有意思：

這個叫 " 可悠 " 的小家伙，說是要當你們 " 家庭新成員 "：

能認人、能記事兒、能辦事，活脫脫一個不用你調校的 " 龍蝦 "，還能從你的桌面跟到你的車里——

這不就是給家里添了個"AI 親戚 "？

背后的技術支持來自商湯絕影，就是那個曾經參與過 UniAD，" 高中 "CVPR best paper 開啟端到端開源浪潮，后來成長為智艙 + 智駕全方位技術派的玩家。

這熱鬧，值得一看。

" 可悠 "，到底是什么？

官方定義AI 桌面智能機器人，單從硬件設備上看，有那么一點像：

是不是想到了《瑞莫》里那個搶戲的黃油機器人：

但可悠的能力遠不止 "pass the butter"，用產品經理的話說，可悠的定位是一個 " 真正走進生活的家庭新成員 "。它不是冷冰冰的工具，而是一個能認識你、了解你、關心你的 AI 伙伴，把大模型和智能體技術從 " 聊天框 " 里解放出來，融入真實、流動的日常生活。

從產品形態上看，配備 1.75 英寸 OLED 屏幕，可以呈現 50 多種靈動的表情，身體支持 360 度旋轉和多種震動模式，眨眼時像一個精靈在回應你。

可悠名字源于 "Care You"，即 " 關心你 " 的英文諧音——不是做一個只會回答問題、執行命令的工具，而是一個情緒樹洞、一個靠譜的搭子，在平時陪伴你和家人，在關鍵時候也能幫你做點事情。

從能力邊界上看，可悠是一個能夠感知、記憶、推理、執行的智能體，也就是 Agent，和龍蝦一種東西。

但它不再局限于手機或電腦里的代碼，而是可以獨立存在于家庭桌面、車內、辦公室等真實空間中。

能夠認識家庭成員、記住每個人的習慣和偏好、主動陪用戶做事，還能接住用戶的情緒。

陪伴和協助不只停留在一個地方，而是走進你生活的方方面面。

" 可悠 " 是商湯版 NOMI 嗎？

可悠有一個物理形態沒錯，但在多場景多設備間，可悠不是 " 移動 " 而是 " 流動 "：

車上的可悠、身邊的可悠，不需要你把小機器人揣兜里到處跑，這是真正區別于 NOMI 或其他智能音箱產品的核心所在。

可悠的獨特之處可以用三個關鍵詞概括：認識你、了解你、關心你。

認識你——不只是人臉識別或聲紋解鎖，而是能在真實的社交場景中幫你 " 自然接話 "。

例如，第一次帶女朋友回家，緊張得不知道怎么稱呼長輩，可悠會提前告訴你家庭成員的情況，甚至在飯桌上提醒你 " 小姨越劇唱得好 "" 叔叔最近迷上釣魚 " 這樣的細節。

" 認識 " 背后不是冷冰冰的數據庫匹配，而是融入人與人之間相處的自然智能。

第二，了解你——不是聽懂一句話，而是知道你在不同場景下的連續意圖。

比如你在家里說 " 記得提醒我幫孩子登錄網課 "，結果出門就忘了。

可悠不會因為空間切換就丟失任務，它會在你離開家后主動提醒，甚至直接幫孩子打開網課頁面。

可悠能跨場景、跨時間地理解用戶要做什么、做到哪一步、接下來該怎么做。

第三，關心你——不是機械地刷存在感或重復提醒，而是在你忙碌的時候主動幫你推進事情。

比如你同時有項目匯報、流程報銷、客戶會議、運動健身一堆事，可悠不會再來打斷你，而是幫你問團隊時間、發會議邀請、投屏項目管理表，把整件事情往前推，而不是 " 再多提醒你一句 "。

這三點，背后是兩項核心能力：全場景多端協同和持續自我進化。

前者實現了 " 一個靈魂，多個載體 " ——在家叫可悠，在車里叫 New Member，本質是同一個智能體，記憶和任務在所有設備間無縫同步。

后者讓可悠不是被動等待 OTA 升級，而是通過模型優化、認知升級、技能擴展，越用越懂你，越用越能干。

一個 " 分布式 " 龍蝦，絕影如何實現的？

可悠的能力并非憑空而來，而是建立在四大底層技術體系的深度融合之上。

第一，空間多模態交互系統——這是可悠感知世界的 " 感官中樞 "。

它包含三個環節：感知輸入、智能決策、控制輸出。在感知層面，聽覺上采用高靈敏度雙麥陣列，實現 180 ° 拾音和 50 個聲紋識別，能聽清每句話并分清誰在說話，視覺上用 200 萬像素攝像頭，姿態上配備高精度陀螺儀——這是桌面形態的感知交互基礎。

車端，自然而然調用車內的麥克風和攝像頭。

背后算法，是本地部署的輕量化視覺小模型，可實時識別 50 個人的 Face ID 和 16 種動作姿態，結合 100Hz 采集數據和智能姿態算法。

在決策層面，采用端云協同架構：端側小模型負責本地實時感知、保護隱私、快速響應，云側大模型負責深度理解用戶意圖、規劃任務、精準調用技能工具。

在輸出層面，智能大腦將決策結果轉化為聲音、表情、動作—— 1.75 英寸 OLED 屏呈現 50 多種表情，360 度旋轉配合震動模式，端到端響應時間小于 3 秒。

第二，生長型家庭認知記憶框架——這是可悠 " 記住并理解家庭 " 的核心。

它構建了三層遞進的記憶體系：第一層是感知記憶，在日常陪伴中捕捉飯桌嘮嗑、出游合影、家庭群消息等原始記憶碎片，融合成場景全貌。第二層是事實記憶，從感知記憶中精準提取關鍵信息并抽象為常識，例如 " 爸爸上周買了新魚竿 "。

最后是認知記憶，通過推理推演形成人物畫像，不僅記住每個人的習慣偏好，還能讀懂全家的相處模式。絕影官方特別提到，這些 " 記憶 " 是可悠自己的第一用戶視角構建的——它像一個真正的家庭成員那樣去記憶和思考。

第三點是全場景多端協同技術——實現 " 一個靈魂，多個載體 "。

關鍵技術點有兩個：一是智人體協同中樞，打通車機、可悠、電腦、手機等所有設備，讓不同終端上的分身彼此感知、對話、協同工作；二是同一套記憶引擎，所有設備上的交互、對話、任務都會同步到統一的記憶中，絕不存在信息斷層。

第四是持續自我進化能力——可悠的進化與傳統 OTA 有本質區別。

它通過模型優化（用真實數據強化學習，優化大模型調用工具的準確性和效率）、認知持續升級（沉淀用戶行為習慣，形成認知體系，交互越多越懂你）、技能動態擴展（采用 Skill 框架，已開發數十個專屬技能，未來還會引入第三方技能，技能組合呈指數級增長）三個要素驅動，能自我提高認知、交互能力，而非等待后端開發人員的版本迭代。

實際上，商湯絕影通過可悠，構建起了一個 AI Agent 的數據閉環。

自動發現異常行為，然后將問題自動歸類、建成數據集，再針對性自動進訓練 / 仿真，出了解決方案后，系統還能自動評估效果。

自動走完從 " 被發現 " 到 " 被解決并被驗證 " 的路徑。

這種模式還有一個不易察覺的優勢：云端有一個絕影自研中樞模型，會根據用戶的意圖進行資源分發，非常巧妙的用到端云的組合，達到最好的性價比。

就比如龍蝦，你看見的可悠，后面不光有一只龍蝦，還有好幾只龍蝦在互動，這些龍蝦會各司其職，帶來更好的工作效率。

當然還有還定制了很多 skill，可以理解為 AI Agent 在特定任務中的 " 主導規則 "，方便使用的同時，也能為大家節省 Token。

可悠是探索 AI 從 " 工具 " 向 " 準家庭成員 " 角色過渡的一種產品形態，在特定場景下有實用意義，雖尚未顛覆現有智能音箱或語音助手的核心市場，但在 AI Agent 產品形態、持續迭代層面邁出了第一步。

而對于商湯絕影來說，可能短期并非核心營收產品，更像是一個技術示范與生態探路項目，核心技術與智能座艙場景高度重合，通過消費級桌面硬件快速落地，可以低成本驗證這些技術的穩定性、用戶接受度以及端側模型的隱私保護方案。

絕影此前主要面向車企提供解決方案（如 DMS、OMS、座艙感知），普通消費者感知較弱，可悠以 " 家庭新成員 " 的 C 端產品形態出現，有助于建立品牌在 " 具身智能 " 領域的直接認知，同時為未來可能的 B2B2C 合作（如與車企聯合推出車內同款智能體）鋪墊。

目前多數 AI 助手已嘗試多設備聯動，但多以手機或音箱為中心，且記憶與任務延續能力較弱。

商湯絕影通過可悠提出 " 一個靈魂，多個載體 " 的概念，實際上用一個 AI 軟硬件，打通了人 - 車 - 家生態，而且相比早期含糊不清的落地途徑，絕影搶先占據了 " 全場景智能體 " 的定位——一種新的技術壁壘和生態落地。

銷量其實對可悠反倒沒那么重要，能否撬動更多車企或智能硬件廠商采用其底層方案才是關鍵。

至于誰先吃螃蟹：

官方已經給出了答案：國有大廠東風，和跨國車企雷諾。

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— 完 —

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