户只需通过微信扫描二维码即可激活AI助手，无需额外购买本地算力网关或更换硬件。
• 生态壁垒：家电厂商出于安全和产业链复杂性考虑，通常不会开放底层电控接口给第三方个人智能体（如ChatGPT等）。因此，博联作为中间层，通过提供标准化Agent能力，有望成为连接手机/汽车厂商与家电品牌的“安卓式”基础平台。

值得关注的应用场景

• AI蒸烤箱：被视为潜在的爆款品类。传统操作复杂，AI化后可通过自然语言（如“烤七分熟牛排”）直接转化为机器执行方案，甚至调用预设菜单或生成新方案，极大降低使用门槛。
• 体感恒温空调：结合低成本温湿度传感器，AI可根据人体实际体感而非回风口温度调节空调，解决传统空调“忽冷忽热”痛点。
• 水族箱管理：通过拍照识别鱼类品种，自动调节氧气、温度等参数，替代人工经验判断。

市场展望

刘宗孺预测，AI家电的普及速度将远超上一轮IoT浪潮（联网化），预计不到两年时间即可大规模商用。在即将到来的AWE展会上，AI厨电等品类将成为焦点。虽然“爆款”能加速市场教育，但博联更看重通过底座技术实现全品类、大规模的规模化落地，让所有家电产品具备低成本、稳定的AI能力。