AI改硬件成了普通人的红利：Kindle刷安卓、电视去广告接连走红

前阵子我用 WorkBuddy 把一台 Kindle 刷上了安卓系统，还装好了微信读书。整个过程里我最舒服的一点是：只在 Kindle 上敲了一个网址、按了下回车，越狱、拷贝文件这些活全是 AI 代劳，我基本就是个监工。五六年前我其实干过一模一样的事。那会儿没有 AI，我自己又不会代码，只好找商家，把 Kindle 寄过去，花将近200块钱请人刷好再寄回来。

同一件事，过去得找懂行的人还得掏钱，如今只要设备能被 Agent 操作，我边聊边让它执行命令，事情就办完了。

这带给我的感受，比让 AI 写段话、画张图来得更直接。那台 Kindle 就握在我手里，它原本能干什么由出厂装进去的系统说了算，现在我也能自己动手改一改。

01 年轻人开始用 AI 爆改硬件

社交网络上，这类改造硬件的分享正越来越多。10月17日，开发者 Gathin 回父母家，那台小米电视打开 Netflix 前得先看一段广告。他没刷机，把电视型号发给 Claude Code，让它顺着同一个 Wi-Fi 连进电视，停用了 25 个小米系统组件，又写了个极简桌面。改完之后界面像 Apple TV，开机直接进常用的应用。

他把前后对比发到 X 上，几百万人围观，评论区成了机型上报现场。十几天里，CleanYourTV 攒下几万颗 star，社区清单覆盖八十多个品牌、三百多款电视。

这事在微博上也吵开了，#人工智能给电视去广告教程# 话题下，不少作者把攻略写得详详细细，方便网友照做。

微博放大的，还有人们对 AI 用途的想象。很多人平时不会去翻开源项目，却明白电视少几个广告意味着什么。看到这种改造，才会想到，家里那台天天嫌烦的电视，原来也能交给 AI 想想办法。一个大众化的热搜，就这样成了普通人接触、使用 Agent 的入口。

10月10日，网名十一月的博主发了条帖子，说 AI 把点读包转成了另一种格式。他先让 AI 读懂两种文件的结构，再写转换程序，打包、反向校验，最后在毛毛虫 WiFi 点读笔上实机点读成功。

两周之内，小红书上有人接力，小蝌蚪的点读包也能转了。点读笔那套封闭音频格式的防线，被攻破了。

还有人干脆把整个家当成改造对象。开源项目 tolpo 的作者研究了 Tapo 智能家居设备的通信方式，把灯、插座和传感器接到 AI Agent 上，用户可以让 AI 调灯光、查设备状态。

最有意思的一类改动，发生在旧设备上。Reddit 用户 motojo 分享过一项改造：他花了一个月跟 Claude 一起研究一家已停业睡眠公司的旧产品，并称成功让它重新可用。这类设备的硬件往往还好好的，先停掉的却是厂商给的软件和服务，有人愿意接着研究，设备就多了一次继续干活的机会。

这些人想做的都不大：有人想少看几个广告，有人想少买一支笔。需求小到厂家不会专门做个功能，可真做成了，用设备的人每天都能感受到。

02 AI 有了大脑，也长出了手脚

以前想改造电子设备，门槛不低。刷系统得懂 Linux、安卓和固件，写程序得会 Python、C++，连设备还得研究蓝牙、USB、Wi-Fi 协议。碰上更底层的问题，还可能牵扯芯片、电路和驱动。

普通人很容易卡在第一步。网上是有教程，可型号不同、系统版本不同，照着做突然冒出一行报错，后面就不知道怎么办了。当年我把 Kindle 刷成安卓系统、好看微信读书，付的就是这笔钱。

现在获取和使用这些知识的方式被AI改掉了。用户先把需求提出来，让它查资料、分析文件、写程序，需要什么知识，再围着眼前这个问题去调取。Agent则又往前迈了一步。

它长出了手脚。拿到授权和合适的工具之后，它能操作电脑、运行程序、通过接口连上设备。代码写完能跑，跑出错能查，改完还能接着测。

就说清理电视。普通人讲的是一句，我想开机就看到自己常用的几个应用。到了Agent那里，这句话能拆成一串实际操作：先认型号、认组件，弄清哪些是桌面推荐，哪些关系到正常播放；改完再看电视能不能正常开机、遥控器还灵不灵。

以前搜索引擎把教程递到你手上，剩下的自己干。现在Agent能下场参与，替人把查找、编写、调试这些活扛下来。

普通人不用把相关技术从头学一遍，也能做。

更要紧的是，一个人试出来的办法，能变成别人可以复用的工具。比如有人把改造过程发到微博，其他人就有机会带着自己的机型、需求和报错接着问。一次分享，也就有机会从围观变成更多人的实际尝试。

AI把动手的门槛压低了，公开讨论则让更多人发现，自己手里也有一个值得动手解决的问题。

03 买回家的东西，终于由自己做主

这会带给普通人的生活什么变化？

先说决定权，我们对买回来的产品，能说了算了。Kindle的原生体验是围着亚马逊的阅读体系设计的，导入个人文档虽然也行，想用别的阅读应用就不方便。我这次改造，让它能承载微信读书；换成兼容的安卓环境后，用户也有机会挑设备支持的其他阅读应用。

电视同理。有人爱看内容推荐，有人只想留几个常用应用，有人希望开机直接进机顶盒。使用习惯不一样，首页就该有更多调整余地。互联网早期让人兴奋的一点就是开放，信息能跨网站流动，工具能彼此连接。后来，越来越多产品围着账号、内容、专用格式和云服务各建各的生态，互联网变得封闭起来。

买一支点读笔，后面选书得先看它支持什么；买一台电视，每次开机都得经过厂商安排的首页。硬件已经搬回家了，使用方式却留在别人手里。

AI把一些原本难以跨越的障碍，变成了可以试着解决的技术问题。格式能不能转，设备能不能接到别的系统，首页能不能换掉，用户开始有能力去改。

这种开放可能从很小的地方冒出来：一支笔多读一套书，一台电视少几个推广入口，一盏灯接入自己喜欢的控制系统。对品牌来讲，这也不算坏消息，可以把这些行为当成获取用户需求的手段。

一个人想换电视桌面，是个人偏好；这些改造被放到微博上讨论，厂商就有机会看到，用户反复想去掉什么，又想留住什么。那些散落在客厅、书房里的小麻烦，开始成为能被共同表达的产品需求。微博放大的，也包括消费者对产品怎么用的发言权，这些讨论能帮品牌在做下一代产品时做优化。

这里起的作用，类似于海尔在微博上的听劝。

再往后想，设备的维修方式也可能被它改变。小时候家里电路坏了，父亲教我怎么修，还说以后自己不会维修会被人笑话。这样的情形，未来会越来越少。

夏天开空调，风是有的，就是不制冷。现在把这个问题抛给 AI，多数时候只能把现象描述一遍，它手里信息有限，顶多列出几种可能的原因。

可要是这台空调开放了必要接口，又经过授权，Agent 就能读到型号、运行模式、故障码和历史记录，判断起来依据就多了不少。

那些靠改设置或软件操作能解决的问题，它可以先直接动手试，再回头看看恢复没有。碰上硬件层面的异常，它也能凭已有数据把故障范围收窄，告诉你还需要买什么、换哪个部件。

这个方向挺有想象空间。相当于家里长期蹲着一个懂设备的技术助手，清楚它以前出过什么毛病、做过哪些调整；软件上的问题帮你修，硬件上的问题指导你自己修，再不用叫啄木鸟上门挨宰了。

消费者对产品的自主权，也就从怎么用，延伸到了怎么维护、什么时候该换。

结语

过去两年，AI 红利这个词大多落在生产端，写代码的、做设计的、写文案的，最先尝到的是效率提升。普通人更早能摸到的，或许是在买完东西之后，你只要把想要什么说清楚，剩下的交给一个肯动手的 Agent。

这一层还有处不同：不用多花钱。以前每轮技术红利都得先添置点什么，买智能手机，买云服务，买一块新显卡。这次的入口，是你已经付过钱的东西，一台电视，一支点读笔，一台用了五年的空调。

厂商交给你一台设备时，出厂能做什么是定死的。等你有了新习惯、新内容需求、新问题，设备的定义可以重新改。

搁在桌上的这台机器，五六年前想改还得专门寄出去，如今随时都能再改一回。手里的东西能一直顺着自己的日子来调，AI 落到普通人身上，最实在的好处恐怕就在这儿。