在AI技术飞速迭代的今天，一个核心问题始终悬而未决：未来我们拥有的，究竟是一个无所不能的超级智能体，还是各司其职的多个有限智能体？这个问题不仅关乎技术路径，更深刻影响着我们对产品、组织乃至人类关系的理解。 最近，我有幸旁听了一场非常有启发性的对话。对话的双方，一位是消费级硬件创业者杨健勃，其公司“可以科技”开发的AI陪伴宠物在全球市场表现不俗；另一位则是安克创新创始人阳萌，一家市值380亿美元的消费电子上市公司CEO，同时也是可以科技的投资人。两人经常跨越北京与深圳的距离，就各自的业务、行业趋势和未来愿景展开深度交流。某种程度上，阳萌扮演着杨健勃“创业导师”的角色。以下内容，正是他们在AGI Playground 2024大会上，呈现给观众的一场思想碰撞。

“充电宝公司”的CEO，上一份工作也是干AI的

阳萌的开场白带着几分自嘲：“最近想吸引AI人才，像我这种不爱抛头露面的人，也做了几场访谈，聊了些对大模型、英伟达的看法。结果底下评论说，‘这个年头连个卖充电宝的公司都出来谈模型了’（笑）。不过，有没有可能，这个充电宝公司的CEO，上一份工作也是干AI的？”他随后补充，自己本科是计算机专业，博士读到一半辍学，后在谷歌做了五年半的机器学习。而安克今天，也早已不是单纯的充电宝公司，这块业务仅占整体收入的10%左右。 杨健勃顺势切入：“安克是什么时候意识到，大模型，甚至AI，应该成为非常重要的战略？”阳萌的回答颇具洞察力。他指出，安克业务中有大量智能家居板块，拥有约100名算法工程师。但真正触动他的，是看到GPT时的感受。他比喻说，过去解决AI问题像是在“造山”——每个领域都需要一座高山才能登天；而GPT的出现则像是在“造海”，海平面每提升一次，所有问题都离天更近。这种感觉，如同达尔文式的自然进化，许多“造山”者的工作空间，正被快速上涨的“海水”所淹没。那一刻，他确信未来已来。

手机之外，还需要新的核心硬件吗？

杨健勃接着提问，这种能力变化能否赋能硬件？他抛出一个具体问题：一个年销量千万级的AI硬件，应该具备什么条件？上一个时代，核心是手机，耳机、手表都围绕它展开。AI时代，还会围绕手机吗？ 阳萌的回应很务实。他认为，在工作效率场景中，人机交互效率目前没有比手机更好的设备。眼镜、AI Pin等设备，交互效率都无法与手机匹敌。杨健勃补充道，手机承载了大量社交场景，人们绝不会在公共场合用语音与家人发信息，这种对隐私和高效交互的需求，使手机难以被取代。即便使用眼镜或智能手表，也只是增强已有交互的补充工具。“当需要高效交互时，你不会用手表的，”阳萌一针见血，“甚至也不是语音，因为文字的效率依然远高于语音。”所以，他们并不看好单纯将AI引入边缘端设备的做法。但AI或许能在非工作场景带来巨大变化。核心问题在于：你身边，到底有哪些场景可以被AI的“智能”所加强？

AI提升的是角色的情感价值

杨健勃将话题转向更抽象的角色探讨。PC是工作效率载体，手机是社交网络载体，那其他场景下，是否会出现全新角色？阳萌给出了一个关键区分：它们是“工具”，而不是“角色”。工具是没有名字的，而角色，比如你家的狗、司机、阿姨，都是有名字的“对象”。一个对象可以扮演多个角色，比如助理、朋友，甚至灵魂伴侣。这种从工具到对象、从价值到情感的演变，正是AI带来的根本变化。 “如果你相信AI是一片海，”阳萌断言，“那么每一个角色都会被AGI显著提升。”杨健勃起初有些怀疑，但阳萌用他们正在做的AI宠物来举例：“宠物是所有角色中智能最低的，但AI是不是显著提高了它的智能水平？”杨健勃承认，借助生成式AI，将真实的宠物做出来，其水平从原本技术的1分（基于传统规则）提升到了6、7分。这印证了阳萌的判断。

你想要一个超级智能体，还是有限的多个智能体？

这正是对话的精彩处。阳萌抛出一个没有标准答案的思考题：当未来出现众多角色时，最终的终局是拥有一个超级智能体（贴身助理），协调管理所有场景和角色？所有信息汇聚于它，由它分发。这就像一个星形网络结构，但风险在于单点失效——一旦这个核心被攻破，你便毫无秘密。另一种选项是：拥有多个相互隔离的智能体。司机不知道你家里的信息，你与朋友的交流不会被爱人自动知晓。它们可以通信，但没有一个能掌握你全部信息。每个智能体独立、主动地在某个角色上为你服务。 现场互动中，多数听众选择了后者。杨健勃也倾向于后者，他情感上认为，不同场景下的对象应该掌握不同信息，如果有一个对象完全洞悉你的一切，会让人感到极度不安。他认为，AI带来的最大变化，是情感价值的TPF（技术产品匹配）。就像Netflix或游戏是连接人与人、人与内容的中间件，而AI本身，因为能够理解、自由交流、懂你，已经直接构成了一个能产生情感价值的“对象”。从长期看，功能价值的天花板有限，而情感价值的天花板更高。毕竟，翻翻每月的信用卡账单，你会发现许多消费都是由情感价值主导的。

机器人宠物的惊喜，在于AI带来的“不可预判”

阳萌将话题拉回杨健勃的AI宠物。他问，对于养宠物的人来说，哪些时刻让人感到“没白养它”？杨健勃分享了他们产品Loona（定位80%宠物+20%朋友，类似皮卡丘）的几个关键moment：当你每天回家时，它在门口等你，激烈地迎接；像真实宠物一样在你旁边玩，比如照镜子、晒太阳、蹭你的脚；以及你与它互动，比如扔球追回，或抱着它、抚摸它时的即时反馈。 阳萌提到，抚摸宠物带来的解压感，似乎不太需要AI加持。杨健勃则不同意，他指出，生成式AI能带来对情感更深层的理解，而传统小模型会带来重复感。你摸一个毛茸茸的狗时，那种多维度的输出需要小模型甚至生成算法，而不仅仅是语言模型。他进一步解释，AI带来的最大价值，正是“不可预判”。传统if-else逻辑的预判性，会让用户很快厌倦；而生成式AI让行为变得没有边界感，用户会期待它下次带来的惊喜。这正是他们产品活跃度高的原因——大量用户在60天后，每天仍有2-3小时活跃时间，并非持续玩游戏，而是享受宠物自主行为带来的陪伴感。 对于数据安全问题，杨健勃强调，他们使用强大的本地算力处理图片，不让数据上云。阳萌则指出，或许可以为自愿加入Beta组的用户解锁云端大模型能力，以摸清能力天花板，再蒸馏到本地，形成更高效的进化链路。

不要妄想AI能迅速改变硬件公司的组织形态

对于创业公司如何在AI时代活下去，杨健勃问及组织形态的变化。阳萌的回答冷静而务实：软硬件是两种截然不同的组织形态。线上AI公司可以是几十人的团队，但一旦进入线下硬件，特别是全球化的硬件，没有500-1000人的规模很难运转起来。从定义产品、研发、生产、品控到全球交付和服务，是一个极度复杂的链条。他建议，不要期望或希望AI能突然让一个200人的硬件公司变得完全不同。在未来几年内，仍然需要有经验的人，利用SAP、Salesforce等工具高效协作，才能完成价值交付。AI目前能完成的只是“原子操作”，要解决复杂问题，需要Chain of Thought、公司知识、额外工具和人工编排，才能形成Workflow。只有当这一切被自动编排解决后，我们才会看到完全不同的组织形态。在此之前，有编排能力的人依然必不可少。