本文记录的固件代码由 Anthropic 的 Claude Code（Claude 模型）编写，作者负责提出需求、在开发板上安装验证和做决定。文章初稿由 Claude 根据开发过程中的会话记录和交接文档整理成文，作者逐段改写并核对了其中的事实、数据和引用来源；文中「顺手想到」和「放大看」两类段落的观点为作者本人所写。示意图由 Claude 按作者要求绘制，实拍照片和截图为作者本人拍摄、截取。作者已对全文做了核查和修改，文责自负。
做到这里，板子是在「被动服务」：Muse 要看就拍，回复来了就念。我问 Muse「你能用 gadget 说话吗」，它答「没有扬声器播放的指令」。这句话点明了 Muse 和板子之间的关系：不是 MCP，是 Meta 自己的 Home Link 协议。板子连上时报一份命令清单，每条带描述和参数，Muse 看着清单决定什么时候调。上游的清单里只有五条：健康、发现、画一张网址图、放动画、拍照。
我们在研究 Home Agent 这条赛道的时候，团队其实最大的争议就是“主机太贵了，谁会买呀”，确实会买的人很少，便宜的能力又不够，而我这样想站在最前沿尝试的人会买。手里有一点算力，有 Token 真的感觉很爽，难以想象那些富豪有多爽，现在勉强可以想象了，在探索 AI 这条路上目前还没遇到大的阻碍，再大一点的模型我暂时也还玩不动，我主要是探索应用领域。
这个周末开了四个 Claude Code 会话，之后两天又开了几个。
有意思的是最后一天下午，两个会话在同一块板子、同一个 build 目录上并行：一个做字幕、拍照、语音，一个做来人问候。它们之间互发消息排队：谁要编译先打招呼，装机前确认对方没在测，装完报一下 Boot ID 和内存数字。语音那边的崩溃修复和问候那边的灭灯修复，最后是合在一个固件里由一个会话装上去的。
回到机器人本身。相信业内早已达成共识就是，双足人形机器人技术是最厉害的，但不是最实用的，后面在各个细分领域都有专属具身智能机器人在执行任务。扫地还是扫地机器人、割草还是割草机，以此类推。过去多少年来，我们已经发明太多非人形态的设备来提升效率了，未来我们这是要把这些设备都和 AI 结合起来，这也是为什么早就有人说“所有硬件都会被 AI 重做一遍”，这个重做一遍现在看来硬件层面的有，软件层面的也有。
人为什么要制造机器，是为了提升效率。其实同样一个任务交给人去做可能需要一个小时，但如果是交给 AI 做，10 分钟没做好就觉得这个 AI 不行，实时语音交互的 AI 设备和场景就会遇到这样子的问题。如何在 AI 硬件场景下解决普通用户对 AI 过高的期待，既需要工程化手段，也需要 AI 进一步普及，让普通用户也能理解 AI 的能力边界。
未来很长一段时间的 AI 产品，一定是软件硬件结合的，赋予用户自由创造的自由，硬件的能力一定会有冗余的，如果还在追求极致的成本管控，那根本不可能做的好 AI 硬件。只有冗余的硬件设计才能填补硬件开发物理周期和 AI 软件发展的时间差，同样一款硬件至少要覆盖半年以上的 AI 软件发展。今后不会再有公司做出来一款极致成本的 AI 硬件来解决用户的场景问题，一定是一些极客用户在某个场景下开发出了应用，帮助更多的人解决同样的问题，这个需求会被更细分，垂直的市场会更多，但他们用的可能都是同一款硬件。只有在量级超过一定数量之后才会去做 Cost Down 的操作，或者说 AI 能力发展要求硬件的能力更低之后成本会更低。
