过去两年,以 AI pin 为代表的第一代 AI 硬件产品陆续诞生时,喊出的口号是「杀死智能手机」、「比安卓好用很多倍」。赚足了全世界科创圈的目光。
而当下,似乎不再有「AI 硬件」创业者,将「取代手机」视作目标了。
即便是手握最先进模型的 OpenAI,在斥资 65 亿美元收购前苹果首席设计师创办公司,高调宣布打造「AI 驱动的设备」时,也明确表示,新设备并非 iPhone 的替代品,而是「尝试以新的方式与 AI 互动」。行业普遍猜测,这更像是一款 AI 陪伴硬件。
AI Pin 试图将人工智能别在身上,产品上市后口碑崩塌,退货率极高,公司最终被惠普收购|图片来源:Humane
同样,Google CEO 桑达尔·皮查伊最近提出的「通用机器人将是电脑、手机后的下一代革命性平台」的预言,也没有激起多少波澜。
转眼间,第一代 AI 硬件在产品体验和营收上,以「翻车」的阶段性结果收场。打造「下一代革命性的平台」的梦想依然诱人,但已经不再是当下最令创业者和投资人们心动的商业叙事。
与之形成鲜明对比的是,另一批专注于细分场景、垂直需求的「AI 硬件」正在兑现 AI 的潜力。它们不追求大而全的颠覆,而是用 AI 解决细分场景的具体问题,并取得了令人瞩目的成绩,比如说:
如果将这些集体爆发的产品,称为「第二批 AI 硬件」,那么,它们的共同特质可以概括为:小而强、专而精,用 AI 解决具体问题。无一执迷于成为所谓的「AI 原生」的颠覆者。
回过头看,为什么「杀死手机」的目标逐渐被边缘化?曾经的宏大叙事怎么就讲不下去了?两年多的摸索后,AI 硬件领域达成了哪些共识?「AI 原生」为何在硬件领域碰壁?以及,AI 硬件的崛起是否正在催生一种全新的「操作系统」?
我们发现,支棱起来的第二批 AI 硬件,都具有强烈的「边界感」。它们不求面面俱到,但求在细分场景做到极致。
「AI、智能可以模糊,可以没有边界,但硬件产品必须有清晰的边界。」很多硬件创业者表达了类似这样的观点。
涂鸦智能联合创始人、COO 兼 CFO 杨懿对此深有体会。如今,涂鸦智能的 AI 云平台驱动着 3000 多类智能设备,从工业传感器到智能喂鸟器等等,覆盖了很多让人意想不到的细分场景需求。杨懿观察到,硬件应用场景天然的碎片化,决定了通用型 Agent 难以在硬件领域「一招鲜,吃遍天」。
他指出,用户购买一个扫地机器人,不是为了听它讲一堆漂亮的「AI 话术」,而是实实在在要求它把地扫干净。智能喂鸟器,就必须准确识别鸟类,而不是「大概可能是某种鸟」。这种对「解决实际痛点」的高精度要求,迫使 AI 硬件必须在特定功能上追求极致性能和可靠性。
「硬件必须交付具象结果——扫不干净地,对话再智能也是徒劳。」
「硬件的需求本质上就是碎片化的,短期内 AI 硬件领域很难出现一个单一的『杀手级应用』。」基于此判断,他们的目标并非打造一个「一公里宽但一米深」(通用但不够深入)的浅盘市场,而是致力于提供强大的平台能力,赋能开发者创造足够多元化的应用,形成众多「一米宽但一公里深」(超级垂直但专业性极强)的细分赛道。
这种「小而极致」的策略,反而让 AI 的潜力在具体的物理产品中得到了有效释放。
另一方面,AI硬件目前呈现出的交互方式和手机、电脑等设备有巨大不同,属于「弱交互。
靠触控进行交互的手机,人需要时刻将其带在身边,属于「强交互」|图片来源:视觉中国
杨懿认为,手机操作系统侧重于强人机交互,是一个集办公、娱乐、社交于一体的平台,通过 App 生态解决多样化应用问题,其核心是人与设备界面的互动。
而在 AI 硬件,人们是通过说话与之交流,传统的「交互界面」消失了,AI 在更直接地连接硬件与用户的「终极目的」。
「用户真正关心的,是家里的温度是否舒适宜人,空气是否清新健康,而不是如何一步步去手动控制空调和空气净化器。」他解释道。AI 操作系统更像一个隐形的「虚拟管家」,在后台默默调度物理世界的设备,主动满足用户需求,而不是一个需要用户频繁操作的软件界面。比如,当用户只关心「房间是否舒适」时,AI 系正在后台协调十几台设备。
谷歌 CEO 皮查伊也在近期的访谈中给出了同样的判断。他认为,计算将以多种形式、在不同场景下自然地融入生活,掏出手机不再是接触智能的唯一模式。他预言,下一个真正意义上的平台转变,将发生在 AI 与物理世界交汇的那一刻——而通用机器人的出现,将是这一转变的「顿悟式突破」。
但在通用机器人时代真正来临之前(有投资人乐观地向极客公园判断至少还需 6 年),这些专注于细分场景、提供「无感」服务的 AI 硬件,正成为 AI 能力落地物理世界的重要载体。
它们或许没有统一的「硬件 OS」,但它们共同指向了一个更宏大的趋势——一个云端的、以 AI 助手为核心的 AI 硬件操作系统正在形成。
当我们跳出单一硬件的视角,会发现一个更为激动人心的图景:一个跨设备、跨平台、以 AI 助手为核心的「操作系统」正在浮现。它不再依附于特定的硬件形态,而是像水和电一样,渗透到不同的硬件设备当中。
科技巨头,早已嗅到了这场变革的气息,并纷纷下场布局,比如:
这些巨头的战略路径可能不尽相同,但其共同指向越发清晰:一个位于现有操作系统(Android, iOS, Windows 等)之上的、全新的 AI 层正在形成。这个 AI 层,或者说 AI 时代的「隐形 OS」,以 AI 助手(ChatGPT,Copilot,Gemini 等等) 为入口,其核心功能是任务的理解与拆解、资源的智能调度、以及跨应用跨设备的协同执行。
可以说,AI 助手们正悄然间成为了 AI 操作系统的「入口」|图片来源:视觉中国
它天然生长在云端,不受特定实体硬件的限制,因此可以接入任何形态的硬件。这个「隐形 OS」的崛起,正在深刻改变我们与数字世界交互的方式,首当其冲的就是「入口」的迁移。
红杉资本在一次 AI 峰会的闭门讨论中,对此有更精辟的总结:
红杉指出,这意味着,谁能成为用户意图的第一个承接者,谁就掌握了 AI 时代的流量入口和资源分配权。
这个 AI 助手(或者说「隐形 OS」)它能记住你的偏好,理解你的意图,既能帮你完成在网络里的任务,也能解决现实物理世界中的需求。
在杨懿看来,「一个成功的操作系统,关键在于规模和技术生态。一个好的 AI 硬件操作系统需要持续迭代,就像智能手机 OS 不断更新和涌现新的 App 一样,能让硬件的功能不断扩展。」
「智能」被解放,小智 AI 被网友接入到不同的硬件设备上|图片来源:网络截图
从这个层面看,对于非巨头来讲,想要竞逐 AI 时代的操作系统,「开源」是构建自身生态极为有效的路径。例如:
以上,他们的共同特征是,无论是让零代码的小白用户,还是专业的开发者,都能找到适合自己的工具和平台,靠用户驱动的力量来壮大生态,解锁更多 AI 可以改造的场景和原有产品。
回望过去两年,AI 硬件领域经历了一场从「英雄梦想」到「细分深耕」的深刻转变。
AI 硬件的创新浪潮远未结束,但它的核心战场,或许已经从打造一个「完美硬件」,转向了如何更好地接入并利用这个日益强大的「隐形 OS」。
接下来,当 AI 的触角延伸,哪些我们熟悉的场景与产品将焕发新生,迸发出更好的用户体验和商业价值?都令人期待。
文章来自于微信公众号“极客公园”,作者是“苏子华”。
【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。
项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用:https://n8n.io/(付费)
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md