前算能产品线总经理创业做Agentic AI NAS完成种子轮融资，探索隐域共享AI核心

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以 X4 PRO 这款面向家庭的 Agentic AI NAS 主机为核心，LATICX 正在把存储、端侧算力、语义检索和家庭上下文组织成可被多个设备调用的本地 AI 核心。

未来几年，AI 将逐渐成为家庭设备的基础能力。摄像头、录音设备、家庭屏、手机和各种应用都可能拥有自己的模型，但设备越多，家庭数据也越容易分散在不同的系统中。每个 AI 只能理解一部分内容，家庭成员仍然需要在不同应用之间切换，重新寻找数据、重复配置能力。

下一阶段的竞争重点，不再只是设备有没有 AI，而是AI 能否在用户授权范围内长期理解一个家庭，连接家庭自己的数据、记忆、设备和任务。用户缺的不是另一个聊天入口，而是一个属于家庭、能够持续运行并真正把数据转化为结果的 AI 核心。

近日，深圳隐域奇点科技有限公司（LATICX）宣布完成种子轮融资。公司以家庭 AI 运行层为长期方向，以 X4 PRO 为第一台可以独立使用的家庭 AI 主机，推进可靠存储、语义检索、端侧推理、AG-UI 和多设备协同的产品化落地。

X4 PRO 先作为独立产品成立

X4 PRO 首先是一台可以独立使用的家庭主机，提供可靠存储、备份、权限和数据管理。在此基础上，它增加端侧 AI 处理、语义索引和面向结果的 AG-UI 交互，解决的是家庭数据越来越多之后，用户很难再找到和使用自己的内容这一实际问题。

用户可以用自然语言描述人物、时间、地点、事件或内容特征，例如寻找某次旅行、某个节日或某段会议录音中的内容，不必先想起文件名、目录或精确关键词。在现有演示中，AG-UI 会将相关原始内容、来源和下一步操作以结果卡片呈现，让用户从提出意图直接进入可用结果。

因此，X4 PRO 的价值不是给 NAS 增加一个聊天窗口，而是让家庭数据从被保存的文件，变成可以被理解、检索和继续使用的家庭记忆。端侧处理还可以减少家庭数据对云端服务的持续依赖，并为后续的家庭 AI 任务提供稳定的算力基础。

从一台主机走向家庭 AI 运行层

当 X4 PRO 具备存储、检索、推理和上下文管理能力后，它可以进一步成为家庭设备共享的 AI 核心。获得授权的设备和应用可以调用主机的本地算力、数据索引、长期上下文和任务结果，减少每台设备重复部署模型、重复建设数据能力或单独依赖云端服务的需要。

这里共享的不是一个聊天窗口，而是一套家庭 AI 能力：共享家庭数据、共享长期记忆、共享权限体系，并将不同设备采集到的信息连接到可执行的任务中。X4 PRO 负责主要的存储、理解、检索和 AI 处理，其他设备负责不同场景的数据采集或结果呈现。

在这一产品规划中，N1 将面向语音与会议采集，C1 将面向室内视觉事件采集，M1 将面向家庭共享屏呈现。它们属于后续规划中的配套终端，不是 X4 PRO 成立的前提。LATICX 的产品路径是先让主机独立提供价值，再通过终端和开放接口扩展家庭 AI 的使用边界。

长期记忆必须建立在用户控制之上

家庭 AI 的长期价值不只是回答一次问题，而是能够在用户许可的范围内理解持续发生的事件、偏好和关系。但长期记忆不能等同于模型无边界地记录一切。LATICX 的产品方向是让数据来源、时间、权限和用户控制成为长期上下文的基础，并支持用户查看、修改、删除和导出相关信息。

为什么是现在，为什么是 LATICX？

端侧芯片、轻量化模型、本地推理框架和 Agent 交互的发展，使家庭主机同时承担存储和 AI 处理变得更可行。但真正的难点不只是把模型放进硬件，而是把硬件、存储、算力、数据索引、交互和家庭任务做成一条能够交付的产品链路。

创始人兼 CEO 索海涛拥有 18 年以上智能硬件行业经验，曾在联发科、华为、比特大陆、算能科技等企业任职，主导过多款产品实现量产，并曾担任产品线总经理，具备从产品规划、研发组织到市场与商业化落地的经营经验。

核心团队覆盖端侧模型优化、计算机视觉、多模态模型、Agent 架构、AI 产品设计、客户端和全栈工程等方向，成员拥有华为、阿里、腾讯及智能芯片企业的产业经验。

LATICX 的优势不只是理解某一个模型，而是同时具备智能硬件产品化、端侧 AI 部署和商业化落地能力。团队希望把 X4 PRO 做成一个真实家庭可以长期使用的主机，再以开放的设备和应用协同，逐步建立家庭自己的 AI 运行环境。

种子轮融资推动从演示走向交付

完成种子轮融资后，LATICX 将推进 X4 PRO 的产品化交付、真实家庭场景落地、供应链准备和市场拓展，并持续完善面向设备与应用的 AI 能力开放。公司不会把方向定义为在每台设备上继续堆叠孤立的 AI 功能，而是让家庭拥有一个能够长期运行、统一管理数据与上下文，并被多个设备调用的 AI 运行层。

从“隐域”出发，LATICX 希望把家庭已经拥有、却越来越难以使用的数据重新连接到日常任务中：让用户不必记住文件名和目录，也不必在每个设备上重复配置 AI，而是可以用自己的方式提出意图，并直接获得与家庭相关的结果。

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