來源｜智能涌現(xiàn)（ID：AIEmergence）如果說2024年的CES上,，AI更多是作為獨(dú)立亮點(diǎn)被少數(shù)企業(yè)展示；今年的CES 2025,，AI與消費(fèi)電子產(chǎn)業(yè)的融入更加廣泛和深入,，恰如這屆CES的主題“Dive In（沉浸）”。 以智能眼鏡產(chǎn)品為例,，本屆CES上,，從 Rokid、雷鳥,、Xreal,、INMO 等 AR 廠商，到星紀(jì)魅族,、雷神科技,、大朋等跨界選手，再到 Haliday,、Vuzix 等新創(chuàng)公司,，中國廠商們在萬里之外的美國，上演了一場“AI百鏡大戰(zhàn)”,。 在CES展會現(xiàn)場,，“智能涌現(xiàn)”發(fā)現(xiàn)，從無弦吉他、AI面膜,，到戒指,、拐杖、AI自行車……生活中的各類硬件產(chǎn)品,，都成了AI大模型落地終端的新“面孔”,。更不用提早就擁抱大模型的各類消費(fèi)電子——從AI眼鏡、AI耳機(jī)到AI陪伴機(jī)器人,，再到AI PC,、手機(jī)和學(xué)習(xí)機(jī)等等。 
CES本屆主題“DIVE IN”,；拍攝：蘇建勛 AI,，在這場消費(fèi)電子行業(yè)的“春晚”中，無處不在,；但熱烈的表象背后,，AI硬件行業(yè)更需要深入的“冷思考”： 從“用上AI”到“用好AI”，硬件廠商們還要跨過幾座山,？當(dāng)產(chǎn)品搭載AI大模型不再稀奇,，AI還能否給產(chǎn)品帶來賣點(diǎn)和溢價？AI大模型不斷迭代,，被賦能的智能硬件能跟上步伐嗎,？
更有智能硬件廠商創(chuàng)始人對“智能涌現(xiàn)”發(fā)出靈魂拷問：當(dāng)一個賽道的大部分玩家都用上了AI，是不是從側(cè)面說明這件事門檻太低了,？ 在CES 2025現(xiàn)場,，“智能涌現(xiàn)”采訪了四家積極擁抱AI大模型的智能硬件廠商，分別是未來智能（AI耳機(jī)）,、學(xué)而思（AI學(xué)習(xí)機(jī)）、李未可（AI眼鏡）,、INAIR（AR眼鏡）,，他們分享了現(xiàn)階段在各自細(xì)分領(lǐng)域應(yīng)用AI大模型的實(shí)踐、探索和挑戰(zhàn),。 
學(xué)而思CTO田密：中國用戶很難為AI軟件買單，軟硬件結(jié)合是更好的方式1.現(xiàn)在中國的智能硬件行業(yè)，還沒有廠商能真正地把端側(cè)大模型放到產(chǎn)品線上,，都是跑在云端的,。因?yàn)?span style="margin: 0px; padding: 0px; outline-style: initial; outline-width: 0px; max-width: 100%; letter-spacing: 0.5px; ">現(xiàn)在中國的端側(cè)芯片不成熟，還跑不起大模型來,。2.但未來2-3年,，我預(yù)測會有一些簡單的大模型，可以在端側(cè)運(yùn)行,，剩下的復(fù)雜運(yùn)算再依靠云端,。3.我們在學(xué)而思的硬件產(chǎn)品上落地大模型才不到一年,，之前的兩年時間都在探索。我們發(fā)現(xiàn)AI軟件在中國很難單獨(dú)落地,，中國用戶是不會為一個APP買單的,，他們覺得AI技術(shù)不值錢。軟硬件結(jié)合,，是消費(fèi)者能感覺到的一個很好的方式,。我們把各種AI功能放到了學(xué)而思的學(xué)習(xí)機(jī)上，用戶實(shí)際數(shù)據(jù)證明,，使用頻次最多的就是各種AI應(yīng)用,，如AI批改、AI講題,，還有跟智能助手“小思”互動,。
學(xué)而思的AI學(xué)習(xí)機(jī)來源：企業(yè)授權(quán) 4.最開始的時候我們希望自己從零開始訓(xùn)練一個自己的大模型，但訓(xùn)了一段時間發(fā)現(xiàn)越來越多更好的開源基座模型出來了,，自己做預(yù)訓(xùn)練其實(shí)是非常不劃算的,。后來我們就在全球最好的多個開源大模型基座上，加了很多教育領(lǐng)域的專用知識進(jìn)行再訓(xùn)練,。我們的做法是,，砍掉了通用知識的預(yù)訓(xùn)練，但其他的一步都沒省,，包括專業(yè)知識的預(yù)訓(xùn)練,、微調(diào)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)都是一直在進(jìn)行。5.和以前的AI模型相比,，大模型給學(xué)而思的產(chǎn)品能力帶來很大提升,，主要體現(xiàn)在兩點(diǎn)，一是工作（如AI批改）的準(zhǔn)確性大幅提升,，性能更好更強(qiáng)了,；另一個是原來不能做的任務(wù)現(xiàn)在能做了。6.大模型的持續(xù)訓(xùn)練和強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)難度很高,，需要很聰明的人才在不斷的實(shí)驗(yàn)中去探索嘗試,。這個領(lǐng)域需要人才既懂算法，又能做工程化,，他的research和development都要強(qiáng),。7.同樣是接入學(xué)而思的模型能力，硬件形態(tài)對于用戶的接受度很重要,，比如學(xué)習(xí)機(jī)就比手機(jī)更方便用戶學(xué)習(xí),。我們現(xiàn)在既有獨(dú)立APP，也有學(xué)習(xí)機(jī)。目前國內(nèi)有非常多的廠家,，包括手機(jī)廠商,、Pad廠商、PC廠商,，還有眼鏡廠商都在接學(xué)而思的API,。 
未來智能CTO王松：大模型在朝兩個方向發(fā)展，一個是基座,，一個是端側(cè)1.未來穿戴式設(shè)備將是一個所謂的AI agent,，可以時時刻刻陪伴用戶，而不用像手機(jī)一樣必須拿在手里,。它具備多種傳感器,，可以做用戶的眼睛或者耳朵，去感知周圍的環(huán)境,，并給予用戶反饋,。 2.目前未來智能迭代的重點(diǎn)在往個性化的方向努力。我們把用戶的會議內(nèi)容里有用的信息給結(jié)構(gòu)化抽取出來,，通過數(shù)據(jù)庫或者RAG的形式存起來,，從而形成大模型的長期記憶。這一塊的記憶最終會關(guān)聯(lián)到用戶的個人助理上,，個人助理會根據(jù)用戶個人的偏好,，生成一些個性化的、符合偏好的答案,。 3.AI眼鏡現(xiàn)在可以跑一些算力,，比如Ray-Ban Meta上就搭載了一些本地模型，可以通過SOC芯片實(shí)時運(yùn)算,。但AI耳機(jī)因?yàn)镾OC算力不夠,，所以用的還是云端算力。現(xiàn)在我們看到的所有市面上號稱智能耳機(jī)的,，差不多都是靠云端的算力,。4.算力部署在端側(cè)的話，大模型響應(yīng)更快更及時,，也更加安全,。很多用戶關(guān)心數(shù)據(jù)隱私,，比如一些投資人開的會議可能非常敏感,，不想讓數(shù)據(jù)上傳云端。未來智能的AI耳機(jī)提供了這個功能選項(xiàng),，用戶的數(shù)據(jù)可以不上云,，就存在耳機(jī)或者手機(jī)里。
未來智能的AI耳機(jī)來源：企業(yè)授權(quán) 5.AI大模型目前在朝兩個方向發(fā)展，一個是基座大模型,，它的參數(shù)和數(shù)據(jù)量越來越大,；另外一個方向就是端側(cè)，它的效率越來越高,，安全性,、數(shù)據(jù)安全等也有保障。這是兩個方向,，其實(shí)并不沖突,。 6.AI能力的迭代或者進(jìn)步進(jìn)化，對穿戴式設(shè)備未來的影響其實(shí)是非常大的,。我預(yù)計(jì)五年之后,，耳機(jī)上應(yīng)該也可以跑一些本地AI大模型。一旦到那個程度,，耳機(jī)就可以作為獨(dú)立設(shè)備使用,，很多交互場景就不用依賴于手機(jī)。這對用戶交互層面的一些體驗(yàn)會帶來質(zhì)的變化,。 7.目前能通過接入大模型來實(shí)現(xiàn)高溢價的AI硬件,，還比較少。這背后涉及到一個行業(yè)的發(fā)展階段的問題?，F(xiàn)階段來講,，其實(shí)所謂的智能耳機(jī)，都是依賴于手機(jī)端的軟件來實(shí)現(xiàn)的,。我覺得可能要發(fā)展到一定程度,，耳機(jī)本地就能跑一些端側(cè)模型，才能真正達(dá)到所謂的智能耳機(jī),。 要實(shí)現(xiàn)真正的“智能耳機(jī)”,，目前主要有兩個卡點(diǎn)，都是在硬件上面,，一個是SOC芯片的算力,，耳機(jī)的算力芯片既要體積小，又要算力強(qiáng),，很難實(shí)現(xiàn),；另一個是電池續(xù)航問題，把SOC芯片塞到耳機(jī)里,，功耗會很高,，續(xù)航時間很短，用戶很難接受,。 
李未可創(chuàng)始人茹憶：AI眼鏡應(yīng)用開發(fā)成本遠(yuǎn)低于XR生態(tài),，不會走XR老路1.我認(rèn)為人類獲取信息信息密度最大的還是通過眼睛,，所以我的直覺是，AI眼鏡是離眼睛最近的消費(fèi)載體之一,，是承載語音交互這個交談式AI最佳的載體,。2.搭載在AI眼鏡上的殺手級應(yīng)用，未來兩年肯定會出現(xiàn),，這是李未可必須要做的事,。否則AI眼鏡就變成了一個單純的“殼”，價值不大,。3.2021年我創(chuàng)立李未可的時候有一個判斷：接下去的三年,，AI會有一個爆發(fā)式的增長。但沒想到這么快,，2022年底就已經(jīng)開始了,，超出預(yù)期。所以2023年春天我們就做了一個選擇——All in AI大模型,。在產(chǎn)品設(shè)計(jì)的時候,，我們一直在堅(jiān)定做的兩件事，一個是要把AI交互做好,，第二個是把人格化做好,，實(shí)現(xiàn)千人千面。當(dāng)然,，我們更看重的是,，我們自建整個大模型體系，它是完整的,，而且我們可以不斷去迭代,。而不是說把東西交給第三方模型公司，自己完全沒有辦法掌控,。
李未可的AI眼鏡來源：企業(yè)授權(quán) 4.AI大模型在網(wǎng)頁上提供信息整合的很好,，但如果直接接入到眼鏡里效果不好，它需要一個融合的過程,。比如我問AI眼鏡今天天氣怎么樣,，AI大模型不會直接回答，而是問你在什么位置,？所以AI眼鏡要有好的體驗(yàn),，必須對搭載的AI大模型進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。5.對于我們AI眼鏡的創(chuàng)業(yè)公司來說,，做大模型相關(guān)的事情其實(shí)并不需要雇傭很多人,。我們整個打模型團(tuán)隊(duì)可能就十來個人，但是我們可以站在巨人的肩膀上去微調(diào)和優(yōu)化,。6.不光是智能眼鏡,，任何一個行業(yè)走到今天這個階段，都會產(chǎn)生激烈競爭,。沒有競爭的市場不繁榮,，競爭是必要的，可以共同教育市場,，更快地向消費(fèi)端做滲透,。前幾年智能市場競爭少的時候，教育市場的成本太高,。7.過去XR生態(tài)不太成熟,，導(dǎo)致銷量不好，很大程度是因?yàn)樯鷳B(tài)不夠完善,、應(yīng)用開發(fā)成本太高,。AI眼鏡不會走這個老路，因?yàn)樗拈_發(fā)成本遠(yuǎn)低于XR生態(tài),。如果能找到一個合適的場景的話,，有可能一兩個開發(fā)者就能把a(bǔ)gent做出來。
INAIR產(chǎn)品設(shè)計(jì)負(fù)責(zé)人齊靜軒：未來AI Agent本身會獨(dú)立成為一個OS1.從有操作系統(tǒng)以來,，大家都會想有電腦里面會有一個像“小助手”的東西,，去幫助你解決很多事。但是在以往過程中,，包括siri,、小愛同學(xué)或者是Google Assistant，其實(shí)都沒有做得太好,，大多數(shù)情況都是失效,。因?yàn)橛脩舨磺宄嗀I對話的邊界能力究竟在哪。大模型的出現(xiàn)改變了這件事,，它讓所有的問題都有了兜底,，讓所有談話都能進(jìn)行下去。2.2022年底ChatGPT剛爆發(fā),，我們就意識到了這種趨勢,，在INAIR的產(chǎn)品中加入AI大模型一開始就在我們的計(jì)劃中了。INAIR應(yīng)用大模型和目前市面上大多數(shù)AI眼鏡,、AI硬件不一樣,，它們的AI主要功能是幫助用戶理解外部世界。INAIR主要是幫助用戶更高效的解決軟件和系統(tǒng)操作層面的問題,。3.對于INAIR來說,，產(chǎn)品用上大模型和微軟Windows PC用上Copilot差不多，都是作為一個重要的賣點(diǎn),。大模型可以更好地解決用戶體驗(yàn)問題,，給用戶更自然的交互和更快,、更方便的體驗(yàn)。4.INAIR合作的AI大模型很多,，我們發(fā)現(xiàn)不同大模型擅長的東西不一樣,，比如說豆包可能對圖片的理解能力會比較強(qiáng)，訊飛在ASR（語音識別）交互上能力特別強(qiáng),。INAIR會在不同的場景調(diào)用不同的大模型,。
INAIR的AR眼鏡 來源：企業(yè)授權(quán) 5.INAIR的產(chǎn)品優(yōu)勢在于軟硬件一體。在軟硬件一體的環(huán)境中,，AI多模態(tài)可以實(shí)現(xiàn)從感知預(yù)測到交互,、交流在到執(zhí)行的閉環(huán)。這也是INAIR產(chǎn)品的優(yōu)勢,。比如,，用戶可以一邊看一篇英文的論文，一邊實(shí)時把中文翻譯呈現(xiàn)在眼鏡屏幕上,，或者直接語音問agent這篇論文的中文概要是什么,。再比如在看電影的時候，可以就畫面里的人物或者物體直接問agent問題,。這都是要系統(tǒng)層面的類siri角色才能實(shí)現(xiàn)的功能,，它可以靈活調(diào)用不同的應(yīng)用程序。以上這些操作,，單純靠軟件也可以實(shí)現(xiàn),，但需要點(diǎn)擊鼠標(biāo)、復(fù)制粘貼,、切換不同APP頁面,，操作要繁瑣很多，這就是軟硬一體和純軟件的差異,。6.軟硬一體的設(shè)備還可以做到主動的感知和預(yù)測,，比如說，設(shè)備傳感器發(fā)現(xiàn)用戶在某個界面較長時間停留,，系統(tǒng)agent可以有針對性的提出服務(wù)建議,。7.我們希望端側(cè)的大模型（技術(shù)）可以進(jìn)一步完善，讓AI大模型在AR眼鏡不聯(lián)網(wǎng)的情況下可以調(diào)用,。這樣做的一個好處是反應(yīng)更快,，目前云端的大模型方案反應(yīng)速度還是比較慢；另外,，不聯(lián)網(wǎng)的話,，用戶在使用時可以更好地保護(hù)隱私，更加安全,。8.今天用戶所有的硬件形態(tài),，不管是計(jì)算機(jī),、手機(jī)，還是電腦,，都是在解決用戶和最終的那個應(yīng)用之間的問題,，AI是OS里面的一個應(yīng)用和功能。但未來AI Agent本身會獨(dú)立成為一個OS,，解決這些列表式應(yīng)用的分發(fā)問題。 |
