自ChatGPT问世以来，AI硬件领域迅速成为热门赛道，各类创新产品如雨后春笋般涌现，从AI Pin、Rabbit R1到Meta的雷朋眼镜，以及即将面世的智能耳机，这些产品有的成功，有的则黯然退场。在AI大模型热潮持续一年之际，我们不妨展望一下AI硬件未来的机遇所在。本文由科技基金Capital O的管理合伙人Aaron Qian撰写，深入探讨了AI硬件、XR和具身智能等行业的现状与前景。
硬件：中国的主场优势
在今年前9个月考察的108个团队中，具身智能项目有14个，AI硬件项目8个，XR相关5个，总计占比25%。相较于软件领域，中国在硬件赛道上的团队优势更为明显，尤其是AI硬件项目大多依托深圳世界领先的供应链生态。我们目前正与两家企业进行深入合作。
AI硬件的基本原则
原则#1：软件驱动硬件
新交互方式出现前，AI应用依然遵循移动互联网逻辑。4G/5G的成熟为短视频等高信息密度应用奠定了基础，而iPhone的触控交互则开启了应用繁荣的大门。苹果因交互模式创新在移动互联网时代获利丰厚，而Meta虽占据海外流量和广告收入，却受制于硬件设备。Zuckerberg在Reality Labs投入500亿美元，旨在占据下一个时代的硬件入口/计算中心。
在当前格局下，Google、Meta、苹果和字节跳动等巨头从硬件到软件牢牢把控用户生态，基于计算中心/物理空间、流量/网络效应、时间/用户习惯形成深厚壁垒。若此格局不被打破，AI大模型技术将停留于更先进的生产工具，丰富移动互联网生态内容供给和用户体验，但科技巨头依然是最大受益者。因此，针对AI大模型的硬件和交互设计成为挑战者必须攻克的堡垒。
软件突破带来的智慧和拟人感赋予硬件生命。AI硬件的三层架构包括多模态信号输入（传感器）、模型处理和计算（计算中心）、交互方式（UIUX设计）。在这三层架构中，计算中心为AI大模型提供端侧和云端运行能力，驱动用户体验提升。反之，中间层需硬件作为传感器获取更多context以优化模型运算结果。现阶段AI硬件机会多在第一层，即新式传感器，但长期需向第二和第三层延伸以避免陷入消费电子的无限竞争。
原则#2：熟悉的陌生感：从「+AI」开始
新硬件产品有两种思路：a) 定义全新品类；b) 在已有品类上创新和提升。Humane AI Pin和Rabbit R1尝试全新品类但结果不佳，核心原因是对技术边界认识不清。短期内，「+AI」即在已有成熟硬件品类上融入AI大模型技术将是比较稳妥的路线。
原则#3：「Less is more」
在确定产品方向时，务必遵循「less is more」原则，能用一个产品覆盖的功能绝不做两个设备，特别是在个人便携设备品类。理想方式是整合品类和功能，如智能眼镜整合耳机和音频功能。另一方面，轻量化是可穿戴设备最重要的设计标准。在现有电池密度和芯片功耗限制下，每添加一项功能都会增加额外负担和续航消耗。取舍是产品定义中最重要的课题。
方向1：「手机+传感器」生态
手机短期内依然是生态核心。算力中心一直是消费电子生态的核心，从个人电脑到手机和平板，信息处理和运算方式决定硬件形态。基于Transformer架构的大模型在算法上进行根本创新，可能诞生新的计算机形态，但目前看来这个过程不会在5年内完成。手机作为算力中心短期内依然能覆盖大多数用户需求。
实践中也有明确例证：高通为可穿戴设备研制的AR2芯片采用分体式设计，Meta Orion和XREAL Beam等采用算力分离式设计，算力单元的物理设计本质上是手机的形态。手机在AI硬件三层架构中可以覆盖所有三个维度并占据计算中心的核心价值位。现阶段其他硬件设备的主要机会在于成为手机的传感器，收集手机尚不能覆盖的细分场景信息并尝试新的交互体验。可穿戴设备最适合扮演传感器角色，围绕头部的设备必将成为必争之地。轻量化是穿戴设备成功的金标准。
方向2：硬件为AI陪伴提供物理载体
各类AI陪伴和助手产品已在软件层面验证用户需求。这里简要提及三个可硬件化的品类：AI语音秘书、AI智能玩具和陪伴机器人。这些方向需结合团队理解AI大模型能力的边界并调动供应链资源投入量产。例如，Plaud的NotePin设计非常聪明，类似小米手环既容易适配多种场景又可复用供应链资源。如何在有限空间内实现空间音频适配及低功耗长续航是这类产品在硬件端需攻克的难题。在软件端，如何在海量信息中萃取信息价值是体现产品价值差异化的关键。
XR：头号玩家是否ready？
影视作品《头号玩家》描绘了人类对XR产品的想象。从早期Oculus Rift到Magic Leap, HoloLens再到现在的Quest和Vision Pro, XR产品在过去10年已走过“10个元年”，目前正处于稳步向前的阶段但离大规模普及尚有距离。除了技术和硬件边界外, XR设备单次使用门槛高、佩戴体验个人化且不易分享使得产品入门阈值较高。未来3年VR方向将持续稳步打磨产品,而AR方向光学方案尚未收敛且产业链处于早期阶段。即使是天顶星的Orion在3-5年内也不会量产落地。苹果和Meta分别为MR和VR方向投入巨资,但未来3年的主力机型（Meta Quest3/3s/4和Apple Vision/Pro）无法实现用户基数指数级增长而只能在千万级别线性增长。尽管如此,随着低龄XR原生用户发展壮大和购买力增强长期渗透率拐点可能出现。另外, AI大模型技术引入新趋势可能在内容生产端降低VR内容制作门槛并在交互端实现现实增强体验（“POV视角”）。目前已有GenAI公司在这条路线探索但面临AI内容生成速度和渲染成本、硬件轻量化和续航等挑战。
具身智能：更近还是更远？
受篇幅限制不展开讨论现阶段具身智能方向的投资价值但提及两个问题：1) 造成目前行业投资热情的原因；2）当下需要面对的主要技术挑战.具身智能同时在中美两个市场掀起热潮是今年国内市场融资最活跃的赛道.高质量团队稀缺与资本配置兴趣旺盛之间供不应求关系直接造成行业火热氛围.大语言和多模态模型的技术突破让具身智能在大脑和小脑控制上大幅提升但也应正视需要攻克的技术难点如数据采集成本和质量、硬件选型和适配以及团队长期融资能力等.最后感谢耐心阅读并希望记住一句话：“Hardware is hard. Survival is the name of the game.”相比于软件制约AI硬件发展最大卡点是电池能量密度若电池材料取得突破将在这些领域带来一次大的飞跃.
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