文章来源于公众号：洞见学堂
作者：邓怀宇
【导读】
马化腾在腾讯2024年业绩会上表示：“AI应用大发展的机会已经到来，大家都在结合各自优势落地AI生态，各行各业都会将受益于AI的普及。”如今AI应用创新正在从数字世界的软件扩展到物理世界的硬件，众多传统硬件产品在融入AI后焕发出新的生命力。2025年国际消费电子展（CES2025）上，几乎所有新亮相的创新硬件都宣称接入了AI，为市场提供了全新的想象空间。物理世界有哪些亮眼的AI硬件应用创新？将如何影响商业模式？我们将在本文讨论。
一、 物理世界有哪些亮眼的AI硬件应用创新？
过去两年多的时间里，大模型的性能和可用性不断增强，部署成本和调用成本显著下降，给AI硬件应用发展带来新机遇，目前我们观察到的AI硬件应用主要有智能穿戴设备、智能玩具、智能家电、智能机器人等。
1. AI+穿戴设备：智能眼镜、智能耳机
智能穿戴设备正成为人工智能与硬件融合的代表性产品形态。
配备摄像头、传感器及大模型的智能眼镜，能通过听、视等多模态信息源识别环境，即时提供翻译、导航、物体识别等服务。比如Meta与Ray-Ban联手推出的智能眼镜，只需一句呼唤，即可识别出现在视线中的物品或文字，并将相关信息投射到镜片上。与之类似的，还有智能硬件公司Rokid推出的新一代智能眼镜，佩戴者可以通过该产品完成拍照、了解日程、翻译外语等等。数据显示，全球智能眼镜市场预计从2023年的不足百万副发展到2030年的1300万副以上，智能眼镜将被广泛应用于医疗、工作协作和日常生活等场景，并有极大潜力成为继手机之后的另一块核心“屏幕”。
结合AI技术的智能耳机也在突破传统智能耳机“听得到却听不懂”的局限，赋予用户随时随地与大模型对话的能力。英国初创公司Nothing率先于2024年推出集成ChatGPT的无线耳机，用户只需捏一下耳机就能发问；字节跳动基于豆包大模型推出Ola Friend智能耳机，支持随时问答、英语陪练、旅行导游、音乐控制，以及情绪加油站等多项AI功能。随着更多厂商加入竞争，智能耳机正有望真正从被动的声音输出设备转变为全时在线的个人助理，为更多用户带来全新的智能交互体验。相关的研究显示，2022年全球AI耳机市场规模为50亿美元，预计2027年将增至150亿美元，年复合增长率超过20%。
2. AI+玩具：智能玩具
AI+玩具催生了一批具有陪伴+教育价值的智能玩具产品。字节跳动推出的AI陪伴玩偶“显眼包”内置AI大脑，能够进行对话互动、情感沟通，在二手市场一物难求，价格飙升。特斯拉推出的Tesla Bot Action Figure上市不到一天就售罄，相比于40美金的官方定价，二手交易价格已高达1300美元。
有了AI的加持，玩具不再只是会播放录音或发出简单语音的布偶，而是可以讲故事、答疑解惑的小伙伴。美国初创公司Curio推出的带有火箭造型智能毛绒玩具，可以回答孩子提问、即时编故事、提出脑筋急转弯等等。国内Folotoy推出的智能玩具除了陪伴功能外，还可以教小朋友背古诗、进行英语对话训练等等。这样的智能玩具不再仅是孩子的娱乐用品，还在一定程度上承担了陪伴和个性化辅导的任务，为儿童教育提供了新的可能性。
未来随着智能玩具与宠物陪伴、谷子经济等进一步融合，应用场景将更加多元化，不仅能陪伴儿童成长，还有望为成年人提供情感支持，迎来更大的发展空间。
3. AI+家电：智能家电
目前一些家电领先厂商也在积极接入大模型，将AI融入冰箱、洗衣机、清洁电器等家电产品中，使得这些家电产品具备主动感知和辅助决策能力，提升用户的生活质量。
近期海尔、TCL、松下、三星等厂商发布的智能冰箱，通过接入大模型，结合内置摄像头，能够帮助用户实时监测冰箱内食材的储存情况，智能生成膳食方案和保鲜建议。TCL推出的搭载大模型的智能洗衣机，可以自主学习家庭的洗衣习惯，识别多种衣物面料、重量，自动匹配洗涤剂、柔顺剂用量以及选择洗涤方式。此外，石头和追觅等清洁家电厂商也都纷纷推出了搭载了大模型的智能产品，能够自主生成清洁方案、无监督地完成家务劳动。
4. AI+机器人
传统的机器人往往依赖预设的程序完成指定的单一或少数任务，缺乏灵活性和对不同环境的适应性。而接入大模型后，至少三个方面的能力得到跃升。
一是感知能力。大模型可以将不同模态的信息源进行整合以提升感知能力。Shadow Robot与谷歌DeepMind联合研发的高精度灵巧手DEX-EE，搭载了视觉、触觉、位置、惯性等多类传感器，借助大模型对多种模态数据进行处理，让机器人具备极高精度的操控能力，甚至可以进行精密仪器的装配。
二是决策能力。大模型的学习能力、逻辑推理能力使得机器人突破了根据预设路径执行任务的桎梏，能够在多种不同的现实环境中，根据多模态的信息源，自行推理出恰当的任务流程。波士顿动力最新发布的具身机器人ATLAS 3.0能够在进行一定的学习训练后在工厂熟练地完成装配和零件排序的任务，根据官方发布的视频，经过学习训练的ATLAS 3.0能够自主识别所有零件的位置并且进行装配，如若出现零件缺失的情况，它还能依靠自身先进的视觉系统自行决策、寻找零件。
三是交互能力。传统的机器人往往无法理解复杂或模糊需求，而自然语言处理是大模型的强项，显著提升了机器人的交互能力。特斯拉发布的机器人Optimus Gen2能够理解绝大多数包含隐含语义的指令，并且能够通过头部摄像头捕捉人体骨骼动作来识别静态手势（如“停止”手势）与动态指令（如指向特定位置），通过语音频谱分析识别用户情绪，调整回应语速与语调等等。
但机器人行业的发展也伴随着一些争议，特别是在智能具身机器人领域，由于行业目前还处于发展阶段，各环节的成本相对较高，商业化路径还并不是十分清晰，这也引来了各界的一些质疑，比如近期投资人朱啸虎就表示看不到智能具身机器人短期商业化的可能；也有不少科技行业人士表示目前行业泡沫过多。
二、将如何影响商业模式？
1. 由一次性售卖产品模式转向长期提供服务
传统硬件设备厂商的收入来源往往来自一次性购置以及后续有限的售后维护或升级。而当硬件设备中嵌入了AI后，硬件设备可通过在线学习、模型迭代持续进化。这使得硬件设备厂商得以从一次性售卖产品转向长期提供服务，收入来源也得以从产品销售收入转向产品服务收入，比如按月或按年付费的服务订阅收费、按照服务功能模块收费、按服务使用时长收费等等，使得硬件设备与服务融合得更紧密、价值更持久。
这种转变对于传统硬件设备厂商而言意味着更稳定、可预期的现金流，同时也能与用户形成更紧密、更有温度的联系。硬件不再只是一台设备，而是经由AI驱动持续提供新价值的“生活伙伴”。对于用户而言，在付费后可以持续获得新功能与个性化服务的迭代，在设备的整个生命周期内，持续感受到技术带来的成长与便利。
2. 数据运营或将成为新的盈利点
在AI的加持下，智能硬件设备产品在用户使用过程中不断收集、反馈数据，改进算法并迭代自身功能，形成“数据-模型-产品体验-数据”的闭环；而拥有大量高质量数据、算法更优的企业能够持续优化产品体验、提升用户黏性，进而吸引更多用户，丰富数据，形成强大的正循环。
在此背景下，智能硬件设备成为“天然的”数据采集工具，企业可通过对海量数据进行分析、挖掘，发现全新的盈利点。除了将这些数据用于自家产品的升级与优化之外，企业还有机会利用脱敏、去标识化处理后的数据形成数据洞察或分析报告，提供给具有相关需求的组织或机构，从而不断提升商业价值与社会影响力。
【小结】
AI在物理世界的创新应用正逐步打破传统硬件与智能服务之间的界限，这不仅将为消费者带来前所未有的便利与体验，更为企业带来了商业模式的转变。从一次性售卖硬件到长期的服务模式，再到以数据运营创造全新的盈利点，这种变化使企业与用户之间建立起更深、更持久的联系。可以预见的是，随着越来越多传统硬件设备接入AI并持续迭代，各行各业的商业模式将被重新定义，围绕用户体验、数据价值和持续服务的市场竞争才刚刚开始。