10 月 22 日，极客公园发布对博联智能董事长兼 CEO 刘宗孺的专访，披露了这家 To B 方案商在智能家居 AI 化上的商业路径与成本口径。核心数字有两个：寰思中枢已在家电、照明等品类与 B 端客户落地，AI 成本可压缩到单台设备每年 1 元人民币级别且厂商仍有利润；系统一指令命中率目前 95% 以上，目标做到 99%。
不让通用模型挑大梁
刘宗孺给出的判断是，家电场景需要确定性、低延迟和低成本，这三点恰好是通用大模型不擅长的。他的做法是让通用模型退到后台，组成由一组参数量不到 10B 的小专家模型构成的系统一，负责只判断不生成，绝大多数指令在系统一内闭环，不消耗 token；系统二负责推理系统一解决不了的问题。真正的通用模型每天晚上做一次判卷，把前一天的交互记录批改后蒸馏给小模型重新训练，这部分成本由博联自己承担。
成本卡在哪里
家电行业的约束条件比消费级应用更硬。供应链长，改一次硬件就要重走研发、测试、认证；成本极度敏感，多一块钱都要反复掂量；用户也几乎不可能为了一台 AI 电器每月付 9.9 元订阅费。博联因此只在 Wi-Fi 加蓝牙的既有模组上做一次 OTA 升级，不增加硬件成本。刘宗孺提到空调和照明是目前联网激活率最高的两个品类，联网率大概也就 20% 左右。
从前装转向后装
他认为智能家居接下来会明确往后装走，前装阶段的概念会退场，因为上门勘探、布点、施工、调试的人力成本太高。落地形态是用户买回设备扫一下码，通过微信小程序里的 AI 助手对话，这与 OpenClaw 这类通过社交软件直接操控家中设备的思路一致。博联内部当前使用的判卷模型是 DeepSeek 的最新版本。
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