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给大模型一张真实的“脸”，四位AI+硬件创业者展望2025_ZA定期回娘家让爸爸弄离婚证KER新闻
在形成活跃资本市场合力方面，该负责人介绍，近期加大跨部委沟通协调，抓紧研究推动若干重要举措。比如，推动优化上市公司股权激励个人所得税纳税时点等资本市场相关税收安排；推动建立健全保险资金等权益投资长周期考核机制，促进其加大权益类投资力度；引导和支持银行理财资金积极入市；支持银行类机构等更多投资者全面参与交易所债券市场等。
访谈 | 苏建勋文 | 王方玉编辑 | 苏建勋如果说 2024 年的 CES 上，AI 更多是作为独立亮点被少数企业展示；今年的 CES 2025，AI 与消费电子产业的融入更加广泛和深入，恰如这届 CES 的主题「Dive In（沉浸）」。以智能眼镜产品为例，本届 CES 上，从 Rokid、雷鸟、Xreal、INMO 等 AR 厂商，到星纪魅族、雷神科技、大朋等跨界选手，再到 Haliday、Vuzix 等新创公司，中国厂商们在万里之外的美国，上演了一场 "AI 百镜大战 "。在 CES 展会现场，《智能涌现》发现，从无弦吉他、AI 面膜，到戒指、拐杖、AI 自行车……生活中的各类硬件产品，都成了 AI 大模型落地终端的新 " 面孔 "。更不用提早就拥抱大模型的各类消费电子——从 AI 眼镜、AI 耳机到 AI 陪伴机器人，再到 AI PC、手机和学习机等等。CES 本届主题「DIVE IN」；拍摄：苏建勋AI，在这场消费电子行业的 " 春晚 " 中，无处不在；但热烈的表象背后，AI 硬件行业更需要深入的 " 冷思考 "：从 " 用上 AI" 到 " 用好 AI"，硬件厂商们还要跨过几座山？当产品搭载 AI 大模型不再稀奇，AI 还能否给产品带来卖点和溢价？AI 大模型不断迭代，被赋能的智能硬件能跟上步伐吗？更有智能硬件厂商创始人对《智能涌现》发出灵魂拷问：当一个赛道的大部分玩家都用上了 AI，是不是从侧面说明这件事门槛太低了？在 CES 2025 现场，《智能涌现》采访了四家积极拥抱 AI 大模型的智能硬件厂商，分别是未来智能（AI 耳机）、学而思（AI 学习机）、李未可（AI 眼镜）、INAIR（AR 眼镜），他们分享了现阶段在各自细分领域应用 AI 大模型的实践、探索和挑战。 学而思 CTO 田密：中国用户很难为 AI 软件买单，软硬件结合是更好的方式1. 现在中国的智能硬件行业，还没有厂商能真正地把端侧大模型放到产品线上，都是跑在云端的。因为现在中国的端侧芯片不成熟，还跑不起大模型来。2. 但未来 2-3 年，我预测会有一些简单的大模型，可以在端侧运行，剩下的复杂运算再依靠云端。3. 我们在学而思的硬件产品上落地大模型才不到一年，之前的两年时间都在探索。我们发现 AI 软件在中国很难单独落地，中国用户是不会为一个 APP 买单的，他们觉得 AI 技术不值钱。软硬件结合，是消费者能感觉到的一个很好的方式。我们把各种 AI 功能放到了学而思的学习机上，用户实际数据证明，使用频次最多的就是各种 AI 应用，如 AI 批改、AI 讲题，还有跟智能助手 " 小思 " 互动。学而思的 AI 学习机来源：企业授权4. 最开始的时候我们希望自己从零开始训练一个自己的大模型，但训了一段时间发现越来越多更好的开源基座模型出来了，自己做预训练其实是非常不划算的。后来我们就在全球最好的多个开源大模型基座上，加了很多教育领域的专用知识进行再训练。我们的做法是，砍掉了通用知识的预训练，但其他的一步都没省，包括专业知识的预训练、微调和强化学习都是一直在进行。5. 和以前的 AI 模型相比，大模型给学而思的产品能力带来很大提升，主要体现在两点，一是工作（如 AI 批改）的准确性大幅提升，性能更好更强了；另一个是原来不能做的任务现在能做了。6. 大模型的持续训练和强化学习技术难度很高，需要很聪明的人才在不断的实验中去探索尝试。这个领域需要人才既懂算法，又能做工程化，他的 research 和 development 都要强。7. 同样是接入学而思的模型能力，硬件形态对于用户的接受度很重要，比如学习机就比手机更方便用户学习。我们现在既有独立 APP，也有学习机。目前国内有非常多的厂家，包括手机厂商、Pad 厂商、PC 厂商，还有眼镜厂商都在接学而思的 API。 未来智能 CTO 王松：大模型在朝两个方向发展，一个是基座，一个是端侧1. 未来穿戴式设备将是一个所谓的 AI agent，可以时时刻刻陪伴用户，而不用像手机一样必须拿在手里。它具备多种传感器，可以做用户的眼睛或者耳朵，去感知周围的环境，并给予用户反馈。 2. 目前未来智能迭代的重点在往个性化的方向努力。我们把用户的会议内容里有用的信息给结构化抽取出来，通过数据库或者 RAG 的形式存起来，从而形成大模型的长期记忆。这一块的记忆最终会关联到用户的个人助理上，个人助理会根据用户个人的偏好，生成一些个性化的、符合偏好的答案。 3.AI 眼镜现在可以跑一些算力，比如 Ray-Ban Meta 上就搭载了一些本地模型，可以通过 SOC 芯片实时运算。但 AI 耳机因为 SOC 算力不够，所以用的还是云端算力。现在我们看到的所有市面上号称智能耳机的，差不多都是靠云端的算力。4. 算力部署在端侧的话，大模型响应更快更及时，也更加安全。很多用户关心数据隐私，比如一些投资人开的会议可能非常敏感，不想让数据上传云端。未来智能的 AI 耳机提供了这个功能选项，用户的数据可以不上云，就存在耳机或者手机里。未来智能的 AI 耳机来源：企业授权5.AI 大模型目前在朝两个方向发展，一个是基座大模型，它的参数和数据量越来越大；另外一个方向就是端侧，它的效率越来越高，安全性、数据安全等也有保障。这是两个方向，其实并不冲突。 6.AI 能力的迭代或者进步进化，对穿戴式设备未来的影响其实是非常大的。我预计五年之后，耳机上应该也可以跑一些本地 AI 大模型。一旦到那个程度，耳机就可以作为独立设备使用，很多交互场景就不用依赖于手机。这对用户交互层面的一些体验会带来质的变化。 7. 目前能通过接入大模型来实现高溢价的 AI 硬件，还比较少。这背后涉及到一个行业的发展阶段的问题。现阶段来讲，其实所谓的智能耳机，都是依赖于手机端的软件来实现的。我觉得可能要发展到一定程度，耳机本地就能跑一些端侧模型，才能真正达到所谓的智能耳机。 要实现真正的 " 智能耳机 "，目前主要有两个卡点，都是在硬件上面，一个是 SOC 芯片的算力，耳机的算力芯片既要体积小，又要算力强，很难实现；另一个是电池续航问题，把 SOC 芯片塞到耳机里，功耗会很高，续航时间很短，用户很难接受。 李未可创始人茹忆：AI 眼镜应用开发成本远低于 XR 生态，不会走 XR 老路1. 我认为人类获取信息信息密度最大的还是通过眼睛，所以我的直觉是，AI 眼镜是离眼睛最近的消费载体之一，是承载语音交互这个交谈式 AI 最佳的载体。2. 搭载在 AI 眼镜上的杀手级应用，未来两年肯定会出现，这是李未可必须要做的事。否则 AI 眼镜就变成了一个单纯的 " 壳 "，价值不大。3.2021 年我创立李未可的时候有一个判断：接下去的三年，AI 会有一个爆发式的增长。但没想到这么快，2022 年底就已经开始了，超出预期。所以 2023 年春天我们就做了一个选择—— All in AI 大模型。在产品设计的时候，我们一直在坚定做的两件事，一个是要把 AI 交互做好，第二个是把人格化做好，实现千人千面。当然，我们更看重的是，我们自建整个大模型体系，它是完整的，而且我们可以不断去迭代。而不是说把东西交给第三方模型公司，自己完全没有办法掌控。李未可的 AI 眼镜来源：企业授权4.AI 大模型在网页上提供信息整合的很好，但如果直接接入到眼镜里效果不好，它需要一个融合的过程。比如我问 AI 眼镜今天天气怎么样，AI 大模型不会直接回答，而是问你在什么位置？所以 AI 眼镜要有好的体验，必须对搭载的 AI 大模型进行优化和调整。5. 对于我们 AI 眼镜的创业公司来说，做大模型相关的事情其实并不需要雇佣很多人。我们整个打模型团队可能就十来个人，但是我们可以站在巨人的肩膀上去微调和优化。6. 不光是智能眼镜，任何一个行业走到今天这个阶段，都会产生激烈竞争。没有竞争的市场不繁荣，竞争是必要的，可以共同教育市场，更快地向消费端做渗透。前几年智能市场竞争少的时候，教育市场的成本太高。7. 过去 XR 生态不太成熟，导致销量不好，很大程度是因为生态不够完善、应用开发成本太高。AI 眼镜不会走这个老路，因为它的开发成本远低于 XR 生态。如果能找到一个合适的场景的话，有可能一两个开发者就能把 agent 做出来。 INAIR 产品设计负责人齐静轩：未来 AI Agent 本身会独立成为一个 OS1. 从有操作系统以来，大家都会想有电脑里面会有一个像 " 小助手 " 的东西，去帮助你解决很多事。但是在以往过程中，包括 siri、小爱同学或者是 Google Assistant，其实都没有做得太好，大多数情况都是失效。因为用户不清楚 AI 对话的边界能力究竟在哪。大模型的出现改变了这件事，它让所有的问题都有了底兜，让所有谈话都能进行下去。2.2022 年底 ChatGPT 刚爆发，我们就意识到了这种趋势，在 INAIR 的产品中加入 AI 大模型一开始就在我们的计划中了。INAIR 应用大模型和目前市面上大多数 AI 眼镜、AI 硬件不一样，它们的 AI 主要功能是帮助用户理解外部世界。INAIR 主要是帮助用户更高效的解决软件和系统操作层面的问题。3. 对于 INAIR 来说，产品用上大模型和微软 Windows PC 用上 Copilot 差不多，都是作为一个重要的卖点。大模型可以更好地解决用户体验问题，给用户更自然的交互和更快、更方便的体验。4.INAIR 合作的 AI 大模型很多，我们发现不同大模型擅长的东西不一样，比如说豆包可能对图片的理解能力会比较强，讯飞在 ASR（语音识别）交互上能力特别强。INAIR 会在不同的场景调用不同的大模型。INAIR 的 AR 眼镜来源：企业授权5.INAIR 的产品优势在于软硬件一体。在软硬件一体的环境中，AI 多模态可以实现从感知预测到交互、交流在到执行的闭环。这也是 INAIR 产品的优势。比如，用户可以一边看一篇英文的论文，一边实时把中文翻译呈现在眼镜屏幕上，或者直接语音问 agent 这篇论文的中文概要是什么。再比如在看电影的时候，可以就画面里的人物或者物体直接问 agent 问题。这都是要系统层面的类 siri 角色才能实现的功能，它可以灵活调用不同的应用程序。以上这些操作，单纯靠软件也可以实现，但需要点击鼠标、复制粘贴、切换不同 APP 页面，操作要繁琐很多，这就是软硬一体和纯软件的差异。6. 软硬一体的设备还可以做到主动的感知和预测，比如说，设备传感器发现用户在某个界面较长时间停留，系统 agent 可以有针对性的提出服务建议。7. 我们希望端侧的大模型（技术）可以进一步完善，让 AI 大模型在 AR 眼镜不联网的情况下可以调用。这样做的一个好处是反应更快，目前云端的大模型方案反应速度还是比较慢；另外，不联网的话，用户在使用时可以更好地保护隐私，更加安全。8. 今天用户所有的硬件形态，不管是计算机、手机，还是电脑，都是在解决用户和最终的那个应用之间的问题，AI 是 OS 里面的一个应用和功能。但未来 AI Agent 本身会独立成为一个 OS，解决这些列表式应用的分发问题。koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:吕显祖
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