课程简介

AI 正在经历从数字世界走向物理世界的四级跳：2023 年的 Chat 交付回答，2024–2025 年的 Code 交付代码，2026 年的 Work 开始交付可直接使用的成果，下一站 Physical，则要交付能在现实世界稳定运行的产品。

 这条跃迁路径在硬件上遇到了真实鸿沟：生成一段单片机代码只约占五分之一的工作量，其余五分之四是设备联网、产品模型、多端状态同步、设备身份、全球 OTA 等工程底座。硬件又天然不可回滚、烧录的是实物、错误会随量产扩散。因此，AI 硬件的瓶颈多数不是模型问题，而是工程问题。

 本次分享将以企业沉淀十年积累的设备、云运行时、OTA、产品模型与全球接入能力，变成 AI 可复用的工程底座，并拆解 Tuya Cobuilder 与硬件 Harness 如何通过 Tools、Hooks、Skills、Prompt 四层架构，把物理事实、工程规则和领域经验沉淀为平台资产，促进 AI 从生成代码走向可运行、可验证、可交付的真实设备，最终推动单品智能走向生活方式智能。让 AI 产出能够完整落到物理世界。

课程收益

目标：

1、建立 AI 从 Chat、Code、Work 到 Physical 的产业演进框架，理解 AI 硬件的真实鸿沟。

2、看清 AI 硬件的工程本质：模型产出只占少部分工作量，设备、云、OTA、身份与状态同步才是完整交付链路。

3、学习涂鸦十年工程底座与 Cobuilder 的价值：让 AI 产出能够完整落到物理世界。

4、掌握硬件 Harness 的四层架构、落地规矩、工程闭环与跨行业迁移方法。

 成功要点：

1、Physical AI 的关键不是更会生成，而是更可靠地交付。 现实世界不可回滚、错误会随硬件扩散，AI 必须接入确定性事实源与工程闸门。

2、从代码到硬件产品，依赖成熟的工程基础设施。 设备联网、产品模型、多端状态同步、设备身份、全球 OTA 等能力，应沉淀为可复用底座，而不是每次重建。

3、Harness 是 AI 进入硬件研发的控制面。 Tools 负责原子执行，Hooks 负责工程拦截，Skills 沉淀领域工作流，Prompt 聚焦意图理解与任务分发。

4、真正值得复用的是这套 Harness 路径。 企业可以先找到业务里的确定性事实源，再把专家动作沉淀成 Skills，把高风险规则前置成 Hooks；这套方法不一定依赖涂鸦平台，各行业都能用来搭建自己的可靠 AI 工程体系。

 启示：

未来 AI 硬件的核心壁垒不再是通用模型参数，而是事实、约束、场景与生态。庞大的 IoT 资产是 AI 进入真实世界的跳板；谁能把工程复杂度封装成平台能力，谁就能让 AI 穿过 Demo，持续交付可运行、可量产、可复制的物理世界产品。

 受众人群

AI软件研发工程师、研发效能从业者、开发人员、系统架构师、前端架构、开发管理者、CTO、研发行业的从业者及感兴趣的人群。

课程周期

    0.5天（3H） 

课程大纲