对话光帆科技董红光：小米初创团队成员的新方向，一副“看得懂世界”的AI耳机

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（来源：网易科技）

蓝鲸新闻12月25日讯（记者 武静静）2025 年，AI 硬件正在成为一二级市场用真金白银下注下一轮科技周期的核心载体。几乎所有人都在问同一个问题：在 AI 原生时代，下一款真正意义上的爆品硬件会是什么？是戒指、眼镜、录音卡片、桌面机器人，还是面向儿童、与学习场景深度绑定的智能硬件？答案并不清晰，甚至可以说，没有人真的知道。

但市场已经先一步给出了选择。Plaud 把一张看似极其克制的 AI 录音卡片卖出了百万台，年收入达到 2.5 亿美元；来自深圳的团队 iQibla，用一枚面向宗教场景的智能戒指，在中东市场 4 年卖出 400 万只；小米、阿里先后下场，重新押注 AI 眼镜赛道；形态各异的陪伴机器人开始进入家庭；而"和孩子一起学习、一起生成内容"的 AI 硬件，也在教育市场悄然生长。

这些产品之间几乎没有统一的形态，却共同指向一个事实：AI 正在逼迫硬件行业重新回答一个老问题——当软件不再只是工具，硬件还应该长成什么样？

最近，在小红书和硬件创业圈，一个名字开始被频繁提起：光帆科技。

它之所以受到关注，一方面源于其创始人的背景：创始人董红光作为小米集团初创团队成员（89 号员工），历任操作系统、智能化、开发者生态等关键岗位，是小米多个时代级底层系统的主导者之一。他曾是MIUI 核心体系负责人，快应用创始人 & 生态联盟发起者，也是小米自研 OS 体系负责人 ，主导从 0 到 1 多个小米自研 OS 体系。

另一方面，则是光帆在成立一年多的时间内，便迅速聚集了一批颇具分量的投资机构——韶音创投、联想集团、歌尔创投、柏睿资本（宁德系）、清辉投资（兆易系）、零以创 （兆易系）、鼎晖投资、阿尔法、水木清华、英诺天使等多家知名机构 ，这并不多见。

在 12 月 23 日的现场，我们看到了光帆科技带来的一款颇具"野心"的新产品：由开放式耳挂 AI 耳机与智能手表协同构成的 Lightwear AI 全感穿戴设备。

之所以称之为"野心"，并不在于它表面上看起来做了什么——一副新耳机、一块新手表——而在于它真正瞄准的目标：不是单一硬件形态的创新，而是操作系统级的机会，试图打造手机之外的"第二台主机"。

在当前的大多数 AI 硬件方案中，手机仍然是不可绕开的中心节点：硬件负责采集，AI 在云端处理，最终的信息呈现、任务管理与交互，仍需回到手机 App 上完成。但在光帆的产品中，这一链路被彻底重构——由于他们的 AI 耳机与手表组合可脱离手机独立联网工作，用户直接通过对话与腕上交互，就能完成日常的打车出行、沟通聊天、日程安排等高频事务。这并不是对某一单点功能的优化，而是一次对"人—设备—AI"关系的重新定义。

在现场，我们也与光帆科技创始人董红光进行了对话，试图理解一个更根本的问题：为什么他们会选择这样一种产品形态？在他们眼中，AI native 时代真正具备颠覆性的硬件机会究竟在哪里？以及这个机会究竟有多大？

为什么耳机+手表是 OS 级机会？

为什么会选择耳机+手表这样的产品组合形态？在董红光的讲述里，提到了这是他们从 AI 技术成熟度出发、对交互范式重新推演后的结果。

从个人背景来看，董红光是国内少有的的跨手机、IoT、汽车全栈 OS 架构实际落地经验的创业者，从小米离开后，已经财务自由的他的创业选择是——下一代 AI 操作系统级别的机会。

过去十多年，手机之所以成为绝对主机，并不是因为它的形态完美，而是因为它同时掌握了三件事：计算能力、交互入口，以及对应用和服务的调度权。但在大模型时代，这个前提正在被打破——核心算力上移到云端，模型能力高度集中，端侧设备开始被"去中心化"。当计算不再绑定某一块硬件，真正稀缺的，反而变成了谁能最自然、最高频地与人发生连接。

此外，技术变量创造了新的可能，当 AI 能够持续感知、持续理解，并在后台完成任务拆解时，操作系统的定义本身也在发生变化——它不再是一个图标集合，而更像一套"行为调度系统"。谁掌握了这种调度权，谁就有机会成为下一代平台的入口。这正是光帆所看到的窗口期。

新一代 AI 时代的个人计算形态究竟长什么样子？这是董红光思考过无数次的问题。

他不是没有想到智能眼镜这种形态，董红光回忆，自己早在 2015、2016 年就开始关注智能眼镜，但当时无论 AI 能力还是硬件条件都尚未成熟；而即便在今天，眼镜在显示技术、重量、长期佩戴舒适度和用户接受度上，仍存在明显门槛。"它需要强到足以改变所有人的佩戴习惯，但这件事并不容易发生。"在他看来，眼镜更像一个"想买、却不一定愿意长期用"的品类。作为一个不戴眼镜的人，他深有体会。

手机同样被迅速排除，他自己在这个行业深耕多年。在董红光的定义中，手机依然是一个高度"工具化"的设备，而 AI 助理不应该像扳手一样被人随手调用，而更接近一个"随时在场的人"。更关键的是，大模型时代算力与交互已经解耦——核心算力集中在云端，端侧设备的价值，转而成为"最自然的交互入口"。在这种前提下，必须掏出来、用双手操作、且难以持续感知环境的手机，并不适合作为 AI 的主要载体。

穿戴设备因此成为更合理的选择。"尤其是位于头部或胸部以上的设备，其感知视角与人类天然一致，更适合承担持续交互与环境感知的角色。"董红光说。

但在具体形态上，为什么光帆并未选择"全新品类"，而是从用户认知已经高度成熟的设备切入：耳机和手表？

董红光的回答是，耳机本身是一个几乎零教育成本的品类，即便不谈 AI，用户也有听音乐、接打电话的刚需；而手表同样已被大量用户长期佩戴。两者的用户重合度极高，组合在一起，既降低了购买和使用门槛，又能形成功能上的互补：耳机负责语音与对话，手表承载显示、触控与生物识别等能力。当单一设备能力不足时，通过协同扩展边界。

在这个意义上，光帆选择从耳机和手表切入，并不是因为这两个品类"更安全"，而是因为它们恰好位于人与世界交互的最前线：始终佩戴、低打扰、高频使用、贴近感知。它们足够日常，也足够基础，反而具备了承载 OS 级能力的潜质。

这也是为什么，在看似保守的硬件组合背后，光帆真正押注的，是一个更激进的判断——当 AI 成为"在场者"，主机不一定长得像手机。在这样的逻辑下，"耳机 + 手表"不再只是两款硬件的叠加，而成为一个更自然、随时在场的 AI 交互系统。这也是他们所理解的，手机之外"第二主机"的真正含义。

"第二主机"能做什么？

在现场，蓝鲸科技记者体验了光帆Lightwear AI全感穿戴设备。

外形上，Lightwear 最显眼的变化，是耳挂侧加入了双目视觉感知模组——一副"长了眼睛"的 AI 耳机。但这双"眼睛"并不用于拍摄，而是专门给 AI 看。200 万像素的视觉输入，让设备可以实时理解环境、识别物体与场景，并发起行动。比如你拿起一瓶可乐，耳机识别后，可以直接让它把同款加入购物车。

谈及耳机加入摄像头后的隐私安全，董红光表示，这是团队在产品设计阶段就反复推演的问题。在端侧，摄像头采集的数据只参与实时识别，识别完成即刻删除，不做任何形式的存储或留存，用户也无法调取查看。在云端，光帆进一步强化了隐私保护机制，通过多层端到端加密，确保从设备到大模型之前的整个数据链路都处于"不可见"状态，任何中间环节均无法直接接触原始数据。

在佩戴与续航上，这是一副尽量"不像 AI 硬件"的耳机。单次通话续航 9 小时，单耳重量 11 克，并通过 SGS 舒适佩戴认证，更接近一副普通开放式耳机的使用状态，而非需要被时刻感知的智能设备。

但真正的分水岭，在于它开始具备独立运行的能力。耳机仓内置eSIM 卡与定制化 AI 通信协议，使 Lightwear 可以脱离手机直接联网，并结合高精度GPS，在运动、出行等场景中完成完整闭环。更有意思的是，耳机盒本身并不只是一个"充电配件"——它集成了金融级指纹识别模组，并配备独立麦克风与扬声器，即便不佩戴耳机，用户也可以直接接收信息、处理通话，完成基础交互。

例如在"附近餐厅推荐和排队"这样的高频生活场景中，用户只需唤醒设备，简单一句"帮我看看这家餐厅怎么样"，系统便会自动完成口味偏好匹配、周边更优选项筛选、位置确认，并进一步完成取号和到号提醒，全程无需掏出手机、也无需反复操作界面。

与耳机协同工作的智能手表，则承担了另一层角色。它为 AI 提供了一个低打扰、可随时确认的可视窗口——抬腕即可查看关键信息，避免语音打断或长时间占用视线。同时，手表集成心率、血氧、睡眠、压力等多维体征数据，使 AI 不再只"听你说什么"，而是能够感知你的身体状态，并据此调整服务策略：在运动中减少打扰，在压力偏高时主动提醒，甚至进行简单的情绪干预。

在更复杂的场景下，这套协同才真正像一个助理。比如，当 Lightwear 同时知道你的日程、你现在在哪、路况怎么样时，它可以直接帮你把车叫好，并把价格、车牌号和到达时间一并告诉你，把原本要点好几步的操作，变成一次顺手的对话。

硬件之上，光帆科技还自研了一套原生 AI 操作系统 Lightware OS。它并非绑定某一个大模型，而是一个能够连接多类模型、调度不同设备与传感器、接入各类应用，并以多种交互方式与用户沟通的"智能中枢"。"要真正做到主动式 AI，必须有一个以大模型为核心的完整操作系统。"董红光说。

这是挑战也是机会。他坦言，软件层面的挑战甚至比硬件更复杂。耳机、手表、耳机盒之间需要低延迟稳定通信，端云协同同样考验系统设计。更关键的是人机交互。大模型可以理解用户"说什么"，却很难判断"什么时候该打扰、用什么方式出现"。是主动介入，还是保持沉默，这些都要靠操作系统和交互层来解决。

董红光认为，硬件调度、软件调度和人机交互正是 Lightware OS 的核心能力，也是系统迈出的第一步——逻辑上像他过去做自研手机操作系统时的问题，只是时代和做法不同。当然，他也承认，这套系统距离"成熟"仍有不小距离。但至少，在 AI 原生硬件的探索中，他们已经迈出了第一步。