有了千问后，华强北找到了新的杀手锏

2026年的日历刚刚翻开，深圳的风向似乎变了。

过去两年，我们谈论AI时，总有一种高高在上的距离感：千亿参数、AGI（通用人工智能）、硅谷的算力军备竞赛。这些词汇性感、昂贵，且遥不可及。

对于大多数在华强北寻找商机，或者在义乌盘算下一个爆款的商家而言，AI像是一个住在云端的富豪亲戚——听起来很厉害，但跟自己那个卖耳机、卖玩具、卖猫砂盆的生意，似乎没多大关系。

但在1月8日的阿里云通义智能硬件展上，这种隔阂感消失了。

逛完一圈展区，最大的感受是：AI祛魅了。这里没有那种让你看半天不懂的复杂架构图，取而代之的是1000多款实实在在、甚至显得有些“脑洞大开”的硬件。

大模型从神坛上走了下来，钻进了76个细分品类里，变成了一把顺手的“锤子”、一块通用的“电池”，谁都可以拿来用，谁都能用它成就自己的创意。

当千问被塞进1000种硬件里

如果在2024年，你告诉一个做乐器的老板：“你的产品应该结合AI”，他大概率会觉得你在忽悠他烧钱。但到了2026年，情况完全不同了。

不信你看，在展区一角，LiberLive无弦吉他和趣丸智能吉他围满了年轻人。

按照传统逻辑，卖吉他就是卖“木头”，商家赚的是器材钱，但用户往往因为“学不会”而让吉他吃灰，退货率和闲置率极高。但现在，这把吉他接入了千问大模型，它能“听懂”曲谱，基于Qwen-Audio等技术帮你自动生成伴奏，甚至根据你的哼唱实时补全旋律。

这就是典型的技术下沉——用AI把一项需要数年苦练的专业技能（乐理、演奏），降维成了“有手就行”的娱乐体验。商家卖的不再是器材，而是“三分钟成为音乐人”的成就感。

同样的逻辑也能套用在更硬核的工业设计领域。深圳数马电子做了个Xmachine桌面五轴加工中心，听起来是个专业的工业设备，但它接入了通义万相2.6的文生图系统，能让一个完全不懂CAD绘图的DIY爱好者，只要说几句话，AI就能帮他生成3D模型。

把原本只有工程师能用的设备，变成了普通发烧友也能上手的“大玩具”，这生意的天花板瞬间就被捅破了。

在极度内卷的消费电子市场，聪明的华强北老板已经开始琢磨怎样用AI来为自己的产品附加“情绪价值”。Pettichat宠物翻译器就是一个很好的例子。

宠物赛道虽热，但传统产品大多同质化。Pettichat宠物翻译器依托100多万宠物声音样本训练，结合通义千问大模型的多模态语义理解能力，实现了94.6%的翻译准确率。

当猫狗的叫声被AI实时转化为人类能听懂的“吐槽”或“撒娇”时，它解决的不再是饲养问题，而是铲屎官的情感刚需。

还有一类商家，他们身处竞争最惨烈的红海市场，却利用AI找到了新的增长方式。

就拿智能穿戴领域来说，罗杰夫血压手表和秋果中医智慧手表都在寻求另一种路径。通过搭载通义千问，这些手表不再只是记录心率数据的传感器，而是成为了“健康分析师”——它们能将枯燥的体征数据上传分析，生成通俗易懂的健康日报，甚至结合中医大模型算法进行体质评估。

更令人动容的是瞳行助盲AI眼镜。它集成了通义千问VL（视觉理解）、CosyVoice（语音生成）等模型能力。对于视障人士而言，这款眼镜能实时识别红绿灯、描述周围环境、朗读文字。技术在这里没有炫技，而是实打实地成为了视障人士的“眼睛”。

这些五花八门的产品证明了一件事：AI不再是巨头的专利。

当它像塑料组件、锂电池一样标准化时，华强北的老板们展现出了惊人的创造力——他们不在乎模型有多少层神经网络，他们只在乎这东西能不能让自己的产品多卖50元，或者多留住用户一个月。

为什么是“千问”成了商家的首选工具？

面对市场上琳琅满目的大模型，为什么华强北和产业带的商家们纷纷选择了通义千问？这背后其实是一笔精明的生意账。

“大品类挺难的，因为大厂能力强。但我看到很多小品类，只要做得早，就会有自己的用户积累。”阿里云智能集团通义大模型业务总经理徐栋在本次展会上敏锐地指出了中小商家的机会点。

对于这些中小商家而言，他们不需要人人都去训练一个千亿参数的模型，那既不经济也不现实。通义千问的“全尺寸、全模态”策略，恰好击中了这一痛点：

大到理想、小鹏汽车的智能座舱，需要复杂的逻辑推理和多模态感知；小到义乌小商城里的一个单词卡、一个耳机，只需要轻量级的端侧模型；通义千问提供的从0.5B到72B甚至更大的全尺寸模型矩阵，让商家可以像买螺丝钉一样，根据自己的算力预算和场景需求，选择最合适的那个“型号”。

更重要的是开源。对于精打细算的生意人来说，开源意味着没有高昂的授权费，意味着代码的可控与可改。结合深圳供应链“上午设计、下午打样、次日量产”的极致速度，通义千问的开源生态让商家能够以接近零的试错成本，快速推出AI硬件原型。

然而，仅有模型是不够的。徐栋在演讲中坦言：“仅靠基础大模型仍无法同时满足硬件设备对低成本、低时延、功能丰富和高质量效果的需求。”

一个典型的AI硬件开发流程极其复杂：需要解决端侧的信号处理、云端的ASR（语音转文字）、大模型推理、TTS（文字转语音）等，不仅链路长，而且任何一个环节的延迟叠加都会导致交互体验的崩塌。

为此，阿里云发布了本次展会“主角”——多模态交互开发套件。

首先，它具有极低开发门槛。徐栋形容这个套件让开发变得像“拖拉拽”一样简单。套件集成了千问、万相、百聆三款基础大模型，并预置了十多款Agent和MCP工具。商家想做一个“会讲故事的玩具”或者“能看懂路况的眼镜”，不需要从头写代码，直接调用预置模组即可。

其次，它拥有极致的体验优化。针对硬件最头疼的时延问题，阿里云在云端做了大量工程化优化。据徐栋介绍，该套件支持全双工语音交互，端到端语音交互时延低至1秒，视频交互时延低至1.5秒。

更关键的是，它背后所代表的商业模式变革，即从Token到License。

徐栋在采访中提到，传统的按Token（字数）计费模式让硬件厂商很难核算成本——“用户对话多一点，成本就爆了”，而新的套件尝试将计费模式转变为按硬件终端数量（License）收费。

这种确定性的成本模型，让硬件厂商终于敢于大规模量产和定价，是AI硬件从“玩具”走向“商品”的商业基石。

未来的电商拼什么？

逛完这场展，一个趋势已经非常明显：单纯卖硬件的时代结束了。

展会现场那1000+款接入千问的硬件，绝非孤立的个案，而是一场正在发生的“行业大爆发”。就像当年实体户都要适应电商时代一样，现在的商家们正在逐渐尝试“产品AI化”。

正如徐栋所言：“我们特别看好智能硬件在26年，中国应该会看到很多新品类，绝对不是光手机、汽车和眼镜。”未来的爆款，可能诞生在任何一个不起眼的细分领域——也许是一个能陪你聊天的打火机，也许是一双能指导你步频的跑鞋。

在这个过程中，阿里云和通义千问扮演的角色，不再是高高在上的技术布道者，而是基础设施的铺路人。他们提供了全尺寸的模型、开源的生态和低代码的套件，将AI硬件的入场门槛降到了历史最低。

对于深圳华强北的创客、对于义乌的商户、对于所有在存量市场中焦虑寻找出路的生意人来说，这或许是过去十年里最好的一次机会。

别去纠结AGI什么时候取代人类，先看看能不能用通义千问把手里的产品重做一遍。因为在下一个春节到来之前，你竞争对手的SKU里，可能已经摆满了“能听、会看、会思考”的新商品。

拥抱这个“新工具”，就是拥抱下一个增长点。生意，从来都是属于先看见未来的人。