常接触智能家居、全屋智能设备的消费者不难发现，当前智能家居行业已经实现了设备覆盖与控制入口的普及，但绝大多数AIoT设备仍处于被动执行指令的阶段，真正的操作决策依旧需要用户发起。语音开灯、APP控制空调、回家自动拉窗帘等自动化功能早已成为全屋智能标配，但系统本身并不具备对家庭场景的主动感知能力，无法根据家庭实时状态自主提供服务，这一痛点也成为全屋智能升级的核心瓶颈。
针对这一行业痛点，小湃科技日前正式发布ClawStation系列家庭智能体终端，以及家庭看护专用终端“亲眸”KinSight，标志着全屋智能正式进入AI Agent发展阶段。
和传统智能家居中枢仅负责设备连接、指令转发的功能不同，ClawStation Pro搭载边侧AI算力模块，支持四路摄像头视频输入，可依托内置本地模型对家庭空间画面进行实时分析，识别家庭当前状态与需求，再通过开放接口调用不同品牌生态的智能家居设备执行对应操作，形成“感知-决策-执行”的完整闭环。
传统红外传感器、毫米波雷达仅能实现人体存在、移动状态等基础信息识别，无法感知地面纸屑、水渍、物品散落等复杂场景，而ClawStation Pro依托视觉感知能力可精准识别这类细分场景，自主决策调用扫地机器人等设备完成清扫任务。除此之外，视觉感知还可覆盖更多家庭场景需求：判断孩子学习状态、识别是否存在长时间近距离看电视的情况、辅助核查家政服务清洁效果、监测老人跌倒、久坐、进餐等健康相关状态，将全屋智能的感知维度从“有没有”升级到“是谁、在做什么、是否需要帮助”。
ClawStation Pro的核心优势不仅在于感知能力，更具备持续“进化”的属性。不同于传统智能硬件出厂即定型的模式，ClawStation Pro采用可更换算力卡的模块化设计，当前搭载的30TOPS算力卡可满足基础视频处理需求，后续可通过更换更高规格算力卡适配更复杂的多模态模型，避免硬件迭代带来的设备淘汰问题。同时，该设备还支持无感学习能力，可在日常使用中逐步适配不同家庭的户型结构、成员构成、生活习惯，不断优化场景识别与决策的精准度，真正实现“越用越好用”的智能体验。
相关技术负责人表示，视觉感知并非要替代传统传感器，而是作为现有感知体系的补充，在传统传感器无法覆盖的复杂场景中提供更高维度的感知能力，红外、门磁、温湿度传感器、毫米波雷达等设备仍将凭借低成本、低隐私风险等优势承担基础感知任务。针对用户最为关心的隐私问题，ClawStation Pro采用本地模型架构，视觉识别、场景分析、决策生成全流程均在本地设备完成，无需上传完整视频流至云端，仅在复杂场景需要增强判断时上传脱敏后的非视频信息，在智能体验和隐私保护之间取得平衡。
对于家庭智能体行业的发展前景，业内判断未来三年将迎来规模化落地的拐点：一方面AI Agent技术的成熟让大模型能力真正落地到具体场景任务中，不再局限于聊天、内容生成等基础功能；另一方面小参数多模态模型的效果持续提升，边侧算力成本不断下降，让本地运行复杂AI能力的门槛持续降低。未来随着体验的持续优化与成本的进一步下探，家庭智能体将逐步取代传统智能家居中枢，实现全屋智能从“被动响应用户指令”到“主动提供场景服务”的根本性升级。
