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AI硬件最近大半年开始进入大众视野，新产品、新概念层出不穷，惊喜和失望、赞扬和争议，多到铺满信息流。

怎么理解这些行业现状？AI硬件是真的风口么？底层发展逻辑是什么？AI手机/ AI PC是伪命题么？AI Pin 为啥败得一塌糊涂……

行业背景知识

  1. 两个互相矛盾的硬件设计哲学：① 优秀的产品应该基于以往的设计，进行渐进式的创新；② 当软件发生根本性变化时，硬件应该从零开始设计，以适应新的软件能力。这两种哲学都正确，但提出的设计要求完全相反。
  2. AI算力的两种形态：① 经典算力基于冯·诺依曼结构的计算机，执行确定性的代码，是可预测的 (类似农耕-种地)；② 加速算力基于 Transformer 等大型神经网络，训练和推理过程不完全可控，结果更具动态性和不可预测性 (类似游牧-放羊)。我们正在从「计算机农业社会」进化到「AI游牧社会」。
  3. 软件和硬件都会受到算力变革的影响。AI硬件需要适应新的生产力和交互逻辑。
  4. 3C科技行业关于个人计算设备尺度的预言。Mark Weiser 提出了三类基本的普适系统设备：大型的共享英码平板 (像一面墙一样) 、可手持的英尺平板 (iPad) 、可穿戴的私人英寸平板 (iPhone / AirPods / Apple Watch / ……) ；可穿戴设备将崛起以及传感器无处不在，最终实现个人计算的隐形化，仅凭面部识别即可完成所有操作。
  5. 可穿戴设备将采用Language Action Model (大行动模型) ：这个模型能理解用户的自然语言指令，并自动执行软件中相应的操作，减少用户与设备的交互步骤。
  6. 效率工程 (Flow Engineering / Pipeline Engineering) 指通过优化算法和模型，显著提升大模型的算力需求、上下文需求以及准确性。与摩尔定律相比，效率工程能实现更显著的性能提升。
  7. 生产力的提升将导致商业组织结构的简化。未来更重视能够迅速发现并满足新需求的个人/小团队，而不是大规模的组织。第一个追逐到水草的人，就是最牛逼的人。
  8. 苹果在AI硬件领域正在布局新的商业模式和市场机会。鉴于 Transformer 架构的大模型对内存要求高，苹果正寻求通过提升存储速度来运行这些模型，并将相关技术和设备销售给大型AI数据中心，这是一个非常庞大且有前途的市场。

前沿AI硬件的成/败

  1. ❌ AI Pin 是一款胸针形式的AI交互设备，可以通过激光投射至用户手部实现交互，可以通过语音与用户进行沟通和交互，还配备了摄像头来识别用户面前的物体。产品上市后，因为与宣传视频差距较大而遭受了诸多批评，包括发热、续航时间短、声控反馈慢、麦克风收音效果不佳、投影交体验不佳。
  2. ❌ Rabbit R1 是一款集成了显示和摄像头的产品，强调语音交互。目前来看是一款失败的AI硬件产品。
  3. ✅ LimitLess 是一款可穿戴的语音记录项链，能够转录和总结对话；产品完成度高，一周预售量已经超过一万。Plaud是一个贴在手机背壳的AI录音机，提供实时录音转录服务；已经销售近十万台，取得了显著成功。
  4. ✅ Meta Ray-Ban Glass 是一款集成了高科技的太阳眼镜，配备了用于拍照/录制视频的摄像头，以及用于接收声音指令的麦克风，还支持声音播放控制和简单的语音指令操作。发布后收获了诸多好评，最突出的优点是轻便、交互自然、1200万像素高清摄像头、五个麦克风阵列提供的优秀降噪能力。
  5. ✅ Octopus (章鱼) 是斯坦福学生开发的AI项目，基于自然语言预测用户意图并自动执行任务。最大的特点是，不依赖图形用户界面 (GUI)，而是通过AI识别并模拟用户的点击操作。模型更小 (越来越小)，执行效率高，速度快，能耗低。
  6. ✅ Dodoboo 是美团光年之外可穿戴设备团队开发的一款创新产品，用户在平板上简单绘画，系统能在毫秒级时间内无需任何提示，自动生成一张精美的简笔画插图。这款产品不仅是技术上的突破，也代表了AI算力和工程链路迭代的成果。
  7. 怒喵是李楠正在开发的AI可穿戴设备，专注于音频体验，确定性地解决音频交互问题，支持至少8小时的连续使用，重量控制在40克以内。怒喵设备将提供两个版本，分别有无摄像头，以适应不同用户需求。

试着做出一些「暴论」

  1. 接下来三年内，所有搭载显示屏幕的AI设备都将面临失败。随着折叠屏技术的兴起，人们将更倾向于使用没有传统显示屏的可穿戴设备，享受更加便捷和创新的交互方式。
  2. 原生视觉大模型到来之前，AI硬件即使配备了摄像头，也不能真正理解和有效利用摄像头捕捉的数据，因此不能显著提升用户体验或带来突破性的功能。
  3. 可穿戴设备距离头部越近，越有可能成功。因为更靠近人类的感官器官，能够提供更直接的感官体验，还能够集成更多传感器来收集用户数据，从而提供更加个性化和沉浸式的体验。
  4. 可穿戴设备朝着更轻、更小、更靠近头部的趋势演进，但具体的产品形态 (耳机/眼镜/项链/……)  尚不明确。当前技术能力所允许的产品重量，与理想中的产品形态之间存在差异。
  5. 未来戴在头上的设备，将集成更多类型的传感器，来满足全新的需求或解决全新的问题。
  6. 三年内，可穿戴设备将逐渐成为用户日常生活中的中央设备。可穿戴设备有可能取代智能手机，或与当前的智能等设备协同工作，成为用户与数字世界交互的主要方式。
  7. AI的发展将导致新公司和岗位的出现。目前一致看到的方向是AI维护/优化/效率提升，这些专业人员负责保持AI系统的高性能和持续进步。
  8. 五年内，传统意义上的程序员不会完全消失，但重要性将显著下降。门槛降低使得人人都可编程，非专业开发者也能够轻松实现编程任务，彻底改变软件开发行业的现状。
  9. 传统的互联网软件产品经理没有生存空间。产品经理过去依赖于对用户界面 (UI) 和用户体验 (UX) 的深刻理解来设计产品，但如果AI能够自动生成更优秀的设计，或者用户交互方式发生根本性变化 (如通过自然语言直接与AI交互)， 那么产品经理的传统技能可能不再被需要。
  10. 未来，黑灯工厂 (dark factories) 将变得极为重要。这些工厂能够实现从设计到生产的全自动化流程，极大提高效率并减少人力成本。
  11. 未来可能会出现专注于提供边缘计算 (edge computing) 能力的新型公司。边缘算力指的是在网络边缘，即靠近数据源的地方进行数据处理和分析的能力。
  12. AI硬件未来的发展过程可能会「百发齐放」，并根据技术阶段和技术能力产生阶段性赢家，但最终会有一个最后解。
  13. 手机还有 20 年的生命力。即便在AI设备和可穿戴设备日益普及的未来，手机仍将继续存在，并可能与这些新技术融合，形成更加丰富的生态系统。
  14. 将AI技术集成到手机里，是行业发展的必然趋势。这也意味着手机厂商需要在激烈的市场竞争中寻找差异化，同时保持盈利，不卷不行，太卷也不行。
  15. 手机厂商自研大模型基座的路走不通。
  16. 手机厂商在开发AI手机时面临一个核心问题：如何在新的AI手机生态中，为应用开发者提供有效的传播和盈利渠道，并且保证自身的收益。
  17. 手机厂商不会坐以待毙。他们将进行一些必要的变革并寻找新的收入来源，可能包括在保持核心收入 (如游戏分发等) 的同时，探索与新兴的可穿戴设备和AI技术相结合的新商业模式。
  18. 苹果没有追随开发大型云端AI模型，而是专注在其设备上实现AI功能，也就是把AI能力建立在端侧设备上。

金句金句金句

  1. 硬件产品同样遵循软件产品的设计原则：给的足够少但足够好。三个功能，每个都做到九十五分，一定会超越十个功能，但每个都只有六七十分的产品。
  2. 产品的概念如果不能用一句话清晰的说明白， 就很危险。
  3. 一个很经典的设计理论：做一个新东西时，要调用用户脑子里面已有的那个概念和熟悉的东西，然后做一点点创新。
  4. 一个好的产品，很重要的一个环节就是控制用户的期待，否则所有产品都是不完美的，没有任何产品会超预期。
  5. 生产力的进一步的跃升，会导致商业组织的人数越来越少，未来可能都是项目以及项目分层的模式自由组合。
  6. 一些所谓的空想家之所以被鄙视，一个很重要的原因是他失败的概率非常高， 所以被不停地被嘲笑。但是，当我们的组织更小、 生产力更高、失败成本更低的时候， 这些不停地洞悉全新的需求并且能承受99次失败的人，会越来越成功。