作者｜华卫
在 2025 世界人工智能大会期间，AI 科技家电品牌 COLMO 重磅发布其全维 AI 解决方案——COLMO AI HOME，并呈现了智能家居领域首个已实现应用的 AI Agent 智能体——COLMO AI 管家。
据介绍，COLMO AI 管家是基于自研大模型、外部领先大模型、多维数据模型等基础模型应用，结合环境、视觉、触觉等多维感知能力和拟人情感、自然语音交互、视觉手势交互等自然交互方案的智能家居版 AI Agent 智能体。
该智能体可通过 COLMO AI 智慧中控屏、COLMO APP 与其他带语音入口的家电产品，实现全屋家电家居跨设备动态协调调度，自主决策执行全屋智能化操作。其应用场景极为广泛，从晨起晨练、无忧离家，到归家备餐、观影娱乐，再到柔光助眠等，都能全局掌控。COLMO AI 管家会采集室内外空气相关数据，包含温湿度、PM2.5、二氧化碳、TVOC、甲醛等，依据用户偏好习惯，通过环境自适应调控算法，动态调用家中空气类智能设备，保持室内微气候的长久舒适。
例如在潮湿的梅雨季节，COLMO AI 管家会将室内温度始终控制在 20℃、湿度控制在 40%，让体感时刻保持清爽；新家刚入住，如果室内 TVOC 和甲醛浓度超标，COLMO AI 管家就会动态调用空气净化类设备，让室内空气质量始终稳定在健康状态；入睡前，用户只需轻轻说一句“HI COLMO，我要睡觉了”，卧室空气的温湿度便会自动调至最舒适的模式，安睡一整晚。
“落地”家用 AI Agent 的技术关键
“在构建 COLMO agent 时，COLMO 选择基座模型的核心考量在于其通用性与实用性。” 美的集团首席信息安全官 CISO 兼软件工程院院长刘向阳指出，模型需具备强大的泛化能力，以应对多样化的家庭场景和用户需求；同时要求推理速度快，保障实时响应体验。商业 license 的合规性至关重要，确保可合法商用并支持定制化开发。此外，为服务全球用户，模型还需原生支持多语言理解与生成能力，兼顾中文语境优化与跨语言迁移性能，在性能与成本之间实现可持续的技术落地。
为提升 COLMO agent 的持续学习与个性化能力，美的采用的是多元化的训练范式。通过持续预训练使模型不断吸收新领域数据，保持知识更新；利用 LoRA 等参数高效微调技术，在低资源下实现快速定制；在关键任务上采用全量参数微调以获得最优性能；结合强化学习，使 Agent 能从用户反馈中自主优化决策策略。多种范式灵活切换，兼顾训练效率、模型精度与迭代敏捷性，支撑产品全生命周期的智能演进。
同时，为平衡性能、成本与隐私，美的采用“云边协同”的部署架构。云端大模型通过 int8、fp8 等量化技术压缩模型体积，结合 VLLM、SGLang 等高性能推理框架，提升吞吐与响应速度；边端设备采用 QAT（量化感知训练）等方法优化轻量模型，在本地实现低延迟、高安全的指令解析与执行。根据任务复杂度动态调度云边算力，既保障用户体验，又满足数据隐私与实时性要求，实现高效、可扩展的规模化部署。
刘向阳称，实现一个真正能在复杂家庭环境“可落地”的 AI Agent，要面临各种技术门槛，包括泛化能力、安全运行、隐私保护与用户体验的平衡和多智能体运行。对此，他深入解读了突破这些门槛的关键所在。
在复杂家庭环境中，AI Agent 需应对千差万别的户型结构、设备品牌、用户习惯及动态变化的生活场景。因此，模型必须具备强大的跨场景泛化能力，能在未知环境中快速适应并稳定运行。这要求训练数据高度多样化，模型架构支持迁移学习，并结合元学习或自监督学习机制，提升对新任务的快速适应能力，确保在不同光照、布局、语言和行为模式下均能鲁棒执行任务。
家庭环境中 AI Agent 的决策直接影响人身与财产安全，因此必须建立严格的安全保障机制。系统需具备因果推理与风险预测能力，能预判指令执行可能引发的后果，如误触燃气、电器过载等。同时应设计多层安全校验模块，结合规则引擎与模型置信度评估，在动作执行前进行风险评估与干预，确保所有操作在安全边界内进行，实现“零事故”运行目标。
家庭场景涉及大量敏感信息，如语音、图像、行为轨迹等，必须优先保障用户隐私。理想方案是采用“边云协同”架构，将敏感数据在本地设备处理，仅上传脱敏或摘要信息至云端，以降低泄露风险。同时，通过联邦学习、差分隐私等技术，在保护数据前提下持续优化模型。用户体验方面，需在本地轻量化模型与云端高性能模型间动态调度，实现响应速度与功能丰富性的最佳平衡。
现代家庭中存在多个智能设备（如空调、冰箱、扫地机器人），需构建协同工作的多智能体系统。各 agent 需具备自主决策与通信协调能力，通过统一语义理解与任务分配机制，避免冲突并高效协作。例如，当用户说“准备睡觉”，灯光、空调、窗帘等设备需同步响应。技术上需设计分布式架构、共识机制与角色分工策略，支持动态加入/退出设备，实现灵活、可扩展的家居智能生态。
主动服务是智能家居主流，“AI 将成为基础能力”
此次 COLMO 发布的“COLMO AI HOME”战略,是以 AI Agent 智能体为中枢，覆盖软件到硬件、场景到单品的全维 AI 能力，通过深度理解用户需求、自主协同全屋设备、持续进化服务能力，为家庭构建更智能、更个性、更无感的未来生活体验。
在硬件方面，COLMO 通过品类边端智能 AI 算法，为智能家电产品构建一个持续进化的本地 AI 大脑。在软件云服务方面，COLMO 创新推出 Nexus 天枢平台，其集成了外部通用大模型、自研家电领域大模型以及“人车家”生态互联等为一体。
据悉，上述技术已深度集成在 COLMO 三大家电套系——图灵套系、新象套系与睿极套系之中，旨在让家电真正实现从“功能工具”到“具身智能体”的进化。
例如，图灵小蛮腰洗烘一体机可智能感知天气、水质等信息，自动匹配最佳洗涤、烘干解决方案，洗涤全程可以语音操控；搭载 AI 分子级营养管理系统的图灵冰箱，则可智能识别上百种食材，主动匹配最佳的存储模式；COLMO 图灵四季三管制中央空调搭载了 AI 舒适区算法，一年四季都可以温湿灵控。场景智能方面，COLMO 搭建起包含 AI 空气系统、AI 水系统、AI 烹饪系统、AI 洗护系统、AI 能源系统的五大家电系统及包含 AI 隐私系统、AI 照明系统、AI 娱乐系统、AI 安全系统及 AI 智控系统的五大家居系统。
刘向阳认为，将前沿 AI 技术带入家用领域，面临的最大产业化挑战有多个方面。首先是识别/传感技术的成熟与 AI 的稳定性，图像识别、人感等识别技术的成熟度依然不足，如食材的参数识别（类别、数量、新鲜度等）都还不能满足，人体异常姿态、数量、位置等都不稳定，无法有效提供计算参数。
其次，智能家电的价格较高，且要想体验完整的智能场景需要成套的产品，无形中带来不低的门槛。另一方面，基础算力、资源等方面的隐性成本实际上也很庞大。
此外，用户的安全意识正在上升，对数据安全和个人隐私的关注显著提高了，这也间接加剧了他们对数据获取过程中相关计算行为的担忧。
不过，对于 AI 在智能家居的应用，刘向阳仍持积极态度。他表示，主动服务会替代响应式服务成为主流。
“未来 1-2 年，AI 技术将在智能家电家居产品中进一步普及，渗透率会继续提升。产品智能能力会成为一种基础能力出现，同时联动控制变为用户基础需求。未来 3-5 年，基于模型的意图识别及动态推理能力，会趋于成熟。”
