家庭AI合规底座:双芯物理隔离,原始数据不出户
大模型落地家庭场景,如果想要实现具备价值的长效记忆,很难绕开家庭隐私数据带来的合规难题。一套自研双芯物理隔离的家庭 AI 合规底座,将原始数据留在本地,尝试为入户 AI 提供合规底层支撑。 一、家庭 AI 的底层瓶颈:记忆与合规冲突 市面上主流大模型想要沉淀长效记忆,大多依靠云端存储用户信息。但家庭数据包含个人习惯、居
大模型想进家庭,长效记忆和隐私合规很难两全。一套自研的双芯物理隔离家庭 AI 合规底座,把原始数据留在本地,为入户 AI 提供合规支撑。家庭 AI 卡在哪?记忆与合规的冲突绕不开。
眼下主流大模型要沉淀长期记忆,多数靠云端存放用户信息。可家庭数据里有个人习惯、居家状态这类敏感内容,一上云就容易碰上数据合规、隐私泄露和用户信任问题。不少有算法能力的厂商迟迟不敢深入家庭入户场景,核心原因就在这里:没有可靠的本地隔离层,长效记忆和隐私责任边界很难兼顾。普通智能音箱、家用硬件基本只支持单次交互,一户家庭的长期信息没法安全沉淀。
大模型不断向家庭终端下沉,隐私合规已从“加分项”变成入户落地的准入门槛。
双芯隔离,是一套面向家庭的本地合规架构。项目核心产品为双芯物理隔离家庭 AI 合规底座。架构上,原始家庭感知数据在终端本地隔离封存,原始明文不向外传输;只向大模型输出脱敏后的标签、趋势与事件信息。底座不绑定任何一家大模型,通用性强,能对接不同模型生态。
底座可搭载毫米波感知等外设,拓展多元落地场景:居家助老、家庭管家是典型应用方向,后续也能适配更多家庭智能硬件、社区生态合作。相关发明专利已受理。
于吉是团队创始人,做过实体连锁和供应链,高峰期全国合作门店破百家,硬件配套、渠道落地到商业化跑通,全流程都熟。之后他切入家庭 AI 方向,这套双芯物理隔离合规底座为自研成果,相关发明专利已受理。
眼下项目还在早期,下一步打算拉上产业伙伴做 POC,把底座的稳定性、用户接受度和商业化路径逐一验证;同时接触产业方和早期投资机构,谈种子轮合作,硬件打样和生态接入也要往前推。说到底,目标就是做成家庭 AI 时代的合规底层基础设施。
欢迎产业伙伴、投资机构交流合作。
联系方式:于吉