AI 硬件如何才能成为下一代计算平台？回顾下 XR 硬件史可以一探究竟

多家 AI 硬件公司的产品如 AI Pin 、Rabbit 陆续发布，AI 硬件的关注度也日益提升，而关于 Ai Pin 的争议评论，也让不少人开始对 AI 硬件的产品和商业模式进行讨论和反思。

AI 硬件要成为主流还需要具备哪些要素？或许我们可以从 XR 行业往事聊起。今天 AI 硬件领域的诸多讨论，历史上 VR 硬件行业都有过类似的探讨、研究，并在近十年的时间里不断被证实与证伪。

比如，下一代计算平台、千万台出货量，承载了对于 AI 硬件产品的畅想和预期。

十年前，当 Facebook 以 20 亿美元收购 Oculus，互联网上相对乐观的观点是，「以十年为期，VR 产品会成为下一代计算平台」。

十年后，被认为是最为优秀的 XR 硬件产品之一——Oculus Quest 2 也只是在诞生 3 年左右，在每年烧掉几十亿后，实现了 2 千万台出货量。

今天的文章，我们尝试从 XR 硬件的发展历史出发，浅谈下 AI 硬件发展的可能性与要解决的问题。

我们研究过去，并非想用过去简单定义未来，这一定是对产业的「刻舟求剑」。我们更希望为这一代 AI 硬件产业提供一些当年的「教训」与「经验」，希望助力 AI 硬件行业能更快的发展。

特别鸣谢：VR Play 发起人脑潘与 Indiematters 主播 Nada，在这个过程中分享了他们过去十年的产业见闻。

01

超越手机太难了

AI硬件要成为手机一样的下一代计算平台，就需要有自己的杀手级应用。

手机的杀手级应用其实是「沟通」。

今天，市场上已经很少会提到，「下一代计算平台」这个宏大的叙事了。对于硬件行业，最大的资本故事和产业故事，一般都是「下一代计算平台」。

历史上实现了这样商业叙事的，基本也只有两个品类：PC 及笔记本电脑、智能手机。其特点就是：高度符合摩尔定律+安迪·比尔定律；兼具强输入能力与强输出能力；全球普及率均超过了 50%。

如果要成为「下一代计算平台」，就意味着要超过当前的主流计算设备——智能手机。这在短期内几乎是不可能实现的。因此，成为「下一代计算平台」前至少也成为手机之外的「第二计算终端」。

根据罗杰斯创新扩散曲线，许多创新事物都经历过「少数人尝鲜（2.5%）—>部分人跟风（13.5%）—>大家一窝蜂使用（34%）—>最守旧的人也不得不跟上潮流」的过程。其中，到 15% 的普及率往往意味着到达爆发临界点。

以此来进行测算，当一个品类达到 12.8 亿出货量（80 亿人 x 16% 普及率）时，才可能成为一个大体量的第二计算终端。当一个品类达到 2 亿台出货量（80 亿人 x 2.5% 普及率）时，才有可能进入到「第二计算终端」的竞争中。

「打败智能手机」太难了。

今天智能手机上几乎承载了有关人类衣食住行以及娱乐的所有功能，新一代设备要竞争的其实是智能手机及其生态所占用的用户注意力。

但因此，人们往往忽略智能手机诞生时，其实已经有最重要的「杀手级应用」——打电话。对于人类来说，「沟通」是刚需。从飞鸽传书、电报、电话、手机到互联网，这个刚需及其付费能力都是被反复验证的。

如果要超越「手机配件」的性质，就需要提供 10 倍于当前手机的「沟通」效果的工具。

「沟通」的本质是信息交流的压缩与解压缩。在沟通中，「发送者」通常会将复杂的思想、情感、信息、或者意图以某种形式（如语言、文字、动作等）进行「压缩」，以便能够高效、准确地传达给「接收者」。「接收者」则需要将这些「压缩」的信息进行「解压缩」，通过自己的理解和处理能力，将信息还原成原始的含义。

未来，沟通效果的提升，很可能是提升 10 倍「压缩」与「解压缩」的能力。今天大量的沟通需求已经被满足。那么，什么样的沟通需求还没有被满足，今天如果再继续压缩，还能在何种程度上压缩信息的密度或者效率。

密度上来看，苹果 AVP 的 Persona 功能似乎讲述了一种可能——即压缩当前的「环境信息」。

苹果的 Persona 功能可以将佩戴者的身体动作、表情等实时捕捉并投射到数字世界中，从而创建一个虚拟分身（Persona）。这个虚拟分身可以实时呈现用户的面部表情和手部动作，让通话中的其他人能够实时看到这些动作和表情。而这些能力都是智能手机时代的「沟通」所不具备的能力。

当前，一种观点认为，可能几年内，一个可行的 AR 眼镜方案是一个轻量级的眼镜 + 升级版「Persona」沟通功能。

效率上来看，可能的路径就是电影《Her》里的这种形态，基于强大的 AI 能力，了解你的方方面面，听懂你的言外之意或者想你所想。这本质上是提高了「解压缩」的效率。

这条路径的终局或许是「头号玩家」——个性化的单机版元宇宙。

未来满足人类「沟通」的需求，不一定是要与真人的沟通，有可能是人与机器的沟通。当前以 Character.AI 为代表的 AI「社交」应用，使得人与机器沟通变的可能。未来随着 AGI 的 IQ、EQ 能力提升，这或许也会成为现实。

基于这个假设，元宇宙作为一个开放的、可定制的虚拟世界，能够为用户提供更加个性化的沟通体验。用户可以根据自己的喜好和需求，定制自己的虚拟形象、场景和交互方式，实现更加个性化的沟通和表达。

02

做到千万级出货量，

AI需要具备哪些特质？

做到第二设备都是件长期的事情。如果降低一个难度，退而求其次，做到千万级出货量，可能 AI 硬件需要具备哪些条件？

首先我们来列举下，历史上一些有代表性的产品及型号出货量。

整体来看，近年来，出货量高、带有计算能力的数码产品，有代表性的几个产品包括：

• Nintendo Switch：1.4 亿台+

• AirPods：一亿套+

• Oculus Quest2 ：2000 万台+

虽然 2023 年全球 TWS 耳机出货量约为 3.86 亿台，但是耳机品类还是因为当前的计算能力有限，还不足以成为「第二计算终端」。

某种程度上，Oculus Quest 2 的发展可能对于当前的 AI 硬件产品更具参考性：

• 售价上，Oculus Quest 2 在未降价前，售价在 299 美元（64G，后升级到了 128G）、399 美元（256G），短期内 AI 硬件的售价很可能都会至少在 100 美元以上。

• 定位上，均是有独立计算能力，有强输入或者输出能力，但短期内都还是「手机」之外的「配件」。

• 留存率可能都是需要重点解决的问题。

单个硬件产品若能做到千万台出货量，很可能要「不太贵」、「高留存」。

在移动互联网的年代，绝大多数非专业用途的「智能硬件」，行业爆款单品的一条价格红线就是 100 美元——基本接近一台低价红米手机的价格。当一台智能手机的售价低于 100 美元，大部分用户是很难花费超越手机的价格买「配件」的。

留存不足，反馈的是缺少开机动机，缺少「优质应用」。Founder Park 研究中心了解到，最近苹果针对 AVP 用户的调研，其中关注的一个重点也是在留存。一般来说，留存不足，则加大推广投入无意义。以 Meta 为例，每年在 Oculus 上的投入可能在百亿美元左右，如果有机会高速且有效的扩大用户规模，Meta 很可能会投入更多资金和支持，但问题在于留存不够，且难解决。

简单来说，做到千万级销量的 AI 硬件至少有超高优质的应用。Oculus Quest 2 此前赠送的《阿斯加德之怒》《节奏光剑》《生化危机》等游戏，某种程度上也是这类超高优质应用。

但是想达到上文提到的 2 亿、12.8 亿台的出货量，则要靠杀手级应用。杀手级应用很可能是「沟通」这种刚需。上文提到的耳机，某种程度上也是服务于「沟通」这一场景的杀手级应用。

03

几个 Oculus 当年踩过

但没被讨论的坑

虽然「AI 硬件」的概念在当下很火，海内外也涌现了一些融资额高或者关注度高的产品，但基本上这些产品的概念往往都在过去十五年内被提出过。

诸如计算性能、网络延迟、电池续航、产品稳定性、供应链保证能力往往会被提及和讨论。但以 Oculus 等 XR 产品为例，一些过往更小众的未大规模讨论的问题，或许也会是很多公司可能面临的问题。

创新硬件的发展，往往需要先探索技术能实现的上限，具象化人们的想象，再做减配及低价化。

这某种程度上是很多行业都面临的「先有鸡还是先有蛋」的问题。但从过去很多年的发展来看，往往是先有硬件终端的投入和提升，才会有应用端的涌现和繁荣。

苹果 Apple Vision Pro 即是选择了这样的策略。理论上「第一代」产品是明年可能会发布的 低价版「Apple Vision」，「Vision Pro」则是「第二代」产品。但是为了能具象开发者、用户对于一个好产品的想象，苹果则是率先推出了「Apple Vision Pro」。

为了成为一个有影响力的终端设备，苹果的 Apple Vision Pro 花费了大量的精力做到「视网膜级」的显示，2300 万像素，为此，苹果采用了两块由索尼供应的 Micro-OLED 屏幕。这两块屏幕大小分别为 1.42 英寸，像素超过 2300 万，像素密度为 3386ppi，成本约 700 美元，占到总 BOM 成本的约 46%。

以 VR 行业的发展为例，虽然当前的交互方式往往是坐着交互，三自由度基本可以解决用户的交互需求。但是当三自由度问世时，行业及用户普遍提出了六自由度的需求，逼迫行业进行研发和探索。最终在体验完六自由度后普遍选择了三自由度方案。

但这个过程，可能并不能略过，都意味着全行业资金、时间的投入。

一个很容易被忽略的常识是，全球 80 亿人的手基本是标准化的，但是其他器官则未必。如果是头戴式产品，这很可能成为一个绕不开的问题。

以 Oculus 为代表的头戴式设备，很多公司在创业之初并未发现这一问题。而真正推出产品后则会发现，即使是在中国，不仅有瞳距、近视、远视等问题，不同区域的人的头围、头型也千差万别。如果要成为一个全球产品，其难度可想而知。

比如，Bigscreen Beyond 可以根据用户头的形状和瞳距进行定制，以此确保用户获得更好的佩戴贴合度。但即使如此，还是遭受了很多用户的质疑。

即使是穿戴设备，不同肤色、着装、文化喜好下，显得时尚、好看都可能是一个难题。

随着全球生产能力的大幅提升、关注度日趋分散，成为大众爆款的难度日益提高。近几年，能够有超预期销量的产品，往往都是在产品不错的情况下遇到了难以复制的运气。

以 Oculus Quest2 为例，其发布时间为 2020 年 9 月 17 日。受疫情影响，居家时间变多，娱乐需求大幅提升。从 2020 年下半年开始，世界各国的芯片紧缺，当年除了新一代游戏主机 PS5、XSX 外，电脑主机也一机难求。使得这一年，Oculus Quest2 成为为数不多可选的圣诞节游戏礼物。

04

未来所有的硬件

可能都是 AI 硬件

当前，对于所谓 AI 硬件的定义还很模糊。

从产品的分类来看，既包括了诸如 AI 耳机在内的商务效率类产品，还包括有陪伴功能的 AI 学习机、AI 机器人等，以及有 AIGC 能力的娱乐型玩具。

从参与方来看，既包括了原有产品的 AI 化，也包括了一些利用了 AI 能力的新创公司。

AI 硬件的提法，很可能只是一个过渡说法。未来的硬件很可能都是有 AI 支持的，就像今天大量的硬件都是联网的，但作为后台性能很少被提及。

未来 AI 很可能是硬件的底层基础设施，负责输入与输出信息的处理。

VR 行业人士经常将 VR 产业分成了两个产业阶段（以 Oculus DK1 2013 年发货作为起点）：

• 2013 -2019 ：交互探索阶段，六自由度手柄方案成为行业共识和标配，

• 2020- 2024：硬件探索阶段，有了类似 Oculus Quest2 这样可以达到理想及格线水平的硬件，并实现了千万台以上的销量。

这很可能也是新一代 AI 硬件可能要走过的前两个阶段。

在第一阶段：交互探索阶段，新一代 AI 硬件公司需要面临各种交互技术的成熟度问题。如何确保各种交互方式（如语音控制、手势识别、眼动追踪等）的准确性、可靠性、体验是一大挑战。同时，引入新的交互方式需要用户去适应和学习，这可能会增加用户的使用门槛。如何降低用户的学习成本，提高用户对新技术的接受度是 AI 硬件公司需要解决的问题。

在第二阶段，产品探索阶段，市场竞争会日益激烈。公司需要不断明确自己的产品定位和市场需求，不断精准定义产品，以在市场中脱颖而出。很可能，随着 AI 硬件的普及和应用场景的拓展，数据安全和隐私保护问题日益凸显。公司需要采用先进的技术手段和管理措施，确保用户数据的安全和隐私得到保护，以赢得用户的信任和支持。

而在这两个阶段后，可能才会迎来我们所期待的 AI 硬件的普及和大爆发。

文章来自于微信公众号Founder Park，作者FP 研究中心