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AI Pin 們折戟后，第二代 AI 硬件悶聲發了大財

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AI Pin 們折戟后，第二代 AI 硬件悶聲發了大財

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AI Pin 們折戟后，第二代 AI 硬件悶聲發了大財

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過去兩年 ， 以 AI pin 為代表的第一代 AI 硬件產品陸續誕生時 ， 喊出的口號是「殺死智能手機」、「比安卓好用很多倍」 。 賺足了全世界科創圈的目光 。
而當下 ， 似乎不再有「AI 硬件」創業者 ， 將「取代手機」視作目標了 。
即便是手握最先進模型的 OpenAI ， 在斥資 65 億美元收購前蘋果首席設計師創辦公司 ， 高調宣布打造「AI 驅動的設備」時 ， 也明確表示 ， 新設備并非 iPhone 的替代品 ， 而是「嘗試以新的方式與 AI 互動」 。 行業普遍猜測 ， 這更像是一款 AI 陪伴硬件 。
AI Pin 試圖將人工智能別在身上 ， 產品上市后口碑崩塌 ， 退貨率極高 ， 公司最終被惠普收購｜圖片來源：Humane
同樣 ， Google CEO 桑達爾·皮查伊最近提出的「通用機器人將是電腦、手機后的下一代革命性平臺」的預言 ， 也沒有激起多少波瀾 。
轉眼間 ， 第一代 AI 硬件在產品體驗和營收上 ， 以「翻車」的階段性結果收場 。 打造「下一代革命性的平臺」的夢想依然誘人 ， 但已經不再是當下最令創業者和投資人們心動的商業敘事 。
與之形成鮮明對比的是 ， 另一批專注于細分場景、垂直需求的「AI 硬件」正在兌現 AI 的潛力 。 它們不追求大而全的顛覆 ， 而是用 AI 解決細分場景的具體問題 ， 并取得了令人矚目的成績 ， 比如說：
提供錄音和 AI 轉寫、總結的 AI 硬件 plaude ， 據傳去年營收 7000 萬美元左右；
能夠語音聊天的「小智 AI」項目 ， 在 3 個月的時間里 ， 基本靠用戶 DIY ， 接入設備增長了 20 萬臺 ， 幾乎以每月翻倍的速度在增加；
專注會議場景的訊飛 AI 耳機 ， 營收每年翻倍 ， 用戶突破了 100 萬；
能拍照的 meta 的 AI 眼鏡出貨量已經超過 200 萬臺；
支持商家在各個細分場景落地 AI 硬件的服務商涂鴉智能 ， 其 2025 年第一季度財報顯示 ， 總營收約為 7470 萬美元 ， 實現創紀錄的 GAAP 凈利潤；
......
如果將這些集體爆發的產品 ， 稱為「第二批 AI 硬件」 ， 那么 ， 它們的共同特質可以概括為：小而強、專而精 ， 用 AI 解決具體問題 。 無一執迷于成為所謂的「AI 原生」的顛覆者 。
回過頭看 ， 為什么「殺死手機」的目標逐漸被邊緣化？曾經的宏大敘事怎么就講不下去了？兩年多的摸索后 ， AI 硬件領域達成了哪些共識？「AI 原生」為何在硬件領域碰壁？以及 ， AI 硬件的崛起是否正在催生一種全新的「操作系統」？
【AI Pin 們折戟后，第二代 AI 硬件悶聲發了大財】
第二批AI硬件 ， 「邊界感」極強我們發現 ， 支棱起來的第二批 AI 硬件 ， 都具有強烈的「邊界感」 。 它們不求面面俱到 ， 但求在細分場景做到極致 。
「AI、智能可以模糊 ， 可以沒有邊界 ， 但硬件產品必須有清晰的邊界 。 」很多硬件創業者表達了類似這樣的觀點 。
涂鴉智能聯合創始人、COO 兼 CFO 楊懿對此深有體會 。 如今 ， 涂鴉智能的 AI 云平臺驅動著 3000 多類智能設備 ， 從工業傳感器到智能喂鳥器等等 ， 覆蓋了很多讓人意想不到的細分場景需求 。 楊懿觀察到 ， 硬件應用場景天然的碎片化 ， 決定了通用型 Agent 難以在硬件領域「一招鮮 ， 吃遍天」 。
他指出 ， 用戶購買一個掃地機器人 ， 不是為了聽它講一堆漂亮的「AI 話術」 ， 而是實實在在要求它把地掃干凈 。 智能喂鳥器 ， 就必須準確識別鳥類 ， 而不是「大概可能是某種鳥」 。 這種對「解決實際痛點」的高精度要求 ， 迫使 AI 硬件必須在特定功能上追求極致性能和可靠性 。
「硬件必須交付具象結果——掃不干凈地 ， 對話再智能也是徒勞 。 」
「硬件的需求本質上就是碎片化的 ， 短期內 AI 硬件領域很難出現一個單一的『殺手級應用』 。 」基于此判斷 ， 他們的目標并非打造一個「一公里寬但一米深」（通用但不夠深入）的淺盤市場 ， 而是致力于提供強大的平臺能力 ， 賦能開發者創造足夠多元化的應用 ， 形成眾多「一米寬但一公里深」（超級垂直但專業性極強）的細分賽道 。
這種「小而極致」的策略 ， 反而讓 AI 的潛力在具體的物理產品中得到了有效釋放 。
另一方面 ， AI硬件目前呈現出的交互方式和手機、電腦等設備有巨大不同 ， 屬于「弱交互 。
靠觸控進行交互的手機 ， 人需要時刻將其帶在身邊 ， 屬于“強交互”｜圖片來源：視覺中國
楊懿認為 ， 手機操作系統側重于強人機交互 ， 是一個集辦公、娛樂、社交于一體的平臺 ， 通過 App 生態解決多樣化應用問題 ， 其核心是人與設備界面的互動 。
而在 AI 硬件 ， 人們是通過說話與之交流 ， 傳統的「交互界面」消失了 ， AI 在更直接地連接硬件與用戶的「終極目的」 。
「用戶真正關心的 ， 是家里的溫度是否舒適宜人 ， 空氣是否清新健康 ， 而不是如何一步步去手動控制空調和空氣凈化器 。 」他解釋道 。 AI 操作系統更像一個隱形的「虛擬管家」 ， 在后臺默默調度物理世界的設備 ， 主動滿足用戶需求 ， 而不是一個需要用戶頻繁操作的軟件界面 。 比如 ， 當用戶只關心「房間是否舒適」時 ， AI 系正在后臺協調十幾臺設備 。
谷歌 CEO 皮查伊也在近期的訪談中給出了同樣的判斷 。 他認為 ， 計算將以多種形式、在不同場景下自然地融入生活 ， 掏出手機不再是接觸智能的唯一模式 。 他預言 ， 下一個真正意義上的平臺轉變 ， 將發生在 AI 與物理世界交匯的那一刻——而通用機器人的出現 ， 將是這一轉變的「頓悟式突破」 。
但在通用機器人時代真正來臨之前（有投資人樂觀地向極客公園判斷至少還需 6 年） ， 這些專注于細分場景、提供「無感」服務的 AI 硬件 ， 正成為 AI 能力落地物理世界的重要載體 。
它們或許沒有統一的「硬件 OS」 ， 但它們共同指向了一個更宏大的趨勢——一個云端的、以 AI 助手為核心的 AI 硬件操作系統正在形成 。

AI時代的操作系統 ， 雛形已成當我們跳出單一硬件的視角 ， 會發現一個更為激動人心的圖景：一個跨設備、跨平臺、以 AI 助手為核心的「操作系統」正在浮現 。 它不再依附于特定的硬件形態 ， 而是像水和電一樣 ， 滲透到不同的硬件設備當中 。
科技巨頭 ， 早已嗅到了這場變革的氣息 ， 并紛紛下場布局 ， 比如：
OpenAI：打造通用AI工具平臺與超級入口 。 OpenAI 正在構建以 ChatGPT 為入口的插件生態 ， 收購硬件團隊強化行動力 ， 目標成為「AI 時代的 Windows」 。 其創始人 Sam Altman 提到 ， 大學生們已傾向于將 AI 視為一種新型「操作系統」 。 這種「操作系統」式的應用 ， 正是 OpenAI 努力的方向：讓 ChatGPT「無處不在」 。
微軟：將 Windows 打造為最強AI平臺 。 從將智能助手 Copilot 深度集成到 Windows 操作系統 ， 進化為系統級別的能力中樞 ， 到推出 NLWeb（將網站或 API 快速轉化為 AI 應用）和 MCP（多智能體協作平臺） ， 微軟正致力于讓 Windows 成為「最適合 AI 的平臺」 。 微軟 CEO Satya Nadella 的目標是 ， 讓 AI 助手能夠無縫連接電腦、手機及各種獨立 AI 硬件設備 。 這些硬件將成為 AI 助手的「觸手」和數據來源 。
Google：全棧整合 ， AI嵌入一切 。 Google 憑借其強大的 Gemini 模型 ， 將 AI 深度嵌入搜索、辦公套件、Android 等自身龐大的產品矩陣中 ， 實現從模型到終端硬件的全棧一體化 。 這種策略打造了一個相對閉環的生態系統 ， Google 的 CEO 已經非常堅定地稱谷歌正在進入「Gemini 時代」 。
這些巨頭的戰略路徑可能不盡相同 ， 但其共同指向越發清晰：一個位于現有操作系統（Android iOS Windows 等）之上的、全新的 AI 層正在形成 。 這個 AI 層 ， 或者說 AI 時代的「隱形 OS」 ， 以 AI 助手（ChatGPTCopilotGemini 等等) 為入口 ， 其核心功能是任務的理解與拆解、資源的智能調度、以及跨應用跨設備的協同執行 。
可以說 ， AI助手們正悄然間成為了AI操作系統的「入口」｜圖片來源：視覺中國
它天然生長在云端 ， 不受特定實體硬件的限制 ， 因此可以接入任何形態的硬件 。 這個「隱形 OS」的崛起 ， 正在深刻改變我們與數字世界交互的方式 ， 首當其沖的就是「入口」的遷移 。
紅杉資本在一次 AI 峰會的閉門討論中 ， 對此有更精辟的總結：
操作系統的定義已被重寫：云時代的 OS 是微軟 ， 移動時代是 iOS 和 Android ， 而 AI 時代的 OS ， 將不再是預裝在某個設備里的軟件 ， 而是一個任務調度系統 。
交互的起點發生轉移：它能記住你 ， 理解你 ， 并代表你采取行動 。 入口權已經從「你點它一下（App）」變成了「它（AI 助手）代表你去調度系統」 。
用戶粘性的改變：下一代 AI 的護城河 ， 不靠下載量 ， 不靠市場營銷 ， 而是靠「記憶 + 執行」構建起來的用戶粘性 。
紅杉指出 ， 這意味著 ， 誰能成為用戶意圖的第一個承接者 ， 誰就掌握了 AI 時代的流量入口和資源分配權 。
這個 AI 助手（或者說「隱形 OS」）它能記住你的偏好 ， 理解你的意圖 ， 既能幫你完成在網絡里的任務 ， 也能解決現實物理世界中的需求 。
在楊懿看來 ， 「一個成功的操作系統 ， 關鍵在于規模和技術生態 。 一個好的 AI 硬件操作系統需要持續迭代 ， 就像智能手機 OS 不斷更新和涌現新的 App 一樣 ， 能讓硬件的功能不斷擴展 。 」
「智能」被解放 ， 小智 AI 被網友接入到不同的硬件設備上｜圖片來源：網絡截圖
從這個層面看 ， 對于非巨頭來講 ， 想要競逐 AI 時代的操作系統 ， 「開源」是構建自身生態極為有效的路徑 。 例如：
網絡上爆火的「小智 AI」選擇了開源 ， 促使幾十萬小白開發者進入生態 ， 網友們自發開辟出了智能家居、AI 陪伴、AI 機器人等多種場景 ， 且傳播極佳；
涂鴉智能推出的開源框架 TuyaOpen ， 幫助開發者調用 DeepSeek、通義千問、ChatGPT、Gemini 等大模型的同時 ， 也集成了語音交互、及低代碼開發工具 ， 打造出了數個全球商業化案例 。 比如 ， 新加坡建屋管理局基于 TuyaOpen 打造智能硬件 ， 并聯動 AI 節能小程序實現節能；亞洲規模最大的私營電力公司之一中華電力 ， 也基于涂鴉開發平臺賦能的 Powered by Tuya 生態設備以及開放的設備管理接口 ， 實現家庭節能；
字節的扣子開放平臺雖沒徹底開源 ， 但也在無限降低「AI 硬件」的開發門檻；
以上 ， 他們的共同特征是 ， 無論是讓零代碼的小白用戶 ， 還是專業的開發者 ， 都能找到適合自己的工具和平臺 ， 靠用戶驅動的力量來壯大生態 ， 解鎖更多 AI 可以改造的場景和原有產品 。
回望過去兩年 ， AI 硬件領域經歷了一場從「英雄夢想」到「細分深耕」的深刻轉變 。
AI 硬件的創新浪潮遠未結束 ， 但它的核心戰場 ， 或許已經從打造一個「完美硬件」 ， 轉向了如何更好地接入并利用這個日益強大的「隱形 OS」 。
接下來 ， 當 AI 的觸角延伸 ， 哪些我們熟悉的場景與產品將煥發新生 ， 迸發出更好的用戶體驗和商業價值？都令人期待 。

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