瑪莎·斯圖爾特聯合創辦 AI 家居助手 Hint 完成千萬美元融資

瑪莎·斯圖爾特的 AI 新嘗試

家居女王瑪莎·斯圖爾特(Martha Stewart)這次玩起了 AI！她以聯合創始人身份加入了家居管理 AI 應用 Hint。這款今天剛上線的應用，用 AI 幫房主搞定維護計劃、能源管理、土壤與空氣質量監測、保險理賠評估這些頭疼事，還能智慧儲存和查詢各種家居相關的合同、檔案和發票。

不只是代言人，而是真正的聯合創始人

Hint 聯合創始人兼 CTO Kyle Rush 強調，瑪莎·斯圖爾特不是財務投資人，而是實打實的聯合創始人，深度參與公司運營。"她可不是掛名的。我每週去她那兒兩次，"Rush 說，"我們一起看應用，她審查 AI 的輸出——土壤資訊不對？她立馬指出來。房屋內容有誤？她也能揪出來。設計、品牌、語言表達，她都有意見。她真的很投入。"

這種深度參與在 AI 創業公司裡不多見，尤其是名人。瑪莎·斯圖爾特幾十年的家居管理經驗，成了產品開發的關鍵指導。

從碳減排工具到全面家居 AI

Hint 2024 年創立時，定位是幫使用者瞭解家庭脫碳相關的激勵政策工具。但團隊很快發現，拓寬使用場景更有搞頭。"我們意識到，為什麼這不能變成你家的 AI？大家其實沒有一個真正管理家居的應用……所以我們就轉型了，"Rush 解釋道。

這一轉向讓 Hint 加入了 AI 生態系統中一批試圖將 AI 從聊天機器人擴充套件到解決實際問題的應用行列，同時藉助瑪莎·斯圖爾特的個人專業知識最佳化使用者體驗。

核心功能：從公共資料到個性化維護計劃

用 Hint 時，使用者先輸入家庭地址，應用會從公共資料來源(如房產記錄、天氣和土壤資訊、公用事業資料等)自動構建房屋檔案。然後使用者可以上傳檢查報告、房屋保修、抵押貸款檔案、合同、保險單、發票等文件。

這些資料能告訴你地基下土壤狀況如何影響草坪排水或地基移動風險，周邊空氣質量如何，氣候或乾旱資訊如何影響洪水風險、房屋保險費率或能源使用等。

更實用的是，使用者上傳主要家電的照片後，應用可指導"如何操作"問題或其他維護任務。這可能出乎意料地有用——很多人不知道家電保養的細節。比如，你可能知道換冰箱濾水器，但知道應該定期吸塵某些型號的線圈以防火災隱患嗎？知道何時沖洗熱水器或檢查家用水井的鹽含量嗎？

Hint 的個性化維護計劃會主動推送通知，提醒你何時需要關注什麼。這個計劃會隨著房屋演變，基於對房屋本身、系統和宏觀環境的理解不斷更新。使用者還可新增一次性任務(如更換破損紗窗、重新填縫踢腳線等)。應用還提供一個**"家居評分"**(home score)，一目瞭然地顯示你管理家居的表現。

內建 AI 聊天機器人與保險理賠輔助

Hint 的應用內 AI 聊天機器人讓使用者可以問任何與家居或文件相關的問題。問題可以簡單到"上次空調維修是什麼時候"，也可以複雜到"我每千瓦時電費是多少"或"申請房屋淨值貸款(HELOC)是否明智"。

應用還能指導與房主保險相關的問題，比如你的免賠額是否過高、是否缺少保障範圍，或提交維修索賠是否合理。

技術架構與商業模式

在技術底層，Hint 主要用 OpenAI 的商業庫，以及 Gemini 處理影像。Rush 表示，計劃保持 AI 智慧功能免費，但後續會推出高階訂閱，提供管理多套房產等高階使用者功能。

目前應用通過服務商合作伙伴網路的聯盟收入盈利。Rush 強調，這部分收入與 AI 推薦系統"防火牆隔離"，確保推薦不受商業利益影響而產生偏見。

團隊背景與融資情況

Rush 之前在床墊初創公司 Casper 增長期擔任工程負責人，在線上零售商 Maisonette 任 CTO，更早時為歐巴馬和希拉里總統競選團隊構建技術系統。聯合創始人兼 CEO Yih-Han Ma 來自北卡羅萊納州夏洛特，之前在數字媒體與技術公司 Red Ventures 任高階副總裁兼總經理。

Hint(名字結合"Home"的"H"與"intelligence")已拿到 1000 萬美元融資，投資方包括 Brian Kelly(The Points Guy 創始人)、Slow Ventures、Tusk Venture Partners、Energy Impact Partners、Amplo VC 和 Hannah Grey。

iOS 應用目前免費提供，無訂閱或廣告。"我們希望它能進到美國每一位房主手裡，"Rush 表示。

常見問題

Hint 目前支援哪些平臺?中國使用者能用嗎?

目前僅提供 iOS 版本,免費無廣告。由於應用依賴美國房產公共資料(property records、天氣、土壤、公用事業等)構建房屋檔案,且服務商網路面向美國市場,中國使用者暫時無法實際使用核心功能。

Hint 使用哪些 AI 模型?技術壁壘在哪裡?

底層主要使用 OpenAI 的商業 API,影像處理採用 Gemini。技術壁壘不在模型本身,而在於:1)整合多源公共與私有資料的能力;2)瑪莎·斯圖爾特等領域專家提供的知識圖譜與規則最佳化;3)個性化維護計劃的動態調整邏輯。

免費應用如何盈利?推薦會有偏向嗎?

目前通過服務商合作伙伴網路(如維修、保險等供應商)的聯盟分成盈利。創始人強調該收入與 AI 推薦系統'防火牆隔離',避免商業利益影響推薦中立性。但實際執行效果需長期觀察,這是此類商業模式的普遍挑戰。

這類垂直 AI 應用對國內開發者有什麼啟示?

核心啟示是'領域專家+資料閉環'比模型選擇更重要。Hint 的競爭力在於:1)瑪莎·斯圖爾特的深度參與保證領域知識準確性;2)整合公共資料與使用者私有文件形成資料護城河;3)聚焦高頻剛需場景(家居維護)。國內開發者可參考這一模式,在裝修、物業、家政等垂直領域探索類似應用。

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本文基於 TechCrunch 報道, 由 AiDuo123 AI 編輯翻譯改寫。原文連結: https://techcrunch.com/2026/07/29/hint-a-new-ai-startup-co-founded-by-martha-stewart-offers-an-ai-assistant-for-homeowners/