智能住宅藏起AI，老人住一周才信服

“我晚上躺在床上看手机，要睡觉了，我就说，小七小七，我要睡觉了，所有的灯就全关了。”朱女士向儿子描述的这个场景，发生在北京一个特别的度假屋里。今年夏天最热的两个月，她和老伴听从儿子的安排，离开深圳潮热粘腻的南方，住进了儿子工作的城市里这间“看不见空调”的房子。

朱女士起初将信将疑。几十年来操持家务的她，想不通一个家怎么可能完全不用开窗。不开窗哪来的新鲜空气？空调把人吹冷了，想调一下都不行。七月的北京同样闷热，可这间度假屋走上一圈始终清清爽爽，看不见空调，也没有除湿机。

住满一周，差异才真正显现

住完第一个礼拜，屋子的不同慢慢体现出来。他们不用一会儿调空调，一会儿动除湿机，打开厨房水龙头就有90多度的热水；睡觉时几乎没有噪音；走到屋子任何一个地方，都感觉不到明显的空调风，像住在24度的恒温室。真如儿子所说，一个礼拜不开窗，空气仍然新鲜，往年每周给家具擦一遍灰的工夫也省了。

最让儿子欣慰的，不是老妈学会了语音关灯，而是她跟老姐妹们聊天时的那句话：“我儿子在北京弄的这个屋子住着很舒服！”舒服，正是沈亚楠最想要的那个词。外界形容沈亚楠做的事是智能住宅，智能是个显眼的修饰。但在沈亚楠设计这一切的开始，他选的关键词是健康、舒适、智能，有排序的，智能在最后。

智能设备越多，家反而越复杂

沈亚楠执着于造房子的这几年，AI越来越多地走进家庭。空气净化器有了AI实时监测功能，自动喂食器可以猫脸识别，智能床垫在人睡觉时动态改变床的温度。智能的功能一件一件装进去，家变得越来越复杂。智能设备成了需要人花心思特别管理的东西：收纳10多个遥控器，或是在一堆App间来回切换。

智能汽车到来之前，车里也是这样：一百多个控制单元各管各的。沈亚楠想做的智能住宅，要像智能汽车一样，把复杂收到人看不见的地方。在北京朝阳区东四环观湖国际的栖息地体验中心，样板间里并没有充斥前所未见的科技感设备。不是没有，而是“藏”起来了。造这个屋子确实用上了很多智能——光是一个室内机的零件就有上千个，只不过全被藏在家里看不见的地方。很难说房子里具体的什么变了，更像是设备还是那些设备，功能还是那些功能，但连接它们的神经网络变了。

三个行业的人坐在一张会议桌上

一张会议桌上，坐着造AI的、做空调的和建筑师。负责智能化设计的联合创始人张翔、负责环境系统的田桥、管理AI设计系统的张硕，分别管理过去一年沈亚楠最重视的三块业务。三个人来自三个完全不同的行业：张翔曾就职于智能汽车行业，田桥来自空调行业，张硕是高级建筑设计师。市面上，家装、智能电器、软件系统通常由不同的公司完成；在栖息地，三个领域的负责人坐在一张会议桌上。

栖息地创立之初，就把软硬件放进一套系统里正向设计。沈亚楠借用智能汽车的分级方式：按他的标准，此前的产品都算L1，最新一代是L2，关键区别在于AI作为主角。“以前是把家系统化设计，加上一个智能体小七；现在是先考虑小七在家里要提供什么环境，再就此设计家里的五恒系统、中央算力和域控制该怎么架构。”沈亚楠说。

用车的逻辑造房子

张翔也经常用汽车行业的经验解释造智能房子。在他看来，智能汽车的一次重要变化，是中央算力和域控制架构的出现。汽车可以分域控制，家也可以一个房间一个控制节点。现代人的家看起来洁净，天花板里却藏着一个冗余的世界：无数电路、控制器彼此纠缠。

“家里的电子电气架构其实很落后，”张翔指向会议室的吊灯说，“吊顶一打开，哗地掉下来一大坨灯的控制器和驱动器。做灯的人不知道用户会买多少盏灯，只能做一盏配一个控制器。在全屋的逻辑看是错的，但在灯具厂商的语境下是合理的。”他专注地讲着：“你很快就会想，那这个东西我应该怎么变革它？用车的逻辑来做！”——用一个大的聪明脑袋管一切，而不是一堆小脑袋各管各的。

公关部的同事从电脑里找出一张照片：灰白色的金属门朝下张开，露出一块方形的控制模块，两边各有几组线束，规整地排列。合上盖子，就隐入了天花板里。中央控制系统的本质是通过集成提高整体效率。过去，家里每一路弱电端点要连回弱电箱，强电连回强电箱，线束长，很多冗余。域控制则是一个域里设一个核心节点，附近的设备只接入这个节点，不用绕回总线。张翔说，这样做之后，线束变短，成本下降，性能反而上升。

因为整体前装，不再依赖无线网关，而是用千兆有线网络稳定连接设备。家里的空气处理、能源分配和设备运行的资源都可以跟着人走：人从客厅移步到卧室，客厅的资源自动降低，卧室的增加。“这是很难的事。”张翔说。实际要管理的是天花板上、地板下看不见的世界：水管、气流组织、排风扇、对流路线，人来设计很头疼，AI可以持续动态计算。但只有AI也不行，还得有房子里的具体数据。他们恰好两样都有。传感器能感知每个房间有没有人、有几个人，算力系统结合当天的气候条件，决定空气怎么控、水怎么控。

住宅是居住的机器，然后呢

是什么吸引一个高级建筑师加入互联网创业公司？张硕提到法国建筑师柯布西耶那句现代主义建筑里著名的判断：住宅是居住的机器。在张硕看来，那之后，房子的好坏不再看雕梁画栋、贴多少金和石材，而看有没有抽水马桶、电灯、燃气灶，能不能提供好的居住体验。“20世纪中叶的住宅大概率比200年前的皇宫更舒服。”他说。

“栖息地差不多刚好是在这句话出现的100年后成立的。再往后100年，房子不光是一个居住的机器，它将从一个容器变成你生命里的伙伴。”他相信这点，因此从建筑行业进入科技行业。在工作中，AI正在帮他把设计师团队的能力和效率往前再推一步。过去，设计师是家装产品规模化的瓶颈。一个设计师口碑越好，订单越多，能花在每个项目上的时间反而越少。

过去大半年，张硕的团队都在做一个新产品——ANDI（AI Native Deployment Infrastructure，AI原生的开发基础设施），一个目前在帮设计师出方案的工具。它长在栖息地多年来使用的HDT（Habitat Digital Twin，栖息地数字孪生）之上。用户跟销售聊到小区名、户型、楼层，ANDI已经在数字世界忙碌：从栖息地的交付记录和贝壳网等公开信息中获取户型图，再跟标准设计方案适配。

一个标准方案放到每个人的家里，水、电、空调管道，甚至收纳柜里的零件怎么适配，柜子从哪儿挪到哪儿更合适，都得个性化调整。过去，设计师画一张平面图需要2小时，交出完整方案需要72小时；ANDI几十分钟内就把房子在数字世界还原，并生成完整的设计方案。在栖息地体验中心，站在入口处的金色脚印标记点上，五块高清大屏围成的内凹空间1:1实景展示用户想要的家。方案一旦确定，“可交付的房子”就变成带全部零件需求的清单——具体到一个柜子需要多少块木板、用多少根不同规格的钉子——传到工程部门向供应商下单。

ANDI也会做出人类想不到的事。有一回设计客厅，它通过细微调节餐桌、边柜的尺寸，硬是多放进一张书桌。同样的需求交给人，张硕说，设计师会用经验