01 兩種思路

之前討論過假如AI要統(tǒng)治地球，那么物聯(lián)網(wǎng)一定是個重要“幫兇”的話題，當(dāng)時的思路比較“跳脫”，大概是有一個天下一統(tǒng)的AI，這個AI可以控制所有的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，多少是受了《疑犯追蹤》這部美劇的思路的影響。一個超級AI可以隨意調(diào)動一座城市的數(shù)據(jù)庫、監(jiān)控攝像頭、電力系統(tǒng)。這個“隨意”，更多的是通過類似黑客技術(shù)偷渡過去的，前提是AI的計算能力跟傳統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)相比，要超出幾個層級。
這樣一看，AI只需要學(xué)會暴力破解，或者更多社會工程學(xué)的黑客技術(shù)，似乎偽裝成正常用戶的方式黑入其他軟件系統(tǒng)，好像也不是不可能的。但無論怎么說，這個思路是從AI出發(fā)，再到各個軟硬件系統(tǒng)本身，是一種“自上而下”的思考路徑。

目前，更流行的思路是反過來的。就是假如我已經(jīng)有一款設(shè)備了，通過AI加持，是否可以獲得更好的競爭力，從而獲得更多的銷售盈利。過去我們講“智能設(shè)備”，更多的是說這個設(shè)備可以鏈接網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)在，我們講“智能設(shè)備”，更多的是“AI+可聯(lián)網(wǎng)設(shè)備”了。如果說前面的思路比較科幻務(wù)虛，那么這個思路就比較務(wù)實了。把AI的能力先用起來，再說其他的。

02 AI硬件

典型的AI硬件有這么幾個品類。

首先，就是音箱。音箱使用算法識別語音、生成語音早就是尋常事，只不過大語言模型的生成式AI對音箱賦能是這兩年的事。早幾年的音箱，基本上淪為點歌器、查天氣、定鬧鐘這幾個場景，要真說跟音箱聊天，大概沒幾個人這么干。因為音箱的對答模式，和回答的內(nèi)容，實在是有點“蠢兮兮”的。而chatGPT也好，Kimi也好，這樣的AI工具在聊天上的表現(xiàn)不知道要甩出早起音箱幾條街。所以，使用生成式AI提升音箱的交互體驗，無疑是個好思路。延伸開來，故事機(jī)、陪伴機(jī)器人等玩具類型的設(shè)備，也可以通過類似的方式提高產(chǎn)品力。遺憾的是，家里的老設(shè)備，無論天貓精靈也好、小愛同學(xué)也罷，都在往更差的點歌體驗方向靠攏，一心想多收點會員費，或許收到錢才有成本去接入大模型吧。

然后，就是AI耳機(jī)。耳機(jī)這玩意訊飛做得比較多了，主打一個實時翻譯，辦公效率。就好比身邊帶著一個同聲翻譯，特別是在出海大潮之下，跟海外客戶交流，這玩意這兩年聲勢還是比較浩大的。大語言模型的翻譯跟早期的翻譯算法相比，可能更自然一些。對訊飛這種傳統(tǒng)翻譯算法，和自有大模型的公司來說，做出結(jié)合不同場景、不同算法的AI耳機(jī)產(chǎn)品應(yīng)該不算難；反而大模型的翻譯能力，讓翻譯算法這種原本護(hù)城河比較高的核心功能部分，降低了門檻。訊飛當(dāng)然可以做得更好，但是同行可以通過大模型能力往彌平翻譯體驗差距的方向迅速發(fā)力，然后通過更專業(yè)的硬件生產(chǎn)供應(yīng)鏈來降低成本。這個賽道的世界，似乎會變得更加充滿競爭。

再然后，就是AI眼鏡。還記得十年前左右，風(fēng)靡一時但最終銷聲匿跡的Google Glass嗎？如今，它卷土重來了，不過發(fā)起方變成了Meta，也就是過去的Facebook。Ray-Ban X Meta 智能眼鏡據(jù)說最近賣得非?；鸨?。但是Meta官方似乎對AI加持的智能眼鏡，更加保守。它們更傾向于把眼鏡的基礎(chǔ)功能做扎實，AI只是錦上添花的效果。想想也是，把手機(jī)的核心能力做到眼鏡架那點有限的空間里，本來就是巨大的挑戰(zhàn)，是一種新的交互方式，并且對隱私合規(guī)的要求也更高。在基礎(chǔ)硬件構(gòu)建還沒有做到精致的情況下，大規(guī)模的宣傳“鼻梁上的GPT”也是有點奇怪的。至少拍照和語音的基本傳感能力不夠好的前提下，指望AI帶來什么跨越式的體驗，不是特別現(xiàn)實。

03 AI的功效

AI賦能硬件，雖然火熱，但是很難講就是能醫(yī)百病的靈丹妙藥了。還是得具體產(chǎn)品、具體應(yīng)用場景 ，具體的來分析。
通過上面三個案例，大概可以從兩個方向看出一點點端倪。
一個是從產(chǎn)品體驗方向，AI更多的是為智能硬件提供一個“更有趣的靈魂”；而各種各樣的智能硬件，是給AI提供更多元的感知和交互渠道。兩者之間，是互相協(xié)同的關(guān)系。
另一個是從生產(chǎn)方向，AI會打破一些傳統(tǒng)壁壘，讓更多廠商可以參與到原本具備軟件算法門檻的行業(yè)中，一爭高下。具備傳統(tǒng)軟件算法優(yōu)勢的企業(yè)，可能在算法能力上做到100分，但是硬件生產(chǎn)上只能做到80分；那么傳統(tǒng)廠商通過AI入場，大概可以在算法能力上做到80分，但是在硬件品質(zhì)上爭取做到100分。大家互有優(yōu)劣，市場上再見見真章。

這樣來總結(jié)的話，AI開始從面向C端的產(chǎn)品體驗方向，以及面向B端的生產(chǎn)方向，都在逐漸產(chǎn)生影響。這種自下而上的革新逐漸顯示出威力的同時，似乎那個宏大的AI統(tǒng)治地球的思路就不需要那么擔(dān)心了，你說有沒有一種可能，AI也可以克制AI、或者互相牽制呢??。