AI在智能可穿戴产品上的落地，既有挑战、同样也是机遇。

日前AI初创公司Iyo方面宣布，将于今年冬季推出AI耳机Iyo One。据悉，这款产品将采用定制单元，支持通过语音与AI助手Q进行交互，正式发布时预计将提供消息、电话、导航、音乐播放等功能，同时还计划与Spotify合作，并引入谷歌和亚马逊的AI助手。官方透露，Iyo One Wi-Fi版的售价为599美元、约合人民币4340元，蜂窝版的价格则为699美元、约合人民币5065元。

对此有观点认为，初创公司涉足相对成熟、且封闭的蓝牙耳机市场可能并不占优，而且在有AI Pin、Rabbit R1前车之鉴的情况下，Iyo One也有着较高的“翻车”风险。

随着如今AI功能的落地成为了各大厂商竞相探索的焦点，Iyo方面将其融入蓝牙耳机中的尝试，无疑也将为智能可穿戴设备带来新的活力。然而这样的探索几乎肯定不太可能一帆风顺，特别是目前在智能可穿戴设备领域中，AI的落地还面临着诸多挑战。特别是对于蓝牙耳机这类设备而言，受限于体型、功耗、成本等方面的因素，端侧算力极为有限，因此也带来了一个核心难点，即无法满足端侧大模型对于性能的需求，因此也意味着必须高度依赖云端大模型。

然而云端算力虽然能够解决本地性能有限的问题，却又会带来一系列用户体验方面的痛点。由于访问云端必然会存在延迟问题，因此就可能会导致出现响应迟缓的现象，再加上端侧算力不足必然就会导致识别率的下降，进而影响到AI功能的输出结果，在多种因素的叠加之下，用户使用体验更是无从谈起。

正是由于种种局限性，目前在AI落地的过程中，相关厂商也尤为重视端侧大模型。相比于使用云端大模型，借助端侧算力实现的AI功能相对限制就要少得多，反应速度也会更快，并且由于数据不会上传到云端，隐私安全显然也更能得到保证。但目前端侧算力不足的问题已经成为了遍存在的现象，即使是在智能手机、PC上，NPU的算力也还无法完全满足端侧大模型的流畅运行需求。

以目前广泛用于服务器的NVIDA H100为例，在INT8计算模式下，单块的算力峰值可达4000TOPS，并且还可以通过增加计算卡的方式不断提升算力，并且这种算力的扩充理论上是无上限的。而反观现阶段PC上NPU算力最高的高通骁龙X系列，NPU算力也不过45TOPS，两者的差距近百倍。

值得一提的是，此前包括AI Pin、Rabbit R1在内的所谓“原生AI设备”就均采用了类似的方案，但随着产品的正式上市，诸如识别不准、响应迟缓、发热等各种问题频出，也充分证明在目前的技术条件下，端侧算力不足将对于用户体验将会造成直接的影响，从而导致产品的市场竞争力大幅下降。这些问题Iyo方面来说也同样存在，并且对于蓝牙耳机这种体积更小的产品而言，由于交互方式、应用场景的限制，端侧算力不足还可能会带来更多的麻烦。

虽然Iyo One选择了在已相对成熟的产品上加入AI功能这种相对“温和”的策略。毕竟相比基于全新概念、原生设计的产品，这种选择看似更为稳妥，并且借助现有成熟产品的市场认可度，也可能会更快实现对于原有市场的逐步渗透。

但这种策略也就意味着Iyo One需要面对这一市场现有头部厂商的竞争压力，诸如苹果、三星等巨头，以及一众手机厂商如今在蓝牙耳机这一赛道已经拥有了完整的产品体系和深厚的积累，即便暂时还没有将AI功能落地到，但同样也可以通过完整的产品体系来逐步实现这一目标，并且还能够在不改变用户使用习惯的前提下，确保体验的一致性。更为重要的是，这些厂商由于已经在这一产品线上有着多年的投入，所以通常也能够更准确地把握用户的需求。

相比之下，Iyo作为一家初创企业，在资源相对有限、相关经验不那么足的情况下，极有可能就会在Iyo One最为基础的蓝牙耳机功能上，面临诸多的挑战。尽管AI这个噱头现在备受关注，但前提其能够实现上述大厂旗下产品尚未触及或无法充分满足的细分市场需求，精准将产品与AI功能叠加。但毫无疑问这并非一件易事，“翻车”的风险同样也很高。

如今随着AI相关技术的快速发展，智能可穿戴设备也迎来了更多的机遇，尽管现阶段受限于产品形态和算力等方面的因素，AI在这类产品的落地上还面临着不少的挑战，但这显然也可能会成为一个机会。毕竟随着AI在智能手机、PC等终端产品上的逐步落地，后续包括智能手表、智能手环，以及蓝牙耳机这类智能可穿戴产品同样也有望迎来AI的助力，并带来使用体验上的进一步升级。

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本文来自微信公众号“三易生活”，作者：三易菌