AI Pin 们折戟后，第二代 AI 硬件闷声发了大财

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AI Pin 们折戟后，第二代 AI 硬件闷声发了大财

苏子华 2025/06/04

摘要

AI 硬件的核心战场，或许已不再是打造一个「完美硬件」。

过去两年，以 AI pin 为代表的第一代 AI 硬件产品陆续诞生时，喊出的口号是「杀死智能手机」、「比安卓好用很多倍」。赚足了全世界科创圈的目光。

而当下，似乎不再有「AI 硬件」创业者，将「取代手机」视作目标了。

即便是手握最先进模型的 OpenAI，在斥资 65 亿美元收购前苹果首席设计师创办公司，高调宣布打造「AI 驱动的设备」时，也明确表示，新设备并非 iPhone 的替代品，而是「尝试以新的方式与 AI 互动」。行业普遍猜测，这更像是一款 AI 陪伴硬件。

AI Pin 试图将人工智能别在身上，产品上市后口碑崩塌，退货率极高，公司最终被惠普收购｜图片来源：Humane

同样，Google CEO 桑达尔·皮查伊最近提出的「通用机器人将是电脑、手机后的下一代革命性平台」的预言，也没有激起多少波澜。

转眼间，第一代 AI 硬件在产品体验和营收上，以「翻车」的阶段性结果收场。打造「下一代革命性的平台」的梦想依然诱人，但已经不再是当下最令创业者和投资人们心动的商业叙事。

与之形成鲜明对比的是，另一批专注于细分场景、垂直需求的「AI 硬件」正在兑现 AI 的潜力。它们不追求大而全的颠覆，而是用 AI 解决细分场景的具体问题，并取得了令人瞩目的成绩，比如说：

提供录音和 AI 转写、总结的 AI 硬件 plaude，据传去年营收 7000 万美元左右； 能够语音聊天的「小智 AI」项目，在 3 个月的时间里，基本靠用户 DIY，接入设备增长了 20 万台，几乎以每月翻倍的速度在增加； 专注会议场景的讯飞 AI 耳机，营收每年翻倍，用户突破了 100 万； 能拍照的 meta 的 AI 眼镜出货量已经超过 200 万台； 支持商家在各个细分场景落地 AI 硬件的服务商涂鸦智能，其 2025 年第一季度财报显示，总营收约为 7470 万美元，实现创纪录的 GAAP 净利润； ......

如果将这些集体爆发的产品，称为「第二批 AI 硬件」，那么，它们的共同特质可以概括为：小而强、专而精，用 AI 解决具体问题。无一执迷于成为所谓的「AI 原生」的颠覆者。

回过头看，为什么「杀死手机」的目标逐渐被边缘化？曾经的宏大叙事怎么就讲不下去了？两年多的摸索后，AI 硬件领域达成了哪些共识？「AI 原生」为何在硬件领域碰壁？以及，AI 硬件的崛起是否正在催生一种全新的「操作系统」？

第二批AI硬件，「边界感」极强

我们发现，支棱起来的第二批 AI 硬件，都具有强烈的「边界感」。它们不求面面俱到，但求在细分场景做到极致。

「AI、智能可以模糊，可以没有边界，但硬件产品必须有清晰的边界。」很多硬件创业者表达了类似这样的观点。

涂鸦智能联合创始人、COO 兼 CFO 杨懿对此深有体会。如今，涂鸦智能的 AI 云平台驱动着 3000 多类智能设备，从工业传感器到智能喂鸟器等等，覆盖了很多让人意想不到的细分场景需求。杨懿观察到，硬件应用场景天然的碎片化，决定了通用型 Agent 难以在硬件领域「一招鲜，吃遍天」。

他指出，用户购买一个扫地机器人，不是为了听它讲一堆漂亮的「AI 话术」，而是实实在在要求它把地扫干净。智能喂鸟器，就必须准确识别鸟类，而不是「大概可能是某种鸟」。这种对「解决实际痛点」的高精度要求，迫使 AI 硬件必须在特定功能上追求极致性能和可靠性。

「硬件必须交付具象结果——扫不干净地，对话再智能也是徒劳。」

「硬件的需求本质上就是碎片化的，短期内 AI 硬件领域很难出现一个单一的『杀手级应用』。」基于此判断，他们的目标并非打造一个「一公里宽但一米深」（通用但不够深入）的浅盘市场，而是致力于提供强大的平台能力，赋能开发者创造足够多元化的应用，形成众多「一米宽但一公里深」（超级垂直但专业性极强）的细分赛道。

这种「小而极致」的策略，反而让 AI 的潜力在具体的物理产品中得到了有效释放。

另一方面，AI硬件目前呈现出的交互方式和手机、电脑等设备有巨大不同，属于「弱交互。

靠触控进行交互的手机，人需要时刻将其带在身边，属于“强交互”｜图片来源：视觉中国

杨懿认为，手机操作系统侧重于强人机交互，是一个集办公、娱乐、社交于一体的平台，通过 App 生态解决多样化应用问题，其核心是人与设备界面的互动。

而在 AI 硬件，人们是通过说话与之交流，传统的「交互界面」消失了，AI 在更直接地连接硬件与用户的「终极目的」。

「用户真正关心的，是家里的温度是否舒适宜人，空气是否清新健康，而不是如何一步步去手动控制空调和空气净化器。」他解释道。AI 操作系统更像一个隐形的「虚拟管家」，在后台默默调度物理世界的设备，主动满足用户需求，而不是一个需要用户频繁操作的软件界面。比如，当用户只关心「房间是否舒适」时，AI 系正在后台协调十几台设备。

谷歌 CEO 皮查伊也在近期的访谈中给出了同样的判断。他认为，计算将以多种形式、在不同场景下自然地融入生活，掏出手机不再是接触智能的唯一模式。他预言，下一个真正意义上的平台转变，将发生在 AI 与物理世界交汇的那一刻——而通用机器人的出现，将是这一转变的「顿悟式突破」。

但在通用机器人时代真正来临之前（有投资人乐观地向极客公园判断至少还需 6 年），这些专注于细分场景、提供「无感」服务的 AI 硬件，正成为 AI 能力落地物理世界的重要载体。

它们或许没有统一的「硬件 OS」，但它们共同指向了一个更宏大的趋势——一个云端的、以 AI 助手为核心的 AI 硬件操作系统正在形成。

AI时代的操作系统，雏形已成

当我们跳出单一硬件的视角，会发现一个更为激动人心的图景：一个跨设备、跨平台、以 AI 助手为核心的「操作系统」正在浮现。它不再依附于特定的硬件形态，而是像水和电一样，渗透到不同的硬件设备当中。

科技巨头，早已嗅到了这场变革的气息，并纷纷下场布局，比如：

• OpenAI：打造通用AI工具平台与超级入口。OpenAI 正在构建以 ChatGPT 为入口的插件生态，收购硬件团队强化行动力，目标成为「AI 时代的 Windows」。其创始人 Sam Altman 提到，大学生们已倾向于将 AI 视为一种新型「操作系统」。这种「操作系统」式的应用，正是 OpenAI 努力的方向：让 ChatGPT「无处不在」。

• 微软：将 Windows 打造为最强AI平台。从将智能助手 Copilot 深度集成到 Windows 操作系统，进化为系统级别的能力中枢，到推出 NLWeb（将网站或 API 快速转化为 AI 应用）和 MCP（多智能体协作平台），微软正致力于让 Windows 成为「最适合 AI 的平台」。微软 CEO Satya Nadella 的目标是，让 AI 助手能够无缝连接电脑、手机及各种独立 AI 硬件设备。这些硬件将成为 AI 助手的「触手」和数据来源。

• Google：全栈整合，AI嵌入一切。Google 凭借其强大的 Gemini 模型，将 AI 深度嵌入搜索、办公套件、Android 等自身庞大的产品矩阵中，实现从模型到终端硬件的全栈一体化。这种策略打造了一个相对闭环的生态系统，Google 的 CEO 已经非常坚定地称谷歌正在进入「Gemini 时代」。

这些巨头的战略路径可能不尽相同，但其共同指向越发清晰：一个位于现有操作系统（Android, iOS, Windows 等）之上的、全新的 AI 层正在形成。这个 AI 层，或者说 AI 时代的「隐形 OS」，以 AI 助手（ChatGPT,Copilot,Gemini 等等) 为入口，其核心功能是任务的理解与拆解、资源的智能调度、以及跨应用跨设备的协同执行。

可以说，AI助手们正悄然间成为了AI操作系统的「入口」｜图片来源：视觉中国

它天然生长在云端，不受特定实体硬件的限制，因此可以接入任何形态的硬件。这个「隐形 OS」的崛起，正在深刻改变我们与数字世界交互的方式，首当其冲的就是「入口」的迁移。

红杉资本在一次 AI 峰会的闭门讨论中，对此有更精辟的总结：

• 操作系统的定义已被重写：云时代的 OS 是微软，移动时代是 iOS 和 Android，而 AI 时代的 OS，将不再是预装在某个设备里的软件，而是一个任务调度系统。

• 交互的起点发生转移：它能记住你，理解你，并代表你采取行动。入口权已经从「你点它一下（App）」变成了「它（AI 助手）代表你去调度系统」。

• 用户粘性的改变：下一代 AI 的护城河，不靠下载量，不靠市场营销，而是靠「记忆 + 执行」构建起来的用户粘性。

红杉指出，这意味着，谁能成为用户意图的第一个承接者，谁就掌握了 AI 时代的流量入口和资源分配权。

这个 AI 助手（或者说「隐形 OS」）它能记住你的偏好，理解你的意图，既能帮你完成在网络里的任务，也能解决现实物理世界中的需求。

在杨懿看来，「一个成功的操作系统，关键在于规模和技术生态。一个好的 AI 硬件操作系统需要持续迭代，就像智能手机 OS 不断更新和涌现新的 App 一样，能让硬件的功能不断扩展。」

「智能」被解放，小智 AI 被网友接入到不同的硬件设备上｜图片来源：网络截图

从这个层面看，对于非巨头来讲，想要竞逐 AI 时代的操作系统，「开源」是构建自身生态极为有效的路径。例如：

• 网络上爆火的「小智 AI」选择了开源，促使几十万小白开发者进入生态，网友们自发开辟出了智能家居、AI 陪伴、AI 机器人等多种场景，且传播极佳；

• 涂鸦智能推出的开源框架 TuyaOpen，帮助开发者调用 DeepSeek、通义千问、ChatGPT、Gemini 等大模型的同时，也集成了语音交互、及低代码开发工具，打造出了数个全球商业化案例。比如，新加坡建屋管理局基于 TuyaOpen 打造智能硬件，并联动 AI 节能小程序实现节能；亚洲规模最大的私营电力公司之一中华电力，也基于涂鸦开发平台赋能的 Powered by Tuya 生态设备以及开放的设备管理接口，实现家庭节能；

• 字节的扣子开放平台虽没彻底开源，但也在无限降低「AI 硬件」的开发门槛；

以上，他们的共同特征是，无论是让零代码的小白用户，还是专业的开发者，都能找到适合自己的工具和平台，靠用户驱动的力量来壮大生态，解锁更多 AI 可以改造的场景和原有产品。

回望过去两年，AI 硬件领域经历了一场从「英雄梦想」到「细分深耕」的深刻转变。

AI 硬件的创新浪潮远未结束，但它的核心战场，或许已经从打造一个「完美硬件」，转向了如何更好地接入并利用这个日益强大的「隐形 OS」。

接下来，当 AI 的触角延伸，哪些我们熟悉的场景与产品将焕发新生，迸发出更好的用户体验和商业价值？都令人期待。

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