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以大模型為核心的新一輪人工智能浪潮，正在全球范圍內催生一批AI原生企業。本系列研究將AI原生企業界定為：創立之初即將人工智能作為核心產品、服務或能力，并以此驅動價值創造和業務創新的公司，有別于僅將AI嵌入現有業務或作為工具的企業。騰訊研究院聚焦全球100+家AI原生企業，圍繞三大關鍵問題展開系列觀察：1）AI原生企業正催生了哪些新技術、產品形態和商業模式？2）AI技術如何深度融入千行百業的應用場景和核心流程，賦能產業升級？3）AI產業生態正在沿著怎樣的路徑加速演進，帶來哪些結構性變革？

與以往產業分析多聚焦單點技術發展或單一企業創新不同，本系列研究將生態作為開篇切入。當前，生成式人工智能正處于從工具躍升為平臺的轉折期，生態的開放性、可擴展性和協同效應成為決定產業格局的關鍵變量。本文基于對AI消費硬件產業現狀的梳理，揭示全球AI硬件的發展路線與商業模式，為我國在AI硬件發展提供一個觀察視角。

AI消費硬件的三大發展路線

2023年以來，AI消費硬件呈現高度形態創新，AI手機、智能眼鏡、戒指和耳機、陪伴機器人等新品類快速崛起。按照AI原生程度劃分，大致可分為三條路線：

以Rabbit等為代表的AI原生設備探索范式

近兩年，多款AI原生設備相繼推出，試圖跳出智能手機主導的交互范式，探索“意圖即操作”的新路徑。他們普遍弱化App、菜單與窗口，依賴大模型驅動的語義理解與任務執行，是AI原生設備的雛形。

典型代表如Rabbit R1、Humane AI Pin，前者主打實體屏幕和滾輪交互，后者采用無屏投影，均需借助大模型理解指令完成操作。這一范式下還包括陪伴式機器人，如Loona、Ema等產品，圍繞語音交互、情緒識別與擬人行為設計，構建陪伴關系與情感連接。

整體來看，這類產品在交互范式與系統結構上具備范式創新意義，類似早期Palm OS的移動設備探索。但受限體驗成熟度、穩定性與用戶認知等多重因素，仍面臨極高的不確定性。例如，AI Pin已于2025年2月28日停止所有在線功能。Rabbit R1仍在銷售和更新，但面臨低活躍用戶率、價值不足、性能與穩定性等多重挑戰，市場前景仍不明朗。

以蘋果為代表“強化原生設備”的漸進派

區別于從零起步的AI原生設備探索，蘋果、Meta等代表了另一條更穩健的技術演進路徑：以現有終端為基礎，系統性引入AI能力，實現對設備的漸進式重構。

蘋果的Apple Intelligence通過將本地大模型（M系列芯片支持）集成至手機、平板和電腦等主力產品，兼顧安全、性能與生態控制的同時，漸進強化AI能力。

不光是手機，智能眼鏡與耳機等可穿戴設備也正成為這一路徑的延展方向。Meta Ray-Ban 智能眼鏡、小米與華為的 AI 眼鏡產品，均在傳統形態基礎上集成語音助手、圖像問答、翻譯導航等模型能力，拓展了人機交互的邊界。同時，耳機作為使用頻率最高的可穿戴設備，也在加速 AI 化進程。Pixel Buds、AirPods、Nothing 等品牌相繼嘗試將大模型能力引入耳機端，實現實時對話、信息檢索、語音操作等功能。

總體來看，這類產品仍以上一代硬件為基礎，但通過引入AI能力增強交互體驗，強化設備的AI屬性。這條路線穩健但不徹底顛覆，是當前最具規模化潛力的一條路線。

以OpenAI為代表“以模型為核心”的賦能路徑

以OpenAI為代表的大模型廠商則探索一條以模型為核心，賦能萬物的平臺化路徑。對這些模型廠商而言，比起自建硬件，更重要的是通過API和SDK等接口形式，將強大的AI能力注入第三方設備中，成為各類設備“通用智能”的底層支撐。

這一路徑具有靈活度高、快迭代的優勢，能快速滲透各類終端形態。例如，GPT-4o嵌入如Ray-Ban智能眼鏡、Be My Eyes等硬件產品，提供實時對話與視覺感知能力；阿里“通義聽悟道”耳機、豆包耳機等產品，則依靠自有模型探索以語音助手為核心的日常交互場景，打造“隨時可喚醒、持續能響應”的智能體驗。

這一路線的核心不在于重構硬件形態或操作系統，而是讓模型能力無處不在，即讓每一個設備、每一個界面都接入智能，最終構建“模型即平臺”的智能生態。

AI消費商業模式的雛形已現

伴隨產品形態的分化，AI消費硬件商業模式的雛形初現。通過對當前主流產品的拆解，發現三大路線各自演化出了與其技術路徑和產品定位適配的盈利模型，并伴隨不同的核心瓶頸：

AI原生探索派：高溢價硬件與生態訂閱的“未來賭注”

該模式的核心在于憑借顛覆性的交互范式和獨特硬件設計，向早期嘗鮮者和具有特定情感或場景需求（如兒童教育、獨居陪伴、寵物家庭）的用戶群體收取顯著的硬件溢價。同時，這些創新企業致力于通過持續的訂閱服務（涵蓋云服務支持、AI功能迭代更新、專屬情感交互包或內容包）構建穩定的經常性收入流，并積極探索生態延伸的可能性。例如銷售配件、進行IP授權，甚至規劃未來類似Agent應用商店的平臺抽成模式。

然而AI原生探索派正在陷入硬件價值證明困局。在功能性場景，該類產品的實用性與用戶體驗目前難以匹敵手機等成熟硬件，且尚未發掘現有硬件不可替代的剛需場景，這導致了用戶購買率持續低迷。典型代表如Rabbit R1，該產品以199美元的價格和復古設計打開市場，能夠實現瞬時響應與語音交互，但受限于云端依賴、生態封閉與邏輯漏洞等，存在功能不穩定、控制體驗差的問題，“大多數功能對比智能手機并無優勢”，終未突破“場景玩具”的邊界。此外，測評媒體提出存在隱私隱患，質疑其自研LAM模型只是利用自動化腳本操作應用。如今Rabbit轉向軟件開發生態自救。

在陪伴場景，情感溢價無法掩蓋功能性缺陷，同樣難以支撐硬件的高溢價。以日本GROOVE X公司推出的LOVOT陪伴機器人為例，其3935美元硬件售價配合67美元月訂閱費的商業模式瞄準高凈值人群，內置芯片的專屬服裝單價數百至上千元，普通衣服無法觸發交互反饋，形成強制消費閉環。但其交互續航不足1小時且需頻繁補電，互動玩法固定且未見個性化交互案例（無語言能力），發售5年全球銷量僅1.4萬臺，年均出貨量不足3000臺。

探索派AI消費硬件的核心困境在于：用戶教育成本高企，若產品體驗無法實現遠超現有終端的突破，便難以贏得主流用戶。當前這類產品普遍缺乏足夠的顛覆性，導致其在硬件定價與訂閱服務之間價值鏈不清，難以驅動用戶持續付費和維護粘性。歸根結底，這是一次關于未來人機交互范式轉變的高風險“豪賭”。

漸進強化派：在熟悉中變現，在訂閱中創造復利

該模式立足于成熟的硬件形態，通過系統集成AI能力，顯著提升原有功能體驗或開辟全新的應用場景。其商業模式以硬件銷售為主要收入來源，依靠品牌力或性價比搶占市場份額。更為關鍵的是，通過提供增值服務訂閱（例如個性化的深度健康分析報告、專業級翻譯引擎、持續迭代的專屬AI功能），企業將一次性的硬件購買轉化為長期的用戶價值和持續的收入流，解鎖更深層次的“智能”價值。

核心優勢在于低用戶認知門檻與高市場接受度。在產品體驗上，漸進派更強調本地AI算力的優化。蘋果端側模型采用雙區塊架構，在降低內存與響應時延的同時，引入云端PT-MoE模型，確保效率與智能水平的平衡。據2024年9月美國調研，Apple Intelligence推動消費者支付意愿提升11%，成為54%潛在換機用戶的核心決策因素。訂閱制與端側AI能力共同構成競爭力雙引擎，前者激活長期價值，后者保障響應速度與隱私安全。

不過在訂閱制落地過程中仍面臨挑戰：用戶對“看似智能卻難以提供真實價值”的偽（淺）AI功能往往缺乏付費意愿，尤其缺乏剛需場景支撐的情況下，續費率難以穩定提升。同時，硬件產品日趨同質，差異化路徑依賴于更深層次的AI能力與生態協同。

健康監測賽道為例，Oura Ring曾因“$499硬件+$5.99月費解鎖基礎數據”引發用戶抵制，尤其缺乏實時健康預警功能削弱其價值。然而轉向“基礎數據免費+深度健康服務訂閱”模式后，用戶為個性化睡眠分析、疾病風險預測等智能報告付費意愿顯著提升，推動訂閱轉化率增長18%。這一案例表明，關鍵并不在于是否收費，而在于讓用戶感受到持續、可感知的智能服務價值。

未來，訂閱制成功的關鍵在于兩點：一是錨定用戶高頻使用場景，提供貼近生活的智能助理體驗；二是構建分級訂閱體系，降低初始付費門檻，提升續費的心理接受度與服務性價比。

模型賦能派：部分復制安卓路徑

以OpenAI、谷歌等為代表的大模型廠商, 選擇了不自建硬件閉環的路徑，而是專注于打造最強大的基礎AI模型。其商業模式可視為對安卓路徑的“部分復制”：一方面通過API/SDK接口，將模型能力像“水電煤”一樣輸出，按調用量（如Token消耗量或請求次數）向開發者、企業客戶以及希望為其硬件產品注入智能的制造商收費。另一方面，則通過提供企業級訂閱、私有部署、安全定制等服務，實現高附加值的商業變現。

這一模式的核心優勢在于：不依賴單一硬件形態，具備更強的滲透力和風險分散能力，理論上可嵌入所有具備計算能力的終端設備中。但相比安卓生態的“預裝+統一標準+低邊際成本”路徑，模型賦能派在多個關鍵環節面臨挑戰：

首先，模型推理成本較高，難以像安卓系統一樣以極低成本大規模授權；

其次，模型能力與終端的適配存在技術門檻，尤其在資源受限的本地端，常出現時延高、功能縮水等體驗短板；

第三，賦能路徑的平臺控制權尚未建立。當前缺乏統一的生態標準和分發渠道，模型廠商在用戶側的話語權極易被硬件廠商隔離或替代。

這一困境在頭部廠商合作中初現端倪：三星為掌握智能主導權，自研Gauss AI模型以降低外部依賴。vivo通過自研藍心大模型，強化數據閉環和本地控制能力，在核心領域減少對第三方API的依賴。即便是谷歌也不得不向三星支付高額授權費并讓渡部分訂閱收益，以換取Gemini AI在Galaxy S25的預裝。

盡管模型賦能派通過開源加速開發者生態建設，試圖打造實施標準，但若缺乏統一接口、低成本推理能力，其平臺地位難以真正穩固。相比安卓操作系統作為超級入口的平臺能力，模型賦能派更像是基礎服務的水電煤，滲透性強，但控制力弱。

因此，其未來的核心競爭力，將不僅僅是模型本身的能力領先，還在于是否能建立穩定、高效、低成本的適配路徑，構建技術+生態雙層護城河，并在軟硬融合趨勢中掌握入口主導權。

以上三種模式并非完全割裂，混合模式正在涌現。如越來越多的AI新型硬件通過藍牙、APP與手機等現有設備實現功能聯動，構建多終端系統體驗。同時，不少模型廠商開始自建AI原生硬件，打通從模型能力到終端產品的完整鏈路。

AI消費硬件趨勢展望

實現方式：上下游不斷整合，端云結合仍為主流

對于模型廠商積極探索模型和硬件的適配性，產業鏈上下游的聯系更加緊密。由于模型的運行效率與底層芯片硬件深度綁定，為了使模型性能與硬件端相匹配，模型廠商正積極與芯片巨頭合作，確保其模型在各種設備上都能發揮出最佳性能。例如，Meta從Llama 3發布之初就與眾多硬件伙伴緊密合作。公告中點名了高通、英特爾、英偉達，以及AMD、AWS、戴爾等，確保模型能在這些平臺上得到優化和支持；在后續的發布中，Meta強化了與端測芯片廠商的合作，特別是與高通在驍龍芯片上的適配，以推動更小參數的Llama 3模型在手機等移動設備上高效運行。這種策略確保了從手機到數據中心的各類設備，都能成為Llama 3的理想運行平臺；類似的，阿里巴巴也積極推動其通義千問大模型與硬件廠商的適配，致力于構建一個從模型到芯片的完整生態系統，以加速其AI技術在不同行業的落地和應用。

此外，越來越多的模型廠商選擇親自下場設計和制造AI原生硬件，例如OpenAI、字節、阿里等，都在利用自身的模型打造硬件，這些廠商的最終目標是創造一個能完美承載其AI服務、并定義下一代交互范式的理想容器與用戶入口。

對于硬件廠商而言，端云結合的策略仍將為主流。端側模型通常負責處理高頻、低延遲、隱私敏感的任務，如相冊整理、實時翻譯、通話摘要等。對于復雜的、需要海量知識和計算的任務（如長文案創作、復雜邏輯推理），則會調用云端更強大的模型，這其中既有廠商自部署的模型，也包括與外部頂尖AI公司（如Google, OpenAI）的合作。端側和云端模型各有其不可替代性，端云結合的策略仍然會成為AI消費硬件的主要實現方式。

為了在端側實現更高效的部署，模型廠商廣泛采用知識蒸餾等壓縮技術，推動輕量化模型成為主流。當前，終端設備常用模型參數量多低于70億（7B），尤其以30億（3B）和40億（4B）規模的模型在終端應用中最為普遍，部分廠商將MoE（混合專家模型）架構在端側落地，以求在性能與功耗之間達到最佳平衡。

硬件形態：“無感化”交互加速硬件范式轉變

短期內，隨著端側模型能力的不斷增強和強大的用戶習慣，手機仍將為用戶和AI交互的最主流硬件。雖然2023、2024年，Rabbit R1等硬件產品作出了替代手機的嘗試，但受到模型能力、產品功能、消費習慣等限制，最終未能成功。2025年以來，更多的AI消費硬件嘗試成為“輔助手機的傳感器”（如可穿戴AI助手），或尋找其它手機尚未覆蓋的細分場景（如會議、陪伴等場景），通過AI解決某一用戶痛點，快速提升用戶體驗，獲得了較為積極的市場反應。例如，在會議場景下，Limitless Pendant、AI會議耳機iFLYBUDS Pro 3等硬件專注于通過語音交互記錄會議內容，對智能手機的交互方式進行補充；在娛樂場景下，BubblePal（聚焦兒童陪伴）、ROPET（聚焦青年女性陪伴）等AI硬件針對特定受眾進行設計，瞄準主流產品無法實現的陪伴功能。

但從長遠來看，隨著語音、視頻等交互方式發展，AI硬件的交互范式有望朝著“無感化”的方向演進。

AI眼鏡市場蓬勃發展正表現了這一趨勢。自2024年起，AI眼鏡便成為科技巨頭、AR/VR廠商和新興品牌競逐的焦點。Meta和Ray-Ban合作推出的AI眼鏡大獲成功后，雷鳥、Rokid、小米等品牌也陸續推出了AI眼鏡；2025年，端到端多模態模型得到迅速發展，增加了人類與AI的交互方式（如語音、視頻）、降低了交互時延、提高了交互精度。在此情況下，人與AI的交互方式更多地依靠語音與圖像，眾多公司進入AI眼鏡市場。不僅小米、三星等硬件廠商也進入了市場，谷歌、阿里、字節等模型廠商也正在積極入局AI眼鏡。

AI眼鏡讓用戶可以基于目前看到的場景，通過語音與AI交互。比起手機觸屏和拍攝，是一種更加簡便、更能解放雙手的操作方式，且能夠讓AI更好地感知實時環境，基于更豐富的上下文做出更準確的判斷。目前，AI眼鏡仍然作為手機的補充而非替代。然而，長期來看，隨著光學和算力的成熟，AI眼鏡由于其可以融合語音、視覺交互且無需手持的特征，有望從“音頻拍攝工具”升級為“個人生活助理”。

在“無感化”的趨勢下，除AI眼鏡外，新形態的AI原生消費硬件也可能將在不久的將來進入市場。例如，OpenAI正在探索能夠充分發揮AI能力的新型硬件。Sam Altman認為，要使AI真正發揮作用，“它需要了解您的環境、日程安排和偏好，并根據這些知識實時采取行動”；智能手機的App模式是AI發展的根本性束縛，AI時代需要一次類似“iPhone時刻”的范式革命，即硬件、操作系統和模型從一開始就為AI共同設計。基于此，OpenAI正與前蘋果設計師Jony Ive合作，開發一款可能沒有屏幕、以對話式AI為核心交互的全新個人計算設備。

綜上所述，AI眼鏡市場的蓬勃發展和新形態的AI原生消費硬件的誕生均表明了“無感化”的主流趨勢：在AI時代，以語言用戶界面（LUI，用戶直接通過語言和硬件交互）為代表的新范式有可能最終取代圖形用戶界面（GUI，用戶通過圖標與硬件交互），語音將取代觸控成為主流的交互方式，最終導致主流的硬件形態發生改變。

AI原生程度：AI正從“功能補充”邁向“應用入口”，軟件生態成為決勝關鍵

短期看，AI的首要任務是提升效率，通過系統級集成，在關鍵使用場景中恰到好處地引入AI，達到低感知、高效率的體驗優化。例如，上文提到的AI耳機在已有基礎上增加AI實時總結功能；蘋果在WWDC25上宣布利用AI功能實現信息內的智能分組、電話智能接聽等功能，本質上也是將AI融入手機應用，增強既有體驗。

長期看，AI在硬件上的終極形態將是“Agentic”，最終成為所有應用的主要入口。隨著模型自主規劃和調用工具能力的發展，未來用戶只需通過語音或自然語言交互與Agent對話，其余操作將有Agent在后臺完成，仿佛賦予手機、眼鏡等終端“自動駕駛”能力。例如，三星2025年發布的Galaxy S25系列搭載了AI Agent Bixby，支持跨越30多個本地應用和10多個高頻的第三方應用的一體化操作。蘋果的Apple Intelligence也正逐步推動Siri向跨應用操作與情境感知演進，邁向真正的個性化AI助手。

在此趨勢下，誰掌握了數據入口、應用生態，誰就占據了用戶界面與AI調度的制高點。例如，Google依靠強大的產品矩陣，在2025年3月實現了Gemini與Google Search、YouTube、Google Calandar、Gmail的數據打通，Gemini不僅可以直接訪問歷史搜索記錄和觀看記錄，還能夠將生成結果直接寫入備忘錄、日歷等應用，具有了作為應用入口的獨特優勢；Meta眼鏡之所以銷量領先，很大程度上得益于其無縫接入Meta龐大的社交矩陣，拍攝的影像可以一鍵上傳到Instagram、Facebook，與好友分享，為用戶提供了即拍即傳的閉環體驗。

綜上所述，短期內，手機、智能眼鏡、耳機等將繼續成為人機交互的主流硬件，漸進派的路徑最為明晰；而模型派、探索派則在垂直場景和模型能力上不斷試水創新。長期來看，AI原生消費硬件的終極形態仍未定型，但誰能在模型能力、硬件形態與應用生態之間實現真正融合，誰講主導下一代智能終端的入口之爭。

本文轉載自騰訊研究院（ID：cyberlawrc），已獲授權，版權歸騰訊研究院所有，未經許可不得翻譯或轉載。

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