AI消费电子：大模型应用的新增长点，从“卷技术”到“卷市场”

来源：芝能汽车


我们关注AI硬件，主要还是从消费电子产品开始，因为快，从概念走向产品，成为继大模型和AI应用之后的新增长点。

AI眼镜、AI问答机、AI玩具、AI挂件、AI独立终端等新兴品类可以很快迭代。

AI逐步深入消费电子领域，产业正处于一个尚未定型的起点阶段：一端是大模型厂商的算力与算法竞争，另一端则是新兴硬件企业以更轻、更快、更贴近用户的创新形态，试图重塑人机交互的边界。

消费级AI硬件的技术路线：
从云到端的分层演化

AI消费电子的崛起反映了技术路径的分化，AI硬件大致沿着三条路线发展：云端API调用、侧端算力部署、与手机侧模型协同运行。

● 以调用云端大模型API为主，这类设备多聚焦语音、对话、问答等轻量化任务。其核心在于成本控制和体验一致性。

设备本身无需高算力芯片，仅需具备低延时通信和语音交互能力，即可将处理任务交给云端。

这种架构的代表是AI问答机、AI录音笔与AI挂件，依托云端大模型的强大理解与生成能力，实现了低成本、快速迭代。

● 以高算力芯片为中心，部署侧端（On-device）大模型。这类产品普遍具有独立计算能力，如AR/AI眼镜或AI独立终端。

以Ray-Ban Meta眼镜为例，产品集成视觉渲染、语音识别与多模态交互能力，内部搭载专用AI处理单元，能够在本地执行视觉识别、语音翻译等任务。

与之相对，国内部分AI眼镜产品选择通过蓝牙连接手机，利用手机侧的大模型推理能力，以此平衡性能与功耗。

两者在外观相似的情况下，售价差距可高达数倍。

● “手机协同”模式，硬件设备通过蓝牙或Wi-Fi与智能手机连接，由手机内部侧端模型输出AI服务。

这一模式常见于AI耳机、AI戒指等品类。由于此类设备对重量与能耗敏感，算力模块几乎不可能独立存在，手机成为它们的计算中枢。

随着苹果、华为、小米等厂商推动手机侧AI系统（如Apple Intelligence、MiLM）的发展，这种模式或将长期主导轻量化AI硬件生态。

AI硬件的选择取决于算力与功耗的平衡、网络延时与交互体验的权衡，以云端API为核心的轻量产品最具商业可行性，而侧端大模型硬件虽昂贵，却在实时性与隐私保护上具备优势。

随着AI芯片能效提升、模型压缩技术进步，端侧AI有望在未来三年迎来反弹。中国的制造链和供应链体系，使初创企业能够在极短时间内完成产品定义、原型测试与量产。

从目前130款已上市产品来看，AI问答机、AI玩具、AI挂件、AI眼镜与AI独立终端五个子类最具创新性，且大多为重新开模设计的全新品类，不同于传统智能设备“AI功能升级”的路径。

Limitless推出的AI Pendant挂件、Plaud.AI的Plaud Note录音设备、跃然创新的AI玩具BubblePal，以及“超级爸爸”的AI问答机“小窗”等产品，均在上市后迅速突破万台销量。

这些产品的共通点是定位清晰、功能聚焦，避免与手机、平板等成熟设备正面竞争。

尤其Plaud Note以“苹果录音场景补足”为切入口，成功建立了细分市场的用户粘性。从产业结构来看，AI硬件市场仍处在探索期。

大部分初创公司依赖外部大模型服务，缺乏自研算法或独立算力平台。

这意味着，当大模型提供方（如OpenAI、字节、百度等）调整API计费策略或访问权限时，下游硬件企业的商业模型也可能随之动摇。

同时，AI硬件产品的运营逻辑与传统3C不同——设备不仅需要一次性销售，还需承担用户后续使用AI服务产生的token费用，这让许多广深团队原本“快打快出”的供应链思维受到挑战。

生态绑定成为AI硬件发展的关键因素。对于巨头而言，AI硬件是大模型落地C端的重要入口；对于初创公司，则是接近AI生态的捷径。

未来几年内，大模型厂商与硬件企业之间的合作模式，可能重现当年“白牌电视盒”与天猫生态的分工格局——硬件厂商赚取设备利润，大模型厂商通过活跃用户和使用数据完善模型能力。


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