頭圖來源： Ola Friend
10月10日上午，字節跳動豆包發布了一款硬件産品—— AI 智能體耳機 Ola Friend。該産品是一款開放式耳機，單耳6.6克同類最輕，可接入豆包大模型，并與豆包 App 深度結合，售價1199元。
用戶戴上耳機後，無需打開手機，隻需喊出關鍵詞「豆包豆包」，便能喚起豆包進行對話，後者能夠在信息查詢、旅遊出行、英語學習及情感交流等場景爲用戶提供幫助。
今年以來，大模型應用落地加速的同時，AI 手機、AI 耳機、AI 眼鏡等AI硬件新品紛紛湧現，究竟誰能成爲AI時代，用戶與人工智能交互的第一個入口？
Ola Friend 并不是字節推出的第一款硬件産品，但此前包括大力台燈以及收購PICO後的探索并未出現明朗結果，這次會有所不同嗎？
目前可以看到的是，相比之前更爲激進的策略，Ola Friend 這款AI耳機的定位回歸到基礎階段，在功能上遠低于大家想象，但這似乎反而體現了字節思考得很清楚——今天在想象AI硬件的時候，不應該太過于樂觀，而是應該更務實地來想這件事。
在Ola Friend 發布當晚，極客公園「今夜科技談」直播間邀請了極客公園創始人 & 總裁張鵬，和靈宇宙創始人顧嘉唯一起聊了聊，這款這款AI耳機對于字節跳動的意義、以及 AI 硬件産品真正的機會到底在哪裏。
以下是直播沉澱文字，由極客公園整理。
1 字節推Ola Friend：隻邁出了0.1步？
張鵬：你怎麽看字節今天推出的Ola Friend耳機？它在預期之中嗎？
顧嘉唯：這款産品的定義方向是正确的，不過它目前隻邁出了0.1步，還需要進一步叠代。
從Google Glass到今天的Ray-Ban Meta ，這些終端的探索，實際上是所有科技公司夢寐以求的大目标——打造類似電影《Her》的Personal AI。
過去20年間，争奪入口始終是商業競争中的巨大挑戰，尤其是在交互層面上。字節推出Ola Friend，是一次不錯的嘗試——先把用戶在手機裏用"豆包" APP 調到耳機裏，離人更近。
值得一提的是，Ola Friend謹慎控制了預期，沒有盲目擴展功能。做硬件産品，很重要的一個能力就在于不斷做減法、做收斂。
張鵬：所以你認爲Ola Friend沒有發散功能、控制用戶的預期是對的。
顧嘉唯：産品的外觀設計方面，很多人認爲它跟上一代區别不大，甚至在質疑爲何使用傳統的TWS耳機來冒充AI硬件。
Ola Friend目前四種配色｜圖片來源：Ola Friend
事實上，字節是在通過這種方式管理用戶預期，讓用戶先認爲它隻是一個普通耳機，然後當它在軟件端的AI能力展現出來時，用戶就會感受到超出預期的體驗。這樣做的目的也是爲了讓"豆包"更容易觸達用戶，降低用戶使用"豆包"的門檻、減少進入層級，以提高活躍率爲小目标的。
在我的使用體驗中，豆包在電腦端的功能表現還是很出色的，無論是插件、劃詞、截屏等功能，響應迅速、便捷高效，很好地提升了工作效率。但是在移動端的表現就不太盡如人意了。這背後有很多原因，其中之一在于入口之争的難度所在。
雖然豆包不具備像Google Assistant那樣的系統層能力，但在應用層面，它本質上構建的是一個 AI friend的角色，來提供情感交互。
使用"豆包"比較多的話，會發現上面有許多agent，這些agent不僅在文本轉語音（TTS）的音色上表現出色，還能通過情感表達讓人産生共鳴。這種情感交互的體驗，也正是過去半年GPT技術不斷發展的成果之一，尤其是通過互聯網文本到視頻數據訓練湧現出的結果。
如果你使用過 Ola friend這款産品，就會體驗到一種"aha moment"，就是那種強烈的陪伴感，就像身邊有人在跟你低語交流。這種陪伴感正是吸引用戶的重要特質之一。
張鵬：所以它本質上很多交互其實超越了手機的形态。
顧嘉唯：對，隻是說它今天還沒有做到環境感知、主動理解。
張鵬：做到的話，那就真的是有點往her走了。
顧嘉唯：現在它至少已經實現了"即喚即用"（Instant On）的功能。雖然還沒有到"始終在線"（Always On）的程度，但當用戶需要時，它的喚醒方式非常便捷——無論是通過輕觸，還是使用喚醒詞，用戶都可以很輕松地啓動設備。耳機本來就是手機搭配非常自然的延伸設備了，做到比手機更随時随地更on demand的選擇，這是一個最安全低摩擦的一個品類選擇。
接下來，我覺得應該再往前一步，把環境感知和主動交互加入進來，這樣才能真正與手機的使用區分開來。我們靈宇宙認爲下一代 AI 硬件形态可能是各種形式，但有一點是重要的：可以更多更長時地感知用戶周圍的環境空間信息，進一步作爲輸入，從被動地需要用戶喚起轉變到可以主動感知并且支持用戶。同時做了CoT的算法設計，去更深層次理解人的意圖，把被動喚醒變成主動理解人意圖、能察言觀色、有眼睛見兒的深度交互。
和以往交互模式有什麽不同呢？我自始至終一直在做"交互"這件事情，在微軟研究院的時候從事的行業就是人機交互，大家一直談論GUI、TUI、LUI、以及我們主動交互的 NUI，核心都是在于回歸以"人"爲中心的交互。這也就是爲什麽我認爲今天Ola friend隻邁出了0.1，而後面的0.9還會有極大的變化，我正帶着團隊鎖定NUI的下個代際躍遷。
探尋NUI的同時，在Personal AI和Ambient AI領域中探索AI産品在空間交互技術棧和數據獲取的潛力。目标是構建一個可随身攜帶、交互式的AI産品，無論是任務型、服務型，還是情感陪伴型，都是探索的方向。
2 給 AI 加了個硬件？
張鵬：字節推 AI 耳機，某種程度上是不是可以理解爲，有價值的是AI，給 AI 加了個硬件？
顧嘉唯：手機是最大消費硬件，短期内難脫離 "以手機爲中心" 環境，你可以理解豆包耳機所有的價值功能幾乎都來自于手機上的豆包 APP。AI 給手機帶來的不隻是功能疊加，而是重新定義運行方式和交互模式。
在場景中用更好軟件體驗升級可稱 "加 AI"，如手機上各類被 AI 賦能升級的應用及功能集成的手機 OS 正被大模型以 SDK 化改造升級，這是商業化落地有效路徑。以 AI 爲中心重構手機日常使用方式，包括交互流程等；系統級 AI 助手包括意圖理解與指令執行。
大模型以 Agent 形式重構用戶與手機交互，包括新 AI 硬件變化，人們也在找 "AI 原生" 場景及解決方案，有 AI 後這些場景能打通。
不過，定義這兩類産品時思考方式不同。若産品基本能力已占據高頻場景，就有機會通過 AI 替代、提效或替代非 AI 完成的功能，這種機會确實存在。
我們今天聊的主要是能成爲 AI 交互入口類型的産品對吧。對于"加AI"，在智能音箱出來之前，我們曾經在 2015 年前後定義了一類家庭管家助理類的産品叫Jibo，是基于 rule-based 寫的腳本，我們增加了多模态，增加了視覺，他能夠看得見，所以他有機會環境感知；而對于AI原生，我在過去的非常多産品嘗試，例如 Luka 盧卡出現之前家長給孩子讀繪本隻能自己讀，學習機品類還是一塊屏沒有攝像頭掃題指讀，基于Luka盧卡把桌面上的交互場景變成一個可交互的多感官空間。我過去的很多産品，尤其是在軟件端，都是基于這樣的思考進行的。
很多創業者在上一個周期前仆後繼地進入這個領域，現在大概率也逃不出這個循環。從這個角度來看，有一類我定義成"容器屬型"的産品可能并不是完全的AI原生，而是上一個周期的産品基礎上"換 AI"，例如從 rule-based 換成了 LLM Agent，場景交互真實升級後，催生了原本需求的激活，帶來了更高的市場天花闆。這個邏輯套到現在我們陸續看到的成功的 AI 硬件産品上都是适用的。
張鵬：總體來看，目前還沒有那種能夠穩定成長的目标級産品。不管是TPF（技術可行性）還是PMF（産品市場契合），都沒有真正實現。不過随着時間的推移，我相信我們越來越有機會找到結合TPF和PMF的AI硬件。
字節跳動今天推出了一款在功能上遠低于大家想象的AI耳機，但反而體現了字節思考得很清楚，今天在想象AI硬件的時候，還是不應該太過于樂觀，還是應該更務實地來想這件事。
顧嘉唯：我認爲在未來一到三年，甚至三到五年内，AI硬件創業者擁有巨大的機會，前途無量。這些機會源于底層技術能力的進步在今天真正實現了有價值的落地。
張鵬：未來我們需要思考的是， AI native 的硬件是否能真正發揮作用，關鍵在于與用戶的互動時長嗎？如果這些産品隻是短暫使用，是否意味着它們僅解決特定問題，從而變成一種目的性的硬件，也就變成了硬件+AI。
而真正抓住未來機會的關鍵，可能還是在于如何深入融入用戶生活，延長使用時長，不斷爲他們提供個性化、持續的價值體驗。
3 離個人助理還有多遠？
Ola Friend可以當作「随身百事通」使用｜圖片來源：Ola Friend
張鵬：從情緒價值這個層面去切，我其實也非常認同，因爲我覺得在過去一段時間裏，整個大模型領域印證了一點，大模型能夠确定交付的一個價值就是情緒價值。
那繼續往下走，是不是就是要在系統側做一個assistant？也就是從目前的情感搭子逐漸轉變爲一個更加實用有效的助理。你覺得這種發展路徑存在嗎？
顧嘉唯：豆包其實已經在電腦端上無論是浏覽器還是屏幕權限都拿捏得很好，不斷提升使用率和觸發率的各種場景，但在手機上實現這一點就很難。人們可能更傾向于從手機的複雜環境中提取出一個能夠更高頻使用助理和情感互動功能的場景。通過推出這款耳機，字節至少找到了一條可能的路徑。
很多人期待這款耳機能夠具備的一些功能，事實上并沒有，比如說訊飛耳機已經支持的電話錄音和語音摘要這些功能，但這款豆包耳機卻并沒有具備，這其實就是産品在做"減法"的結果。
Ola Friend現在更專注于在某些垂直場景中打磨出色的用戶體驗。比如英語口語陪練、汽水音樂與字節私有音樂生态結合等主打場景，都是适合大模型現階段 "笨任務"相對穩定可靠的技術低垂果實，應先将一兩個核心功能做到 80-90 分，而非在多個功能上平均用力緻每個僅 50-60 分。在 AI 創新産品開發 PMF 多年，吃過最多的虧就是以前總習慣于去挑"聰明任務"去做，前沿技術 "不穩定" 緻創新體驗不足以支撐替換成本的情況很多。
這是對于定義 AI 硬件，或者任何以軟件驅動爲核心的消費級硬件來說，非常重要的策略。
再回到個人助理的這一點，目前距離要做出一個真正意義上的個人助理還相當遙遠。要知道現在在豆包裏想要打電話都還不行。這不光是涉及技術本身的進程，還包括商業生态的打通。
在新興的技術入口之争中，首先入局的往往是手機廠商，緊随其後的是像微信這樣的超級應用。也就是說，一旦AI Agent助理技術發展到一個高度成熟的PMF階段，手機廠商和這些超級應用巨頭都會迅速湧入，字節推出Ola Friend，算是搶跑了一步。不過若是各家手機廠商的 TWS 耳機都聯調适配好了自家 AI-OS 以後，屆時豆包 inside 生存空間會是什麽樣呢？
4 真正的目标：掌握交互入口
張鵬：我在想，對于字節跳動這樣的公司來說，這款耳機是否能夠賺錢，或者能賺多少錢，并不是他們最關心的問題。它更像是豆包的一個輔助工具，這樣理解對不對？
顧嘉唯：如果我們猜測張一鳴特别想要全面投入AI這個入口，那麽他可能不會把硬件作爲商業模式，因爲無論是PICO還是大力台燈，字節已經走過一遍路徑了。
除了耳機，眼鏡、項鏈這些形式都是有機會的，隻要能離人的五官，也就是離人類天生的傳感器更近，比人看得更清楚，聽得更清晰，擁有第二大腦，無縫地提供AI Agent 服務，就有機會成爲下一個 AI入口。這種交互方式實際上更有可能實現從即時啓動（instant on）到始終開啓（always on）的轉變。交互方式創新了，就會産生新場景。
可能字節真正的目标還是想要掌握超級應用的入口。如果把交互入口作爲第一性原理來看，那麽肯定要通往her，要做一個高度個性化的AI助手，這也是所有科技大佬的夢想。
張鵬： 那基本可以預料未來 AI 耳機這個品類一定會有更多的品牌進來做。核心問題在于，AI耳機的競争力到底是體現在其AI技術上，還是耳機的硬件質量上？另外，AI耳機真的是一個值得投入資源去競争的賽道嗎？
顧嘉唯：我非常相信 Mark Weiser 對人機交互的未來發展路徑規劃——ubiquitous computing隐形計算。手機之後，更輕、更小、更随身的個人穿戴終端将成爲Personal AI核心價值的延伸。在這一過程中，耳機、眼鏡、項鏈等産品形态是創業者需探索的方向，關鍵在于後端交互體驗的承載，是各家需深耕之處，也是資本市場有較高期待的領域。
我們來看當下人交互的主流媒介還是"接觸式"的，例如手機、電腦，體驗最好的交互方式還是手機；而"非接觸式"的，例如體感遊戲機、智能音箱、智能家居等通過手勢、語音、聲控；可穿戴設備介于這兩者之間，屬于"嵌入式"，這裏面的産品形态和匹配的交互方式還有很大的創新空間。
張鵬：那回到AI耳機，它的長期競争力是不是更多地依賴于其軟件和AI能力，而不是硬件本身？
顧嘉唯：對。
張鵬：AI眼鏡會是更好的選擇嗎？字節這次推出了AI耳機而不是AI眼鏡這件事，你是怎麽看的？
顧嘉唯：字節肯定是有在做AI眼鏡的，無論是頭盔式 VR，還是其他輕量型設備，例如BB和光波導等光機畫幅技術實現透視效果的設備，字節都有在積極探索和做叠代。
對于像字節這樣的互聯網大廠來說，選擇做硬件不僅是基于情懷，更是對構建入口的持續追求，探索和試錯都是必經之路。
盡管目前還沒看到字節發布類似 Ray-Ban Meta 這樣的硬件産品，但可以預見，他們必然會沿着這條路徑尋找機會并逐步推出相關設備。
在今天，探讨耳機與攝像頭結合的必要性很明顯。提升 AI Agent 助理功能，從 instant on 到 always on，成爲更好的獨立 AI 硬件或手機輔助配件以支持更多交互和 AI 功能，一定要輕薄便攜，不應笨重，更不應去跟日漸普及的手機折疊屏 PK 顯示效率。
張鵬：不要低估字節在布局硬件上的資金、動力以及決心。不過就眼鏡來說，如果想讓智能眼鏡成爲取代下一代手機的終端，在今天是非常困難的，很難實現。但如果目标不是從手機屏幕上争奪用戶的使用時間或屏幕使用量，那可能就會是另一個讨論方向？
顧嘉唯：從長期來看，比如五年、十年，甚至更長的時間周期内，有可能會出現一種替代手機，成爲新的交互中心的可穿戴設備。
這種設備應該具備顯示功能、支持多模态交互，能夠感知環境，還能夠進行成像和有良好的畫幅顯示表現。
張鵬：重要的是至少五年，不要想明年。不過光機方面最近還是會有一些進展。
5 AI硬件的真正機會在哪裏？
張鵬：怎麽理解在眼鏡上面加攝像頭這件事它真正的意義？
顧嘉唯：空間智能和空間交互是技術演進中一個非常好的載體。它的第一步是看今天的大模型能否從文本能力湧現出更多的認知，進而朝着CoT（Chain of Thought，思維鏈）和推理能力的方向發展，然後引入更多的空間認知。
百度2014年推出了BaiduEye，一款穿戴式産品原型｜圖片來源：百度
之前我在百度選擇開發BaiduEye與Meta現在選擇推出Ray-Ban Meta是出于相同的目标。BaiduEye 欲成爲人類的"第二個大腦，第三隻眼睛"，打通物理世界空間交互數據集以索引真實世界，其産品原型受以色列 AI 視覺公司 OrCam 的 MyEye 啓發，其創始人 Ziv 也是 Mobileye 創始人，了解自動駕駛曆史的朋友一定不陌生。推動此目标過程中，已見大模型在前端意圖理解和後端自動化執行有顯著突破，中間缺失數據源可由 AI 眼鏡這類載體補充以完成空間智能構建。
張鵬：攝像頭其實能起到第一人稱視角的數據源的輸入。
顧嘉唯：關系算法和空間交互是通向Personal AI的必經之路，通過這條路的核心是數據集。
今天占據 "空間交互" 數據閉環是競争關鍵。未來做具身智能或通用人形機器人，所需數據源既要像第三視角，如遊戲過肩視角，觀察人在真實場景互動，包括人與人、人與物、人與空間交互；又要以人本身視角完成第一視角操作。
從數據源的價值角度來看，大家在未來的發展路徑應是相似的，關鍵在于誰的數據構建速度更快，但這波核心在于感知。感知指什麽？AI 硬件疊加多模态能力後搜集大量多模态數據，此多模态非原有文字或屏幕二維維度所具備，先有感知再有交互升維是 AI 叠代重要條件。當前具身領域正在經曆硬件的叠代，但最終硬件能力可能會相差無幾，核心在于感知交互及由此帶來的能力差異。靈宇宙針對随身 AI 場景積累大量感知的空間交互數據，使 AI 交互進化出不同體驗。
張鵬：這一切的核心在于，如果未來我們想要基于AI爲用戶交付價值，就需要給AI提供更豐富的信息輸入，而不僅僅依賴用戶的指令。隻有這樣，AI才能更默契地與用戶互動，通過更簡單的交互提供更大的個性化價值。如果一切都依賴于用戶來提供信息，那用戶會非常疲憊。
從手機中抽取時間，本質就是要爲用戶提供超越以往的價值。這意味着要在一些手機無法實現的場景中，提供更好的體驗。雖然手機積累了大量數據，但仍然是有限的。所以需要在數據維度上做得更加豐富，才能真正交付出AI的個性化價值。這可能就是我們今天所說的AI硬件的真正機會。
顧嘉唯：今天屏幕上，多模态任務操作簡潔直白，爲流式交互路徑，可同時多模态、多任務并行操作。但耳機和語音場景隻有線性操作，任務高效性不足，那怎麽改變？需讓 AI 先完成主動處理部分，即我們靈宇宙要做的 Proactive Intention 主動意圖交互。
原來所有功能靠調 API 操作，如今大模型能中控調度持續獲取服務和調用信息，跳過 GUI 應用層寫腳本，模型更小、執行效率更高，推動了 agent 發展，能更靈活産生價值。
張鵬：交互這件事兒，過去是人機交互，是人在将就機器，因爲機器不懂人的東西，我們就是哄着人們說你用這種方式讓機器理解你的意圖。但未來終于到了，機器應該主動去理解人的這個階段。
顧嘉唯：傳統人機交互模式是基于信息流和服務流的推送，這是早期互聯網和移動互聯網發展階段的典型特征，人們更多是通過學習如何與機器互動，來獲取信息或服務。
現在，随着AI技術的驅動，交互模式正在發生根本性變化。未來的交互将不再是單純的人與機器的交互，而是基于"思維鏈"來重塑 AI，基于"關系鏈"來塑造内容。這意味着，未來的AI交互将會更注重人際關系和社交屬性及人與環境空間關系，而非僅依賴機器功能服務。
随着這種轉變，傳統人機交互可能會逐漸消失，取而代之的是人與"類人"智能體的交互。這種交互方式不再是簡單命令執行，而是更接近于人際關系中的互動——包含情感陪伴、任務完成、結果交付等方面的社會化屬性。未來的 Agent智能體将會模拟人的行爲和情感，與人類建立更加緊密的關系，成爲一種社會化的存在。屆時，或許由計算機、電子工程自動化等構建起來的人機交互也就消亡了，取而代之的是政治、法律、社會學等構建的人"人"交互。
6 創業者要避開哪些坑？
張鵬：上一波的AI硬件，其實沒有特别成功的東西出來，這一波AI加到硬件上，可能會面臨什麽坑？
顧嘉唯：今天占據空間交互，數據閉環是競争關鍵。從數據源價值看，未來發展路徑相似，關鍵是誰的數據構建速度更快。這波 AI 硬件公司最大的坑可能是忽視這一點，或沒有能力做到這點——誰都知道數據價值，但就是"啓動無數據優勢，過程無價值數據"。
目前市場上的許多智能硬件産品實際上無法真正被稱爲"智能"。這是因爲人們往往對其"智能"功能寄予厚望，期待它們能帶來颠覆性的用戶體驗，但在實際交付時往往遠低于這些預期，導緻許多用戶失望。
例如今天的語音交互産品中，用戶"可感知"的智能之一就是"Barge-in随時打斷"，NUI 自然對話智能裏最大的摩擦是用戶已經開口說了，機器 AI 還沒反應過來還在那自說自話的違和感，然後機器 AI 說話時出現沖突，要不搶話，要不跟不上節奏，就顯得很弱智，不像跟身邊的人講話那麽自然流暢。其實，隻要用戶必須遷就機器，就不是一個好的的人機交互。
過往我們叠代語音産品時，就是典型的需要攻克的一個技術項"全雙工打斷"。通過 VAD語音活動檢測，結合通道降噪，以及音視頻各通道的信息理解做融合策略和對話控制管理。
相比于原來智能音箱類場景，其實這個技術難點在耳機場景已經好解決很多，因爲耳機貼近人的感官耳朵和嘴巴，語音采集的信号更清晰，話音起止更易判别，麥克風陣列與用戶出聲位置距離相對固定，又避免了環境噪音和語音衰減等影響。
目前已知的無論是 GPT-4o 還是豆包，全雙工打斷體驗都不佳，主要還是誤打斷居多。原本的ASR 語音識别 - NLP 語義理解 - TTS 語音合成多階段的做法，遲早會被"端到端"取代掉，Transformer 架構能夠并行處理句子中的各個部分，大大提高語義理解的效率，LLM Agent智能體也應該充分利用之前對話的上下文信息，通過構建對話曆史的知識圖譜或記憶網絡，在理解用戶打斷意圖時參考之前的話題信息等。總之，用 LLM 大模型來實現"流式交互"是這一輪語音類産品的共同目标。
另一個大坑，就是基礎硬件的"基本功"沒做到位。
我們來區分下是用藍牙或者内建網絡協議等仍舊以手機爲中心的"周邊硬件"，還是獨立計算能力不依賴手機以自己爲中心的"獨立硬件"，今天我們談論的豆包 AI 耳機屬于前者，智能音箱屬于後者。
今天我們用大模型創造"獨立AI硬件"的話，除非智能算力能完全跑到本地，不然首先得要做好聯網基本功，AI 硬件在這個時間點首先需要把硬件基本功給做好，你以爲我們要讨論的都是高大上的 AI，實際上消費者往往還卡在"上一步"呢。AI 硬件在用戶實際使用中的場景往往非常極端。如何在這些極端情況下優化 AI 的容錯性，是 AI 硬件開發中的另一個關鍵環節。
特别是在我們讨論的下一代的個人穿戴設備作爲 AI 入口，通常沒有屏幕或小屏幕的終端上，聯網功能的實現變得尤爲複雜，尤其是當産品需要通過Wi-Fi連接時，用戶在每個步驟的錯誤操作反饋都可能影響整體體驗。解決這些問題需要在硬件配置和成本之間做出取舍，并且需要企業在開發過程中積累大量的經驗教訓。
開發過程始終面臨一個關鍵的權衡點——如何在成本和性能之間找到平衡。而且，硬件即便價格便宜，仍然需要物流和一系列的交付流程，這對用戶來說也構成了一定的心智門檻。要跨越這個門檻，對于那些沒有積累的新公司來說，定義和推出一款新的産品，确實是極具挑戰的。開發過程面臨成本與性能的權衡點。硬件即便便宜，物流及交付流程對用戶有心智門檻。對無積累的新公司，定義和推出新産品極具挑戰。
硬件産品的首次交付質量直接決定了未來市場表現和用戶預期的管理。若首次交付時表現不佳，即使後續進行多次叠代，可能也難以徹底挽回用戶對産品的信任。但如果首次交付能達到至少70分，企業就有機會通過後續改進來提升用戶體驗。
硬件産品由于其高成本和生産周期的限制，容錯率極低。硬件的幾次錯誤決策就可能導緻整個産品的失敗，甚至需要重新考慮是否将産品推向市場。
張鵬：做硬件産品相對軟件可能難了不止十倍，那涉及到AI硬件，可能裏面又有一堆新問題。那這次靈宇宙的思路是怎麽樣的？跟你之前在做的事兒有什麽區别？
最右爲顧嘉唯此前推出的社交機器人Jibo和繪本閱讀機器人Luka｜圖片來源：靈宇宙
顧嘉唯：我一直在堅持的一個夢想，交互類的機器人。其實，機器人的核心構件無外乎三種：物理層面的移動（依賴輪或足）、任務的操作執行（依賴手臂和身體）、以及意圖理解後的交互（頭和腦）。最終，這些都歸結到交互本身——讓一個設備有一個界面，有一個"臉"來與你互動，本質上就是交互的核心所在。
這個路徑上關鍵在于找到一個有效的數據積累方式。
張鵬：創業者應該選擇什麽領域？
顧嘉唯：今天占據空間交互這一層的數據閉環是競争的關鍵，數據構建速度是影響未來空間智能、AI陪伴軟硬件等諸多領域的最關鍵的因素。創業公司的核心競争力、護城河都取決于此。
靈宇宙是基于大模型對意圖理解的升維，通過傳感器收集life streaming data全天候場景數據，實現空間交互，重新定義「萬物有靈」，構建機器人的靈魂，在Personal AI和Ambient AI結合的領域，通過軟件定義硬件，探索AI産品的發展潛力。關系算法和空間交互，也是我認爲通往Persona AI必經的路徑。
要實現這一點，核心問題就是數據集的構建。通過垂直人群收集空間交互的數據，就像特斯拉通過大量司機真實駕駛數據構建FSD（完全自動駕駛）系統一樣。 特斯拉的優勢在于不依賴高精度地圖，而我們靈宇宙則試圖通過相似的路徑，爲 Personal AI 構建閉環數據集，尤其針對那些最原生的 AI 交互智能終端使用者。
從策略上來說，如果我還在大廠裏，可能會選擇眼鏡或耳機這樣的超級品類較量，但作爲創業者，我的選擇會更加謹慎，一些看似邊緣甚至雞肋的領域，恰恰有足夠的市場空間，能夠保障初創公司真正做到位。越細分的市場，越能解決明确的特定價值，越容易取得成功。
現在市面上大多數通用人形機器人公司還在努力掙紮于 TPF 階段，都沒有真正迎來的 PMF 時刻，但創業那麽多年的經驗告訴我，一旦跨越 PMF 隻要是生意必然會面臨複雜競争格局中如何定位找到自己的 7 Powers 實現可持續發展。
我之前一直在做連接内容和交互的産品，創業選擇做内容型産品的好處其實是，不太會像那些純工具類的産品大多會被巨頭清出局。像監控攝像頭、智能音箱這類産品，就容易在大公司的平台生态中被卷得無路可走。但如果産品有足夠深的内容厚度，它就能在一定程度上界定它的受衆範圍，創造出屬于自己的生存空間。所以對于創業公司來說，選擇這些賽道反而更有優勢，因爲它不會被輕易取代。
在大模型出現之前，我們談交互和内容的關系時，總覺得交互是輔助的，想靠它來提升内容的體驗，真的挺難的。雖然我們有技術優勢，能創造更好的交互方式，但因爲内容生産投入占的比重大，交互撬動的效果并不好。
不過，現在情況不一樣了。大語言模型及相關技術帶來的 AIGC 技術進步其實在悄悄改變着交互和内容的平衡，讓我們這些深耕交互技術的公司看到了新的機會。
我們堅持"先數據後 AI"的原則，結合我們Luka 盧卡品牌過往近千萬台産品在市場上已經收集了百億參數用戶交互行爲數據，爲後續的模型優化打下了堅實的基礎。
張鵬：今天 AI 硬件要去往前走，即使隻是在一個相對邊緣的場景中，但如果真的交付了足夠的價值，即使不是行業的"白馬騎士"，至少是爲用戶解決問題的存在，而且解決的問題比過去的方式更好了，隻要能夠在這些細微的場景中創造價值，創業團隊就可以沿着這條路徑往前走。
那未來在像耳機、眼鏡這種顯然可能會成爲某種交互入口的領域，會不會有新的補貼大戰？
顧嘉唯：除非未來出現像當年智能音箱那樣的激烈競争，并且所有大廠都把它視爲"明牌"，否則很難看到再次出現大規模的補貼大戰。
當時智能音箱至少被認爲是明顯的「明牌」。但如今硬件産品并沒有出現同樣的"明牌"路徑，市場更多樣化了。
另外，補貼的本質是互聯網流量變現的方式。現在的大型模型則采用不同的商業模式，更加注重成本控制。在這種情況下，單純依靠補貼很難産生根基效應的複利。
回頭來看，怎麽定義創業公司創造出獨有的稀缺性能力？我認爲關鍵在于找到一個有效的數據積累方式，這些數據源其實就是我們靈宇宙今天在核心投入的地方，希望能夠通過空間交互來完成更多樣的交互視角的數據閉環，然後來構建一條類似于通往 Robotaxi路徑過程早期特斯拉FSD 的"南坡"路徑。同時明确所擅長的、能夠深入理解并持續鑽研的垂直人群的需求，才能來構建一款以人爲核心AI産品的核心軸線。
今天空間交互的數據閉環建設，尤其是高速建設是競争的關鍵。隻有行業競争到了這一層面的階段，才有可能還會出現補貼大戰。
