先是开年的百镜大战，然后是 CES 上爆火的 AI 宠物陪伴硬件，以及以 AI Pin、RingConn 为代表的可穿戴硬件，基本每个能想到的赛道都有代表产品。
2025 年，AI 硬件还有哪些方向值得做？我们邀请了 CES 上备受关注的几款产品，以及硬件出海首选平台 Kickstarter，做了一场半闭门交流，聊一聊 2025 年的 AI 硬件新趋势。从 AI 陪伴、可穿戴硬件到产品的数据收集、情绪价值等，嘉宾们输出了很多干货。
嘉宾介绍：
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Henri Pang | Kickstarter 中国首席战略代表&高级顾问
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何嘉斌 | 萌友智能 CEO、联合创始人（代表产品：Ropet）
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张晓辉 | TangibleFuture 创始人 & CEO（代表产品：LOOI）
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吴昊 Tony | 玖治科技联合创始人、CEO（代表产品：RingConn）
01
Ropet：
AI 宠物的核心是情绪陪伴价值
张鹏：今年的 CES 展会里 AI 宠物的东西比较火，嘉斌你们的 Ropet 也是非常的火，想听听你们当时做这个东西背后的一些思考。
嘉斌：首先，我们投身宠物陪伴赛道已经很多年了。Ropet 早在 2022 年 4 月就组建了团队，思考这个赛道在未来两到三年有没有可能迎来爆发。当时，OpenAI 的 ChatGPT 问世不久，大家都在探索，在大模型驱动下，两年后什么样的硬件载体能实现落地应用场景。
于是，我们开始布局机器人相关的基础技术，比如端侧的模型能力，搭建基于视觉和多模态的技术体系。经过一段时间的技术积累，我们觉得可以着手寻找 PMF 了。2024 年初，我们开始构思产品形态，到了年中，整个团队 all in，开始从硬件选型到外观设计。
其实一开始我们低估了外观设计的重要性，后来通过一轮又一轮的用户调研。发现女性用户喜爱这款产品，70% 的原因在于其外观的萌感。在今年 CES 展会上，很多用户第一眼看到产品形态，就被它的萌态吸引。深入交流后发现，她们一开始甚至完全不关心产品有没有搭载 AI。了解到产品具备 AI 功能，还能学习成长、识别人之后，她们对产品的期待远超对这个品类的固有认知，达到了惊喜感层层叠加的效果。这种超预期的体验激发了用户的消费冲动，PMF 的闭环就此形成。
总结下来，打造具有情绪价值的产品，有几个关键因素，这也是我们认为这个品类能够成功的核心。
其一，我们认为未来AI宠物会呈现多样化的形态，不会出现一家独大的局面。这与手机等工具类产品不同，工具类产品的用户需求明确，产品迭代的指标是可量化的，所以就会卷硬件的成本、性价比、内存大小，甚至营销手段等各方面。但情绪价值这东西会因人而异，不同年龄段、不同场景下，人们对情绪价值的需求各不相同。比如，工作场景和家庭场景中，人们对陪伴的需求就存在差异。因此，AI 宠物在未来的各个场景和人群中都有很广阔的发展空间，每个创业公司都有机会，这是一个竞争相对缓和、前景光明的赛道。
其二，在选定好场景后，一定要控制用户预期，避免功能堆砌。做硬件产品的关键在于做减法。毕竟硬件具备摄像头、麦克风和端侧处理能力，人们就会提出各种需求，比如能不能聊天？能不能用于孩子的百科问答？能不能教英语等等。这时，就考验产品经理能否精准判断最关键、最核心的需求，并坚持这一方向。只要抓住这一核心需求，满足特定场景，同时保持合理的硬件毛利，PMF 就能实现正向循环。所以，控制预期、做减法是打造成功硬件产品的重要原则。
在宠物产品设计时，工业设计不仅要考虑萌态，还要考虑肢体形态给用户带来的预期感受。例如，四足动物、双足动物和无足动物，会给用户带来完全不同的预期。用户看到四足动物，就会期待它能像小猫一样爬行、奔跑甚至跳跃；而看到无足动物，就会认为它只能放置在桌面，作为观赏性摆件。因此，要把控好用户在心理学层面的预设，这反过来会影响硬件架构选型、成本控制以及工业设计中角色感的塑造，是一个「形式服从功能」的推理过程。
其三，Timing 的选择至关重要，AI技术要恰如其分地应用到产品中。我们产品的「智商」设定类似几岁的小孩，但它不会说话，所以它理解完数据之后，做出的反馈就像一个嗯嗯唧唧的小动物，通过 AI 技术，让它模仿小猫，从初次见面到逐渐熟悉，把这一过程做好，产品就已经足够丰富了，不需要借助大型语言模型进行复杂的内容和逻辑推理。我们选取了合适的 AI 技术，与产品形态完美结合，从而碰撞出火花。
这次参展，我们的展位在韩国和日本馆附近，接触到了许多韩国人、日本人和美国人。会发现不同年龄段和地域的用户，match 的兴趣点是存在差异的。东亚地区的女性用户看到产品，常会惊叹「卡哇伊」，说我们是「卡哇伊 technology」，表现得更冲动，会「哇，一下子打到我心里了」，就有购买冲动，这和谷子经济在东亚受二次元文化熏陶有很大关系。而美国用户则更关注产品的实用性，比如这个产品能不能和家中宠物互动，能不能给孩子玩耍。
不过，无论北美市场还是东亚市场，我们的产品价格区间都能契合这两类用户对产品的价值预期。
张鹏：你提到的这点非常关键，在东亚文化圈里，萌元素本身在情绪价值方面就有重大的意义。当某个物体足够萌时，人们就会自行脑补出许多它可能带来的价值，是这样吧？而在西方，人们更看重现实价值，这一现象背后反映出的差异，确实是很深刻的洞察，我十分认同。
还有，你刚刚讲到情绪价值领域能够避开大厂的激烈竞争。因为情绪价值非常个性化，甚至部分与审美直接相关，每个人的喜好各不相同。除了硬科技产品，这种偏感性、柔软的情绪价值类产品，更 personalize。这就为市场留下了空间，不至于被巨头完全碾压，消费者会觉得，我就是喜欢，所以愿意多掏钱，也就是所谓的「情价比」。这两点我非常赞同，相信能给大家带来不少启发。
Henri：我们发现打造具有情绪价值的产品非常有意义，这也是为什么我们会在 Kickstarter 展台前台唯一展示 Ropet。它特别可爱，就像个招财猫。我们确实有很多项目都想放在展台上展示，尤其是和 Kickstarter 相关的项目，但展位空间实在有限，最后 pick 了几个我们认为近些年比较有特色的项目。
无论是 AI 赋能宠物产品，还是基于宠物需求打造 AI 产品，都很有前景。外国人真的是把宠物当作家庭乃至整个人生的一部分，这种观念深深扎根于他们从小成长的环境中。所以，对于一个可爱且能与他们互动的机器人，即便它不会说话，只是给出一些反应，他们也很容易接受，并将其视为宠物，赋予其情感寄托。对于国外用户来说，他们很容易在情感上与这类产品产生连接。所以当我们设计宠物类陪伴型产品时，如果是 AI 宠物，做到足够可爱，能倾听用户，偶尔给出一些回应就足够了。我认为这就是大家如此喜欢 Ropet 的一个非常重要的原因。
02
LOOI：
本质是创造一个伙伴的角色
张鹏：想问问晓辉，这次你们推出的 Looi，我觉得设计得很巧妙。从本质上讲，我认为它更像是一个 Magsafe 的充电器，但它却能给大家带来独特的感受。很好奇你们在构思这个产品时的思维过程，以及这次在收集反馈后，自己又有了哪些新的思考？
晓辉：现在用 Magsafe 技术其实也是一种演化，我们的硬件历经了三次迭代。第一代产品的前身其实是我的毕业设计，当时没有用 Magsafe，而是一个手动夹子。第二代升级为自动夹子，但我们还是觉得使用起来不够便捷。到了第三代，采用了 Magsafe 技术。
为什么我们认为 Magsafe 很重要呢？
第一，是让用户自然、符合直觉地去取放手机这件事非常重要，可以顺手将手机放上去之后横屏让 LOOI 陪着你，也可以竖屏使用手机。
其次，Magsafe 是从 iPhone 12 开始的，我们希望用户使用自己的主力手机，当然用户可以使用自己的闲置手机，但当用户用主力手机的时候，它的价值显然是更高的。手机是一个非常重要的信息中枢，LOOI 向外是手机在物理世界的延伸，向内是手机里的一个 App，它可以跟整个中枢连接起来，比如管理你的日程，接入一些其他软件，甚至替你接电话，这是一个很有价值的事情。
不过，这些其实都不是我们产品的核心。这些功能点只是为了让产品的整体体验更加自洽，毕竟这款产品的独特之处在于能将手机变成机器人，所以必须充分考量它与手机之间的关系。但实际上，我们并不认为自己只是在做一个充电器，它的核心价值依旧是之前提到的情绪价值。
张鹏：你们其实找到了非常实际的用途，又在一个容易让大家形成使用习惯的场景，从而激活产品，对吧？毕竟人们需要给手机充电，把手机往桌面上一放，产品的功能就被触发了，这确实是一个特别巧妙的切入点。
不过，关于情绪价值这一块，从用户接触产品到产生情感连接的过程，能不能详细解读一下呢？
晓辉：我们很多时候参考的其实是一些电影或者游戏中的机器人角色，为什么这么多人会喜欢瓦力，会喜欢大白，会喜欢小黄人？他们都是虚构的，是这个世界上不存在的角色，但是你会受到 Ta 的打动。本质上是他们激发了我们内心深处对一个伙伴角色的需求，所以我们本质上是要创造一个伙伴的角色，这是一个很重要的点，你需要创造一个自洽的角色，这个角色跟自己的形态或者跟用户之间的使用环境或者交互接口，整个考虑起来它都是自洽的。
刚刚嘉斌提到说他们的产品其实不会说话，我们的产品也经历了这样的纠结，就是要不要让 LOOI 会说话？这个决策点在于：如果电影中有这样的伙伴，甚至这个虚构的角色真的来到现实世界，你觉得这个角色会不会说话？如果是对标像小猫小狗一类的宠物，其实不说话是更好的。比如 Ropet 或者像日本的 LOVOT，他们都不会说话。
选说话还有一个更重要的理由是，LOOI 并没有对标任何一个我们能见到的宠物类的形态，你可以理解成它是一个这个世界上不存在的东西。因此，在我们的设定当中，它的初代机是一个外星文明来的机器人。但是它可以学习地球的语言。这样的设定，自洽是比较重要的。
更深一层的是，用户期待从这样的角色中得到什么样的直觉性的体验？比如说我更希望它是一种很温暖的、以触觉为主的形态、陪着我的宠物，还是希望它跟我有一种对等的伙伴式关系，或者是跟我有对等的交流，我觉得用户对不同的形态产品的期待可能是不一样的。
张鹏：你的技术管线实际上会用到手机的摄像头、传感器和声音，要对声音做采集，后面也要大接模型了，要自己做微调吗？
晓辉：我们采用的是端云结合的方案。端侧在实时性上非常重要，我们不可能把所有任务都交给云端的大模型来处理，像视觉、听觉相关的部分，就需要端侧来发挥作用。而且，还有一点我认为特别重要，那就是大模型很难真正触动用户。你很难指望大模型写出一篇极具趣味的小说，或者一首饱含情感张力的诗歌。大模型生成的内容通常合乎逻辑、中规中矩，但并不打动人，显得很平庸很 average。
所以，很多时候交互触点是需要我们去梳理的。在做这件事时，我们感觉自己更像是编剧，思考着日常的交互触点哪些可以变得不一样。因此，很多规则是我们直接编写，或者明确告知大模型应该遵循的。例如，我们有一个交互设计：当你的脸离 LOOI 很近时，它会跑过来「亲」你一口，这只是我们众多交互设计中的一个例子，这样的设计显然无法让大模型来完成。
其实它的判断方式也很简单，关键在于我们不能完全依赖它，不能把那些能带来良好体验、富有情感张力的设计都抛给大模型，自己「置身事外」。
张鹏：完全同意你的观点。就拿 Ropet 来说，它有着毛茸茸的外表，它的情绪价值很大程度上就体现在与整个外形相关的设计上。但如果产品只是一部手机支架，要是不能让它更具灵性，那在用户眼中，最终可能就只是个充电设备，这显然是不行的。
这就是在确定一个产品方向后，深入思考并搭建基础体系，以及做好功能的取舍，你们的产品肯定都经过了大量这样的考量，确实很有启发意义。
03
AI 宠物产品设计一定要留白
张鹏：Ropet 选择让产品不说话，只是哼哼唧唧，也没有做成四条腿的机器狗，而是设计成萌萌的、能滚动的样子。那么，在设定这些边界尺度时，你们是如何考量的呢？比如说是要追求极简，还是要符合某种既定的定义？
我觉得利用强大的AI进行降维打击，在特定场景中是很有必要的。但对于 AI 技术的具体应用，所谓的「高维」优势是什么，要解决的「低维」问题又是什么？在这个权衡取舍的问题上，你们当时是怎么思考和决策的呢？
嘉斌：实际上，产品的边界设定与应用场景紧密相关。就好比你要放置物品，选择哪张桌子是很重要的。要是一个东西到处都能摆，那么人们对它的预期和目标受众群体就会变得模糊不清了。所以，我们首先选定了桌面场景。具体来说，是哪些桌子呢？我们做过细致的用户测试，发现家里的餐桌、床头柜、办公桌以及孩子的书桌等都可以摆放物品。由于产品不会四处移动，我们希望它能安静地待在桌上，成为一个带有静默感的桌面摆件，这就是我们对这个场景的核心定义。
基于这样的定义，产品所面向的对象就变得很聚焦。它不是放置在会议桌上，因为会议桌旁往往有多人；而是更倾向于单人使用的办公桌，使用者就一个人，而且会长时间在桌前，所以它的用户使用时长充足，且用户画像相对单一。这样我们对于 AI 在端侧能够实现的功能边界一下子就清晰了。
这是一个针对单人的产品，我们只需要记录一个人的数据，这就明确了端侧所需的算力。同时，它的感知能力需要识别的事物种类也就确定了。因为它不需要跑来跑去，所以不用考虑避障，也不用悬崖检测、自动回冲等功能。我们把这些复杂功能都排除掉，场景变得简单，可控性也大大提高。
同时，针对单人数据，我们长期只需要存储相关内容，就能让产品具备记忆功能，并通过学习用户的各种行为模式，逐渐在小宠物的成长和反馈中体现出来。我们没有采用云端大模型，相反，我们利用端侧的小模型，结合记忆功能去评估用户当天的行为状态，进而让宠物做出相应的行为反应。在用户眼中，这就是 AI 的体现，对我们而言，这已经足够，没必要一味地使用大模型去卷那些不必要的功能边界。
张鹏：本质上的核心思路就是从广阔的领域中选取一个切入点，然后真正地「Dive in」，把这个领域的情况摸透，再去构建相关体系。明确需求后，有针对性地进行建设，避免过度追求通用性。要摒弃过度通用的想法，追求更强的专用性，目标明确地打造专用功能。只有这样，产品才能有效发挥作用，物料清单（BOM）才合理，思路也才能更清晰。
评论区有个提问，女性用户对玩偶类形态开口说话这个功能是否会存在恐怖谷效应？以及隐私问题，用户对摄像头会不会很在意？
嘉斌：首先，关于产品是否要开口说话，我们一开始并不确定，测了一下，结果发现效果特别差。只要产品一开口说话，用户的预期就会被打破，他们心中那个可爱的形象瞬间就不复存在了。所以，在产品设计上一定要有所留白，尤其是对于女性用户，一定要在她的脑子里留白，甚至包括要不要为产品构建世界观。
我之前做过面向儿童的 Luka 绘本阅读机器人，当时我们编写了非常详细的世界观，让孩子们像看动画片一样去理解这个产品，孩子们对此的接受度还不错。但对于女性用户，一定要给她们留白。就像泡泡玛特以及各种潮流玩具，它们大多是弱 IP 属性的，仅仅凭借好看的外观，推出不同系列，这些系列就能激发用户各种各样新的想象，让用户自行将其与自己生命中的某个状态联系起来。
因此，个性化、匹配、并且给女性用户留白的这种特性，使得语音交互在这类产品中很难实现。因为很难界定与女性用户聊天的语料范围，也难以确定它的边界。而且用户很难理解 AI 存在延时问题，她们会直接问：「我跟你说话的时候，你为什么不理我？」在这些问题都还没解决好之前，甚至都还没到触及「恐怖谷效应」的阶段，就已经无法形成一个完整的闭环，也就没办法很好地交付给女性用户。
其次，关于数据隐私问题，只要产品有摄像头，用户就会觉得膈应，不管这个摄像头是否联网。所以我们在工业设计上做了巧妙处理，把摄像头设计成小动物的鼻子。这样一来，大部分用户乍一看，都注意不到摄像头的存在，还会好奇这个产品是怎么「看到」自己、理解自己并且实现互动的。仔细观察后，他们才发现原来那个部位是摄像头，紧接着就会问数据会不会上传。
所以，我们所有的模型都设置在端侧，打造出一款可以不联网的设备。
这一点在出口海外市场时尤为重要。比如，本地模型究竟是选用中国的模型，还是海外的模型，这也是美国用户比较在意的关键问题。后来，我们还设计了一个小道具——物理遮蔽眼罩。当用户知道产品有摄像头后，在一些敏感场景下，他们可以拉下这个眼罩遮住摄像头，如此一来，用户就完全不用担心隐私问题了。
04
RingConn：
定义产品的角色很重要
张鹏：今年我还注意到一个明显的趋势，那就是智能眼镜非常火爆。大家对它满怀期待，国内甚至有人预言 2025 年将是「百眼大战」或者「百镜大战」。但我觉得，这背后的本质其实是可穿戴设备的发展。像吴昊这边的 RingConn，产品已经不是第一代了。
在过去几年里，我们看到三星等巨头也纷纷涉足这个领域。你是怎么看待可穿戴设备的呢？在这个领域中，大模型AI会产生怎样的影响和帮助？未来这个领域又会发生哪些变化呢？
吴昊：我认为当前所有 AI+ 硬件的产品，能够将以往未能实现的用户价值重新变为现实，在当下这个时间节点，这一点至关重要，而技术的迭代为我们创造了这样的可能性。
我觉得AI硬件主要包含三个同等重要的部分：硬件、算法和软件交互，这三者缺一不可。
从硬件角度来看，我们是要新增一个数据采集入口？还是引入一种全新的交互方式？又或是打造一个新的平台型入口呢？这是硬件本身需要思考的问题。
就算法而言，以我自身经历来说，我是 AI 博士，学的是算法，2018 年毕业时，我们在 CV（计算机视觉）方面实现了很多应用，但在语言模型对长时间文本的解析，甚至在医疗健康领域对长时间周期信号的处理上都很差。不过，随着 Transformer 算法的出现，现在我们对底层信号的处理能力大幅提升，特征模型的提取也能做得更好。
再看软件层面，AI 硬件与用户交互主要靠软件，尤其是没有屏幕的戒指产品，像 AI 玩具，本质上也是软件产品。那么如何定义软件呢？我特别赞同晓辉刚才说的，我们要有自己的产品定义哲学，明确产品在用户面前呈现的角色，是像一位非常严肃的医生，还是一个极其友好的伙伴。
在当下这个时间点，硬件、软件和算法，三者紧密相连，缺一不可。
以我们目前做的产品为例，从 2014 年到 2024 年，智能手表和手环快速发展了十年。在日常检测设备方面，心率、血氧检测以及交互检测都已经做得相当不错了，大家对穿戴设备的认知也基本停留在这个层面，认为它能接电话、发信息、监测运动心率、记录步数，甚至能监测睡眠。但从技术发展和演进的角度来看，穿戴设备在医疗健康领域，乃至未来的大健康、大医疗领域其实都蕴含着巨大价值，只是过去受产品形态和技术所限，这些价值还没能得到充分地挖掘。
我们基于一个科学家团队的研究判断，现在技术已经成熟，人们的认知也达到了相应水平，我们能够开发出具有创新性的产品。基于这样的认知，我们公司在 2021 年成立，基于第一性原理去开展产品研发。最初我们思考的就是，要为用户提供什么样的价值？为此，我们对比了三个方面的用户价值。
首先是和手表对比。手表现在已经能够实现很多健康监测功能，那为什么还需要戒指呢？通过用户洞察和分析，我们发现手表在睡眠场景下无法满足用户需求。从大数据来看，超过 95% 的人睡觉时都会戴戒指，而即便是佳明、高驰这类专注运动和健康监测的产品，用户中睡觉戴手表的比例也不到 50%。从适用性来讲，手表不适合在睡觉时佩戴，而睡眠中蕴含着大量的生理信息、康复信息以及情绪价值。戒指能够实现这样的用户价值，那它的存在就是很有意义。
第二点是用户价值洞察。我们第一代产品上线时，卖点主要是性能更优、指标更好、续航更久、价格更低且没有订阅费，这些核心卖点看起来很合理，我们出海做智能硬件基本都是按照这个逻辑。但到了第二代产品时，我发现单纯比拼参数，对用户价值的定义并不清晰。就像嘉斌刚才说的，如果产品适用场景过于宽泛，获客的成本以及向用户解释产品价值的成本都会非常高，倒不如明确一个特定场景，专注解决用户在该场景下的核心问题。
所以我们第二代产品 Gen2 在 Kickstarter 上线时，就将睡眠呼吸暂停监测作为主要卖点，其他性能作为次要卖点，结果一下子就吸引了 18000 个用户参与众筹，而且这些用户都是冲着这个核心功能来的。这就是找到了更垂直领域的用户，为他们提供了有针对性的价值，用户需求得到满足，自然也就不会退货，这是我们在用户价值探索上的第二点收获。
第三点是关于用户的软件价值。前面提到，要思考软件是为用户提供一个更专业的 AI 助手，还是一个更友好的 AI 伙伴。在三年前，做出这样的软件产品是不太可能的，那时所有大厂的健康 APP 界面都很刻板、冰冷。而现在，我们先行一步，打造出 AI health partner、 AR health coach 等应用场景融入用户生活，为他们提供健康数据反馈，给予情绪价值。这是基于我们对产品和用户的持续研究与积累，不断迭代产品的成果，同时我们也具备了更快速的迭代能力。
此外，在中国做 AI 健康相关的智能硬件企业，建立起硬件、软件、算法、供应链以及 GTM 的整套体系后，基于用户洞察，还能够发现其他新的产品机会，切入新的垂直场景。就像现在的扫地机器人公司、Insta360 或者大疆，他们都基于同样的基础技术底座，拓展出了新的产品。我们也在基于 AI 加硬件的技术底座，探索 2025 年 Ringconn 可以拓展的新产品，为用户提供他们所需的产品，满足不同场景下的需求。
张鹏：你所说的核心在于如何真正占据特定场景，在这个场景中为用户提供足够的价值，从而留住用户。而且，正因为有了这个场景，还能够进一步拓展产品品类（SKU）。
不过，我还有几个问题想追问一下。过去的穿戴设备，它的传感器用于人体数据传感，发展到如今，技术已经相对稳定。但关键在于，如果仅靠这种传感功能为用户提供价值，那显然还是「薄」的，这样的话它就只是手机的配件。但要是真正融入某个场景，从本质上来说，手机反而可能成为它的配件，因为此时它在提供某种服务。
如今在美国有一种很流行的概念，叫做「反过来的 SaaS」，即「Service as a Software」，重点在于通过传感获取更自动化的 input，然后为用户 output 一些全新的价值，在特定场景中提供更优质的服务。我相信这是大趋势，AI 也能在其中发挥助力。
能不能分享一下你们在产品、软件以及应用场景方面的实际思考，如何运用模型为用户提供更高的价值？毕竟在健康领域，仅仅显示数字是远远不够的，你刚才也提到了情绪价值，甚至为了用户的健康，还需要激励他们。那么在运用模型时，相关体系该如何搭建？关于产品，你们有哪些独到的 insight 可以分享一下吗？
吴昊：刚才提到了我们第二代产品的睡眠呼吸暂停检测功能，这个功能的应用场景是从医生那里得到的启发，医生说现在所有患有呼吸暂停症状的人，很容易引发心血管疾病、高血压之类的病症。但目前这个病症的知晓率很低，原因是，要确诊的话，患者必须在医院睡一晚进行检测。对于我们正常人来说，一辈子可能都没住过院，第一次住院居然是为了检测睡眠状况，这听起来挺离谱的。
在和医生深入沟通后，我们发现通过现有的技术是可以实现这个检测功能的，无非是需要针对性地开发非常复杂的算法。所以，我们和医院的实验室开展了联合研究，用自己的设备去采集原始数据，同时利用医院的标准设备——多导睡眠仪来采集精准标准的数据。然后，我们自主定制算法，采用的是 Transformer 这种迁移学习和对比学习的算法，这样就能够达到以往无法实现的准确率。
经过一年多的实验，我们终于成功实现了这个功能。
功能实现之后，就要把它应用到实际的产品当中，这就涉及到软件产品的定义。像刚才说的，是要给用户提供一个数值，还是一份报告之类的东西呢？在进行产品定义的时候，我们决定为用户提供一份非常完整的报告。用户只需要在后台开启这个功能，晚上睡觉的时候完全不用进行任何额外操作，早上醒来就能生成一份和医院检测报告一模一样的报告，所有指标都能匹配得上，并且还会有对这些指标的解读。而且，用户还可以连续检测一周，这样就能得到更全面的信息。如果某一天晚上因为运动或者饮酒导致指标出现波动，我们的产品也能够毫无负担地为用户提供更全面的信息，作为一种指导。目前，我们在这个阶段已经实现了提供完整的诊断报告。
当然，这还不够。下一步我们要做的是提供一些解决方案，比如指导用户调整睡姿，或者建议用户使用呼吸机，又或者提醒用户进行运动以及持续的监测。后续我们也会相应地提供一些服务。就拿睡眠呼吸暂停这个功能来说，现在苹果发布的新一代产品也有这个功能，但它的功能比较简单，好像是要佩戴一个月的时间，然后只给出一个有风险或者没有风险的二分类结果，无法提供任何数据支撑和详细的认知，这和我们产品所实现的深度是有差距的。
以睡眠呼吸暂停这个场景为例，我们下一步要做的是整合其他 AI 技术、智能硬件或者一些健康改善建议，为用户提供一个康复计划，并且可能会按照一定的收费模式来运营。
张鹏：大模型对你这件事到底有多重要，还是其实没那么重要？
吴昊：肯定是极其重要的，因为没有大模型发展到现在，我们是没法做到的。我们主要是三层模型。
第一层是对于疾病的诊断层，因为原始的算法可以实现一些新的疾病的诊断，现在是呼吸，之后有心血管疾病、血压等等这些，会不断地去拓展诊断的指标。
第二层是基于一个人长时间的指标变化，可以挖掘出他/她的异常。
第三层就是交互层，怎么让用户能够持续使用我们的产品，刚刚说到我们定义产品，是 AI 的专业医生，还是 AI 的伙伴？我们可以设定一个情绪，目的是让它可以跟场景交互起来，持续去佩戴，持续积攒数据，从而就可以有它的健康的价值。
05
Moflin：
弱机器人技术壁垒很低
张鹏：我看到有一个日本的团队做了个产品，叫 Moflin，它本质上也是通过声音建立一些情感互动的实体产品。有没有人了解？
嘉斌：Moflin 的产品已经推出一段时间了，这是卡西欧收购了一个小创意团队后，在全球推广的产品。它是个毛茸茸的小毛球，特别像毛茸茸的小松鼠，能够蠕动，里面装有舵机，触摸时会给出一些反馈。同时，它打出的概念是 60 天养成后可随机获得一种性格。
这次在 CES 上，我们也遇到了一款类似出圈的产品（Mirumi），还和它有过梦幻联动，我也跟他们团队交流过。他们不是创业公司，是一家相当成熟的公司，一直在做大众消费产品。那个产品是挂在包上的小树袋熊造型，头部可以转动，鼻子上有个红外传感器，只要挡住它的鼻子，它就会把头撇向一边，非常可爱。
我认为，可爱依然是这类产品最核心的要素，毕竟都是日本公司打造的，他们深谙「卡哇伊」的精髓。其次，他们关注的不是技术，而是用户与产品互动瞬间的情绪价值。比如 Moflin，当你触摸它，把它抱在怀里轻轻抚摸，它会蠕动，这一瞬间的情绪切片，他们觉得就非常有价值，然后不断放大这个情绪切片。
挂在包上的那个产品，情绪切片在于能与你的背包搭配。要是你的包是粉红色的，它也是粉红色，就仿佛在你的时尚穿搭上，有个充满生命感的东西趴在上面，让人觉得这个瞬间很酷。这类产品在初期确实能激发用户的冲动购买欲，这也是它作为消费品能够立足的原因。
不过，我觉得这类产品存在的问题在于用户的长期留存和粘性方面。毕竟我们做的是电子消费品，不能只是让消费者当作玩具，买回去拆开包装玩个 5 分钟、10 分钟，产品的「生命」就终结了。这还是传统消费品的销售逻辑。但我们做的是计算终端，用户的日活、月活，以及通过产品能否持续盈利，这些对我们来说更为重要。我相信未来国内一定会有大量公司模仿这类产品，因为它没有什么技术壁垒，传感器简单，概念也通俗易懂。
张鹏：晓辉有什么思考吗？看起来这两个产品都在同一个大方向上，用户都会在看到产品的第一眼被萌到，愿意去购买。
晓辉：首先，这类产品可归为所谓的「弱机器人」，它的动作仅仅是蠕动，而且不会说话，与人的交互相对比较薄弱。我十分认同的是，它凭借萌态营造出一种直观的亲近感，让人本能地很喜爱，这似乎是刻在我们基因里的。从消费品的角度来看，它是能够成立的。不过，它的壁垒或许并不在技术层面，而是在于产品以及市场这一端。如果它最终朝着类似于 Jellycat 的方向发展，说不定会取得成功，最终成为一个会动的 Jellycat 式产品，毕竟它很难拓展出更多维度的内容体验。
张鹏：理解。两位都抓住了关键要点。
我们一直在关注硬件相关领域，经常会探讨这样一个问题：一个产品怎样才能不是「一波流」呢？如果想要实现长期发展，那就不光是这一「枪」打得「准」，而是要基于某个稳固的「阵地」，通过「一枪一枪」打得「准」，让这个「阵地」不断拓展。
要是只看一「枪」打得「准」，而没有稳固的「阵地」支撑，那么这个公司大概率很难实现长期成长，这是一个非常重要的思考角度。所以，构建产品价值的「阵地」，以及打造技术可持续成长的体系，确实至关重要。当然，能够「把枪打准」也同样重要。这就是做硬件的难处，又有短期又有长期。
06
AI 眼镜是大厂的赛道
吴昊：2023 年的时候，好多眼镜厂商都来找我们做联动。而且当时有不少面试的候选人，都曾面过好多家做眼镜的公司，所以我对这个行业还是有比较清晰的认知的。我觉得做 AI 眼镜没那么容易，另外，这个产品的 PMF 我认为还挺难找准的，目前它的发展方向还是比较发散。
实际上，我从来没考虑过做这个，因为我觉得我们现在还是得专注于做好我们现有的产品。就像张鹏老师刚才说的，我们目前是以手机作为终端来呈现用户价值，这是一个入口。未来要是眼镜行业发展成熟了，我们其实也可以通过眼镜来呈现我们产品的价值，做一些联动。但就目前而言，我们不会去做眼镜相关产品。
晓辉：我确实认真思考过这个问题。眼镜尤其是偏 AR 方向的产品，一几年的时候就火过一阵，那时候大家都觉得这会是未来替代手机的交互接口，后来就不了了之了。
现在这个行业其实是走上了一条偏简化的发展路线，因为大家意识到，首要解决的问题是要让大众真的愿意佩戴。要是做一个可能重达一公斤的东西戴在头上，显然是不现实的。至于我们为什么没做这件事，不说一些客观原因，最主要原因是它不是我们的热情所在。
嘉斌：其实我上一份工作就在做这个。我有三点思考。
第一，我认为这不是小公司或创业公司容易涉足的领域。原因在于，虽然硬件层面的壁垒看似不高，但核心难点其实在软件方面。硬件只有实现芯片级别的优化，包括低延时、低功耗，才有可能让这类穿戴产品的续航时间足够长，而这绝非小创业公司能够轻易做到的。
第二，关于手机的适配问题。我觉得手机厂商在这个领域可能具有较大的机会，毕竟目前 AR 产品在很大程度上还是手机功能的一种延伸。
第三，是兴趣方面的考量。我在字节跳动，也就是大厂里待了两年，期间一边工作一边寻找创业机会。相比之下，我发现现在选择的这个创业方向才是我真正更喜欢的。
张鹏：大家都觉得这个看似充满机会的领域，大概率是大厂的天下，对吧？所以我认为创业者还是要在更广阔的天地里，寻找适合自己展开拳脚的地方。
我前段时间说了个「爆论」——今天的创业者千万不要去「逐鹿中原」。
就拿大模型领域来说，这个技术栈本身的投入就存在门槛。要是想在这个领域建立起自身强大的优势，甚至达到世界领先水平，那难度更别说了。而且，一些大厂在与其核心业务紧密相关的主阵线上，通常不会犯错。我们不能把成功的机会建立在大厂会犯错的假设之上。
就像秦国的崛起，得益于函谷关的险要地势，在那片相对封闭的山窝窝里，有着一块富饶的土地，得以慢慢发展壮大。所以，如果不能去「逐鹿中原」，那就寻找类似函谷关以内这样的地方，精心经营，这是上策。次一点的选择，到云南、四川，那里「蜀道难」，但也能在当地建立一番事业。最不济，哪怕像在阿富汗那样的环境，也能打造一个实现正向循环的公司。
总体而言，尤其是在硬件创业领域，成败的代价都非常大，每一次产品决策失误都可能带来严重后果，所以在这个领域确实不能过于冒险。
07
好的 AI 硬件要有数据收集能力
张鹏：今天我们能看到一些利用弱机器人、弱 AI，甚至零 AI 技术打造出的产品，却能凭借情感价值吸引消费者。我们有的产品从一开始就搭建了 AI 体系，都很独特。然而增加 AI 会使成本提高，消费者对产品的预期也会产生不同。所以在 AI 宠物陪伴产品的审美方面，就像乔布斯所说，最终是「down to the taste」，审美是非常关键的一点。即便目前利用简单技术做出了受欢迎的产品，是否仍有机会融入更强大的 AI 技术呢？这种可能性是否存在？
嘉斌：首先，我觉得如果想走这样的产品路径：产品在未来能够进行 OTA 升级，软件和算法可以在产品形成规模效应之后，持续创造价值。那么在初期进行硬件选型的时候，就必须考虑清楚，它应当是一个能够联网的设备。如果卖出了 100 万台产品，但它仅仅是个玩具，那么产品的数据在哪里呢？要是没有数据，或者数据是断层的，那么就算之后用相同的品牌再去打造一个带有 AI 功能的产品，那也完全是另外一回事了，因为这样就缺失了数据的持续积累效应。
所以，一款爆款的AI宠物产品一定要具备完整的未来数据同步能力，并且其传感器要能够持续收集数据，不断地为端侧模型提供数据支持，我认为这些是基础的要求。
我们当下就是按照这样的思路在做产品。我认为把产品成功销售出去是第一步，第一枪一定要开准。第二步是要让用户对产品有粘性。如果用户只是把产品买回去挂在包上，用了两天就不用了，那这样的产品并没有太大的意义。这是需要持续关注的方面。
不过，审美真的是非常关键的一点。创业团队一把手的背景很大程度上决定了整个公司的风格、产品的风格，以及对用户最核心的理解。我过去一直从事女性向和儿童向产品的开发，我是北京服装学院毕业的，并且我们现在还和北服有一个联合设计工作室。我们其实更多的是在研究人们对于美的认知是什么，以及人们是如何消费美的事物的。其实，「萌」只是美的众多表现形式中的一个部分。所以，「萌」虽然很重要，但它只是第一步而已。
张鹏：嘉斌，你们目前在数据 input 这一方面大概是如何定义的？你们的宠物产品需要接收哪些数据，其中涉及记忆功能的部分又是怎样设定的？
我认为在接入大模型的当下，对输入数据的定义重要性丝毫不亚于对输出结果的定义，因为这关系到产品长期能力的发展。所以很想多了解一下你在这方面的思考。比如哪些数据对你的产品有价值？这些数据又该如何整理，从而实现价值交付？
嘉斌：我们在端侧采用了四个维度的数据。第一个维度是视觉数据，第二个维度是听觉数据，第三个维度是触摸数据，第四个维度则是对空间重力的感知数据，也就是在 IMU（惯性传感器）里加入陀螺仪所获取的数据。这四个维度相互融合，赋予产品类似生物的感知能力，使其能看、能听、能感知触摸，还能知道自身是不是被拿起来了。
在所有通信通道中，视觉占据了百分之六七十的比重。因为视觉主导着远距离的社交感知，比如产品放在桌上，即便距离人 1.5 米甚至更远，它也能察觉环境中是否有人，并且通过视觉判断人靠近后的意图，判断这个意图和宠物当前状态是否相关。相比之下，听觉数据的占比要少一些。
我们没有把这个产品定义为音箱类产品，因为我们认为陪伴与聊天没有必然联系。很多人可能觉得陪伴就意味着聊天，但我们可以看到许多纯软件类的陪聊产品，用户粘性更多地建立在一些边缘内容上。在日常生活中，人们更多的陪伴需求源自人与人之间的相处，就是要找一个机器陪伴，其实就已经很惨了。
特别是针对年轻群体，我们将他们对陪伴的诉求定义为「弱陪伴」，就像香氛型产品一样，放在身边散发气味、营造氛围，无形中缓解压力，这样就已足够。在听觉方面，虽然我们在端侧进行了语义理解，但更侧重于识别与情绪和关系相关的词汇，比如打招呼之类的，宠物会据此做出相应反馈。在声音数据处理上，相较于语音音箱着重去除环境噪音，我们更关注一些能引发动物应激反应的数据，像打喷嚏声、窗外的风雨雷电声等。
在视觉层面，人脸识别 ID 是基础，产品得知道主人是谁。随着时间推移，它会不断回顾这个 ID 下主人对它做过的事，从而持续产生记忆数据。此外，它还能理解人的情绪，比如人脸上不同的笑容变化，将这些变化放在时间轴上，分析其对应的反应。假设你这周工作压力巨大，下周压力缓解了不少，期间必然发生了某些事件，这时宠物能否有效地进行干预？这都是视觉层面需要处理的内容
同时，产品还要理解人的肢体动作，识别桌面上常见的各种物体，这些信息不断沉淀，成为宠物「大脑」中的 token 词。随着时间积累，我们会加入时间维度、与用户的亲密度维度，以及产品自身状态变化的维度。例如，如果桌面上的机器人经常处于亏电状态，说明主人照顾不周，那么它的情绪值就会下降，进而影响其决策机制，可能会变得比较「EMO」。
张鹏：评论区的问题，对于记忆模型方案现在怎么看？现在市面上有一些主打持续计算的小参数记忆模型产品，不管是硬件还是软件层面，关键在于怎么评判它的好坏？
嘉斌：在我看来，这里面有几个关键要点。
首先如何用更小的芯片算力控制更好的成本，去做更多的记忆。
其次，如何确保记忆的准确性，避免出现类似大模型中「幻觉」的问题，我们叫小模型记忆行为的 bug。举个例子，如果记忆模型不准确，用户使用产品的头一两天，它就突然说了一句相处了一年的话，或者出现了本应在一年之后才会出现的行为，对于本身没有对话能力的产品，会让用户感到困惑，甚至质疑产品是不是在随机生成内容，是不是毫无逻辑地胡乱应对。
所以，如何精准地控制和表达记忆模型，准确无误，是极为关键的，这直接关系到用户对产品的信任度和使用体验。
晓辉：我觉得核心在于，不论是梳理它的记忆结构，还是刚刚说的交互触点，都是需要我们自己去做的，不能完全地依赖于模型。我们自己要有一些规则，把实际可被纳入到记忆中的重要信息用规则的方式来去做。自身的逻辑和大模型做配合，这是我们目前的一个经验。
嘉斌：这也是我们创业公司的壁垒所在。里面有很多小的调参的 know-how，很难被没有用户量的公司立马 get 到，这个很重要。
08
AI 陪伴的情绪价值从何而来？
张鹏：有观众提问，这类注重情绪价值的产品，当初价值的原点是怎么形成的呢？有没有什么事情触动过你们，给你们带来启发？
晓辉：我们当下所讨论的AI硬件，其实核心在于探讨物理世界与比特世界之间的关联。当我们做的是偏向入口类或工具类的 AI 硬件时，可能需要考虑到世界存在着各种差异，因为世界存在参差，所以需要借助这样一个工具或接口来连接两个世界。例如，我们可能会借助一副眼镜，让它成为连接物理世界与比特世界的桥梁。
然而，如果我们做的是注重情感、情绪价值的产品，那就需要思考霍金所说的「遥远的相似性」。霍金认为，宇宙最令他感动之处，就在于这种遥远的相似性。其实很多时候确实如此，这也就是为什么我们在欣赏其他文化作品，比如西方的文化作品时，同样会深受触动。就是因为这个世界存在着相似性。
本质上，当我们打造这类产品时，需要思索在我们所处的整体社会文化背景下，作为人类，究竟有哪些共同的叙事能够引发大家的共鸣。这些共鸣点，无论是深植于我们基因中的，还是蕴含在我们文化里的，肯定是存在的。因此，我们很多的灵感其实来源于各类文化作品，像电影、小说等。我们致力于为用户提供更优质的人生体验，满足他们的想象。生活中的点点滴滴，都能为我们带来灵感与参考。
嘉斌：我们的灵感来源就很简单——养猫。我自己养猫，身边很多朋友也养猫。经过研究，我发现全世界最出色的陪伴单品其实是猫，不是狗。猫是全球销量最高的宠物，数量大概有 6 亿多只。在众多宠物品类里，猫历经社会和市场多年的筛选与驯化，最终成为爆款，里边一定有满足了陪伴人类社会在城市陪伴中的一个产品特点的诉求。
于是，我们就基于猫这个品类进行拆解分析。这里面涵盖了很多方面，比如触感，为什么那么多人喜欢撸猫、吸猫；还有猫的体积大小、眼神状态等，这些体现的都是弱交互为人类带来的情绪价值。我们就是从这些角度进行推理演绎，来设计产品的。
另外，我建议大家去读一本书，叫《群体性孤独》。这是一本非常著名的、深入研究人类社会孤独现象的书籍。做这类关于情绪价值和陪伴的产品，从心理学层面深入探究是很有必要的。像行为心理学等相关知识，对我们的产品设计都非常重要，大家可以多去了解学习。
张鹏：对于情绪价值相关的 AI 硬件的未来发展空间，我自己也深有感触。
刚才大家有提到日本团队的一个产品，它可以挂在包上或者手上，听到声音后会转头，看起来很害羞。其实这个产品的上一代是一个扁平的抱枕，还有一个猫尾巴。我和他们的创始人交流探讨过，在最终向用户交付价值的时候，要通过非常有限的交互去传递无限的情绪价值，这是一种很高明的理念。
也许在未来，我们会运用到很高维度的 AI 技术，但产品的交互方式可能依旧是有限的，而我们所追求的是无限的情绪价值。就拿他们之前的产品来说，比如那个抱枕，尤其是上一代的猫尾巴产品，其最后的交互仅仅是尾巴的摆动，已经精简到不能再精简的程度。在这种情况下，如何选择一个合适的点来有效地传递价值呢？我觉得这是一种非常好的思维训练方式。也就是说，如果把产品的交互方式压缩到只剩下一个元素，那这个元素会是什么？为什么会是这个元素？
有时候，情绪价值的传递不是靠面面俱到，而是在某个特定的点上打动用户，这一点非常重要。比如说，制作功能型产品是以科学方法为导向的，重点在于如何更有效地解决实际问题，这是比较客观的。然而，情绪价值的传递相对比较主观，最终还是要以自我为核心方法。换句话说，创业者自身的品位、审美、判断和选择才是这件事情的关键所在。
去观察更广阔的世界，然后在一定的审美基础上找到最佳的选择。这一点在这一波 AI 创业浪潮中，不光是对于制作情绪价值类宠物产品很重要，对于所有新类型产品的开发可能都是非常关键的一点。
09
AI 硬件如何寻找 PMF？
张鹏：我知道在 KS（Kickstarter）上有很多成功筹集百万美金以上资金的项目，大概有百分之七八十是中国团队负责的。一般来说，KS 上的项目都不是技术通用性强，比较先进的产品，它们往往是在某个特定场景下能深深打动用户，从而吸引大家参与。
要怎么基于这种世界观来进行创新，把产品的 PMF 找好呢？
Henri：首先，通常情况下，一个项目或类目要做到超过百万美金才会引起大家的关注。但实际上，所有百万美金级别的项目都不是凭空出现的。要么项目负责人之前做过类似项目，已经做到了一二十万美金的规模；要么在其他项目上进行过 PMF 的尝试；又或者在其他渠道、社群里提前释放过一些相关信息。所以说，这类项目并非无中生有。
因此，如果大家是从投资、研究或学习的角度去看这些项目，以百万美金作为衡量标准是可行的。但要是作为创业者去审视一个赛道，当你把目光投向那些低于这个标准的更多项目时，就会发现那里别有一番天地。
第二点，关于海外游学和工作经历，这无疑是个加分项，但在我看来，它不是一个必需项。根据我的深刻体会，即便拥有在海外生活、学习和工作的经历，也并不意味着就能与当地人建立起深入的联系，我们往往还是处于第三方视角进行观察，这两者有着本质区别。
以我自己为例，我会特意找一个土生土长的外国朋友，到他家里住上几天，了解他们打猎、滑雪、钓鱼、养狗的日常，看看他们的房子是如何建造的，住在什么样的地方，还会跟他的朋友们交流。再比如，我现在身处一个大概有万把人的小镇，会去当地人气很高的破旧小酒吧，里面有游戏机、台球桌，极具当地特色。这种地方，游客不会来，工作时也不会涉及，但如果抱着观察的目的深入其中，就能获取到的 insight 和 inform 都比单纯停留时长更有价值、更重要。
今年 CES 的主题「Dive in」就很棒。保持这种「Dive in」的观察心态至关重要。当然，不一定要亲身前往当地，通过网络与用户建立联系并展开交流，也是非常不错的方法。
张鹏：这次我们的感觉是在今天所谓的 AI +硬件，真的未必是 AI 要怎么怎么样，或者这个硬件要怎么样。我觉得更多的是对于需求背后的世界观，对世界的理解，可能你自己本身就是个很有趣的人，你在某个领域里有自己的洞察，今天加上 AI 会创造更多可能性，这是让人比较兴奋的点。在深圳的新一代创业者里、在 KS 上我们已经看到挺多这样的案例了。
我们都能看到 AI 在很多场景中提升了用户价值的交付，但大家也很好奇，到底有没有真正看到 AI 创造出全新的场景以及全新的用户价值呢？
Henri：没有
张鹏：哈哈哈，很直接。
Henri：我觉得人类本质的需求和很多的用户价值是既定存在的。AI 作为一项新技术，无论它多么先进，终究只是一种技术手段，不是像人类突然多长了一只眼睛或一个器官那样带来本质上的改变。任何新技术，其目的都是服务于人类既有的需求，只不过是通过不同的形式来满足这些需求。
所以我觉得，AI 并非创造了新的用户价值，而是将过去那些未被充分关注或未能很好实现的需求，以更好的方式呈现和满足。就目前而言，我确实没有看到太多 AI 创造全新场景和需求的情况。
张鹏：我其实也同意，从过去的观察来看，这个世界的真相是绝大部分的科技公司结合着每一代的技术，做出一个更好的产品，更好地满足已经存在的需求。
Henri：对，我觉得它并不重要，不是说我们一定要做一个新的需求、新的场景，这事它才重要，或者它才能够立得住。
张鹏：对，这个世界上最终也会有一些伟大的、很有前瞻性的公司，凭借着他们的远见卓识创造了一些新的东西。但可能一千家里有一家这样的状况，是个涌现的结果。在当下 AI 硬件的创新方面，我跟安克的杨萌聊过这个话题，我们俩的共识是不提 AI 硬件其实也挺好的，就叫更好的硬件，这个也是挺好的一件事。
Henri：永远会有更好的硬件的，对。
张鹏：对，AI 不一定就是实现产品优化的必备手段，不是说一定要添加 AI 功能，这可能只是一种 fashion。
Kickstarter 这么多年来，见证了许多产品从最初的构想诞生，到初步取得成功，再到成长为一个有品牌影响力的公司，这中间会经历好几轮挑战和考验。Henri 在这个方面有没有什么观察和心得呢？对于过去这么多年这些产品在发展历程中每个阶段所面临的考验，你是怎么看待的呢？
Henri：我觉得这个话题的范畴确实比较宽泛。具象化一些大概可以分为三个阶段：
第一阶段，在产品发布前，最为关键的无疑是产品定义以及对用户的洞察。很多时候，创业者需要自己去探寻，会有一些「非共识」。这时候你得找到产品能够自洽的核心要点，并且要有一批核心用户愿意支持你、等待产品问世，同时还能给提供反馈，这一点极其重要。我们在对外分享时，常提到产品定义的两个常见方向：一是在垂直赛道里寻找刚需，二是在大众赛道中挖掘盲区。然而，早期容易出现的问题是，这两者容易混淆。比如，创业者可能误以为某个需求是大众赛道的刚需，便按照这个思路推进，可实际上它属于垂直赛道。这往往就是许多产品在发布前到发布后，发现与预期不符的潜在原因。
第二个阶段，也就是产品发布交付后的增长阶段，可能会遇到更多问题。但本质上，我觉得更多是管理层面的挑战。比如供应链问题，究其根本，还是管理的问题，包括对人员的管理以及团队扩充等方面。
第三个阶段，这或许是需要向内探索的时期。当公司在第一个阶段取得一些成果和盈利后，接下来要思考的是究竟该做什么？怎样才能让业务持续发展下去？如何找到新的增长点？以及后续该如何进一步拓展……很多时候，这些问题需要从公司内部去探寻答案。
10
下一个 AI 硬件百万量级
的机会在哪里？
张鹏：如果让你们猜测，在 2025 年能够实现百万级出货量以上，且 AI 真正发挥重要作用，同时具有长期发展潜力的硬件产品，可能会出现在哪些方向上呢？
嘉斌：其实看大厂的布局就可以了。两个方向，一个是眼镜，可能会跑出头部，但是现在 Meta 眼镜已经过了这个线了。第二就是现在字节的 Ola Friend 这个品类，我个人还是比较看好大厂做这种非常很卷的，已经有用户规模的硬件。
晓辉：我确实觉得除了眼镜和耳机方向之外，目前很难想到其他的。
偏陪伴类的方向，增长有一个比较缓慢的曲线，无论是主流消费者对这件事的接受度，还是实际上创业者对这件事的思索，它毕竟是一个偏体验类的东西，而非工具，所以这种偏接口类的是更容易爆发的。
张鹏：两位都觉得大厂才有力量一下推到百万，如果要自然成长的话，其实很难一年就爆成这样，对吧？
晓辉：对，但这个点在于我觉得大厂有一种从上至下的一种推动力，很多程度上不在于说从用户端。我觉得他主动拉动的这种需求是会比上一个时代要更困难一点。
张鹏：Tony 怎么看？
吴昊：我们目前做的是智能戒指这个品类，去年，不算那些杂牌产品，整个行业的出货量都没达到 100 万。但到了 2024 年，三星进入这个市场后，能够很好的教育市场。像三星、Oura 以及其他一些品牌，出货量都有了显著增长。大厂的入局能够迅速地让更多人了解这个市场。
不过，我们也发现一个有意思的现象，三星虽然进入了市场，但在全球各个地区的销售情况并不理想。这说明大厂做这类产品，也不一定就能取得成功，这或许就是我们这些创业公司的机会。
其次，硬件产品和软件产品有所不同，硬件产品不是赢者通吃的类型。一旦你找到了精准的目标用户，他们很可能会持续使用你的产品，我认为这一点非常关键。
再者，海外用户对产品的忠诚度相对较高。就像我们现在在海外经常能看到有人佩戴 Fitbit 的产品，而这类产品在国内已经很少见了。
另外，与 AI 玩具类似，硬件产品会积累一定的用户数据。一旦用户的数据在某个平台上积累起来，他们迁移到其他平台的成本和意愿都会比较低。如果我们能够持续服务好这些精准用户，为他们提供软件和硬件方面的服务，甚至收取一定的订阅费用，对于初创公司来说，这是 OK 的。然后，我们可以再去寻找更多的市场机会。
我们现在也算是有了一定的出货量。我觉得在中国做硬件，我们的优势十分明显。与海外的 Oura 以及印度的公司相比，我们的成本极低。凭借这一巨大的先发优势，我们可以在产品定位和品牌塑造方面大展拳脚。
张鹏：看到有朋友提问，智能音箱有没有发展潜力？智能音箱结合大模型，未来还有没有机会再次火爆起来？
曾德钧：我们的产品是猫王音响。对这个话题真的感触特别深。1995 年，30 年前，我第一次参加 CES，当时我所在的公司是国内第一家带着消费音响产品参加这个展会的。刚才听到同学们的讨论，确实感慨很深，今非昔比。
智能音箱，我认为它是存在发展机会的。过去的智能音箱实际上不是以「听」为主导，而是以 IoT（物联网）生态为主导，作为物联网的一个入口，实际体验非常糟糕。说是智能音响，不如说「智障音响」。因为那时的智能音箱基本无法实现多轮对话，也不能很好地理解用户意图。但接入大模型后就好了很多。最近我们的产品接入了火山引擎、豆包等，用户体验提升了不少。
那么，「听」的核心是什么呢？对于智能音箱而言，需要围绕「听」做到三点：怎么快速听到？怎么简单听到？怎么听懂？这在非大模型的状态下是做不到的。
目前，虽然智能音箱在这方面还不能尽善尽美，但进步特别大。就像小米音箱，他们近期也接入了多模态大模型，悄悄升级。如果大家手中有小米音箱，不妨升级体验一下小爱同学，就能感觉到很多变化。所以我认为智能音箱在未来一定是有机会的。
不过，这个机会最终会花落谁家，目前还不清楚。回看音响行业的发展历程，从黑胶、磁带、卡带，到 CD，再到后来的 MP3、多媒体音箱，直至如今的智能音箱，它的发展是有规律和节奏可循的。通常一种产品形态的平均存活周期大概是 30 年。以 2014 年 Echo 推出为标志，智能音箱发展至今约十年，而蓝牙音箱问世至今将近 20 年。所以，我们预计在未来 10 – 15 年内，一定会出现一种与大模型相关的全新形态的音箱，这就是我的观点。
张鹏：如果音箱本身已经具备一定的市场保有量，或者每年都能维持稳定的出货量，哪怕是蓝牙音箱，只要能找到大模型契合的应用场景，能成为提供情绪价值或助力生产力价值的一部分，我觉得其中就有值得深入探讨的空间。
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高浓度的主流模型（如 DeepSeek 等）开发交流； -
资源对接，与 API、云厂商、模型厂商直接交流反馈的机会； -
好用、有趣的产品/案例，Founder Park 会主动做宣传。
（文：Founder Park）