AI硬件难逃智商税

前几天的MWC（世界移动通信大会）2024上，AI Pin又一次成为了焦点。

它是一款搭载了大模型的“胸针”：用户可通过语音操控各种功能，也能让将画面投影到手上。AI Pin的设计者，是苹果前设计总监Imran Chaudri，曾参与过iPad、Mac等产品的开发。

他设计这款产品的目的，是为了“杀死智能手机”。

去年年底，Imran Chaudri曾公开表示，“上一个时代发展了16年，已经停滞不前了”，在海内外引起了不小的轰动[1]。为此，他不仅从苹果疯狂撬了90个墙角，还拉来了微软、OpenAI等明星产业资本的投资。

如今，AI Pin又抱上两条大腿，讲话底气更是足了不少。

韩国的SK Telecom，以及日本的软银，都宣布与AI Pin背后的公司Humane达成合作，帮助其开拓日韩市场。

事实上，利用AI高举“革命”大旗的硬件公司，远不止Humane一家。

从年前的CES（国际消费类电子产品展览会），到如今的MWC，从明星初创公司到头部科技大厂，都在孜孜不倦地输出着各自的“颠覆式创新”。

创新固然是一件值得赞赏的事。但遗憾的是，如今这些个AI硬件，其实都是伪创新。

万物皆可AI

自从OpenAI打开了潘多拉魔盒，产业界就将AI视作一把“万能钥匙”，各种AI硬件层出不穷。目前，市面上的AI硬件，大概可以分为两类：

一是“AI+万物”，即在传统产品上集成AI功能。

手机厂商大力宣传的AI手机，可以划归此列；而在消费电子之外的领域，各路高手创造了更多脑洞大开的AI硬件。

加拿大有一家初创公司，主力产品是“AI婴儿车”。

这家公司在婴儿车中加入了自动驾驶技术，让婴儿车可以自动行驶、哄婴儿睡觉，并能对外部的危险因素做出及时反应。

美国的一家厨卫品牌，在马桶盖中搭载了大模型。如此脑洞大开的设计，其实只是解决了一个很简单的需求：通过语音来完成坐垫加热、马桶冲水等操作，彻底解放双手。

当然，在提升马桶盖“科技含量”的同时，不忘涨了个价，定价2149美元，童叟无欺。

而国内甚至有床上用品公司，将AI融入到了床上用品的方方面面。例如它所主推的“智能枕头”，可以自动调整用户的头部位置，进而减少打鼾的情况。

主打一个从如厕到睡觉，万物皆可AI，让人忍不住感叹智商税还能这么收。

二是“AI重构”，即利用大模型的特性，重构消费电子的产品形态与交互方式。这些产品往往都有同一个终极理想：成为下一个智能手机。

典型案例有开头提到的AI Pin，以及前段时间大火的Rabbit R1。

R1是一款由前百度高管吕骋打造的AI硬件，外观上类似于90年代流行的游戏机。而它最大的卖点，是用语音来操控各种App。当你想点外卖时，不必上手操作，可以直接对R1说“打开美团”。

R1搭载了一种名为大动作模型（LAM）的AI，可以理解自然语言指令，并根据指令完成对应的操作。

这一独特的设计，一度让微软CEO纳德拉啧啧称奇：“Rabbit R1是继iPhone之后，最令我印象深刻的（产品）之一[3]。”

发布之前，吕骋对R1的销量预期为3000台。随着产品的走红，订单数量很快突破了5万，远远超乎了他的预期[4]。

从明星光环加身的AI Pin，到红极一时的R1，各种创新的故事让评论家们欢欣鼓舞。科技媒体TechChurch更直接放话：“忘了苹果Vision Pro吧，Rabbit R1才是2024至今最激动人心的发布。”

然而，科技行业最不缺的，就是“创新”的故事。

回顾历史可以发现，每一次的大型科技展会，都会诞生大量惊为天人的想法。然而，其中99%的创新，很快就被扫进了历史的垃圾箱中，仅有极少数经过了时间的检验。

眼下，这些备受关注的AI硬件，都有一个难以忽视的缺陷：没有“核心科技”。

套壳的局限

所谓的“核心科技”，其实有两个维度。第一个维度，指的是产品层面没有护城河。

不客气地说，前文提到的所有AI硬件，华强北都能轻易仿制。

在硬件层面，Rabbit R1有一块2.88英寸的触摸屏显示屏，搭载的是联发科处理器，剩下的部件是一个摄像头、滚轮、麦克风和按钮，都是非常成熟的零部件。

AI Pin就更不用说了，作为苹果系班底打造的产品，一发布就带涨了一众A股果链巨头。

因此，这些产品几乎没有任何硬件层面的护城河。

相比之下，反倒是惨遭群嘲的Vision Pro，令华强北颇为棘手。当下，华强北版Vision Pro尚无法实现苹果那样的“手眼交互”，仍需搭配一个手柄使用。毕竟苹果为了实现这一功能，自研了一个协处理器。

当然，硬件只是“面子”，作为“里子”的软件能力更为重要。

每一个成功的硬件公司背后，往往都有一个更强大的软件团队。全世界的芯片初创公司，都打不过一个英伟达，就是因为无法越过CUDA所构建起的软件生态。

然而，这些AI硬件背后的开发公司，并不具备软件能力。

驱动AI Pin的，其实是GPT-4——这意味Humane公司若想升级软件能力，只能发邮件给奥特曼，求他让科学家多加加班，尽早把GPT-5端出来。

而隔壁Rabbit R1所使用的LAM，本质上也只是基于GPT-4等LLM（大语言模型）延伸创新的成果。LAM好不好用，很大程度上还得看LLM质量如何。

开发了R1的吕骋，曾开诚布公地说道：“我们没有制造任何LLM，而是与所有最好的模型开发商合作[4]。”

R1火了之后，一家名为Perplexity的模型公司曾主动找上门，并达成了合作。然而，Perplexity AI其实也只是套了个壳，因为它接入了GPT-4的API。

事实证明，所谓的AI硬件，只是个套壳产品。

除了产品上的局限，这些AI硬件还有另一重困境：只提供了单点创新。

所谓单点创新，通常指面向单一痛点的改良，并没有颠覆整个体系。例如R1只是语音代替了触屏操作，整体的使用逻辑仍与智能手机类似。

历史上，所有单点创新的产品，往往都有一个相同的结局。

单点创新的结局

智能手机上一次被“围攻”，发生在2010年。

彼时，iPhone 4横空出世，智能手机即将成为全球最畅销的消费电子产品。然而，iPhone 4的前置摄像头只有30万像素，自拍模式形同摆设。

因此，许多公司瞅准了这一点，打造了各种“自拍神器”。

例如卡西欧推出的数码相机TR100，不仅装载了高达1210万像素的摄像头，还别出心裁地设计了可旋转屏幕与美颜功能，一举解决了自拍时对不准脸、拍不好看这两大痛点。

在卡西欧的推动下，售价超过4000元的TR100，迅速成为当年最火的潮流单品之一。

盛极一时的TR100，正是典型的单点创新产品；而它的结局，却是被智能手机“一口吞下”。

此后几年，当手机厂商开始发力，智能手机很快用上了类似的摄像模组，主摄参数也一路狂飙至如今的5000万像素，各种自拍神器迅速溃不成军。

2018年，卡西欧宣布退出连年亏损的卡片数码相机业务，宣告着“自拍神器”完成了阶段性使命。

卡西欧失败的原因其实很简单：智能手机的用户生态实在太庞大了。

当智能手机也能拍出一张不错的自拍时，谁还会在包里再放一台自拍神器？与此同时，庞大市场所产出的利润，也会虹吸更多顶尖技术人员和资金，进一步带着智能手机做大做强。

例如自拍所使用到的图像传感器，最初起源于数码相机。

但发展至今，手机图像传感器的市场份额已经是数码相机的20多倍。且根据索尼的预测，智能手机成像质量还将在2024年超越传统的单镜头数码相机[5]。

在相似的逻辑下，MP3、电子词典、录音笔等单一功能产品，也都被集成进了智能手机当中，渐渐淡出了现代人的日常生活。

2022年，全球前五大消费电子公司都是手机厂商[6]。

无数的前车之鉴，大概率会在AI硬件身上重演。

尽管在当下，AI手机也算不上颠覆性，手机厂商仍没找到过河的石头。然而，当技术奇点真的来临，最先取得突破的只会是手机厂商。

毕竟，它们的研发经费与人才密度，与初创公司可不是一个量级。

从这个角度上来说，苹果选择将精力花在MR头显上，显然是一个极其正确的选择。尽管在当下，初代的Vision Pro有挑不完的刺，并且遭遇了大量退货。但苹果至少不用担心，它会成为智能手机的陪衬。

尾声

若想知道一款产品是否能成，其实有一个很直观的观测指标：看华强北是否跟进。

毕竟在消费电子领域，华强北的商业嗅觉可谓无人能敌。当年AirPods刚推出时，网络上普遍对这款近千元的耳机口诛笔伐。然而，华强北却选择了默默跟进，掏出了定价200元的华强北版本。

结果，大家骂归骂，买归买，最快跟进的华强北成为了闷声发大财的赢家。

如今，如果去深圳的华强北市场逛上一圈，会发现华强北版AirPods已经默默更新到了第五代。不久前，苹果的Vision Pro问世时，华强北也热闹了一阵子。

然而，当AI硬件的风吹遍全球时，一向嗅觉灵敏的华强北，这次选择了按兵不动。连华强北都不愿跟进的产品，显然也谈不上什么“颠覆性”。

参考资料

[1] Humane’s Ai Pin up close，techcrunch

[2] CES 2024奇葩盘点：脑洞大开，一半都是智商税，硅兔赛跑

[3] Satya Nadella praises Rabbit R1 AI assistant， compares it to Steve Jobs' iPhone launch: ‘One of the most impressive…’，mint

[4] Rabbit CEO Jesse Lyu on launching the R1， future of AI hardware， and going viral at CES，This Week in Startups

[5] スマホの画質は2024年に一眼カメラ超え、ソニーGが見通し示す，xtech

[6] statista

本文来自微信公众号：远川科技评论 （ID：kechuangych），作者：叶子凌，编辑：陈彬，视觉设计：疏睿

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