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对话多名高管后,AI硬件的新场景被发现,和很多人想的不一样
6623点击    2024-09-02 11:21

AI硬件热潮下,众多新兴项目亮相。


2024年下半年,AI硬件浪潮来临。


在多名企业高管下场后,市场中出现了更多新锐项目。其中,AI硬件中的情感陪伴、儿童、心理和女性等赛道备受关注。


在与多位经历过大厂锤炼的行业高管对话后,数科星球DigitalPlanet取得了一些一手创意。总结而言:由于端侧大模型的发展并不太尽如人意,使得AI的能力被普遍高估,由此,也让市场中充斥着盲目乐观。


一些看似噱头满满的机会,最终很可能只是噱头满满。加之,ToC硬件本存在冲动性消费因素,所以,对于一些产品而言,即便短期销量尚可,长期而言也有可能“落灰”。


在经济大环境的影响下,高管们普遍抛弃了“人云亦云”的需求。


他们都是怎么想的?


01 AI Pin的得与失


AI行业的从业人士可能对AI Pin比较熟悉。


这是一家来自初创企业Humane的产品,该公司位于美国,曾在此前喊出“干掉智能手机”的口号。过去,这家公司的计划是,通过激光投影将信息显示在用户手掌上,然后通过语音控制“取代智能手机”完成日常工作。


但后来,该公司的产品频繁遭遇退货,用户抱怨其使用体验糟糕。设备反应慢、拍照模糊以及过热,都让消费者的耐心尽无。



不过,AI Pin的“扑街”,并不是完全的一地鸡毛。在警示之余,一些更有前景的产品被挖掘了出来。


“我想做一款针对女性的产品。”一位前手机大厂的高管如是说。


他觉得,AI Pin的缺陷非常浅显易懂:即小体积的硬件难以支撑复杂功能,根本原因在于,频繁的信息检索和输出会让软硬件交互进程变得繁琐。


加之上文提到的适配硬件的端侧大模型,“阉割”感严重,由于大模型本身的计算机原理限制,让设备的用户体验并不流畅。各种硬件主打的总结、记忆功能也达不到预期,进而进一步拉低了体验。



02 “非主流”的硬件遐想


“所以,你很容易理解,为什么大家都在做儿童AI硬件”,他补充说。对比成年人对效率、响应和准确性的要求,儿童的需求反而在现在的技术条件下更好满足。小孩对逻辑、实时性要求不严格,反而在情感上更有依赖性。


当然,儿童硬件也并非无暇。比如,一些高管觉得,当孩子觉得毛绒玩具是假的,便会和其他的玩具一并处理。支持这一观点的人说:“你永远不要低估孩子抛弃玩具的速度”。这便诞生了一句业界名言:即,选儿童的都是莽夫。


儿童赛道是莽夫,那女性AI硬件的机会在哪?


“我认为是好的工业设计,比如重量很轻的耳机”。长期以来,互联网巨头和手机厂商推进女性向产品的步伐履步为艰,她们可能只需要外观好看、具备一定性能的AI硬件。


而在这个赛道中,大厂也做不出来。


某智能硬件高管直呼:“不是没推过,而是根本推不动”。


他给出的理由是,至今为止,几乎在任何一个巨头中,都没有高管敢对战略决策所造成的后果担责,开发女性产品更是牵扯到用户受众方向的变化。


结果是,手机和智能硬件等行业纷纷走向了卷参数、堆性能的不归之路。只是,针对女性的AI产品大多都在酝酿,至今还未出现一款称得上爆款的产品出现。



也有人提出,想做一款深耕女性群体的TWS降噪耳机。


“我观察到,很多年轻人的诉求是,‘不打扰’或者是不被打扰”,这位前手机公司硬件高管回答,据他观察,很多人关注自我,经常坐飞机的会需要极致的降噪耳机。


这似乎是AI硬件发展的一个新契机。


除了大模型本来的概念,在这次深度对话中,前小米高管谈到:“能否把潮流圈的思维方式代入到科技圈”。他曾研究过机械表行业,一度被某些产品的上釉图案深深吸引。“当时很多人买,只是在很垂直的领域,”他补充道。


根本上,上述遐想基于一种事实:即光靠大模型或语音交互难以把握准确的用户画像,相对于垂直人群对产品功能的体验,若将AI能力放到次要位置,反而能成功地收获第一批种子用户。


03 “非主流”的硬件遐想


大模型三个月就大变样。距离上次大变样,已过了数月之久。行业里巨大的变量是,GPT-5。


在沿用大模型的技术方向,我们看到了更多思考。


有一些投资人认为,AI的陪伴价值应重新定义。比如小恐龙基金的谢昊翔便觉得,“让实体说话并非定义陪伴产品的最优解。”他认为,人和自然界其他生物的交流还依赖行为和表情等非语言信号。



小恐龙基金团队正在思考这样一件事:即是否有不通过语言、借助多模态能力让AI硬件实现陪伴机器人价值的路径。


在上述逻辑中,数科星球DigitalPlanet曾接触到一个项目:即用AI萌宠的方式帮助小孩养成好习惯。“家长说,别看电视了,对于孩子来说可能存在一定的逆反心理,而萌宠的建议,则更可能被孩子听进去,”这位创业者说。


此外,这款产品还可以调整孩子的厌食习惯。


只不过,和大多AI硬件产品一样,以上这些产品刚刚展露头角,未来能否经得起市场检验,还需时间的考验。


文章来源“数科星球DigitalPlanet”,作者“苑晶”



关键词: AI , AI硬件 , 人工智能 , AI Pin
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RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI