本月,前字節跳動公關總監楊繼斌在朋友圈宣布加入理想汽車,這一人事變動在科技圈引發廣泛關注。盡管未透露具體職位,但外界普遍猜測他將出任公關一號位。這位曾在"頭騰大戰"中歷練的公關老將的加盟,恰逢理想汽車發布其首款智能眼鏡Livis,時機絕非偶然。
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12月3日,理想汽車出人意料地發布了一款AI智能眼鏡Livis,正式加入智能穿戴設備戰局。這款與蔡司合作的眼鏡被賦予了"穿戴機器人"的定位,補貼后1699元起的價格更是彰顯了理想進軍消費電子領域的決心。這并非個例。從蔚來推出手機,到吉利旗下星紀時代進軍手機領域,再到小米、華為等從手機跨界汽車,科技行業的邊界正在變得模糊。仿佛一夜之間,所有科技公司都在思考同一個問題:"我們是否應該做點別的什么?"
大模型驅動下,邊界正在消失
理想AI眼鏡Livis體現了智能設備發展的新思路。這款僅重36克的眼鏡支持AI語音交互、實時翻譯和信息顯示,與理想汽車的車機系統實現無縫對接。用戶可通過語音遠程控制車輛,實現車輛Face ID解鎖等功能,打通了穿戴設備與智能座艙的體驗隔閡。
科技行業的跨界現象早已有之。回溯到2021年,吉利控股集團董事長李書福創辦的星紀時代科技公司正式進軍手機領域。隨后,蔚來也在2023年確認將發布首款手機產品NIO Phone,試圖通過手機拓展其智能生態。
車企跨界造手機,手機企業則跨界造汽車。小米為造車首期投入100億元,未來十年計劃投入100億美元。華為雖然不直接造車,但通過智選車模式深度賦能汽車行業,問界系列的市場表現不俗。
國際科技巨頭同樣在加快跨界步伐。OpenAI以65億美元收購人工智能設備初創公司,亞馬遜部署具備觸覺感知的Vulcan機器人,谷歌則從智能手機到智能家居,不斷強化其AI生態系統。
當然還有清潔領域追覓科技俞浩也宣布造車,首款超豪華純電產品對標布加迪威龍,計劃在2027年亮相。從家用電器到汽車制造,有網友笑談“這跨度讓人聯想到從面包師跨界當了核物理學家。”
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科技行業正經歷一場前所未有的跨界融合,原本明晰的行業界限變得模糊,智能終端生態進入全面融合時代。市場再次
三重因素推動跨界浪潮
這場跨界浪潮的背后,是技術、市場與戰略三重因素共同作用的結果,仿佛一場精心編排的交響樂。
技術層面,大模型與端側AI的成熟為跨界提供基礎支撐。大模型技術已從"通用能力展示"轉向"垂直場景深耕"。端側AI的快速發展讓硬件擁有"本地大腦",加速了云端與終端的協同。
高通中國區董事長孟樸對此有個精妙比喻:"AI要實現規模化,核心在于落地端側,而作為離用戶最近的載體,終端能讓技術真正服務于'人'。" 這種"云端大腦"配合"終端小腦"的架構,正推動產業從"功能升級"轉向"體驗革命"。
市場層面,智能終端市場前景廣闊,增長空間巨大。據IDC預測,2025年全球端側AI設備出貨量將突破12億臺,中國市場AI手機滲透率將超過40%。洛圖科技預計2025年中國AI硬件市場規模將突破萬億元,展現出巨大的市場潛力。
政策支持也為這一趨勢添磚加瓦。國務院發布《關于深入實施"人工智能+"行動的意見》,明確到2027年智能終端普及率超70%,2035年全面步入智能社會。這為智能硬件企業提供了明確的政策預期和發展方向。
企業戰略層面,跨界成為尋求增長與構建生態的必然選擇。賽迪研究院未來產業研究中心人工智能研究室主任鐘新龍分析,企業入局具身智能產業的主要目的包括:尋求第二增長曲線,搶占未來產業入口;進行技術驅動的戰略防御與生態卡位;滿足產業升級與降本增效的內在需求。
理想汽車高級副總裁范皓宇的解釋更為直接:"真正的智能一定會是從離用戶最近的產品發生。" 在他看來,眼鏡是實現空間智能的理想載體,是理想汽車從"汽車公司"向"人工智能終端企業"轉型的關鍵一步。
理想眼鏡的平衡術
Livis的產品設計體現了理想汽車典型的產品思維:在重量、續航與功能間尋找最佳平衡點。
在重量方面,Livis不帶鏡片的重量是36g,加上兩塊蔡司鏡片后約46.4g。雖然比普通眼鏡重,但在智能眼鏡中已屬輕量級選手。理想甚至"在膠水上想辦法減重",這種對細節的執著令人想起其對汽車產品的打磨。
續航表現更是Livis的亮點。理想選用6nm的恒玄BES 2800芯片,而非同行常用的4nm高通AR1,這一選擇體現了明確的取舍:優先保證續航,而非追求極限算力。在實際測試中,Livis的續航表現確實優于多數競品。
在功能方面,Livis的拍照配置是1200萬像素、105°廣角,支持防抖,這些都屬于行業主流配置。雖然暗光環境下畫質一般,水平矯正功能也有待優化,但作為第一代產品,其完成度值得肯定。
理想將Livis定義為"理想汽車最強附件",這一定位既體現了產品定位,也暴露出其商業策略。通過強化與汽車的互聯功能,理想為Livis構建了安全墊:如果能將部分車主轉化為鏡用戶,就能快速打開市場。
大模型重塑千行百業
大模型與智能硬件的融合,正在從消費電子到工業制造等眾多領域催生創新應用,猶如一股活水注入各行各業。
消費電子領域正迎來全方位變革。AI手機已能實現語音識別、文本生成等任務,并通過云-端協同提供更智能的交互體驗。AI電視從"系統應用AI化"邁向"AI即系統"的新階段,成為具備感知、決策能力的家庭智能體。
學習機品類也在AI賦能下重塑價值。教育垂類大模型與通用大模型的整合,讓AI學習機既專業精深又寬廣博學。從早教啟蒙到作業輔導,從素質教育到學科學習,AI正改變傳統學習方式,讓孩子們的學習過程變得更加個性化和有趣。
智能制造領域,AI帶來更深層次的變革。西門子醫療的AI手術方案、特斯拉的無人駕駛電動車、ABB的鋼鐵行業智能解決方案等在進博會上亮相,展示AI在工業核心環節的應用價值。
西門子全球執行副總裁肖松表示:"這不是技術炫技,而是工業場景的實戰預演。" AI已從"技術秀"升級為驅動產業變革的關鍵力量,在工業生產中發揮著實實在在的價值。
具身智能成為智能進化的下一階段。具身智能是涵蓋硬件、軟件、算法的"系統級"智能,其核心是靠"身體"與環境交互產生智能,形成感知、決策、行動的閉環。2025年人形機器人是具身智能最受關注的應用形態,已在智能制造多個領域投入應用。
汽車產業被視為具身智能技術最重要、最具潛力的應用領域之一。小鵬汽車攜旗下已進入工廠實訓的智能人形機器人IRON"鐵人"亮相國際展會,體現自動駕駛與機器人技術的高度同源性。
挑戰與瓶頸
盡管前景廣闊,大模型跨界發展仍面臨諸多挑戰,猶如玫瑰雖美卻帶刺。技術整合復雜性是首要障礙。具身智能的發展之路并不依靠某一個"單點技術"的突破,而是多層次、多環節的軟硬件復雜系統整合。視覺、聽覺、觸覺等多模態感知的深度融合,以及算法與傳感器、電機、算力平臺等硬件的緊密協同,都極具挑戰性。
深圳市人工智能與機器人研究院具身智能中心主任劉少山指出:"發展具身智能的過程中,困難會比以往任何一次技術周期都要多。" 這些問題意味著行業必須在"摸著石頭過河"的狀態下前行,沒有現成的經驗可以借鑒。
數據質量與多樣性不足制約AI進步。生境科技聯合創始人莊子揚表示,當前具身智能發展的核心瓶頸在于數據質量與多樣性不足,傳統依賴實體場景采集或合成數據的方式存在成本高、真實性差等問題。
市場接受度與成本控制也是重要挑戰。理想汽車對Livis眼鏡的第一代產品銷量預期保持理性,范皓宇坦言當前AI眼鏡的平均退貨率高達30%-50%,市場教育仍需時間。
同時,手機App已能實現大部分遠程控制功能,用戶是否有動力額外購買一款定價近2000元的智能眼鏡,仍是未知數。消費者是否會為這些新概念買單,還需要市場的檢驗。
行業還面臨"偽需求陷阱"。莊子揚指出,行業存在過度追求人形機器人形態而忽視應用場景復雜性的問題,需要企業和投資機構甄別出"炫技花活"與"場景真需求",避免陷入為了技術而技術的誤區。
算力瓶頸也不容忽視。紫光股份董事長于英濤認為,算力筑基是AI發展的核心,但"大力出奇跡"的規模法則仍未改變。面對萬億級參數大模型和多元算力生態,提升算力集群的效能尤為重要。
從"硬件趨同"到"軟件為王"
面對廣闊前景與多重挑戰,智能硬件跨界發展將呈現一系列明顯趨勢,行業格局或將重新洗牌。
硬件將趨于同質化,軟件和生態成為核心競爭力。隨著中國供應鏈水準不斷提高,消費電子供應鏈逐漸成熟,具身智能領域中的人形機器人硬部件將逐漸變為通用組件,真正的競爭壁壘將出現在軟件算法層。
莊子揚預測:"當下和未來的一段時間,整個行業會呈現'硬件趨同、軟件為王'的態勢。" 這意味著企業的競爭重點將從硬件參數轉向用戶體驗和生態建設。
"少數超級巨頭+大量應用型企業"的生態格局。劉少山判斷,隨著智能終端融合加速,未來很可能會形成"少數超級巨頭+大量應用型企業"的生態模式——巨頭掌握上游的核心算力、傳感器、執行器等關鍵環節,應用型公司則依托開放的底層平臺在各行各業創造豐富多樣的場景價值。
鐘新龍則認為,最終的跨界競爭將形成一個更加復雜和動態的"平臺生態"格局,會出現少數幾家"平臺型巨頭",通過開放平臺為海量的硬件制造商和應用開發者提供核心的軟件和AI能力。
多模態交互與腦機接口可能成為下一代交互范式。隨著技術進步,智能硬件將融合語音、手勢、視覺等多種交互方式,提供更自然的用戶體驗。腦機接口技術也可能從實驗室走向實用,重新定義人機交互邊界。
成本下降將推動普及,應用場景進一步擴大。隨著核心零部件的國產化替代進程加速和規模化生產效應的顯現,人形機器人等智能硬件的成本有望在未來3至5年內進入下降通道。這將極大推動智能硬件在工業制造、物流倉儲、家庭服務等領域的應用。
范皓宇預測,2027-2028年前后,以AI眼鏡為代表的多端智能設備將實現對人類動作的實時響應,基于環境理解的對話交互將迎來質的躍遷。智能硬件將從"功能競爭"走向"場景爭奪",最終實現技術"無感化融入"生活。
結語
隨著核心零部件國產化替代加速和規模化生產效應顯現,智能硬件的成本有望進入快速下降通道。到2027年,中國智能終端普及率將超70%,我們離2035年"全面步入智能社會"的目標將更近一步。
在理想汽車位于北京的研發中心,工程師們的屏幕上同時跳動著汽車路測數據和眼鏡的交互日志。這兩組數據流正通過同一個基座大模型相互校準。
這種校準不僅是技術上的,更象征著一場從單一產品到融合生態的產業變革已經到來。科技巨頭們深知,未來的競爭不再是單一產品的競爭,而是生態系統的競爭。當車企開始造眼鏡,互聯網公司開始造車,所有的邊界都在重構,唯一不變的是對用戶全場景智能體驗的爭奪。
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