Home Sound Sentinel

你睡着的时候,
它醒着。

家庭声音哨兵,一枚放在家里的离线 AI 耳朵。烟雾报警、玻璃碎裂、孩子的哭声,它在第一时间听见,并且只告诉你。

正在倾听环境声音
观看实拍演示

它没有摄像头,不看,只听。
它不连互联网,声音从不出门。
大多数时候它安安静静,直到真的有事发生。

Six sounds that matter

六种声音,
值得你立刻放下手里的事。

  1. 01

    烟雾报警

    厨房里烟感器响了,你却在阳台、在浴室、在戴着耳机。

  2. 02

    玻璃碎裂

    一声脆响往往只有半秒。它不需要更多时间。

  3. 03

    有人尖叫

    家里老人摔倒、孩子受惊,那一声不该被门隔开。

  4. 04

    婴儿哭声

    宝宝醒了,你在另一个房间,也能第一个知道。

  5. 05

    有人敲门

    专门为敲门单独训练过。快递、邻居、访客,不再错过。

  6. 06

    狗叫不停

    它比你更早察觉门外的动静。哨兵替你记下这一刻。

521种声音的认知底座
0.48秒完成一次判断
0字节声音上传到云端
5.9MB装进一块芯片的 AI 模型
Privacy by design

家里的声音,
留在家里。

市面上的智能音箱和摄像头,大多要把声音和画面传到云端才能理解。哨兵不一样:完整的 AI 模型就运行在设备的芯片里,拔掉网线、关掉 Wi-Fi,它照样工作。

每一段声音只在内存中停留片刻,判断完立即丢弃。不存录音,不留档案,没有账号,没有服务器。它留下的,只有屏幕上那一行提醒。

你家平时的声音此刻听到的确认是事件
It learns your home

它先认识你的家,
再替你守着。

每个家的声音都不一样。开机后的头十几秒,哨兵只听不说,记下这个房间本来的样子:冰箱的低鸣、窗外的车流、电视的背景音。之后它也会随着环境慢慢调整。

只有当某种声音明显高出平常,并且持续出现,它才会开口。一闪而过的杂音,它会安静地放过。换了房间,长按按键两秒,它就重新认识一遍。

02:40 AM

凌晨,隔壁房间的哭声

你睡得沉,床头的哨兵亮了。

07:15 PM

油锅冒烟,烟感响了

你在卧室给孩子讲故事,抽油烟机很吵。

10:30 AM

戴着降噪耳机开会

敲门声被耳机挡住了,屏幕没有。

03:05 PM

老人在里屋午睡

一声尖叫、一阵碎裂,不该被一扇门隔开。

One sentinel, many roles

同一枚哨兵,
换一份清单,就是另一种守护。

哨兵的 AI 底座认识 521 种声音,家庭守护只用了其中十几种。换一个场景,往往只需要换一份「要盯哪些声音」的清单,不用重新训练模型。

家庭声音哨兵
离线监听中
    换清单

    从 521 种里挑

    打鼾、咳嗽、猫叫、蜂鸣器、汽车警报……模型本来就认识。改一份配置,重新烧录即可,当天就能用。

    专项训练

    教它认新声音

    通用模型认不准的声音,比如敲门,用几百段样本训练一个小分类头,只有几百 KB,叠加在原模型之上。

    调规则

    按场景定门槛

    每种声音单独设门槛、持续时长和提醒节奏。玻璃碎裂听到就报,打鼾只记次数不报警。

    Real footage · Uncut

    不剪辑,
    一镜到底。

    两分半钟,五种声音,五次报警。屏幕亮红,提示音响起,按下按键确认,它回到安静的守望。

    Under the hood

    小身体,
    装着一整套 AI。

    AI 模型
    Google YAMNet,深度优化量化
    声音认知
    521 类,另加专项训练的敲门识别
    响应
    每 0.48 秒刷新一次判断
    芯片
    ESP32-S3 双核处理器
    存储与内存
    16 MB 闪存 · 8 MB 内存
    运行方式
    完全离线,无需网络与账号
    提醒
    全屏红色警示与提示音,未确认自动重复
    持续事件
    声音未停,每 60 秒再次提醒
    交互
    一枚按键:短按确认,长按重新学习

    安静,
    是它最好的状态。

    家庭声音哨兵 · 2026 原型