Former Autonomous Driving Executives Enter AI Sleep Sector

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听雨发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI AI+睡眠赛道，又来了一位智驾老兵。 杜宇，前头部新造车智驾团队负责人，离开汽车行业后，拉上一批老同事、老朋友，做了一家私人健康机器人公司——智梦可。 他们的第一款产品，是一张能铺在原有床垫上的AI睡眠超充垫。目前已经在京东首发上市。 这是一套可以直接升级现有睡眠环境的AI睡眠系统。 它一边无感监测人体睡眠状态和卧室环境，一边动态调节温度，试图把“盖被热、掀被冷”“半夜被热醒/冷醒”这些老问题交给AI处理。 过去一年来，AI+睡眠正在变成一个越来越拥挤的方向。 在不少新玩家密集进入之前，智梦可已经在2024年底启动相关产品研发。 到今年，今日宜休、格物科技等玩家相继进入公众视野，AI+睡眠也开始变成一个越来越热闹的方向。 越来越多科技公司背景的创业者开始相信：睡眠这个长期存在、但一直没有被充分解决的需求，值得用AI重新做一遍。 问题是，当一群做自动驾驶的人开始认真研究睡眠，他们会造出什么？ 四位一体，解决睡眠里的温度问题 杜宇做AI+睡眠，最早的原因非常朴素：他自己也需要好好睡一觉。 在智驾行业十多年，长期高强度工作后，他试过找一些睡眠产品来恢复精力。结果看了一圈，发现市面上的方案都不尽如人意。 一类产品偏传统，调软硬、调角度；另一类产品则更像记录员或建议者，比如手环、App等等。它们能告诉用户睡得怎么样，也能给建议，但还是需要用户自己调节睡眠。 在杜宇看来，一个已经工作一天、身心疲惫的人，很难再靠额外投入精力和高度自律来换取优质睡眠。 真正能够帮助用户解决问题的产品，一定要起到主动干预作用，而不仅仅是告知用户，或者让用户去被动适应。 这便是智梦可的思路：让产品在睡眠过程中真正主动参与进去。人在休息，系统继续工作，根据人体状态和环境变化，持续调整睡眠微环境。 智梦可团队选中了温度这个关键变量。 人的睡眠温度并非固定值。入睡、深睡、浅睡、清醒前，不同阶段对温度的需求会变。压力、饮酒、季节、房间环境、个体差异，也都会影响身体真正需要的温度。 传统温控产品更多调的是环境或局部冷暖，很难根据人的状态连续变化；而智梦可的做法，则是把温度变成一个可以被感知、决策和干预的变量。 他们的首款产品——AI睡眠超充垫，采用了四位一体的设计。 超充垫贴近人体，采集心冲击图心率、呼吸谱、体动等生理信号，并通过水循环调节温度。 智控主机负责制冷、制热，以及部分端侧数据的处理。 小可机器人放在床头柜附近，承担环境感知、语音交互和健康智能体入口。 App承接移动场景服务，让小可的私人健康管家能力延伸到卧室之外。比如睡眠之外，目前它可以提供日间精力管理建议，未来还会加入更多健康场景能力。 杜宇介绍，AI睡眠超充垫采用TopLay模块化设计，厚度约1.7cm，可以直接铺在原有寝具上。内部采用水循环控温，配合食品级硅胶水路和三层水电分离架构。 具体到体验上，超充垫也有很多贴心的设计： 比如一键备床，用户躺下前，系统会提前把床面调到适合入睡的温度。 再比如，温感唤醒。在合适睡眠阶段缓慢升温，减少被闹钟强行叫醒后的昏沉感。 还有同床异温，双人睡眠场景下实现左右温区独立调节。一个人怕冷，一个人怕热，也不用再靠抢被子或者反复调空调解决。 杜宇还提到，海外同类产品传统水箱式set up大约需要40到60分钟，智梦可做了一键吸水，把初始化设置的时间压缩到1分钟以内。 此外，还有除螨烘被、可拆洗面层等等设计细节，也非常符合中国家庭的使用习惯。 从车到床，搬来的是一套数据闭环 如果只讲温控，智梦可很容易被理解成一款冷暖床垫。 但杜宇团队真正反复强调的，其实是数据驱动。 在自动驾驶行业里，早期也有过规则驱动阶段。人写规则，车按规则跑。但真实道路太复杂，长尾场景太多，最后行业逐渐形成共识：真正能跑通的路径，一定是数据驱动。 车辆在真实道路上持续感知、决策、执行，再通过数据回流不断迭代模型。智梦可也把这套范式搬到了睡眠。 杜宇告诉量子位： 我们在找第一款产品的时候，其实也是在寻找数据入口。基于用户持续使用过程中产生的数据，模型才能获得后来者难以企及的迭代速度。 睡眠恰好是一个非常特殊的数据入口：它高频，几乎每天发生；它长周期，可以持续几年；它又足够贴近身体，能够沉淀真实的生理变化。 比起很多日间多变的场景，睡眠更适合建立一个长期、无感、连续的私人健康档案。 因此，智梦可把系统拆成了四层：感知、决策、干预、进化。 在感知层，智梦可把VitaEcho超微匿踪感知系统藏进了超充垫里。 这套系统采用纤薄至5μm的PVDF柔性压力传感材料，相当于1/2头发丝直径，最高每秒1000次采样，可以通过心冲击图谱BCG、呼吸谱和体动等信号，还原人的睡眠状态。 只要人正常躺下，系统就开始“听”身体的细微信号。 但除了人体本身，影响睡眠的还有声音、光线、温度、湿度、气流、震动这些环境因素。它们必须靠一个离人足够近、又不被主机自身温度和震动干扰的传感器来采集。 床头柜上的小可机器人，就承担了这个角色。 小可既负责感知卧室环境、帮系统判断睡眠波动背后的原因，同时也是用户和整套系统交互的入口。 比如用户可以通过自然语言、触控，一些弱意识下的简单控制方式来控制设备。 第二步，是决策。 智梦可自研了VitaNeuro健康垂类模型。杜宇认为：通用模型的重点是泛化能力，但睡眠这样的垂直场景，更需要对特定个体多模态生理数据的精准解析。 更重要的是，睡眠数据是高度敏感的个人生理数据，不能简单丢给通用大模型。 因此，智梦可选择了自研垂类模型。 VitaNeuro做的，是把身体信号和环境信号翻译成睡眠决策。它先判断用户处在哪个睡眠阶段，再结合卧室环境和个人历史习惯，分析睡眠波动的原因，最后生成适合这个人的温度干预策略。 接下来是干预。 这也是智梦可和很多睡眠监测产品拉开距离的地方。 很多产品做到第二步就停了，告诉你昨晚睡得怎么样，或者给你一条建议。但一个已经睡着的人，不可能半夜爬起来看报告，然后手动调空调。 智梦可则让系统直接介入干预，最核心的方式就是调节温度。 超充垫采用的VitaFlux动态控温科技，在实验室环境下控温精度可达±0.01℃，对温度变化需求的响应速度不高于10毫秒。 它也并非简单的“冷了加热、热了降温”，而是通过人体睡眠状态来调节温度。 系统先判断你处在什么睡眠阶段，再决定温度该怎么变化： 入睡时，温度帮助身体更快放松下来； 深睡时，温度维持更稳定的微环境； 接近醒来时，温度缓慢变化，让身体从深睡眠里自然过渡出来。 最后一步则是进化。 对于自动驾驶来说，真正跑起来靠的是车辆在真实道路上不断跑、不断积累、不断迭代。 睡眠也一样，智梦可需要让系统跟着用户一起成长。 每天晚上，系统都在真实场景里获得反馈：这一晚调节后，入睡有没有更快，浅醒有没有减少，醒来后状态有没有更好。 用户用得越久，连续数据越多，模型就越有机会理解个体差异。 杜宇还提到，团队借鉴了自动驾驶里的影子系统思路。 不同策略先在后台对比，观察主系统和用户行为之间的差异，再筛出最有价值的数据用于模型迭代。 硬件只是入口，真实场景里的连续数据，以及基于这些数据不断变快的迭代速度，才是长期壁垒。 智驾老兵下场，剑指私人健康机器人 尽管造出了超充垫，但杜宇告诉我们：这只是第一步。智梦可团队长期的愿景是做私人健康机器人。 在杜宇看来，机器人要走入家庭，必须理解真实用户和真实环境。只做本体，只做仿真，或者只做一个单点服务，都很难获得这种理解。 智梦可的选择是，先用一个具体产品进入高频场景，持续积累环境和人的数字化数据，再逐渐延展到更完整的健康管理。 睡眠就是最合适的第一站。 它足够刚需，足够高频，也足够长周期。人每天都要睡觉，一睡就是数小时。只要产品真的有用，它就能持续工作，持续理解用户。 从这个角度看，超充垫只是小可健康机器人的第一只触角。 它既是环境传感器，也是自然语言交互入口，更是智梦可未来健康智能体的实体化表达。 小可会长大，会长出手脚，也会有更多干预方式。所有产品都会围绕小可健康机器人和小可的能力去打造，首款产品只是小可的一个触角。 按照杜宇的规划，今天的小可，先在卧室里理解睡眠。 而未来的小可，则会延伸到更多健康场景。目前App已经可以提供日间精力管理等建议，后续还会加入更多场景功能。 杜宇也谈到，未来智梦可会继续补全24小时参与的方式，在运动健康、营养健康等方向丰富数据维度和干预方式。 用户的睡眠需求早就存在，只是过去没有足够好的产品。现在传感器、算力、芯片和AI模型一起成熟，主动干预睡眠才变得可行。 团队背景也对应着这条路线。作为智梦可品牌创始人，杜宇拥有十余年人工智能从业经验，也是自动驾驶行业早期从业者，长期做复杂大系统开发管理。 核心团队里，既有智驾、芯片、AI模型的从业者，也有传统家居行业背景的人。 杜宇提到，真正组队前，他们利用周末讨论了小半年。讨论产品形态，讨论市场机会，也讨论供应链怎么落地。最后才决定从睡眠这个高频、刚需、长周期的场景切进去。 团队选择的品牌名叫智梦可，对应Dream OK，既是睡眠里的dream，也是“每个dream都OK”的创业心态。 如果只用一句话解释智梦可，杜宇给出的答案是： 用AI赋能健康，把过去高高在上的私人健康服务带到更多普通用户家里。 尽管这条路才刚刚起步，但它也给AI硬件提供了一个现实的切口。 就像车要开得更稳，需要理解路一样；人要过得更好，也需要有一套系统，持续理解自己的身体、作息和生活环境。 智梦可押注的，正是这个还很早、但足够具有想象力的入口。

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Former Autonomous Driving Executives Enter AI Sleep Sector

一群做自动驾驶的人，盯上了睡眠这件事