同样一句“把房间调得舒服一点”,可能涉及灯光、窗帘和风扇,但软件需要先知道每台设备能做什么、当前处于什么状态,再把要求转成可执行的操作。物模型承担的正是设备能力描述这一层工作;自然语言理解得再流畅,也不能替代设备本身的控制接口与权限。这里的房间联动只是解释性场景,并非此次发布已经演示或向所有家庭开放的功能。
配图为设备能力与授权关系的原创概念插画,不是小米官方架构图,也不对应具体产品或实际控制界面。

设备增加功能,描述方式也要跟着变化
小米介绍,白皮书提出四层物模型架构和Dynamic Service动态服务机制,支持设备新增功能的自动发现与场景自适应调整。这个方向关注的是设备能力发生变化之后,上层软件如何获知并使用变化,而非只在最初接入时记录一份固定说明。对于开发者,设备能连接到网络,与应用能够正确使用它的全部功能,是两件不同的事。例如灯具可能拥有开关之外的亮度或色温能力,控制端需要获得相应描述,才能生成合适的操作。动态服务所讨论的价值在于减少能力描述与设备实际功能之间的脱节;它不能单独决定不同品牌之间是否互通,仍取决于厂商的接口实现和接入安排。
AI控制设备,还需要确认谁可以执行什么
面向AI智能体,小米把物模型的演进方向称为“能力契约”,并介绍了MCP、Function Calling等接口对接。可以把它理解为让上层智能体获得可调用能力的说明,帮助它把语言请求映射到设备操作;接口名称出现在方案中,不代表任意第三方AI服务已经获得用户家中设备的访问权。安全设计也被纳入这份方案。小米介绍,白皮书依托MiTEE可信安全体系,结合设备身份认证、权限管控和AI操作风险分级确认。与单纯追求一句话执行多项指令相比,这一部分处理的是操作发生之前的授权与确认,设备能执行某个动作,并不意味着当前请求方就有权执行。
小米将超11.6亿台AIoT设备、200多个品类及一万多家合作伙伴的规模化实践作为白皮书的经验背景。这是公司公布的实践范围,不是本次新增可控设备名单;此次公开内容也没有列出面向消费者的具体机型更新表、推送批次或统一生效日期。
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