超越“迷惑硬件”：AI正从独立功能蜕变为无处不在的智能属性

TL;DR：

当前涌现的AI硬件浪潮，如Ai Pin和Rabbit R1，揭示了将AI视为独立功能的局限性。未来AI的真正价值在于其作为渗透性“属性”融入现有平台，通过无感化交互和Agentic范式，重塑人机关系并催生“环境智能”的新时代。

当又一款名为“AI Key”的外接硬件试图将iPhone“升级”为“AI手机”时，我们不禁要问：我们是否正陷入一种对AI形态的集体误解？从饱受争议的Humane Ai Pin到高开低走的Rabbit R1，再到如今的AI Key，这一系列“AI硬件网红”的涌现，并非简单的市场试错，而是一场关于**AI作为独立功能（Function）还是生态属性（Attribute）**的深层哲学思辨与商业角逐。[ ^1]

AI硬件的迷思：从独立功能到生态属性的范式之争

过去一年，Ai Pin和Rabbit R1等AI原生设备以“颠覆者”姿态登场，试图通过“无屏/少屏”或“意图即操作”的交互理念，重塑个人计算的未来。Humane Ai Pin由前苹果高管打造，承诺“让技术成为你的仆人”；Rabbit R1则以其橙色设计和“大型动作模型”（LAM）概念，宣称能替用户完成复杂的应用内任务。如今，AI Key的加入，则以更低成本和外接形态，试图填补手机自动化能力的空白。

然而，这些“AI原生设备”的实践却遭遇了严峻挑战。Ai Pin因过热和续航问题最终被惠普收购；Rabbit R1也因供应链和品控问题（如“意外订购了错误的内存部件”），导致用户体验不佳，活跃度持续低迷，被媒体并列为“年度硬件失败品”。¹² 这背后暴露出一个核心问题：当现有智能手机已拥有强大的计算能力和成熟生态时，这些“独立AI硬件”所提供的“AI功能”能否真正创造出超越手机的独有价值？

这引出了一个关键的技术哲学讨论：你到底把AI当作一个“功能”来承载，还是当作一种渗透性的“属性”来融入？当AI被视为“功能”时，它需要一个专门的硬件载体，像聊天机器人或翻译器一样被单独使用。这种思路往往将AI技术与硬件绑定，但其提供的功能在手机等现有设备上往往做得更好，使得“AI硬件”看起来更像是一个缺乏护城河的“中间商”。

大象起舞：现有平台与渐进式AI的融合策略

与新兴AI硬件的“颠覆式创新”尝试不同，科技巨头们正采取一种更为稳健的“渐进强化”策略。苹果的Apple Intelligence和Google的Gemini Nano，都旨在将AI能力深度融入其操作系统的原生体验。iPhone 16 Pro搭载的3纳米芯片，以及苹果发布的FastVLM和MobileCLIP2等端侧模型，已能实现实时视频字幕生成等高级功能；Google Pixel 10更是“买AI送手机”，本地运行Gemini Nano，提供Camera Coach等功能。[ ^1]

这种“渐进强化派”的商业模式以硬件销售为主要收入来源，并通过增值订阅服务（如个性化健康分析、专业级翻译引擎）将一次性购买转化为长期价值和持续收入。这种模式的优势在于用户认知门槛低、市场接受度高，且能够兼顾响应速度与隐私安全。然而，其挑战在于如何确保用户感受到持续、可感知的AI服务价值，避免“伪AI功能”引发的付费意愿不足。³

与此同时，以OpenAI和Google为代表的大模型厂商，则探索了“以模型为核心”的赋能路径。它们通过API和SDK将强大的AI能力作为“水电煤”输出给第三方设备，试图成为“通用智能”的底层支撑。这种“模型赋能派”的优势在于灵活度高、迭代快，理论上可渗透所有具备计算能力的终端。但其面临高推理成本、模型与终端适配的技术门槛，以及在软硬件融合趋势中平台控制权不足的挑战。三星自研Gauss AI、vivo强化蓝心大模型，都体现了硬件厂商对AI主导权的争夺。³

人机交互的未来：无感化与Agentic范式的崛起

从长远来看，AI硬件的交互范式正加速朝着“无感化”方向演进。当前“AI硬件”的探索，无论成功与否，其意义更多在于对新交互模式的测试，如Rabbit R1的滚轮、Humane Ai Pin的投影、AI Key的“钥匙”形态，它们在为行业排除错误选项。这些代理（Agentic）、环境语音命令、统一任务界面的理念，最终将被iOS、Android等主导平台吸收，成为原生能力。³

AI眼镜的蓬勃发展正是这一趋势的鲜明体现。Meta和Ray-Ban合作的AI眼镜取得成功后，小米、雷鸟等品牌也纷纷入局。AI眼镜通过语音与视觉交互，实现解放双手、更好地感知实时环境，并基于更丰富的上下文做出更准确判断。OpenAI与前苹果设计师Jony Ive合作，共同开发一款可能没有屏幕、以对话式AI为核心交互的全新个人计算设备，更是旨在实现一次类似“iPhone时刻”的范式革命，即硬件、操作系统和模型从一开始就为AI共同设计。³

未来AI在硬件上的终极形态将是“Agentic”，即AI将成为所有应用的主要入口。用户只需通过语音或自然语言与Agent对话，其余操作将由Agent在后台完成，赋予设备“自动驾驶”能力。例如，三星Galaxy S25系列搭载的AI Agent Bixby，支持跨越30多个本地和第三方应用的一体化操作。苹果的Apple Intelligence也在推动Siri向跨应用操作和情境感知演进。在这种范式下，谁掌握了数据入口和应用生态，谁就占据了用户界面与AI调度的制高点。³

商业化挑战与新机遇：价值证明与生态构建

AI硬件初创公司面临的困境在于其高昂的用户教育成本。如果产品体验无法实现远超现有终端的突破，便难以赢得主流用户。它们普遍缺乏足够的颠覆性，导致在硬件定价与订阅服务之间价值链不清，难以驱动用户持续付费和维护粘性。这本质上是一场关于未来人机交互范式转变的高风险“豪赌”。³

真正的机会可能不在于给iPhone插个插件，而是要么做手机永远做不到的事情，要么等待一个全新的计算平台出现。例如，一些AI消费硬件正尝试成为“辅助手机的传感器”，或寻找手机尚未覆盖的细分场景，如会议记录（Limitless Pendant）或儿童/青年女性陪伴（BubblePal、ROPET），通过AI解决特定痛点。³

产业链上下游的整合和端云结合仍将是主流。模型厂商与芯片巨头深度合作，确保模型在各种设备上都能发挥最佳性能。同时，越来越多的模型厂商选择亲自下场设计和制造AI原生硬件，打通从模型到终端的完整链路，旨在创造一个能完美承载其AI服务、并定义下一代交互范式的理想容器与用户入口。³

超越“火棍”：AI作为基础设施的未来图景

这种对“AI硬件”的固有思维，正如汽车诞生之初，人们将其称为“无马的马车”，想象力被局限于替代马匹。这如同原始人第一次看到火，不是思考如何利用火的能量，而是琢磨必须制造一根“火棍”才能握住火焰。³

哲学家Eli Zelkha早在1998年就提出了“环境智能”（Ambient Intelligence）概念，指的是一种能够感知人类存在并做出响应的智能环境系统。真正理解AI的公司不会试图刻意创造“AI设备”，而是会让所有设备都变得AI化。当AI真正普及时，它将从一个被反复强调的“卖点”，下沉为所有智能设备的基础设施，正如我们今天不再刻意说“电力台灯”或“互联网电脑”一样。³

届时，你的汽车、冰箱、眼镜、甚至衣服，都将拥有不同形式的智能，它们彼此连接，协同运作，共同构成你的个人“环境智能”系统。当AI从“功能”跃升为“属性”，从可见的“硬件”消失于无形，融于万物，人类与技术的边界将变得模糊。而当我们不再谈论AI硬件的那一天，才是AI真正无处不在，彻底改变人类文明进程的开始。

引用

• AI硬件
• AI Agent
• 环境智能
• 人机交互
• 商业模式
• 产业生态