AI硬件的幻象与现实：当AI从“功能”蜕变为“系统属性”

TL;DR：

随着AI从孤立的“功能”向系统级“属性”演进，AI硬件初创公司面临颠覆性挑战。尽管Rabbit R1和Humane Ai Pin等设备在交互探索上有其价值，但智能手机和现有计算平台已内生AI能力，预示着未来AI将无缝融入环境，而非依赖外接配件。

近年来，科技界掀起了一股AI硬件的浪潮，从备受争议的Humane Ai Pin到一度引爆社交媒体的Rabbit R1，以及近期让1300万人围观的“AI Key”¹，各种形态的智能设备层出不穷。这些产品无一例外地试图贩卖同一个概念：你需要专门的硬件来体验真正的AI。然而，这股热潮背后，隐藏着对AI本质的深层误解，以及产业生态正在经历的根本性范式转变。

伪装与挑战：AI硬件初创的泡沫与现实

初创公司如Humane和Rabbit，以颠覆者的姿态闯入市场，其产品Ai Pin和R1分别以“无屏/少屏”和“大型动作模型（LAM）”为核心卖点，旨在重塑个人计算的未来²。Ai Pin由前苹果高管团队打造，以“让技术成为你的仆人”为使命，通过激光投影和手势交互实现无缝体验。Rabbit R1则以其醒目的橙色设计和通过AI代理完成复杂应用任务的愿景，吸引了大量关注³。

然而，现实却远不如愿景般美好。Humane Ai Pin在发货后不久，便因严重的过热和续航问题饱受诟病，最终Humane公司被惠普收购，估值仅为巅峰期的十分之一，如同流星般陨落⁴。Rabbit R1也遭遇了高开低走的命运，其USB-C接口对充电线的高度挑剔、仅1000毫安时的短续航电池，以及Reddit用户爆料的“意外订购了错误的内存部件”等供应链和品控问题，都暴露了初创公司在硬件制造领域的经验不足与脆弱性²⁵。

当初创公司在成本控制和供应链采购上无奈妥协，也就更容易导致了一个恶性循环：低端硬件无法提供流畅体验，用户差评导致口碑崩盘，反过来影响销售，使得公司难以通过规模化生产来降低成本，最终陷入财务困境，甚至破产。

尽管如此，我们不能完全否认这些硬件的探索价值。Rabbit R1的滚轮、Humane Ai Pin的投影、以及AI Key的“钥匙”形态，这些看似新奇的设计，实则是在测试不同的交互假设，为行业排除错误的选项¹。它们所倡导的主动代理、环境语音命令、统一任务界面等理念是强大的，但这些概念的最终归宿，很可能不是独立的盒子，而是被iOS、Android等主流移动操作系统的原生能力所吸收。

智能手机的王者地位与端侧AI的崛起

在AI硬件初创公司苦苦挣扎的同时，智能手机作为当下最好的AI硬件形态，其地位依然稳固。我们口袋里的iPhone 16 Pro已搭载第二代3纳米制程芯片，不仅能无缝访问ChatGPT、Claude、Gemini等强大的云端AI模型，更在端侧AI能力上大放异彩²。

即使被认为在AI赛道“掉队”的苹果，近期也在Hugging Face上发布了FastVLM和MobileCLIP2等端侧模型。这些模型比以往版本快85倍、体积缩小3.4倍，使得实时视觉语言模型（VLM）应用成为可能，甚至能在浏览器里完全本地运行，实现实时视频字幕生成²。同时，谷歌的Pixel 10系列手机更是将“买AI送手机”的理念推向极致，不仅能本地运行Gemini Nano模型，还集成了Camera Coach和Auto Best Take等功能，能够实时分析拍摄场景、光线与人物动作，自动优化照片甚至给出拍摄建议⁶。

这些案例清晰地表明，智能手机的强大硬件素质和成熟生态，使其成为AI落地的天然温床。在计算能力、传感器融合、用户界面和应用生态方面，专门的AI配件或初创硬件难以匹敌。它们并非简单地将AI作为附加功能，而是将AI深度融入操作系统和应用体验，使其成为设备固有的“属性”。

AI的哲学转向：从功能到属性的范式变革

当前AI硬件争论的深层技术哲学，在于我们究竟将AI视为一种**“功能”，还是一种“属性”**。

当AI被视为一个功能时，它往往是离散的、可分割的，需要专门的载体。这种思路是将AI单独拎出来，打包成一个卖点，例如聊天机器人、翻译器，或是Rabbit R1的LAM、Humane Ai Pin的激光投影。其逻辑是：先有了AI技术，再找个硬件来装进去。当用户需要时，就得专门打开、专门交互。问题在于，大部分这类“功能”在手机里早已存在，并且做得更好，这使得新硬件看起来更像是一个“中间商”，缺乏真正的护城河。

而另一种思路，是将AI融进现有生态，让它成为系统自带的属性。苹果的Apple Intelligence便是此中典范：优先通知、邮件摘要、照片清理、Siri强化等，都在原有体验中通过AI自然生长出来。Google将Gemini Nano下放到本地设备，也是遵循此逻辑。用户甚至感觉不到AI的存在，但效率和体验却被整体提升。

汽车诞生之初，被理所当然地称为“无马的马车”。人们的想象力局限于替代马匹，关注点在于它能否跑得像马一样快，会不会惊扰到路旁的牛群。没有人能预见到，这个“铁皮怪物”将催生出高速公路网、现代物流、郊区文化，并彻底改变城市的形态和人们的生活半径。今天，我们对AI硬件的想象力，或许也同样被困在狭窄的框架里。[^2]

这种思维局限性，导致了当人工智能这个“新物种”出现时，我们的第一反应是条件反射式地为它寻找一台“专属设备”——一个“AI盒子”、“AI终端”，或者至少是一台“AI PC”。这如同一个原始人第一次看到火，不是思考如何利用火的能量去烹饪、取暖、冶炼，而是琢磨着必须制造一根“火棍”，才能将火焰握在手中²。

早在1998年，Eli Zelkha及其团队便提出了**“环境智能（Ambient Intelligence）”**的概念，指的是一种能够“感知人类存在并做出响应”的智能环境系统。这些环境通过嵌入式设备（如传感器、执行器、AI模块）实现与用户的无感交互，试图将技术融入生活而不是成为负担⁷。真正理解AI的公司不会刻意创造“AI设备”，而是会让所有设备都变得AI化。

未来展望：无处不在的AI与新计算平台纪元

一个成熟的技术，不会终日将名字挂在嘴边。正如我们今天通常不会刻意说“电力台灯”或“互联网电脑”，因为电力和网络连接早已是这些设备的底层能力，是理所当然的存在。同样，当AI真正普及时，它也会从一个被反复强调的“卖点”，下沉为所有智能设备的基础设施。

在未来3-5年内，AI与现有计算平台的深度融合将成为主导趋势。智能手机、PC、智能家居、智能汽车，甚至可穿戴设备，都将通过端侧AI和云端大模型的协同，成为我们个人“环境智能”系统的一部分。这些设备将拥有不同形式的智能，彼此连接，协同运作，以无感知的方式提升我们的效率和生活质量。

当前AI硬件初创的浪潮，更多地是充当了人机交互模式的试验场。那些有价值的交互范式，最终会被主流平台吸收并优化，成为系统原生能力的一部分。而真正颠覆性的AI硬件，可能需要等待一个全新的计算平台纪元的到来——例如，突破性的AR/VR设备，或是能够实现更深层神经交互的生物计算接口。这些新平台必须提供手机无法替代的，甚至是我们现在尚无法完全想象的交互体验，才能真正配得上“AI硬件”的称号。

投资逻辑也将随之转变。资本将逐渐从那些试图用“AI”标签包装的单一功能硬件中撤离，转向那些能够实现AI深度集成、构建强大AI生态系统，或致力于开发下一代计算平台的创新企业。AI的真正普世价值，在于它成为一种无处不在、无形无感的智能“属性”。当我们不再刻意谈论“AI硬件”的那一天，才是AI真正融入人类文明进程的开始。

引用

• AI硬件
• 端侧AI
• 智能手机
• 产业生态
• 人机交互
• 未来计算