最近，Al+ 物聯(lián)網(wǎng)賽道跑出一個未來獨角獸，并獲得梅花創(chuàng)投吳世春的投資，總金額數(shù)千萬。這家公司就是小匠物聯(lián)。

融資的關(guān)鍵因素，與小匠物聯(lián)近期孵化的新產(chǎn)品有關(guān)：靈機一動 AI 智能體平臺。它為家電及消費類電子提供一站式 AI 大模型解決方案，讓產(chǎn)品會聊天、有性格、更智慧。

想象一下：你家的蠟筆小新玩具，不僅能陪你聊天，還自帶小新的那股搞怪勁兒；一輛普通的電瓶車，你喊一聲就能解鎖、啟動；博物館的吉祥物，還能為你定制專屬講解 ... 這可不是科幻電影！ 這些事兒，靠 " 靈機一動 AI Agent 平臺 " 就能真真切切地實現(xiàn)。

" 我們不做通用大模型，也不做爆款玩具，我們只做一件事：幫客戶把 AI 裝進他們的產(chǎn)品里。" 小匠物聯(lián)創(chuàng)始人米雪龍說。

在這輪 AI 淘金熱中，靈機一動 AI 不做挖礦人，而是悄悄賣起了 " 鏟子 "。當全球廠商都在為 IP 衍生品裝 " 手機揚聲器 " 時，他們正試圖證明：真正的智能，不是讓 Hello Kitty 會背唐詩，而是讓它永遠像 Hello Kitty。

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獲梅花創(chuàng)投千萬投資

" 靈機一動 AI 平臺 " 為什么能得到吳世春的關(guān)注？這得從 " 人 " 和 " 產(chǎn)品 " 兩方面說起。

首先是創(chuàng)始人米雪龍。2009 年，他考入浙大寧波理工學院工業(yè)設(shè)計專業(yè)，期間做過必勝客外賣騎手、家教，還在家樂福賣過冰箱。這些經(jīng)歷讓他深刻理解 " 需求 " 的本質(zhì)。

2018 年，他作為黑馬第九期的學員，第一次走進吳世春的課堂。當時的他或許只是眾多創(chuàng)業(yè)者中的一員，但吳世春卻在心中埋下了一顆種子。

課后，兩人并未保持密切聯(lián)系，但這種 " 若有若無 " 的連接并沒有讓米雪龍從吳世春的視線中消失。

吳世春曾說：" 只要你有緣分，我們會跟蹤看著很久。" 在談到投資米雪龍的理由時，吳世春強調(diào)了三點：信任、緣分和成長。

米雪龍擁有的持續(xù)進步的能力，這正是吳世春眼中的 " 贏家 " 特質(zhì)。

" 上個月我給他投了幾千萬，" 吳世春回憶道，" 這中間也都是若有若無的聯(lián)系，最終我看到了他的進展，看到了他的突破，那我們就投了。" 這番話傳遞出一種信念：真正的成功不是一蹴而就，而是經(jīng)得起時間考驗的積累。

其次，能獲得融資的關(guān)鍵因素是產(chǎn)品：靈機一動 AI 平臺——也是其本輪融資的主要用途之一。

" 本輪融資是打通 AI 大模型與消費電子產(chǎn)品的第一筆融資。我們做的事情，是大模型在消費電子產(chǎn)品應(yīng)用最后一公里，靈機一動也是目前全球唯一一個專注在消費電子領(lǐng)域的 AI 與物模型融合的 agent 創(chuàng)建平臺。" 米雪龍說道。

靈機一動 AI 由小匠物聯(lián)子公司 " 靈機一動 " 研發(fā)推出，是具有認知模型能力的 AI 智能體開發(fā)者平臺（面向全球消費電子領(lǐng)域）。

它為家電及消費類電子行業(yè)提供一站式 AI 大模型解決方案，涵蓋智能玩具、智能家電、智能家居、音影系統(tǒng)等硬件產(chǎn)品。其核心目標，是幫助企業(yè)快速創(chuàng)建智能體，降低智能體創(chuàng)建門檻，提高智能體使用效率。

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從 " 物聯(lián)網(wǎng) " 到 " 智聯(lián)網(wǎng) " 的飛躍

靈機一動 AI 平臺的推出緣由，還要從 2022 年說起。那年，ChatGPT 發(fā)布，改變了科技潮水的方向。隨著 OpenAI、谷歌發(fā)布一代代更加智能的大語言模型，將它們與家電、家居產(chǎn)品結(jié)合，能給人的生活帶來想不到的便利，商業(yè)空間極大。

米雪龍想做自己的生態(tài)。

" 經(jīng)過 10 年發(fā)展，我們小匠物聯(lián)主要有 3 款產(chǎn)品：物聯(lián)網(wǎng)模組、QUMI OS 物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)（QUMI 的中文是趣米），以及物聯(lián)網(wǎng)云平臺，年收入達億元。"

2023 年 GPT-4 發(fā)布那天，他意識到："AI 會重構(gòu)所有硬件，要么主導(dǎo)變革，要么被變革淘汰。"

轉(zhuǎn)型的契機來自一次嘗試。2023 年，米雪龍團隊想給智能家居裝 " 超算大腦 "，讓空調(diào)、掃地機自主協(xié)同，但 8000 元的硬件成本讓項目戛然而止。" 大平層業(yè)主嫌貴，普通家庭用不起。" 這個教訓(xùn)讓他明白：AI 硬件必須走大眾化路線。

隨后，玩具廠商們的剛需，給了米雪龍靈感。

" 我們發(fā)現(xiàn)玩具廠商最痛苦的不是硬件，而是如何讓 Hello Kitty、奧特曼這些 IP 擁有‘靈魂’。" 團隊調(diào)研顯示，80% 的毛絨玩具廠商缺乏 AI 能力，而現(xiàn)有方案只是簡單接入豆包等通用模型，" 就像給洋娃娃裝個手機揚聲器 "。

他調(diào)研后發(fā)現(xiàn)：全球每年有數(shù)量巨大的 IP 衍生品被購買，但多數(shù)智能玩具都在犯同一個錯誤——給 3 歲孩子講《三國演義》，給 9 歲兒童唱兒歌。

于是，三個行業(yè)死結(jié)逐漸清晰：

1、IP 廠商的技術(shù)困境：Hello Kitty、奧特曼等 IP 方缺乏 AI 開發(fā)能力，現(xiàn)有智能玩具要么只會重復(fù)固定話術(shù)，要么像一些聯(lián)名款那樣生命周期短。

2、小批量定制的難題：某縣級博物館想做 2000 個智能吉祥物，傳統(tǒng)廠商嫌單量小不愿接，靈機 AI 的模塊化平臺能讓硬件復(fù)用率提升 80%。

3、交互體驗的斷層：市場上 90% 的語音玩具需要按鍵喚醒，兒童使用時經(jīng)常 " 喊不應(yīng) "，而靈機一動 AI 的實時監(jiān)聽技術(shù)能區(qū)分 " 孩子的指令 " 和 " 背景噪音 "。

2024 年 8 月，米雪龍在公司戰(zhàn)略會上劃下重點：" 做 IP 的 AI 操作系統(tǒng)，讓蠟筆小新只說小孩能懂的話，讓養(yǎng)老機器人知道張阿姨要吃降壓藥。"

靈機一動 AI 的定位就此確立 —— 不是做某一款智能產(chǎn)品，而是成為連接 IP 與場景的技術(shù)中樞。

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應(yīng)用場景：從玩具 + 養(yǎng)老突破

" 我們不做通用大模型，也不做爆款玩具，我們只做一件事：幫客戶把 AI 裝進他們的產(chǎn)品里。" 米雪龍說。他認為，AI 玩具不是噱頭，而是趨勢，就像當年的 Wi-Fi 空調(diào)，一開始沒人關(guān)心，現(xiàn)在沒人不買。

靈機一動 AI 的辦公室里，放著兩個特殊的測試品：一個是加裝了靈機模塊的某知名品牌玩具，另一個是傳統(tǒng)智能音箱。當測試者說 " 我困了 "，音箱只會播放白噪音，而另一個玩具會關(guān)掉燈光、調(diào)低室溫，還會說 " 要不要聽睡前故事呀 "。

事實上，靈機一動 AI 已經(jīng)應(yīng)用于多個場景。

兒童場景的突破很具戲劇性。與某知名 IP 合作的智能玩具，通過靈機系統(tǒng)實現(xiàn)了 " 千人千面 "：給男孩講奧特曼打怪獸的故事，給女孩講公主的冒險，還能記住每個孩子的生日。

在浙江某居家養(yǎng)老項目中，靈機一動 AI 的表現(xiàn)超出預(yù)期。

當老人說 " 想買三九感冒靈 "，系統(tǒng)會自動調(diào)用美團接口比價，推薦最近的藥店，還會提醒 " 和降壓藥間隔兩小時吃 "。這種主動服務(wù)能力，讓試點社區(qū)的老人日均使用頻次達 12 次。

這些案例印證了米雪龍的判斷："AI 不是炫技，是要讓蠟筆小新永遠像蠟筆小新，讓老人覺得比子女還貼心。" 目前，靈機一動 AI 已服務(wù) 10 多個 B 端客戶，客戶群體包括上市公司、世界 500 強品牌方等。

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未完成的進化：應(yīng)用場景擴容

按照米雪龍的計劃，未來 3-5 年，主要任務(wù)是深耕核心場景：養(yǎng)老與兒童市場以及智能家電。

例如優(yōu)化養(yǎng)老智能音箱的主動服務(wù)能力（如買藥比價、健康監(jiān)管），提升兒童 IP 玩具的 " 千人千面 " 交互體驗（如根據(jù)年齡調(diào)整內(nèi)容難度），通過精準匹配用戶需求建立市場口碑。

中期規(guī)劃是拓展全球 IP 與賽事場景。

首先是對接國際經(jīng)典 IP：瞄準漫威、迪士尼、奧特曼等全球知名 IP，提供智能體技術(shù)底層支持，幫助其衍生品實現(xiàn)智能化升級，覆蓋更廣泛的用戶群體。

其次是切入大型賽事場景：針對世界杯、亞運會、奧運會等國際賽事，開發(fā)具備多語言翻譯、文化講解功能的智能吉祥物，如曾錯失的成都世界運動會 " 蜀寶 " 項目，未來計劃通過技術(shù)完善承接類似需求，成為賽事文化傳播的載體。

長期愿景是打造開放平臺，支持 IP 廠商自主上傳資料、生成智能體樣本，降低小批量定制門檻（如縣級博物館、企業(yè)吉祥物等小單需求）。" 要讓這個平臺像水電一樣，誰想用都能接上，這才是它的價值。"

總而言之就是：先通過養(yǎng)老、兒童等剛需場景積累用戶數(shù)據(jù)，優(yōu)化模型能力；再逐步拓展至文旅等領(lǐng)域，形成 " 用戶使用→數(shù)據(jù)沉淀→技術(shù)迭代→場景擴容 " 的循環(huán)，最終實現(xiàn)從垂直場景到全域智能生態(tài)的跨越。

本文僅為口述者獨立觀點，不代表鉛筆道立場，亦不構(gòu)成投資建議。