在近期一场重要的科技盛会上，一间充满未来感的“AI Home”实景样板间吸引了众多参观者的目光。步入其中，仿佛穿越到了未来世界：只需一句“我回来啦”，茶吧机便自动倒出一杯温水，机器狗欢快地跑来互动，询问一天的趣事；躺在床上，智能床垫贴心地询问是否需要按摩；感到无聊时，智能电视立即推送热门剧集。整个过程无需遥控器或App，一切自然流畅地发生。
这并非预先编排好的演示，而是基于附身智能技术打造的“AI Home”。样板间内，客厅、厨房、书房、卧室一应俱全，台灯、床垫、茶吧机、毛绒玩具等设备仿佛都拥有了自己的“大脑”，能够理解人的意图，并主动参与到家庭活动中。这种去中心化的交互方式，让每个设备都能独立理解用户需求，再主动协同完成复杂任务。
家庭场景是附身智能技术落地的首选，也是最具挑战性的测试场。家电家居品类丰富、交互高频，但开放程度高、难以标准化。客厅中多人同时说话、电视噪音、老人孩子宠物的随机行为，以及不同品牌设备的协议差异，都对AI的适应能力提出了极高要求。如果能在这样的非结构化环境中实现技术突破，物流仓库、零售门店、工厂产线等场景便有了可复制的基础。
附身智能的核心目标是从“被动控制”转向“主动满足”。以控制烤箱为例，传统智能家居需要用户通过手机App设定温度、模式和时长，而附身智能则希望用户只需说一句“我想吃烤红薯，拳头那么大的”，设备便能自动完成后续操作。这种模式对AI的容错率提出了更高要求——人们可以接受聊天框中的AI犯错，却无法容忍烤糊的红薯。不同产地的红薯差异、各地用户的口味偏好，都需要AI具备更强的适应能力。
为解决这一问题，研发团队提出了“Vibe Control”理念：在品牌端，不依赖出厂前写死的固定程序，而是让熟悉食材和设备特性的人类通过自然语言定义产品行为；在用户端，用户无需学习设备操作，只需表达意图，设备中的AI便会理解需求并主动协同服务。这种思路既降低了品牌方的开发成本，也提升了用户体验的灵活性。
在技术实现上，附身智能面临两大挑战：一是交互问题。家庭环境中存在电视噪音、多人对话等干扰，AI需在嘈杂环境中准确识别用户指令。研发团队采用多模态策略，结合语音特征和对话上下文连续性，过滤无关对话。在电视噪音场景下，语音识别率接近90%，叠加大模型理解后，对话有效性进一步提升。二是跨设备协同。附身智能通过“角色化”方式解决问题：先让每个设备做好自身场景中的角色，再通过角色间的主动协同构建AI空间。例如，用户说“我要睡觉了”，台灯会自动调暗，空调调整温度，窗帘缓缓关闭。
目前，已有近200家品牌接入附身智能系统，覆盖家电家居、机器人、AI玩具、医疗器械等多个品类。预计到2026年，接入设备将超过千万台。尽管学习教育类和玩具的使用活跃度较高，家电家居类相对较低，但随着AI驱动的主动服务体验在更多品类上跑通，家电家居的使用频次有望超越玩具类。
附身智能的去中心化策略，为AI走进物理世界奠定了基础。与传统智能家居依赖中央控制器不同，附身智能让每台设备都拥有自己的AI能力。设备越多，场景越丰富，数据回流越厚，每个入口的AI能力反而越强。这种逻辑不仅降低了系统复杂度，也为规模化万物互联提供了可能。
支撑“AI Home”的，是背后完善的AI技术体系。研发团队将战略分为数字智能、附身智能、具身智能三步。“AI Home”所展现的附身智能，正建立在底层模型不断完善的基础之上。围绕这一路线，团队布局了图像理解、多模态实时交互、世界模型等关键能力。例如，JoyAI-VL-Interaction让模型能够实时感知环境并与用户交互，JoyAI-Echo则为AI理解和模拟真实世界提供支撑。
数据是技术跃迁的关键变量。研发团队开源的EgoLive数据集已包含2000小时人类第一视角双目视频，未来计划依托京东近1万家门店、3600余个仓储、20余万个药店等场景启动数据采集，目标今年底达到百万小时量级，两年内冲击千万小时。这些数据将为物理世界AI训练提供更丰富的素材，推动模型能力持续提升。
