一个人每天看手机大约5个小时，开车大约1个小时——这两个终端，过去20多年拿到了科技行业顶级的研发投入、最聪明的大脑和最激烈的竞争。
而家，一个人每天待10个小时以上的地方，分到的是什么？一个能听懂用户说话的音箱，和十几个各自为政的App。
时间之外，还有一笔体验的账，同样没人认真算过：夏天开空调睡觉，门窗紧闭，一晚上约等于在练憋气；冬天地暖加新风，醒来还是口干舌燥；一家人挤在餐厅吃火锅，新风系统依然在全屋“雨露均沾”……
不是这些需求不重要，而是改变这些事情又重又慢，需要改变的不是单个设备，而是整个房子的底层逻辑，过去很少有人愿意真正投入。
但历史早已证明，当一个终端的技术积累越过临界点，用微创新打补丁的旧时代就会终结，由底层架构重构的新品类终将诞生。
9月7日，在摩登上海设计周“家，万物生长”发布会上，栖息地正式发布了AI原生住宅架构“盖亚架构”和其L2代际AI原生智能住宅。
两年前，栖息地说“像造车一样把住宅重新产品化”；两年后，当住宅完成了L1阶段的产品化，AI彻底进入了它的底层。盖亚架构的发布，标志着栖息地AI原生智能住宅正式从L1（软硬件一体化）跨入L2（底层架构重构与主动智能）。
这个被定义为“AI原生智能住宅”的新物种背后，真正的AI原生住宅究竟长什么样？它又是如何被造出来的？
当住宅拥有自己的“大脑”
理解栖息地AI原生智能住宅，最直观的方式，是看它如何参与一天的生活。
清晨7点，窗帘没有突然打开，而是两小时前系统就根据自然光线、室内环境和用户习惯，缓慢调整亮度；春季阴冷的午后，系统会综合判断室外温度、室内湿度、地暖状态和空气质量，选择关闭地暖、增加新风，让室内回到更舒适的状态；晚上亲友围坐吃火锅，系统感知到人员聚集与空气变化，自动调配全屋新风。
用户无需逐个操作设备，住宅已开始理解生活并给出最优解。这正是栖息地“盖亚架构”带来的改变。
“盖亚”源自英国科学家詹姆斯·洛夫洛克提出的“盖亚假说”：地球并非只是承载生命的物理空间，而更像一个由大气、海洋和生命共同作用、自我调节的复杂系统，持续维持适宜生命存在的动态平衡。
栖息地将这种理念带进住宅，希望家成为能够感知环境、理解需求、自主调节并持续进化的有机整体。这恰恰是过去智能家居所缺少的。
过去十年的智能家居，本质上是设备拼贴：空调只看温度，新风只理空气，各自独立甚至相互冲突，住宅缺乏一个能理解整体状态的大脑。正如栖息地创始人沈亚楠所说：“过去的家就像一只章鱼，每个设备手里都有一个小脑子。”
盖亚架构改变了住宅的决策方式。它把原本分散在不同设备中的感知、计算和控制能力整合起来，通过融合感知、中央计算与统一控制，形成“感知—理解—决策—执行”的闭环，让住宅从被动响应人的指令，转向主动判断和系统协同。
这背后，正如汽车智能化依赖电子电气架构从分布式走向中央计算，栖息地也在住宅领域复制这一路径。
在盖亚架构中，基于OpenClaw开发的HClaw成为住宅的智能中枢、超级大脑，负责理解用户需求、分析空间状态，并调动不同系统完成任务。它还走出了过去封闭自研的孤岛，可无缝接入行业开源Skills，并具备跨场景的记忆能力与12种方言识别。
用户不再需要学习设备的使用方式，只需直接表达需求。例如说“把灯打开”，HClaw会结合声源位置与空间状态，自动判断开哪里的灯。
与这个超级大脑配合的空间控制器，则采用类似汽车域控制的架构，将住宅最底层的空气、光、水、能源、安全等核心系统纳入统一管理，并兼容不同协议。住宅由此从单品集合体变成协同运行的整体。
这也是栖息地坚持“先住宅产品化，再进入AI阶段”的原因。只有完成底层架构重构，AI才能真正进入住宅。
落在物理世界，这种重构改变了复杂的连接方式——过去从强电箱、弱电箱通往不同房间的大量线路，被尽可能收敛为两条基础通路：一根能源线，一根Token线。
当软硬件实现彻底解耦后，设备、位置和功能不再被固定绑定，家有了更高的自由度与弹性：用户可自由接入米家、Matter等第三方设备，并丝滑融入全屋感知和控制体系；控制终端也摆脱了墙体线缆限制，控制器可以从床头的NFC磁贴上取下来，贴到书房的磁贴上就自动成为书房控制器，无需重新布线或编程。
在这套架构下，新设备可持续接入，新协议可以兼容，新算法能够通过OTA迭代。住宅不再是一次性交付的静态产品，而成为能够伴随家庭生命周期持续进化的系统。
用AI重塑空气与环境
当住宅拥有超级大脑后，首先解决什么问题？栖息地的答案是最基础的人居环境。
沈亚楠认为，AI原生智能住宅的目标不是增加更多显性的智能功能，而是用技术复现更接近自然的空气、温湿度与微气候，“智能本身是手段，目的是让家更像最适宜人生活的自然环境，住得更健康、省心。”
这也解释了为何行业聚焦Agent和机器人时，栖息地却把大量资源投入AI超恒气候系统，并获得Works with WELL认证。
其实，它也是AI的一种形态。沈亚楠有一个“盔甲理论”：“AI要服务人，必须穿上物理世界的盔甲。给AI穿上车的盔甲，就是自动驾驶；穿上机器人的盔甲，就是具身智能；给住宅的气候系统注入AI，它就是一个'空气机器人'。”
这件事，比看起来难得多。相比灯光、窗帘等简单控制，空气环境涉及温湿度、气流、含氧量与外界气候的持续变化，是对整套空间智能系统更复杂的考验。这也构成了它与传统“五恒”系统的差异。
传统五恒主要依靠预设工况和设备冗余维持参数，AI超恒则把室内环境、室外气候与人的真实需求放进同一系统动态计算，持续寻找舒适度与能耗的最佳平衡。
比如通过三管制等温除湿，即便在南方回南天，也能实现“只除湿、不降温”；智能分风箱不再盲目给空房间送风，而是实时追踪人的位置动态分配风量，即便多人聚集在客厅，室内也能实现每小时数次的高频换气，始终保持清新与洁净；卧室等静区则摒弃了传统的动力风机，转而依靠地面辐射补冷，让系统无声运转。
另一层突破发生在工程端。
传统五恒系统高度依赖现场设计、设备集成和施工经验，管线复杂、占用层高，不同户型需要重新适配，高度非标。栖息地则通过一体化正向研发，把暖通、空气、水系统与住宅结构、收纳和设备空间统一设计，并形成全地面风水系统（即风管、水管均走地面铺设）。
这意味着五恒成为住宅本身的基础能力，施工无需穿梁打洞，设备与全屋收纳做到隐形一体化，滤网等日常维护也被尽可能简化，平层户型同样能够落地。
而在入住之后的日常运行中，基于HClaw的智能助手“小七”会持续感知室内外环境，在四季变化和不同生活场景中自动调节风、水与设备运行状态，兼顾舒适度与能耗。
从HClaw超级大脑到AI超恒气候系统，栖息地形成了完整闭环：住宅自行感知环境、判断需求并调动设备执行，用户不需要额外学习或频繁操作，越复杂的技术，反而越退到生活背后。
这也是栖息地一直强调的理念：让技术隐于无形，让居住回归自然。
那么，这样一个可以自己运转的家，究竟是如何造出来的？它又是如何跨越传统家装高度离散、依赖手工的行业屏障，走向规模化量产的？
造房子的“AI生产线”
在既有住宅里外挂一个大模型并不难，真正难的是，如何把盖亚架构下这台复杂的“超级机器”，高效、稳定地变成现实。
对此，栖息地发布了全球首个端到端的AI住宅设计与数字孪生生产系统ANDI_盖亚架构解决“房子交付后怎么运行”，ANDI则解决了“交付前，智能住宅怎么被高效、个性化地设计与造出来”。
AI住宅行业长期难以诞生类似汽车、手机领域的万亿级产品公司，在于需求高度非标与规模生产之间的冲突。户型、家庭结构与审美偏好千差万别，传统家装因此高度依赖设计师经验、现场协调和临时调整，也越低效、昂贵——ANDI试图解决的正是这个问题。
ANDI提供了一套“DNA+DIY”的柔性标准化体系。
DNA固化底线：美学一致性、高功能密度，以及空气、光、水、能源和智能系统之间的协同，固定标准底座，无论用户如何调整，交付的始终是一套高品质的完整智能住宅。DIY赋予自由度，用户可以在标准底座之上，根据户型、家庭结构和生活方式，自由调整空间布局、产品配置与视觉表达。
ANDI正是连接两者的智能生产线。它背后不仅有海量户型库与生产数据，更沉淀了全球大师的设计规则与经验，将空间关系与美学方法沉淀为可被AI调用的能力。
从识别户型、理解需求，到自然语言调整方案、实时生成VR效果，ANDI将过去以天计的设计过程压缩至分钟级。大师经验负责托底，用户需求决定个性，实现“大师设计民主化”。
更重要的是，ANDI不是一个停留在UI界面上的画图软件——依托数字孪生系统HDT，设计方案会进一步转化为尺寸、柜体、设备、材料等生产数据，并连接后端工厂与供应链。
由此，“需求—设计—生产—交付”第一次形成连续的数据链。设计不再止于效果图，而是直接驱动制造，住宅的个性化也由手工作业变成一套可复制的AI生产流程。
技术的隐退与长跑者的壁垒
这门生意成立吗？市场已经给出初步答案。
沈亚楠向虎嗅透露，栖息地目前保持每季度50%—100%的环比增长；资本层面，在理想汽车、石头科技等产业资本之后，公司又于8月完成7亿元A轮融资。
当AI贯穿设计、生产与交付的全流程，AI原生智能住宅开始真正走向产业化。对用户而言，是更健康、省心、舒适却更无感的居住体验；对行业而言，则把高度依赖人工协作的非标家装重新拆解、标准化，推动住宅从“项目制”走向“产品制”。
多维度价值正在显现，但一个更现实的问题随之而来：AI迭代如此之快，模型和算法都可能被追平，栖息地真正的壁垒是什么？
沈亚楠的答案是整个业务模式。“你不愿意做重，就做不了。要是做轻能把这个问题解决，早就有人解决了。”
模型可以接入，单点技术可以追赶，但把软硬件、设计、供应链、施工与服务组织成完整系统，并在真实住宅中稳定交付，需要长期积累的全产业链能力。
但这种“重”也并不意味着封闭。沈亚楠把栖息地定义为一家产品公司，为了让产品更好地抵达和服务用户，公司也会搭建开放平台，这将成为下半年的重点工作之一。在生态边界上，栖息地划得很清楚：“空气、光、水、能源管理与安全，这些与住宅强耦合的能力由自己打穿；其他的，保持开放。”
另一层壁垒，来自对既定路线的长期主义坚持。
从L1住宅产品化，到L2盖亚架构与ANDI，栖息地并非突然赶上了这波大模型浪潮，而是沿着既定路线持续推进。沈亚楠把L2代AI原生智能住宅得以落地的因素排了一个顺序：团队对居住的理解第一，市场需求第二，技术成熟只排第三——技术终究只是手段。
未来，栖息地将继续沿着既定的路线演进：从L3阶段具身智能进家，到L4阶段孕育出能够深刻感知、陪伴与理解生活的硅基家人。
回过头看，沈亚楠依然认为造房子是一件“比造车更大、更难”的事——“一是商业体量更大，家居是10万亿级的行业，只是市场高度分散；二是对人的生活影响更大。车是重要的智能终端，但你一天用多久？一个小时。家，你每天待10个小时以上。”
但相比两年前，他更自信了。
这种自信，并不是因为事情变简单了。ANDI的进展一度比预想中更慢，但随着大模型快速成熟，尤其是AI Coding等基础能力不断突破，创业第一天设想的很多事情，开始成为现实。“虽然它慢了，但我们第一天想的事情没错。”
某种程度上，这句话也是栖息地过去几年最好的注脚：技术浪潮不断变化，但住宅产品化、空间智能化这条路线始终没有变。
未来，大模型会变，Agent会变，人与AI交互的方式也会变，没有人能够准确预测几年后最先进的技术形态。对于栖息地而言，真正重要的，是先让住宅拥有一套能够不断吸收新能力、持续进化的底层架构。
技术在向前生长，家，也应随之持续进化。
以下是发布会前，虎嗅与栖息地创始人沈亚楠的对话节选。
Q：你们把这一代架构叫“盖亚”，为什么不是一个更科技、更工程化的名字？
A：“盖亚”背后两个逻辑：自然与自适应。我们认为科技越发展，越应该贴近自然，用技术复现更适合人的环境；同时让住宅像自然系统一样，根据环境和人的状态主动调节，提供无感服务。
Q：栖息地在生态上会开放到什么程度？
A：我们有一个很明确的边界。空气、光、水、能源管理、安全这五件事，和住宅强耦合的，是我们一定要自己打穿的核心能力。但外围生态我们是开放的。用户住进去以后，当然还会不断增加新的设备和需求，这些都可以通过开放协议和行业能力接入。
我们的逻辑是“1＋N+X”：1是我们的AI智能中枢，N是我们需要打穿的核心能力边界，X是用户生活中不断增加的场景和设备。
Q：如何理解HClaw的更知心？比如夫妻，一个喜欢22℃、一个喜欢26℃，该听谁的？
A：这个能力从架构上已经具备。系统可以识别是谁在交互、人在什么位置，也会记录设备运行Log，这些都会形成Memory，理论上可以针对不同的人提供不同服务。
但目前我们没有把这类个性化功能作为重点推出。我们不希望为了体现 AI 能力去做一些价值不高的功能，而是更关注真正有价值的应用场景。
Q ：大模型具有一定概率性，但住宅里的水、电、暖通等必须高度确定。哪些事情可以交给AI，哪些需要系统兜底？
A：这个和自动驾驶类似。AI利用的是泛化能力，但边界是人划定的，它只能在规则允许的范围内决策。
我们的架构里也有“快脑”和“慢脑”：像“把灯打开”这种明确指令，由端侧小模型直接执行；只有更复杂、需要理解意图和场景的问题，才交给大模型判断。
Q：如果遇到断网或者系统异常，住宅还能正常运行吗？
A：可以。智能能力可能会受到影响，但住宅基础功能仍然可以保障。
因为我们的架构本身不是完全依赖大模型运行，而是通过不同层级的能力协同，保证住宅基础运行。
Q：大模型一年迭代很多次，住宅可能20年不动。快技术和慢产品放在一起，最大的矛盾是什么？
A：这个矛盾确实存在。技术发展很快，但住宅不可能频繁重做。
一方面是早买早享受，科技发展很快，不可能等一个所谓的最终版本；另一方面，就是我们设计产品时，考虑其长期演进的问题，所以我们强调软硬件分层，让新的能力通过OTA持续升级。
Q：在您的观察或者用户实际反馈中，今天用户真正购买栖息地的原因是什么？
A：真正购买栖息地的用户，核心原因还是两个词：健康、省心。体验是最好的答案。
Q：从L2跨到L3“具身智能进家”，现在还缺什么？
A：其实中间还差很多东西。第一个缺的是具身智能本身还不成熟，无论算法泛化能力还是本体设计，都还不足以真正进入家庭。
第二个，住宅也要为机器人做好准备，成为 Robotics Ready。没有基础设施配合，机器人进家很难真正工作，甚至可能变成“拆家”。
第三个缺的是家庭 Agent 的协同。机器人只能感知眼前，小七则具备全屋融合感知能力。未来需要两者配合，机器人负责行动，小七负责理解整个家庭环境。
Q:L4为什么被定义为“硅基家人”？AI未来真的会成为家庭中的一个新角色吗？
A：这个硅基家人，是说他变成家里的一个重要的角色了。它有点像电影《Her》——不只是服务你，而是成为一种情感的纽带。当然，那是更远的畅想。
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