比AI更需要进化的，是房子

很长一段时间里， 住宅 都很少被当成一家 科技公司 的核心产品。 开发商造房子，家电企业卖设备，互联网公司做平台。所谓的“智能家居”，不过是在既有空间里不断叠加硬件与功能，住宅始终只是承载技术的冰冷容器。 但这种 割裂的局面正在被打破。 2024年 ， 栖息地完成天使轮与 Pre-A轮融资 ，累计融资6.53亿元。由理想汽车领投，石头科技、常州新北科创基金等跟投。 两年后，资本再次加码。 2026年8月，栖息地完成7亿元A轮融资，由常州新北区科创基金领投、社会资本跟投。 政府产业基金与市场化资本共同入场，使这笔三年内中国一级市场大家居产业规模最大的融资，释放出更强的市场信号。 与此同时，其规模化布局也在提速：7月29日，总投资10亿元的栖息地 AI原生住宅全球总部 项目落地常州。 在硬件和家装不再是资本轻易下注的背景 下，这笔投资本身已经足够醒目。但更值得关注的是，谁在下注以及下注之后发生了什么。 2024年，当“智能住宅”这一产品形态尚未被市场充分验证时，一批长期与汽车、机器人和智能硬件打交道的产业资本率先入场；如今随着新一轮融资的完成，这种支持延伸到研发、制造、交付和规模化能力。 为什么一个长期由地产、装修和家居行业定义的品类，会被科技资本重新审视？ 答案或许不只在栖息地本身，更在它所代表的一条新赛道。 当AI涌入现实，稀缺的不只有“大脑”，更有能够承载AI落地并与物理世界交互的终端。汽车已经走在前面，机器人正在加速，而“家”作为最日常、最复杂但也最庞大的场景，正成为 Physical AI 时代的下一个 终极终端 。 AI走进现实，家成为关键场景 过去几年，AI行业最受关注的是模型本身。从对话框里生成图文，到Agent调用工具自主完成任务，AI的能力边界一直在数字世界里扩张。但随着大模型能力持续提升，行业竞争的焦点开始转向： AI能否进入真实场景，形成稳定产品，并跑通商业闭环？ 这要求AI能够持续感知、判断和响应现实世界的变化。而在AI走进现实的这一过程中，“家”成为一个最重要也最特殊的交汇点。 一方面，家需要AI。 智能家居巨大的市场规模验证了人们对居住体验升级的强烈需求，艾媒咨询数据，2025年中国智能家居市场规模达到8154亿元，预计2026年将接近万亿元，是10年前的16倍之多。 但传统全屋智能始终停留在设备联网与App遥控的浅层阶段： 灯光可以用手机或语音控制，窗帘能够定时开合，空调、门锁、扫地机器人越来越智能，大量设备也被接进了同一个App，但本质上是人发现需求，再向设备下达指令——设备并没有系统理解家，更无法围绕具体生活状态协同整个空间做到真正的原生智能。 另一方面，AI也需要家。 家庭是一个长期、高频、持续变化且高度非结构化的真实环境。AI要从数字智能走向Physical AI，就必须面对人与物不断移动、需求不断变化、多任务连续发生的复杂现实。因此，家庭是Physical AI迈向真实生活的超级终端。 然而，现实与愿景间有巨大鸿沟：AI越来越聪明， 今天的家却根本没有准备好。 自动驾驶面对的道路有相对明确的规则、车道和空间关系，工业机器人所在的工厂也有固定工位和标准流程。环境越结构化，AI越容易理解并协调行为。 但家庭却 高度非标 ：户型、装修、家具布局千差万别，无规则移动的人与物件，割裂的硬件协议以及彼此孤立的数据孤岛，让空间变成了一个极难被理解的盲盒。 过去十年的全屋智能本质是“硬件拼贴战”，基本单位是设备而非空间。设备堆砌再多，缺乏统一的空间坐标系与底层数字基座，AI就永远无法理解空间的全局状态。 而AI的能力上限，不仅取决于大脑有多聪明，更取决于它所进入的物理环境能否被准确感知、理解和调用。 因此，AI进家核心在于从 “设备智能” 转向 “空间智能” 。过去，是人先感知需求，再向设备下达指令；未来，则是整个空间感知正在发生什么，再协同不同设备与环境变量主动响应。 现实空间本身必须具备能被AI理解和调用的底层接口。因为AI可以负责大脑层的思考，但生活最终发生在物理空间里——要让AI真正进入家庭， 空间本身 也必须成为Physical AI系统的一部分。 AI住宅不能靠“攒”，得像汽车一样产品化 当“空间本身成为终端”成为共识，那么这样的智能空间，到底该怎么造出来？ 智能家居过去的教训证明：靠后装拼凑和修修补补改不出真正的AI原生住宅，必须经历一场类似汽车工业的整车产品化革命。 一辆汽车同样由上万个零部件组成，但消费者买到的绝非发动机、座椅等零部件，而是由整车厂从研发、设计到制造交付全流程全局负责的完整产品。 传统住宅产业链最大的痛点，在于没有对结果全局负责的“整屋产品经理”——开发商卖房、装修公司施工、家电暖通各卖各的单品，最后在现场手工业式地“攒”成一个家，使最核心的空间本身沦为了产业盲区。 这种割裂的模式在传统住宅时代尚且能够运转，但进入智能化时代，产业链的错配被无限放大。 AI要真正进入住宅，前提是能实时感知整个屋子的状态并无缝协同设备。如果各个系统从一开始就相互割裂，空间本身又缺少统一的数据、坐标系和控制架构，后期算法再强，也无法真正理解一个家。 对比来看，汽车之所以能率先走向智能化，是因为它完成了从分散ECU到中央计算的架构重构，将传感器、算力平台与执行器整合为可感知、可协同的软件定义系统。 其逻辑很清晰：整车产品化，让底层架构得以统一；统一架构，又让AI获得了对整个系统的全局调用与持续进化能力。 传统智能家居荒谬之处在于试图跳过产品化与架构化，直接在既有房间里塞入网关、传感器和智能家电，希望通过软件连接。 这本质上是为没有智能化设计的空间强披一层智能外衣—— 好比在没有电子电气架构的油车里硬塞高阶智驾算法。 用造车的方式造家 因此，要让AI真正理解并协同整个空间，不能靠“攒”，住宅必须像汽车一样被正向研发，从设计之初就把传感器、算力平台与控制管道与墙、顶、地、柜深度集成，使其本身先成为一件被整车级完整定义的产品。 这正是栖息地的破局答案：“灵魂和肉体一起造”，用造车的思路，重新定义并正向研发一栋AI原生智能住宅。 从造一个家到占一个新赛道 过去十多年，汽车工业加速将传统机械产品重塑为可持续迭代升级的智能终端。如今，这套逻辑正被跨界复刻到住宅上。 作为前理想汽车联合创始人兼总裁，栖息地创始人沈亚楠带着汽车人的硬核执念，用造车逻辑重构居住空间——不卖单品，也不在既有空间上小修小补，而是直接从底层开始造一套“可计算、可迭代”的空间终端。 它把住宅拆成智能住宅底盘、居住功能和外观套系三层：底层是尽量标准化、模块化的智能住宅底盘；中层是灵活多变、满足多元居住功能的生活模块；上层则是保留极致个性的外观套系。 同时，借助数字孪生技术，栖息地把原本各自为战的设计、生产和交付环节串联成了一条无缝衔接的高效产业链。 栖息地数字孪生系统示意图 即，把原本由多个行业拼接完成的一套房子，变成了从设计之初就被体系化完整定义的高科技产品。这正是栖息地为智能住宅发展定义的Level 1。 对照汽车智能化的演进，栖息地为智能住宅发展规划了一张清晰的技术路线图—— L1首先完成空间软硬件一体化，让住宅从散装拼凑走向完整产品； 进入L2后，AI Agent开始从底层重构住宅的软硬件架构