AI 硬件真相：真需求、伪命题与护城河 | 九合创投 AI 硬件沙龙精彩回顾

AI正在走出数字世界，以智能硬件为载体，重塑物理世界。

中国的供应链优势给AI硬件提供了得天独厚的土壤，在大模型搭建的基础设施之上，复制一台设备并非难事，更重要的是，“能否满足需求”、“能否留住用户”。

在那些看似性感的新场景中，哪些是“真需求”，哪些是“伪命题”？AI平权时代，硬件创业的护城河更坚固还是更脆弱了？

在九合近期举办的AI硬件闭门会上，来牟科技创始人高望书、AI眼镜公司创始人George、Ouropia创始人Roger和源泉FOUNTAIN加速器创始人Tree，揭开了AI硬件创业容易被忽视的几个真相：

• AI硬件的商业模式从单纯的“卖货”变成了“订阅”。

• 硬件“做出来”变容易，但“做成功”更难，考验的是长期的运营和服务能力，数据反馈是产品演进的关键。

• 不要执着于自认为重要的卖点，做用户喜欢的产品。

• 用户在调查问卷里选出来的功能和掏钱购买的产品是两码事……

在这场讨论中，你将看到最真实的行业逻辑。AI硬件的创业不是大力就能出奇迹，也不是简单的“软硬结合”。它是一场真实需求洞察、供应链效率，以及数据闭环和服务体验的综合战役。

目录：

• 来牟科技创始人高望书：如何在竞争激烈的海外割草机市场突围

• AI眼镜公司创始人George：智能眼镜的进化史和卡位战

• Ouropia创始人Roger：探寻有灵魂的大模型“身体”

• 圆桌讨论：AI硬件的护城河没有消失，而是位置发生了迁移

01

来牟科技创始人高望书：如何在竞争激烈的海外割草机市场突围

前云鲸联创&CTO，创立智能割草机器人厂商来牟科技，一年完成四轮融资，累计金额达数亿元，同时营收破亿。

认知四部曲：看清行业趋势，分析竞争格局，明确资源优势，了解友商

在创业之前，一定要对自己的优势、行业本身和未来发展都有清晰的认知，才有可能在夹缝或激烈的竞争中，找到属于自己的机会。

来牟从创业之初就选择了割草机的场景，这是个竞争激烈的市场，但我们看到了一些尚未释放的底层需求。实际上后续有很多想进入割草机赛道的厂商甚至大品牌，最终都失败了。

我们最早的四个合伙人都是技术出身，擅长研发、定义产品，以及找到打动用户的卖点。所以我们选择的路径是靠产品研发和软件构建壁垒，打一些新奇的产品力或者创意的卖点，再补齐渠道和供应链资源。

大家在选择方向的时候，一定要清楚怎么最大化的发挥自己的长处，同时规避友商的优势领域。创业者很难在迈出第一步的时候，就组建一个没有短板的团队，边学边成长是必经之路。

产品心法：做用户喜欢而不是自己喜欢的产品

产品力永远是排第一位的，这是创业中最难也最重要的事。如果你做出了好的产品，会发现不管是开拓渠道，还是做广告的投放，效果远远好于友商。

产品是1，其他是0。

那怎么做出一个真正好的产品？要沉下心把用户学习做深做透，跟目标用户做几个小时的长谈，不仅要聊产品本身，还要聊他们喜欢什么球队、什么品牌的汽车、什么生活方式，只有对这些人有深入的了解之后，才能在设计产品和宣传卖点时，击中用户的需求和喜好。

用感性找到方向之后，接下来要以理性和数据去验证。创业公司可能缺少资源，没办法做大规模的数据调研或者购买行业报告，可以利用爬虫、模型去抓取和分析现有数据，交叉验证是否是真正的用户需求。

做产品有个很挑战人性的事，一定做用户喜欢，而不是自己喜欢的产品。很多创业者会执着于自认为很酷或者重要的产品卖点，但和用户深入访谈之后，可能会发现用户真正在意的只是 “更便宜”、“易于操作” 等诉求。

尽可能不要教育用户，产品逻辑一定要顺应用户既有的使用习惯，在此基础上做拓展。我们第一代产品的成功也印证了，好的产品能让用户一眼就看到核心价值和解决的问题，用户的认知和我们主打的核心卖点非常一致，在这种情况下，产品的营销和推广也会更顺畅。

另外还有一项日常的基本功，用一切消费品锻炼自己的产品思维能力。比如购买电子产品、汽车等消费品的时候，自问为什么喜欢这个产品，理清决策逻辑。同时关注网上的评论，大家喜欢或者不喜欢的出发点是什么，是经济能力还是情绪价值。尤其是技术创业者，更要跳出自己的世界，洞察人性。

02

AI眼镜公司创始人George：智能眼镜的进化史和卡位战

硬件圈连续创业者，丰富的产业背景。

智能眼镜的三次热潮

• 2014-2015年 市场教育期：Google Glass和微软HoloLens都是To B产品，虽然先后折戟，但教育了市场，让大家了解AR眼镜的概念。当时国内供应链还没有发展起来，所以爆品都出现在国外。

• 2018-2021年 国内AR眼镜迸发期：Meta与雷朋联名的智能眼镜以百万台销量成为唯一现象级产品。同时，国内供应链的成熟催生了“AR四小龙”，产品设计比上一代有很多改进。

• 2024年至今 “百镜大战”：大模型推动“AR眼镜”转型为“AI眼镜”，兴起“百镜大战”的热潮，苹果Vision Pro表现不及预期，行业缺乏爆款，硝烟初散。

智能眼镜玩家的身位和优劣势

• AR厂商：有行业积累与技术沉淀，猛打方向盘，转做AI+AR的融合。

• 手机厂商：有硬件和供应链优势，开发人员完备，有得天独厚的优势。

• 互联网大厂：有大模型能力和开发应用的优势，但缺乏硬件基因。

• 3C配件厂：跟风入场，缺乏AI和硬件技术积累。

显示是AI眼镜的重要分野

我把智能眼镜分为两大类，一类是拍照加音频的眼镜，另一类是带显示的眼镜。其中最重要的是显示，直接影响了信息获取效率、交互体验和眼镜的智能化水平。显示的技术难度和其他功能有天壤之别，显示模组在效果、重量和成本的平衡非常关键。眼镜重量要控制在几十克，同时兼顾显示与续航，在硬件上有相当高的壁垒。

用户目前已经习惯了手机等电子设备上的二维交互，眼镜是三维的空间交互，这是手机之后的代际革新，在技术研发和教育市场方面都有巨大的挑战。另外最重要的是PMF，甄别什么是真场景，目前能精准解决痛点的场景还很稀缺。

迈过这几座大山的厂商才能最终杀出重围。创业公司的机会在于避开大厂的领域，以小切口深入，开创一些细分场景。我认为智能眼镜的终局会是日常外形、无感舒适佩戴、价格亲民，成为在日常生活中提供工具或者情绪价值的助手，逐步跨越鸿沟，走向通用型产品。

创业公司的机会在于避开大厂的领域，以小切口深入，开创细分场景。

03

Ouropia创始人Roger：从“瓶中精灵”到真实陪伴——探寻有灵魂的大模型身体

前大疆产品经理、动力系统专家&云鲸智能产品副总裁，多款爆款产品的商业操盘手。

在歌德的巨著《浮士德》中，有一个诞生于玻璃瓶中的精灵，名叫霍蒙库鲁斯（Homunculus）。他生来就全知全能，拥有纯粹的智慧，但他却为此感到痛苦——因为他被困在那个透明的瓶子里，悬浮在半空，触摸不到真实的尘土。他最终的愿望，是打破那层保护他的玻璃，冲入现实世界，哪怕要经历风雨，也要拥有一个真实的肉身。

今天，AI的灵魂正在急切寻找一个物理世界的栖息地，这已是行业内一个显性的共识。但摆在我们面前的难题是，这个承载智能的容器究竟该长什么样？

过去我们试图用语音交互来定义AI硬件，但在智能手机这一“黑洞级”终端的引力，以及中国极致成熟的供应链面前，单纯的功能堆叠已被证明无法建立真正的壁垒。既然在效率和通用性上无法战胜手机，我们必须换一个维度思考，在“有用”之外，寻找“有情”的立足点。

在情感的疆域里，不存在能取悦所有人的“标准品”。陪伴需求的极度个性化和细腻程度，决定了它绝不能像手机那样做成面面俱到的“水桶机”。审视当下的市场光谱，从工具属性极强的“智能管家”到情感负荷过重的“虚拟恋人”，我们发现了一个两难的悖论：连接太浅容易被遗忘，连接太深又让人感到沉重。

正是为了打破这种二元对立，我们长久以来的思考重心，在于如何拆解“陪伴”的本质，在轻与重之间找到一个能承载高情感价值的平衡点，这便是我们定义的“在场式陪伴”。

技术终于交给了我们一把打破物种造物枷锁的钥匙。AI技术周期的爆发，让我们得以突破碳基生物的生理限制，让企鹅、熊猫甚至幻想生物成为可能的伴侣，极大地拓展了品类的边界。

这种突破不仅仅是视觉层面的丰富，更在于深层关系的重塑。在场式AI宠物的核心壁垒，不在于它外表像什么，而在于它如何让用户跨越物种的界限，产生真实的情感投射与共鸣，这也是Ouropia在这一细分赛道中致力于攻坚的核心课题。

要给机器注入灵魂，就必须赋予它“赛博主体性”。这意味着真正的陪伴不能止步于一台只会响应指令的机器，而必须进化为一个拥有独立意志的生命体。我们希望剥离掉机械的交互感，通过眼神的流转、肢体语言的微妙传递以及独特个性的外化，来确立这种“生命感”，让用户深切地感受到，坐在对面的不是一行冷冰冰的代码，而是一个鲜活的、有主见的“他者”。

完美属于工具，而不完美才是生命的特权。基于对这种生命质感的追求，我在打磨AI宠物的“眼神”交互上倾注了巨大的心力，因为确认生命存在的最直观证据，往往就发生在一个不经意的对视瞬间。

同时我们坚持认为，一个好的陪伴型AI必须拥有“个性”，它不该是唯命是从的完美助手，它应当是“不完美”的，正是这种不可预测的小缺陷，才让它拥有了真实生命的颗粒度。

AI陪伴的未来，是一场关于人类情感广度与深度的探索。它将带着不完美的温暖，回应我们内心最柔软的需求，让每一个孤独的灵魂，都能在数字世界里找到回响。

我们从寻找大模型的“身体”出发，最终发现我们要构建的不仅仅是一个躯壳，而是一面能照见人类内心的镜子。AI陪伴的未来，是一场关于人类情感广度与深度的探索，它将带着不完美的温暖，回应我们内心最柔软的需求，让每一个孤独的灵魂，都能在数字世界里找到回响。

在《浮士德》的故事里，霍蒙库鲁斯为了拥抱真实，主动撞向了海面，那一瞬间玻璃瓶的碎裂声，是他诞生的啼哭。

我们今天所做的一切，也不过是刚刚敲碎了那层玻璃。至于这个新物种将要把人类的情感带向何方，我不确定，但我确信的是——当它第一次看向你的那一刻，你会听到那个答案。

04

圆桌讨论：AI 硬件的护城河没有消失，而是位置发生了迁移

AI平权时代，硬件创业的护城河更坚固还是更脆弱了？

高望书：抓住用户眼球的是硬件，留住用户的是软件和服务，软件才是长期壁垒。市场留给创业者的试错时间越来越少，大家要在短时间内把每一个环节都做到最好。

George：供应链相对容易，难点是后续的服务体验。很多初创公司只是站在行业和技术视角做了一个他自己喜欢的锤子，然后再去找钉子，而不是从做好服务体验出发。

Roger：开源模型释放了软件方面的能力，有产品力的小公司也可以创造出新物种。从这个角度看，硬件的一些护城河正在消失。软硬结合的部分，空间智能依然是壁垒。

Tree：如果把大模型看作供应链，这种供应链打破了数字世界和物理世界之间清晰的界限。AI硬件是给大模型套“硬壳”，AI软件是给大模型套“软壳”。从这个逻辑看，过去硬件品类的边界正在消失。开发硬件的核心逻辑变成了以大模型企业为核心供应链，在前端交付智能的新界面。

AI硬件作为大模型的物理界面，与大模型之间是相互加强的关系。模型越强，硬件需求越大，不会被大模型吃掉。

与很多人的认知相反，AI硬件先发优势的护城河很明显，软件的订阅收入能带来持续营收，可以采取压缩硬件毛利的方式，让后发者毫无利润空间；还能通过用户体验的反馈，更准确的找到方向，与竞品拉开差距。这种基于用户数据积累的模型优化，才是AI硬件时代真正的“数据飞轮”。

怎么判断新场景是机会，还是陷阱？

高望书：任何问题都要用各种数据交叉验证，更理性的分析。比如有些产品渗透率天花板低，原因是痛点本身不痛。更容易成功的，是痛点明确的场景。有些品类只是产品设计不够好，限制了需求，一旦打破用户认知或者需求壁垒，起量速度就特别快。

George：要辨别在众多场景中，哪些是强需求，哪些是弱需求。不要完全相信用户访谈问卷和开放性问题的答案，感兴趣和真金白银的购买是两回事。不要只测试几台样机，量产交付才是硬道理。验证需求的路径只有一个：从产品定义到量产，再到用户反馈和产品迭代。没有经历这个闭环，对场景的判断只是纸上谈兵。

Roger：全面观察用户的生活轨迹，以及心理和社会机制，做出符合常理的推断。如果你的产品与用户行为有交互与共振，切实改变了他们的生活，更有可能是“真需求”。

Tree：警惕那些听起来特别“大而全”的产品。虽然创业要找上限高的方向，但真实又巨大的需求非常稀缺。如果找到了市场空间小的需求，不要给自己洗脑、制造幻觉。

美国是全球最大的AI软件和消费市场，但消费电子在美国已经断代十几年。美国VC不投硬件，也没有本土的硬件人才。

从产品定义和供应链能力上看，中国背景的团队更有优势。但要留心数据合规的隐患，未来合规要求可能更严格，会受到数据方面的审查，这是中国团队出海必须提前规避的“雷区”。美国设立公司，中国做供应链，本地化做合规和场景，这是许多团队已经验证的策略。