AI硬件这一年：是虚假繁荣，还是时代拐点？
是什么在阻碍下一个“iPhone时刻”？三位嘉宾的观点高度一致：资本对长周期、高风险探索的支持不足。
从AI眼镜的“百镜大战”到AI手机的功能同质化，整个行业似乎陷入了一种不AI，毋宁死的营销焦虑。然而，在这股热潮之下，真正的价值创造与虚假的泡沫叙事正激烈交织。
问题是，AI究竟在多大程度上重塑了硬件赛道？创业公司又该如何在这片看似遍地黄金、实则暗流涌动的赛道中，避免成为热闹的陪跑者？
自动播放在拉斯维加斯CES期间，组织了一场围绕AI硬件未来的圆桌讨论，对话XREAL创始人兼CEO徐驰、睿尔曼创始人CEO郑随兵、华创投资合伙人熊伟铭三位行业实践者，在硬件创新、技术研发与资本布局等维度进行了一场激烈碰撞。
01
AI大模型重塑硬件，先解决脑子，再提升效率
对于硬件赛道而言，AI大模型带来的并非简单的功能叠加，而是一场从工具到伙伴的模式转移。
郑随兵以机器人行业为例，将这一变革形象地比喻为赋予机器会干活的脑子。过去十五年，机器人行业解决了能干活的身子，也就是操作能力的问题。而ChatGPT等大模型的出现，则首次让机器人具备了理解环境、规划任务的初步智能。他回忆道，早期向ChatGPT提问“如何从冰箱拿可乐”，模型不仅能分解出导航、视觉识别、机械臂操作等步骤，甚至能处理“解儿童锁”这样的嵌套逻辑。这标志着机器人开始拥有一边想一边看的能力，这是迈向真正智能的关键一步。
徐驰则从交互效率的角度切入，指出AI的价值正在从提升效率的“Copilot”向替代人类进行复杂决策演进。他以Gemini 3指导用户换机油的视频为例，说明原生多模态大模型已经能够像一位经验丰富的老友，结合实时视觉信息提供精准、连贯的操作指引。他认为，未来的趋势是人与“类人的智慧体”进行高效交流，这背后是海量背景信息支撑下的精准信息传递。尽管目前人们仍对机器的最终决策心存疑虑，但随着技术成熟和信任建立，这种依赖将不可避免。
值得注意的是，三位嘉宾也对大模型的能力边界保持着清醒认知。郑随兵强调，当前的大模型本质上仍是基于概率预测的生产模型，它擅长在已知知识体系内进行推演，却无法像人类一样创造全新的公理或突破未知领域。因此，它目前是绝对的最好的Copilot，而非全知全能的造物主。熊伟铭则补充道，为什么大模型赋能硬件仍处于功能机时代，背后正是源于各种AI功能百花齐放，但尚未形成统一的终极形态。
02
创业公司如何跳出“陪跑”怪圈？
“现在的市场，就像千军万马过独木桥，大家都在做相似的产品，讲相似的故事”，熊伟铭在现场直接点出了当前AI硬件赛道的繁荣与隐忧。
一方面，行业呈现井喷态势，中国厂商在CES等国际舞台上集体发力，机器人、AI眼镜等品类创新涌动。另一方面，同质化竞争严重，“Me too”产品扎堆，部分企业为了维持估值，急于给硬件贴上AI标签，陷入营销焦虑。
根据三位嘉宾的判断，这场繁荣背后的泡沫，主要体现在三个方面：
首先，资源分散导致的低效竞争。徐驰指出，在政策扶持的导向下，各地催生了大量标杆企业，各地都有自己的机器人或眼镜企业，但资源被平均分配后，真正投入核心研发的资金反而减少，不少企业将钱花在营销上而非产品创新。
其次，应用场景模糊的盲目跟风。郑随兵举例，在新生儿数量持续下滑的背景下，仍有不少创业公司扎堆做儿童领跑机器人，这类缺乏真实需求支撑的产品，正是泡沫的典型体现。
第三，是资本逻辑的扭曲。熊伟铭认为，中国资本市场呈现共识驱动特征，投资人倾向于复制已有的成功案例，“看到一家企业起来，就想便宜攒一个”，但缺乏美国市场那样的资本消化能力和并购环境，导致大量资金被浪费在重复建设上。
问题来了，创业公司如何避免成为“热闹的陪跑者”？
核心在于拒绝“Me too”，找到独特价值锚点。郑随兵提出，创业公司有两条路可走：要么快速变现，通过清晰的商业模式占领用户心智，要么聚焦硬核创新，在技术或应用场景上建立足够的领先身位。睿尔曼的实践印证了后者的可行性，公司核心零部件完全自研自产，没有成熟货架产品可替代，同时通过5万小时MTBF测试建立质量壁垒，最终成为头部企业的核心供应商。
另一个可行方向是，创业公司在市场端寻找技术与应用的契合点。熊伟铭以录音笔的升级为例，这个存在了几十年的硬件，在加入大模型后实现了自动生成笔记的功能，瞬间完成价值重构。“很多时候，不是硬件不行，而是AI没有找到合适的切入点”，他强调，产品经理的时代正在回归，关键在于发现已有硬件形态的痛点，用AI能力完成体验革新。
再者，创业者要跳出单一市场的局限。熊伟铭观察到，当前中国科技产品的商业化和资本化重心正在向北美转移，“很多深圳团队的产品，第一天就在北美发布，三年后才考虑中国市场”。这种国际化而非出海的思维，要求创业公司融入当地生态，结合不同市场的需求差异进行创新，而不是局限于国内的同质化竞争。
03
打破同质化和价格战，供应链是一把双刃剑
中国供应链的成本优势和迭代速度，是AI硬件创新的重要基石。“想做一款机器人或智能硬件，在国内能快速整合供应链，实现从原型到量产的落地”，郑随兵坦言，这种优势让中国硬件企业能以更低的成本快速试错，推动行业整体发展。但硬币的另一面是，当所有玩家都能利用这套供应链时，产品同质化和价格战便难以避免。
如何用好供应链这把双刃剑？睿尔曼和XREAL的实践提供了两种思路。睿尔曼选择自研+规模化的路径，核心关节模组等零部件均为自研自产，形成技术壁垒，同时通过2025年超10万台的出货量建立规模优势，既避免了被供应链卡脖子，又能通过规模效应降低成本。郑随兵强调，供应链的核心价值不是拼低价，而是整合能力和核心部件的自主可控能力。
徐驰则从品牌和定位入手。他认为，成熟赛道的供应链难以形成长期差异化，最终比拼的是品牌带来的用户信任。“就像汽车和手机行业，供应链大同小异，但苹果、宝马依然能凭借品牌价值获得溢价。”他指出，创业公司需要明确自身定位，是服务全球用户还是特定群体，是追求极致体验还是高性价比，定位清晰后，供应链可以替代，但用户心中的品牌认知难以替代。
出海过程中的供应链适配，同样至关重要。徐驰提醒，中国企业出海不能沿用国内的低价竞争和营销套路，“海外市场对信任的要求极高，一旦出现质量问题或信任危机，很难有第二次机会”。郑随兵补充道，这要求企业在利用国内供应链成本优势的同时，必须提升品控标准。
熊伟铭则从资本视角给出建议，供应链留在中国，利用成本优势实现稳定盈利和上市，探索性业务布局海外，结合不同市场的需求进行创新。这种“拆分模式”既能发挥中国供应链的硬实力，又能避免被单一市场的同质化竞争所束缚。
04
是什么在阻碍AI硬件的“iPhone时刻”到来？
“iPhone已经诞生20年了，我们为什么还没等到下一个颠覆性产品？”
这个问题，反映出了行业对创新突破的迫切期待。回顾过去一年，消费电子市场的创新多集中在参数提升和渐进改良，比如更好的显示、更快的充电，真正的颠覆性产品迟迟没有出现。
是什么在阻碍下一个“iPhone时刻”？三位嘉宾的观点高度一致：资本对长周期、高风险探索的支持不足。
现场，徐驰直言，技术问题有信心解决，用户也会为好产品买单，但资本的耐心是有限的。他认为，iPhone的成功源于技术突破带来的体验跨越，而这种突破需要长期、持续的研发投入，然而当前资本市场追求短期回报，难以支撑这种高风险的探索。
熊伟铭补充道，中国资本市场的“浅水特性”加剧了这一问题，这导致很难支撑需要大量资金投入的颠覆性创新。此外，生产要素的流动性不足、文化层面的工程师思维过于保守等因素，也导致企业倾向于在已知领域做改良，而非未知领域做突破。
但契机也同样蕴藏在挑战之中。郑随兵认为，突破的关键在于打破“鸡生蛋、蛋生鸡”的循环，没有应用就没有数据，没有数据就没有智能，没有智能又难以推动应用。
熊伟铭则强调超级产品经理的重要性。“就像乔布斯重返苹果一样，颠覆性产品需要有人能跳出固有思维，重新定义用户需求。”他认为，AI硬件的下一个突破点，不在于技术的堆砌，而在于对用户痛点的深刻洞察。
“我们正在见证一个以AI为内核的新时代，无论是具身智能、AI眼镜还是可穿戴设备，只要资本愿意给予足够的耐心，技术突破的临界点很快就会到来”。徐驰对未来充满信心，他同时也预测，下一个20年，必将是AI硬件重塑生活的20年，而那个颠覆性的“iPhone时刻”，已在转角处等待。
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