从 AI 工具到 AI 管家,再到 AI 管控的物理空间
AI 产品会从工具走向管家,再走向边界明确的空间管理。但这条路不能跳,必须先有观察、记忆、权限和可回滚动作。
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Omni-World-Sense|多维度观察世界的内容入口
AI 产品会从工具走向管家,再走向边界明确的空间管理。但这条路不能跳,必须先有观察、记忆、权限和可回滚动作。
如果现实世界逐渐被 AI 系统管理,一个关键问题是:这些能力会集中到少数平台手里,还是也能变成个人和组织自己的操作系统?
Ontology 真正有价值的地方,不是名词本身,而是把现实组织里的对象、关系、权限和动作放进同一个结构里。AI 要进入现实世界,也绕不开这件事。
测试 AI 管理环境不能一上来就讲接管现实。更合理的顺序是先观察,再解释,再建议,最后只在小边界里执行动作。
我不想把公司放在第一位。公司可以让系统持续生长,但命题本身应该是系统,而不是公司外壳。
多模态不是模型多会看图听声音,而是现实里的信号开始被持续观察、关联和使用。没有这一层,AI 很难真的进入现场。
我越来越相信,下一阶段的 AI 不只是更会聊天,而是开始理解现实空间、接入传感器、管理环境,并在人的授权下做有限但真实的动作。
我越来越觉得,下一阶段的 AI 不是只在文本里变聪明,而是开始理解现实世界里的空间、设备、状态、风险和动作。
Infra Monitor 最早只是给自己用的主机监控工具。后来机器越来越多,它开始变成一个混合云管理台:看状态、看数据流、看风险,也做一些受控操作。
这是一篇开篇日志。不是官网宣言,也不是创业故事,更像我把一堆项目从硬盘里捞出来,试着给它们找一条能说通的线。