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ESP32 + MCP over MQTT:从 0 到 1 打造情感陪伴智能体

AI + IoT 的具象化:真正“懂你”的情感陪伴智能体 智能硬件的发展经历了几个阶段:从最初的“能联网”,到后来“能听你说话”,再到今天,我们希望它不仅能理解你的话,还能回应你,甚至陪伴你。想象以下的几个场景: 下班回家,它主动问候你:“今天看起来有点疲惫,要不要帮你调暗灯光,放点轻音乐?” 孩子和它聊天,它能用不同角色的声音演绎小故事。 打开摄像头,它看看你的穿搭,并幽默回应:“今天这身很有气质!” 这并非只存在于科幻作品中,而是大模型(LLM)+ 多模态 AI + IoT 技术结合的必然趋势。 传统 IoT 设备大多依赖“命令式控制”,即系统通过硬编码或者预置规则的方式来对设备进行控制,无法智能感知设备状态的变化。而未来的设备将迈向语义交互和情感陪伴。情感陪伴智能体,正是这一趋势的缩影。 该系列文章适合谁? 如果你符合以下任意一种特征,这个系列就是为你准备的: 智能硬件开发工程师:想探索 AI 如何赋能 IoT 嵌入式/物联网开发者:对接 AI 服务,实现语音、视觉交互 硬件发烧友 / 创客:想 DIY 一个“有灵魂”的智能小助手 AI 应用开发者:希望从云端走向硬件,打通端到端...

构建 AI 护城河的六大常见误区分析

> 编者按: 大家都在争相构建自己的“人工智能护城河”,但究竟什么才是真正有效的竞争壁垒?是海量的历史数据、定制化的模型,还是华丽的数据看板? > > 我们今天为大家带来的文章,系统分析了当前企业在构建 AI 护城河时的六大常见误区,文章的核心观点是:真正的 AI 护城河需要长期积累、扎实的基础能力,而不是依赖表面功夫或单点突破。 > > 希望这篇文章能为您的 AI 战略提供启发,帮助您避免陷入常见误区,构建可持续发展的竞争壁垒。 本文系原作者观点,Baihai IDP 仅进行编译分享 作者 | Shaili Guru 编译 | 岳扬 在上一篇文章中,我分享了“AI Moat Pyramid”框架,企业团队可以用它来构建真正的人工智能防御壁垒。 这篇文章是反面教材:介绍六种最常见的误区 —— 它们看似是护城河,实则因未能夯实金字塔的核心能力层,而在悄然削弱你的竞争优势。 01 误区一:“我们拥有数十年积累的数据,因此占据优势。” 现实情况:历史数据往往分散杂乱、标注混乱,或尘封在无人愿意触碰的旧系统中。 这种误区使团队无法真正构建金字塔的第二层:专有数据。...

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