「万字长文」一文看遍AI硬件创新产品

按照元年派的说法

2025年才是AI硬件的元年

要点

引言

从ChatGPT发布至今，不断刷新公众对AI能力边界的认知，英伟达股价突破三万亿美金，吃掉了AI行业大部分利润，超过了微软和苹果，成为全球市值最高的上市公司，是名副其实的「AI硬件」。

一方面AI大模型初创公司，在短期内难以找到可持续的商业模式，2C打不过大厂，2B定制化组织能力和行业经验又跟不上，无法支撑长期的研发投入纷纷被并购，Anthropic CEO称未来三年内，AI大模型的训练成本将上升至100亿美元甚至1000亿美元。

今年大概率会有挺多大模型公司下场干硬件，OpenAI已经重新开始做人形机器人，Midjourney也很早就入局AI硬件。AI只是个技术能力，最后还是要落到具体场景。

另一方面资源、人才和技术向大公司和垄断平台聚集，加速行业格局的集中化，由于生成式AI和大模型的商业化潜力，微软、谷歌等巨头受益明显。它们整合云计算、大模型研发与部署的能力，通过生态系统锁定用户，带动股价大幅上涨。

AI大模型在软件端的应用，可能在很长时间段是对现有数字化平台生态的加强和升级，而不是重建新的平台生态，AI创新的机会和更大价值在物理空间。

到了硬件端，AI硬件话题火热，但真正跑出来的创新产品并不多，产品创新思路也很雷同，找我们做产品战略咨询主流的方向，是儿童教育陪伴，AI眼镜和录音器，这三大品类也是10年前智能硬件的热门品类，历史总是出奇的相似，用户需求没变，只是满足需求的技术手段和形式变了。但到了2024年下半年，慢慢有一些行业2B应用。

爆款产品Meta Rayban预计2024年能卖150万台，但AI功能特性还没有被完整验证，用户买的是一个知名品牌的太阳镜和一个第一视角的相机，相对于Meta给行业交的500亿美金学费来讲，150万这个量级还远远不能说成功。

Ai PIN对AI技术成熟度和对自身教育用户的能力太过乐观，从AI原生硬件爆款产品到退货无人问津。

Vision Pro高开低走，销量不佳体验不足，长期价值和意义被低估，它更像是个探索性平台，定义空间计算的交互体验方式，探索三维互联网的内容场景。

核心原因，还是大家高估了AI的短期能力预期，低估了AI+硬件创新的复杂度，AI短期不会对硬件有太大的改变，用户要的不是一辆装了蒸汽机的马车，而是一辆由蒸汽机驱动的汽车，AI对硬件的改造，不是蒸汽机加上马车，是用AI重构硬件+软件整个产业链条和用户的使用习惯，这需要相当长的时间和耐心。

赋能硬件，是AI落地重要的机会点，行业尚在在早期，即使AI大模型当下的智能水平，AI跟硬件结合依旧有很大发挥和优化空间。

AI会重构所有硬件，并创建出新的AI原生硬件终端，可能是AR眼镜，也可能是移动机器人，所有的硬件都会被AI驱动和重构，所有硬件都是AI硬件。

AI和AI硬件在什么时间点上

2025年会是AI应用集中爆发的一年，按照元年派的说法，今年应该算是AI Agent+AI硬件元年。

云端大模型调用成本接近固定成本，智能化越来越接近人类水平，AI助手，AI搜索，AI编程这些核心应用也逐渐清晰，各大厂基本上也把基础平台和生态构建起来了，用户对AI应用也有了一定的认知，接下来就是开发者进场探索新应用机会。

到了端侧，主要还是看手机厂商，体量大离用户近，AI硬件能发展到什么程度，就看手机厂往前推进的速度。

手机AI芯片升级基本完成，现在不带AI芯片都不好意思发新产品，AI大模型的能力也补上，但只能说是有了，接下来就是探索应用生态建设的事。

CES「美国消费电子展」也是个风向标，25年热度接近24年的两倍，是5年的高点。

百度指数

另外，对于做AI硬件产品而言，不一定非要抢之间点，现在的资本环境，赶风口的性价比也不高，做硬件最后拼的还是谁活得久，货卖不卖得出去，走得稳不稳健。

短期看手机PC这类传统计算平台级别的终端，面对AI技术的不确定性和市场存量的竞争格局，会依靠平台优势，尽可能的将AI技术集成进现有产品和平台，构建新的功能特性，探索新的用户价值，周边品类的生存空间或面临主流计算平台能力泛化的竞争。

长期看，AI对设备的智能化升级，会提高设备主动交互的能力，抢占用户注意力，计算从人主动发起去适应机器，完成任务，变成机器根据人的需求，主动提醒或配合人去完成任务，计算从以手机PC等计算平台为中心，泛化到各类型的计算设备上，计算无处不在。

AI智能穿戴

智能穿戴是近年AI硬件创新的甜点区，过去两年大部分创新AI硬件都是智能穿戴，主要几个原因。

 

一是穿戴类产品离人更近离服务更近，更容易发挥AI的价值，二是离手近，在需求和场景上，更容易把手机原有的需求做迁移，三是大部分还是感知为主，在技术实现上较为容易。

 

眼镜、耳机和戒指是最热门的三个细分品类，但耳机、手表和手环占了大部分销售量。

图片来自《AI硬件全景洞察报告》

 

AI眼镜

AI眼镜只有两条路径，一条是做传统眼镜的升级，一条是做显示往下一代AR计算平台去迭代，AR计算平台是确定性的方向，巨头的机会，中小团队基本都是陪跑。

 

单色显示是AR计算平台的过渡形态，这个方向大概率是给巨头铺路，产品形态很像十年前智能手环的市场，向下走会被戒指替代，向上走又干不过智能手表。

图片来自《AI硬件全景洞察报告》

 

如果传统眼镜升级的方向做，不带显示+TWS音频+AI语音互动，吃的是传统眼镜和TWS耳机的存量市场，还有AI语音互动带来的增量。眼镜有强装饰需求，市场会比较分散，做大市场里的小鱼，也是中小团队的生存之道。

Ray-ban Meta，是少数做得比较成功的产品，在AI硬件领域，小扎给大家打了一个很好的样板，Ray-Ban Meta的价值升级公式是，传统品类价值升级->功能组合(耳机+摄像头+麦克风)->手机差异化场景「拍摄」社交生态壁垒->AI助理入口，是先后关系。

图片来自Meta官网

 

Ray-ban Meta首先是副好眼镜，它不是Meta Ray-ban，其次它是个好的消费电子产品，二代相对于一代，主要是在做硬件升级，核心特性是第一视角抓拍，社交是Meta 的生态壁垒，这个维度上其他眼镜厂商很难跟进，微信做硬件不太行，能跟Meta pk 的大概只有抖音，最后才是AI，AI构建的是未来超级个人助手的想象空间。

图片来自《AI硬件全景洞察报告》

 

小扎近 5 年花了500亿美金，总结了一条经验教训，做智能硬件产品，要回归到硬件产业和消费品类本身，再去谈软件和AI的未来，首先是一副足够好的眼镜，然后才有其他，但是大家做似乎对这 500 亿美金的经验熟视无睹。

 

闪极拍拍镜，这个名字取得真好，容易记且抓住了AI眼镜的重点「拍照」，24年底做了一波很有力度的营销，出圈效果是挺好。

图片来自闪极官网

 

这个产品最大的风险是主芯片选型，没有选择主流的高通 AR1 芯片，用了紫光展锐W517，未必能保证产品的功耗和稳定性。

 

对于创新类硬件产品来说，选好主要芯片方案，是成功的一半，Follow成熟稳定的方案，是个更稳健的策略，特别是第一代产品，先验证市场，打磨产品和供应链，建立团队组织能力才是重点，第二代再降成本。

 

可能是基于成本考虑，AR1 成本 55 美金，大概是W517 的5倍，支撑不了1499 的定价，价格提高又挺难跟Ray-Ban Meta做差异化的定价，跟Ray-Ban Meta比一点优势都没有，1499 是个挺好的定价策略。

 

另外从手机传统配件要转型做智能产品，肯定要经历各种阵痛，组织能力很不一样，这个路径Anker走过一遍，也交了不少学费，才从做充电宝变成能做智能产品组织团队。

 

当然，如果营销出圈，卡好时间点，多拿点资本市场钱，走点弯路也没什么问题。

 

Rokid Glasses，产品定义算是理解到了Ray-Ban Meta的精髓，从好眼镜->好耳机->好相机->好助手，但是宣传上太侧重讲AI，可能这个故事更性感吧，用户预期拉得太高，AI体验跟不上的话，很容易翻车。

图片来自Rokid官网

 

Rokid的技术能力水平和AR上的沉淀，应该是可以Follow Ray-Ban Meta，直接「抄」，用中国的供应链能力和Meta正面PK，这个阶段做带显示的眼镜未必是个好的选择，而且也不是没有那个能力，做中国的Ray-Ban Meta不香吗。

 

Even Reallities G1，算是AI眼镜这波产品看下来，产品力比较强的团队，审美在线，思路的很清晰，对场景优先级的取舍都做得很好，就看带单色显示产品的窗口期有多大。

 

图片来自Even Reallities官网

 

Shokz韶音智能眼镜，韶音做智能眼镜我还是挺意外的，有点凑热闹的嫌疑，你不应该干个骨传导耳机+摄像头吗，名正言顺啊，你要干的是语音能力的延伸不是视觉的拓展。

 

另外，可穿戴的语音个人助手，眼镜未必是最佳形态，所有人都可以戴耳机但是未必都想戴眼镜，影响颜值。而且就重量而言，穿戴体验上，挂在耳朵后的舒适度要优于戴眼镜。

图片来自韶音发布会

AI耳机

耳机本身是个大且分散的市场，里面还是有挺多中小团队的机会，但AI 会提升这个品类的行业集中度，一个是AI的软价值在这类产品的价值会越来越高，硬件的价值会变低，价值从硬件往软件迁移，二是AI带来的规模效应。

 

iFLYBUDS Pro 2，iFLYBUDS聚焦在办公会议场景，想得比较明白，耳机放到办公，是生产力设备，比纯 2C 娱乐耳机价值要更高，也符合 AI 的生产力特性，切细分场景的好处是可以获得行业数据，同时降低用户对AI 全能的期望，保证产品口碑。

 

还有跟手机厂商的耳机做差异化，卡位挺重要的。手机厂商这会还忙着做手机端AI 生死存亡的升级，等他们忙完，肯定会抽出时间来重点推耳机，通用AI耳机助手基本没什么胜算。

图片来自未来智能官网

 

豆包Ola Friend，强绑定豆包APP，定位是智能体耳机，主打AI陪伴，故事不讲大点支撑不了豆包的野心。

图片来自Ola friend官网

互联网公司做这类硬件的逻辑，一定是入口和超级助理定位， 重软件轻硬件是互联网大厂主要的毛病，这个耳机发布早期挺多蓝牙连接的问题，不过对耳机这么成熟的品类，硬件大概率不成问题，最近量也慢慢上来，但这事成不成，还得看豆包的 AI能力，还有手机厂在底层系统怎么卡位。

 

声智Fairy Clip，这个产品案例比较有意思，声智是家声学算法公司，产品在抖音官方自营卖了20万+，在AI 新硬件里面算是相当不错的，核心还是卡了品类+AI的逻辑。

爆款公式=刚需品类+高性价比+AI营销卖点。卖199高性价比快速起量，199保底买个TWS耳机，AI能力是宣传卖点，是不是有很多品类可以这么卡位？

图片来自声智官网

JARVIS ONE，罗老师搞的产品，还是个人助理的方向，概念跟电影《HER》里的个人助理差不多，也是一个耳机+卡片的形式，耳机硬件作为个人助理J1 Assistant 软件的配套。

图片来自互联网

J1 Assistant，更像是个整合工具，把搜索和 GPT 的能力做个集成，不知道用户买不买单，毕竟用户Who care你ABCD，用户只需要一个超级入口。

图片来自互联网

罗老师为什么非得做产品，而且还要做入口级平台级的产品，做超级品类跟大厂去PK，会不会浪费了天才的营销能力，罗老师的天命是做产品吗。

 

AI挂件

Plaud Note，可能是2024被抄的最多的产品，产品定位精准，做工也很精致，卡片厚度做饭了 3mm， 踩上第一波Chatgpt 硬件的红利，爆款公式=存量需求+差异化卡位+海外市场+软件订阅。

图片来自Plaud官网

 

第一是找到一个传统录音设备这种小众需求，第二是找个独特的差异化点，抓住iPhone通话不能录音的点，把产品贴在手机上，用一个震动麦克风来接收通话的录音，卡位很精准，第三是做海外市场，拿到海外用户的溢价。

图片来自《AI硬件全景洞察报告》

Friend AI，定位是做数字伴侣，我对这个产品跟团队印象最深的，是 CEO 融资 250 万美金，然后用 180 万美金买了个域名 friend.com，刚开始很不理解，后来想想也挺好，这次创业保底还能留个域名给投资人交代。这类简单的语音入口级别的产品没什么未来，手机手表耳机分分钟把你干掉。

图片来自Friend官网

 

Limitless pendant，这个吊坠反而比较有意思，聚焦在会议场景，跟上面 Friend不太一样的是，核心特性是记录，不是伴侣，通过语音记录和分析你的行为，电脑端也能记录，甚至分析你的上网行为。

图片来自Friend官网

 

Limitless官方定义是Personalized AI powered by what you’ve seen, said, and heard。Limitless Pendant =网络应用程序+Mac应用程序+Windows应用程序+可穿戴设备。

 

limitless最开始是做sass软件，为了扩大用户数据维度，拉长记录时长，才做了这款可穿戴录音器。pendant跟friend的逻辑很不一样，一个是为了记录补充软件场景做了硬件配套，一个是把硬件当成了入口。

 

智能教育

教育不用说，刚需在哪里，教育的重点是内容和课程体系，AI是智能教育体系的一部分，生成式AI很好的提高教育内容的丰富度和有针对性的个性化教育。

AI学习机，刚需高频定价也高，端侧计算能力足，能支持各类型高计算要求的AI应用场景，算是吃到了这波生成式AI 红利的品类。

图片来自科大讯飞官网

 

图片来自小度商城

AI英语宝EBOX，定位是英语上分好帮手，科大讯飞做了这么多的教育和硬件，经验还是很老到，你跟中国家长说，我能用AI解决陪伴绘本阅读各种故事蒙台梭利教育体系，都不如简单点，你就跟他说买了产品能考高分，少即是多，英语是AI教育类产品的高点。你把英语一个功能做好，后面再加AI ABCD都可以顺其自然。

图片来自官网

多年前做过一个卡片机，创造英语学习卡片机一个全新的品类，最高一个月能卖个几万台，你跟家长讲再多功能，都不如说能学几个英语单词就赚了，这类型产品的挑战在于软件和课程体系，这块跟不上的话，很容易就被华强北抄得一分不剩。

噜咔博士AI拍学机，是云天励飞的2C的子品牌，这个产品形态其实很好，传统相机品类+AI，儿童相机本身市场在，结合下AI提升产品的价值，扩大需求场景。

图片来自噜咔博士官网

 

但侧重点没把握好，AI背景的团队，把AI看的太重，产品主打的是AI功能，没有把相机本身的基础价值呈现出来，挺可惜的，AI 硬件在现阶段，一定是硬件品类为主，AI为辅，用户要的是个好的相机然后才是AI，用户很难算出你这个AI，到底值多少钱。

AI陪伴

AI陪伴有两类，一类是儿童，主要是两个群体，3-6岁和 6-12岁，一类是大人，两者的诉求点有很大的不同。

 

儿童陪伴类是最热门的细分赛道，市场需求大且分散，产品技术实现成本也不高，35块的Wi-Fi板子接个大模型，再加个外观，3个月量产，但是没有什么产品真正跑出来，大家没Get到这个事情的重点哪里。

 

儿童类产品是典型的购买和使用者分离的品类。家长要的是教育，中国尤为明显，儿童要的是玩具，AI的陪伴，是锦上添花，特别是对于3-6岁这个阶段。陪伴和玩具属性，支撑不了AI定位产品的溢价。

Ling mate，是目前看的产品定义比较好的，一看就是交过学费的团队，核心定位是AI学习伙伴，然后才讲情感陪伴，还有它保底是个拍照相机，然后有故事生成，AI形象这些在当下是锦上添花的特性，挑战主要是AI功能做得太重，后期用户预期的把握不好平衡。

图片来自ling官网

 

Bubblepal，做得比较早的产品，时间点卡的很好，先快速出个产品，抢市场做融资，团队营销能力也比较强，就是产品形态太简单，要依附在IP玩具上，很难归到某个现有品类，这对产品渠道上架和用户消费认知有一定的影响。

图片来自官网

定价399有点偏高，可能还是研发和AI调用成本太高，价格往下定没办法挣钱。299会是个比较合适的定价，这类儿童产品的价格锚点，玩具是99，智能是199，加上教育属性的话可以定到299，299是个分界点，再往上走用户决策的成本，考虑的问题就会更多。

 

 

AI知趣喜羊羊，这个产品我参与了一些工作，用的是小冰的大模型，小冰做情感类的AI交互，还是挺不错的，基本上能复刻IP的声音，音色音调都很惊艳，AI语音对话也能模仿IP的P格。

 

IP 加持能提高起儿童AI产品的溢价，但同时IP授权费也会提高产品出货成本，有利有弊。

 

挺多没有IP小团队，为了赶上这一波，在做这类产品的时候，喜欢先找IP，再落地产品，其实有点本末倒置，IP只是加持锦上添花，你不是IP公司，IP不是你依赖的竞争优势，但对于奥飞这类型的团队来讲，IP的智能化的延生，角度和策略会有很大的不同。

图片来自互联网

 

成人类的陪伴产品主要是集中在女性和老人，这是真情绪价值，Character.ai在软件端基本上把成人陪伴这个需求验证了，没太大问题。核心的问题是，陪伴是个情绪的活，核心还是背后AI智能和情感化的程度，加了硬件后，对陪伴这个事情，价值提升有多大，能不能Cover掉硬件的成本，用手机APP直接聊，就陪不了了吗？

 

日本人的心思很细腻，总能把握到人微妙的情绪，很擅长做这些自由又无用的东西，但跑出来的产品还不多，一起来看看这些「没用的东西」。

 

Lovot，是比较典型的产品，不可靠消息说总体销量2万+，售价3万人名币左右，主要的功能就是动一动，身体能发热模拟人的体温，眼睛和手能简单的互动，用户可以给机器人换装，AI对话功能并不强，用主要群体是 40 岁左右的女性。

图片来自官网

 

Ropet，这产品我一度以为是Lovot把腿去掉，把头截下来，做了低配的桌面版本拓展市场，取舍做得挺好，不出意外是个好产品。定价 299 美金的话，比Lovot低了不少，还是很有竞争力的。

图片来自官网

 

 

陪伴产品主打的就是情绪价值，主要是精神上的满足，加轮子在物理空间上的移动，带来的是效率的提升，能给产品带来一定的价值增量，但是硬件制造成本和复杂度倍增，价值增量可能会小于成本。

 

创新硬件类产品，「借鉴」是个很稳妥的策略，在产品上做微创新，特别是对于刚起步的团队，一个产品做下来，要关注的问题点太多了，先完成再完美，雷总这个级别的大佬，做汽车都要借鉴，硬件的试错成本太高，一个产品没做公司可能就得直接解散。

 

有个不太恰当的例子，理想 Mega 一个外观设计出点问题，就干掉了一个研发数年的产品。

 

TCL Ai Me，定位是模块化家庭伴侣机器人，是个概念性产品，第一眼看，以为是Lovot给机器人做了个能移动的底座配件版本，可能是先入为主了，模块化的意思就是，没想太明白，先做兼容再说，家庭陪伴类机器人也那么容易做。

图片来自互联网

 

更有意思的是，今年CES最出圈的产品，并没有太强的AI属性，是这个没用的东西，日本人真的很擅长做这些没用的东西。

 

Mirumi，核心的特性，就是挂在包上，模拟小孩害羞转头的动作，情绪价值拉满，真的不得不佩服日本人，对情绪的洞察能做到如此细致。各类做AI情绪陪伴产品的团队，可能得好好反思下， 为什么投了那么多研发，做了那么多AI功能，最后被一个只会转头的小配件给秒了。

图片来自官网

Nékojita fufu吹气猫，是一个可连接的微型机器人，通过吹气的方式帮助用户快速冷却热饮或食物，fufu是一个拟声词，模仿了人们吹气的声音，属于没用的东西里面有点用的。

图片来自官网

 

其他比较有意思的产品

OrCam Reade3，是个针对视障人去辅助阅读设备，可以挂在眼镜上，能识别纸币、颜色、人脸、商品及商品条码等等，属于专用设备，定价 3000 美金左右，这个比做AI眼镜好多了，但对视觉算法能力要求较高。

 

其创始人也是Mobileye创始人，后者被英特尔 153 亿美元收购。沿着这个思路，专用人群的 AI 眼镜，其实会更容易做，竞争也更小，小孩是是不是也需要？

图片来自Orcam官网

 

MO/GO，是由始祖鸟Arc'teryx 与 Skip（Google X Labs 的衍生公司）合作开发的创新型电动辅助登山裤，旨在为登山者提供更轻松的徒步体验，零售价 5000 美金，也不知道裤子坏了还能不能用，毕竟有点贵。

图片来自Arc'teryx官网

 

Wehead，人工智能助手设备，帮助你头脑风暴，做决策和自我反思。这个团队思路出奇的清奇，为了做成一个三维立体的人脸，用了四块 5.8 英寸的屏幕，它能够“看到”用户并进行自发对话，同时模仿人类的非语言交流方式，如头部转动和面部表情等，定价也不便宜，5000 美金。

图片来自Wehead官网

 

AI硬件创新机会在哪里

第一是针对大C和小B人群的生产力工具，这个一定是AI有红利的方向。

 

全球关注点基本都在2C的AI+消费电子，2C一定AI硬件最大的市场机会也多，同时竞争也最为激烈。产品开发门槛相对较低，做出来很容易但做好难，2C全国供应链基本上是开放的，无非就是成本问题，大模型技术基本也是开放的，技术上没有什么壁垒。

 

核心的竞争维度是在产品综合体验然后就看谁迭代的快，综合体验要做好并不容易，2C产品用户对体验要求也更高，AI眼镜肯定是个大市场，但是对团队的综合能力要求非常高。

 

而2B的业务周期长，而且对行业经验要求高，更多的机会是对现有行业的升级，这是老玩家的机会，重点是对行业的深入洞察，需要深入到行业里面去。

 

AI本质上是生产力的提效，大大提高个体创作和生产效率，会涌现出大量的超级个体，和小B，加速社会和商业组织的微型化、个体化。

 

给他们提供生产力工具，能发挥AI能力的溢价，这部分人愿意为生产力工具买单，这是他们赚钱的工具。

 

在软件端，大C基本都是超级平台要抢占的高点，短视频创作者工具，APP开发者工具，小B又是业务和服务标准化规模化的重要卡点，竞争也会很激烈。

 

但在硬件领域不太一样和行业属性，由于硬件物理属性带来的差异化，市场会更为分散，中小团队有机会做些竞争的差异化。

 

第二类是机器人，能移动可以改造物理空间的机器人，AI需要在物理空间才能创造更大的价值。中国过去几年机器人品类在全球开始崭露头角，本质上吃的是中国工程人才和供应链制造能力外溢的红利。

 

机器人是这两个大浪叠加产生的机会，AI的物理化 X 中国高端制造，当然，做这个品类难度很高，当下绝大部分团队都干得很幸苦。

图片来自《AI硬件全景洞察报告》

 

第三是中国制造和深圳优势，中国是工程人才和长产业链协作的优势，深圳更多的是做硬件产品务实的文化和出海的优势。

图片来自《AI硬件全景洞察报告》

 

 

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