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大家好，我是刘聪NLP。
对这就是我准备做的带娃神器，
有了娃之后，才发喂养真的是一大难题，
也许很多人体会不到，
但是我现在经常问的一个问题，就是孩子几点吃的，是不是饿了。
我一开始，尝试用软件解决这个问题，我在前面有提过，
做了个育儿APP，把喂养、排泄、作息这些信息都结构化记录下来，还能提供倒计时提醒服务，
我甚至后面还加了一些课程记录、AI分析功能。
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但很快就发现，这种方式，对使用者是有门槛的，
因为出了月子中心之后，我们记录又回归到了，原始模式，用纸笔记录。
主要，对于我老丈母娘来说，用APP很麻烦，
她是那种平时你打电话她都不接的人，手机基本不在身边，
所以她还是觉得在纸上记录更方便。
后来我开始换一个角度思考，是不是我做一个可以简单操作的硬件，就可以解决，
按一下就记录，说一句就补充，
比如喂奶之后自动开始倒计时，到时间提醒；排泄按照医学标准记录，由AI判断是否异常；一家人通过一个统一入口同步所有数据，避免信息断层， 老人在硬件上操作，记录，年轻人操作APP，
问题不就解决了吗？
于是上次去北京，跟朋友一起在观猹直播的时候，我就聊到了这个事情，
他们说京东跟观猹一起举办了一个黑客松比赛，AI终端新物种大赛，JoyInside首届创新大赛，可以参加一下。
于是跟好友@塔塔，@摸鱼小李 就组队，
结果，没选上，哈哈哈
当然，这不重要，过程更重要（强行安慰自己）。。。
在赛后把入围项目认真看了一遍之后，发现有一个跟我很像的产品，叫拍拍豆。
哈哈哈，功能基本一致，
它也是一个面向0-3岁幼儿家庭的智能育儿陪伴体。拍一下，先记住时间；说一句，补充奶 量、睡眠、情绪和异常情况；问一句，就能得到状态分析、喂养建议和育儿问答。
所以大家的痛点基本上一致哈，
不过，它的出发点是通过语音交互来控制其他信息交互，
而我当时想的是，对老年人，按键可能更简单，
反正我觉得并不是谁好谁坏，只是出发点不一样罢了。
PS：不过，整体方案、企划书写的确实比我们好，哈哈哈哈，难怪没选上原来是撞车了
大家都是在用AI，解决生活中的日常，
比如拿第一名的画伴产品，
一款面向3-7岁儿童的AI儿童绘画互动相框。就是让孩子的纸笔画作能够被即时“赋予生命”，转化为个性化动画和可互动故事角色，每一次创作都值得被记录和珍藏。
它可以将孩子的纸质画作推入底部扫描口进行自动采集图像，再识别画作内容后自动生成5–15 秒的个性化短动画，让角色动起来并配合音效，带来魔法般的即时惊喜感。
说实话，太酷了，我要是小时候有这个，可能我的审美、创造会上去吧，哈哈哈
还有，好友@菜菜 他们的虾虾侦探，以 Openclaw AI 为核心主控的实体沉浸式桌游系统，核心解决优质游戏主持人及固定剧本的复玩性天花板的问题，让玩家无需阅读剧本，开口说话即可进入故事。
还有一个，更有意思的，草木信，一只插在任意盆土里的细长传感笔+一个电子墨水卡片，赋予每一株植物新的生命。它不主动推送消息、不逼你每天打开APP，是将植物的连续数据叙事转化成传统信的这种旧媒介，让养护变回一件不紧绷的事。
我就是那种养各种植物超不过一个月的人，真的想买一支。
所以，未来，会有更多的AI进入到具体的生活动作里，
出现在你喂奶、陪伴、互动、甚至不想操作设备的时候，
这也是为什么很多佬都在用physical AI 这来定义AI的下一个阶段。
PS：这笔比赛最有意思的是，也是最大的亮点，获奖作品，将在京东上架售卖。
AI硬件的两大问题是硬件本身、以及软件和AI能力的接入与整合。
前者是一个偏传统的工程问题，有开模、结构设计、功耗、稳定性、量产一致性等一系列问题，
但这些还是有稳定供应链的。
大多数团队还是在功能接口对接花费大量时间，
你要接模型，就涉及推理服务、延迟控制、上下文管理；
要做语音，就要处理ASR和TTS，还要考虑不同环境下的识别效果；
再往上，还有数据同步、设备管理等等。
多想有一个系统，直接可以对接。
而JoyInside就是一个这样的平台，
有指令库、技能库，有预置，支持自定义，让智能体可以进行各种功能的使用&集成。
本质上是把模型能力、语音交互、内容生态以及硬件方案整合在一起，再叠加供应链和渠道能力，
让一个原本需要从头搭建的过程，被压缩成一个可以快速启动的路径。
一个比较直观的变化是，原本需要几个月的硬件开发周期，可以被压缩到30天，
从创意到硬件产品之间的距离明显缩短，
效率不仅提升，还大幅降低了试错成本。
当时我自己在开发的时候，用起来也蛮方便的，很多语音、文本交互，你就直接SDK对接就可以，需要的额外技能，也能通过MCP额外添加。
画伴的作者也说，JoyInside让他，不需要自己去造语音对话和调度系统，可以把全部精力投入到产品的创新当中，让OPC的他，也可以完成整个项目。
是的，对OPC真的很友好，
一个AI硬件的超级基础设施平台，
它不直接定义具体产品形态，但会影响产品出现的方式和速度；不一定参与每一个创意，但会决定这些创意有没有机会变成商品。
还有，看过我开源模型月报的朋友，应该有发现，京东近期是有在发布大模型的，比如，开源的JoyAI-LLM-Flash模型，
其实我当时还没想通为啥开了个很小的3B模型，
直到这次看到JoyInside，才逐渐理解它的定位，端侧。
它是在补足AI进入物理世界之后最关键的一块，
真实场景，以及把产品送到用户手里的能力，
而京东的超级供应链和丰富的场景深耕，就成为了优势。
最后，
现在这波AI硬件，仍然处在一个很早期的阶段，方向很多，也有不少不确定性。
但和之前不同的是，它已经不再只是概念。
已经有人拿出好的产品，有人在用，也开始有人愿意为这些产品付费。
接下来，大概率是一个个具体场景被慢慢走通，
谁先做出来，先留下来，很关键。