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标签： AI硬件

  • OpenAI把手机APP全废了，所有界面AI实时生成，2027年量产

    在6月初的Voice Hack Night活动上，OpenAI团队现场演示了一款”Agentic操作系统”手机原型。核心设计只有一句话：手机上不再有传统APP，所有界面都由AI根据你的指令实时生成。演示者全程没碰屏幕，只靠说话就完成了订机票、删日程、查新闻、发邮件、列待办这五件事。

    “UI即系统”——这不是换个launcher，而是把整个移动交互的底层逻辑推倒重来。界面不是被”打开”的，而是被”生成”的。

    端云分工：轻任务本地跑，重推理甩给云端

    这套系统采用端云协同架构。手机本地模型负责即时生成界面、处理轻量交互，反应速度压到毫秒级。遇到需要复杂推理的任务，比如帮你规划跨城行程或者写一封正式邮件，系统会自动把请求转给云端GPT处理，结果回来再渲染成界面。

    这种分工方式其实解决了AI手机一直没绕过去的坎——纯本地模型能力不够，纯云端又太慢还费流量。OpenAI这次把两条路并在一起，逻辑上说得通，工程上能不能跑顺是另一回事。

    时间线比预期更早：2027年上半年量产

    Sam Altman之前在多个场合暗示过OpenAI在做手机，但一直没给时间表。这次原型亮相之后，内部文件显示的量产节点是2027年上半年，比大多数分析师的预期早了至少半年。

    值得注意的是，这次演示是在Voice Hack Night上由一支团队完成的，不一定是OpenAI内部产品团队的正式原型。但Altman此前明确说过”现在是重新思考操作系统和用户界面设计的合适时机”，方向已经定了，剩下的就是工程落地。

    这事如果成了，谁最慌

    如果”无APP手机”真的在2027年落地，受到冲击的不只是苹果和谷歌。APP开发者、应用商店、整个移动广告链条都会被重构。用户以后不需要去应用商店搜软件，直接对手机说需求，界面就出来了。

    • 苹果：iOS的护城河就是APP生态，这套玩法直接绕开
    • 谷歌：Android的商业模式很大程度依赖应用商店分成和搜索广告，都会被波及
    • APP开发者：以后可能不需要开发”应用”了，而是训练”技能”

    当然，现在说这些还早。原型演示和量产上市之间隔着芯片、系统稳定性、隐私合规、生态迁移一大堆坑。但方向已经摆在这了，接下来的看点就是苹果和谷歌怎么接招。

  • OpenAI现场演示无APP手机：所有界面实时生成，推理甩给云端GPT

    把App图标全删了，手机只装一个GPT

    OpenAI 在 Voice Hack Night 活动上搞了个相当激进的演示。一支团队现场展示了一款为手机打造的”智能体操作系统”原型，整场演示看下来，最让人坐不住的点在于：这部手机上没有一个传统 App。

    所有操作界面都是”即时生成”的。你需要订机票，界面就现场画出一个订票界面；你要查日程，它就给你生成一个日程管理视图。不是从手机存储里调出一个安装好的应用，而是需要什么界面，系统就即时画出来什么界面。

    “UI 即系统”——这套原型的核心设计理念，说白了就是把”打开某个 App 才能完成某件事”这个逻辑整个推翻掉。

    技术实现上，这套原型把任务分成了两层。手机本地跑一个小模型，负责实时生成界面——你说出需求，它立刻把对应的操作界面渲染出来。需要重推理的任务（比如理解复杂语义、联网搜索、生成长回复）则交给云端 GPT 处理。

    现场演示里，开发者全程用语音下指令，完成了好几个任务：订机票、删日历日程、查 AI 新闻、发邮件、列待办清单。整个过程没有点开任何一个 App 图标。

    Sam Altman 的”手机梦”动了真格

    这件事的背景是，OpenAI 一直在悄悄推进它的硬件战略。早有消息说它在做手机项目，最近团队已经扩张到了 200 人，核心成员几乎清一色来自苹果。苹果的设计和工程人才被挖走不少，这本身就很说明问题——OpenAI 要做的不只是一款手机，而是重新定义”什么是手机操作系统”。

    Sam Altman 之前好几次暗示过这个方向。他说过”现在是认真重新思考操作系统和用户界面设计的合适时机”，当时很多人以为他只是在说软件层面的改进。现在看来，他脑子里想的是从硬件到操作系统到交互逻辑的全栈重构。

    时间点方面，最新的消息是 OpenAI 把量产目标定在了 2027 年上半年，比外界之前预期的要早。如果这件事真的发生，它可能会改变过去十五年基本没变过的智能手机交互范式。

    当然，现在还只是原型

    现场的演示是在受控环境下做的，真实场景的复杂度远不止此。语音识别在嘈杂环境下的表现、即时生成界面的响应速度、云端推理的延迟和成本——这些都是要解决的问题。

    但方向本身已经很清楚了：OpenAI 不只想做手机上的一个新 App（比如 ChatGPT），它想做的是让”打开 App”这件事本身变得多余。你在手机上要做任何事，直接说、或者直接想，界面随之生成，任务由 AI 智能体完成。

    这对现有的手机操作系统格局（iOS 和 Android 的双寡头）意味着什么，现在下结论还为时过早。但 OpenAI 把200 个硬件人才的团队攒起来这件事本身，已经值得整个行业认真想一想了。

  • Meta悄悄做了一款AI挂件，这次不跟Snapchat玩了

    还记得Snapchat那款眼镜吗？2016年发的时候轰动一时，最后却不了了之。现在Meta打算换个打法——不往眼镜上死磕了，改做”挂件”。

    从Limitless手里接过来的技术

    根据The Information流出的一份内部备忘录，Meta正在开发一款AI驱动的挂件设备，计划在未来一年内开始测试。这款设备的技术底子，来自Meta在2025年底收购的一家初创公司——Limitless。

    Limitless之前做的AI挂件可以别在衬衫上，或者当项链戴，核心功能是记录用户的对话内容。当时Meta说，这次收购是为了”加速AI赋能可穿戴设备的研发工作”。现在看来，这句话背后的产品终于要露面了。

    Meta AI概念图
    Meta AI战略持续扩张，可穿戴设备是下一站 ｜ 图源：Getty Images

    上一个做挂件的，钱烧了100万美元打广告

    这条赛道上已经有不少前车之鉴。创业公司Friend在2025年花了超过100万美元投放地铁广告，最后产品没做起来，消费者并不买账。Humane的AI Pin也走到了尽头，最后资产被惠普以1.16亿美元收购。

    AI可穿戴设备至今没有一个真正跑通的消费级产品。隐私顾虑、营销失误、产品实用性不足——每一条都足以杀死一个品类。

    但Meta的参数不一样。它有20亿用户的生态，有全球门店的铺货能力，有系统级的AI整合能力。更重要的是，它愿意亏钱——Reality Labs这个季度亏了40亿美元，Meta照样继续投。

    不止是挂件，还有企业版

    备忘录里还提到，Meta计划扩大AI眼镜的产品线，同时推出一个名为”Wearables for Work”的企业订阅服务。把这两件事放在一起看，Meta的算盘其实很清楚：消费端用挂件和眼镜铺量，企业端用订阅服务赚钱。

    这个打法眼熟不？苹果当年推Apple Watch的时候也是这个路数——先卖硬件，再靠生态和服务把钱赚回来。Meta想做的事情本质上是一样的，只不过它盯上的是整个眼镜市场，而不只是智能手表。

    OpenAI也没闲着，它和Jony Ive的合作项目还在推进，大家都没放弃这个赛道。问题是，消费者到底需不需要一个时时刻刻挂在身上的AI？这次Meta能不能给出答案，接下来一年内应该就能见分晓。

  • COMPUTEX 2026今天开幕：英伟达黄仁勋打头阵，AI PC元年正式打响

    6月2日，台北南港展览馆，全球第二大电脑科技展COMPUTEX 2026正式开幕。这届展会的主题只有两个词——”AI Together”。但这两个词背后，是整条AI产业链从云端算力到终端硬件的全面摊牌。

    黄仁勋昨天已经开讲，英伟达的算盘不止是显卡

    英伟达CEO黄仁勋选在6月1日（展会前一天）提前开讲。演讲地点在台北流行音乐中心，同步举办GTC Taipei。黄仁勋的核心信息是两条线：AI算力继续往上堆，实体AI（机器人、边缘设备）往下扎。

    面向数据中心的下一代加速平台是重头戏，但更值得关注的是英伟达在PC端的布局——传闻中的ARM架构PC处理器（代号N1/N1X），20核CPU、RTX 5070级别的GPU性能、128GB LPDDR5X统一内存。如果这个产品落地，直接对标苹果M4 Ultra，同时英伟达的GPU生态优势是苹果没有的。

    “AI Together”不是口号。黄仁勋想说的是：AI不再是某一家公司的游戏，而是整条产业链一起重新定义电脑是什么。

    英特尔亮出18A制程，AMD守着AM5等Zen 6

    英特尔6月2日的主题演讲，重点是代号Nova Lake的新一代桌面平台。18A制程（1.8纳米等效）首次在消费级产品上亮相，最高配置16个P核加32个E核，合计48核。新插槽LGA 1954，支持Thunderbolt 5和Wi-Fi 7。这款产品今年晚些时候零售，今天是官方预览。

    AMD这边没有新显卡发布计划，RX 9060 XT和RTX 50系列还在铺货。但AMD准备了面向AM5主板的全新芯片组，可能支持CUDIMM内存冲击更高频率。Zen 6架构的预热大概率也会出现，目前兼容主板信息已经开始泄露。笔记本端继续推锐龙AI Max 400系列APU，128GB统一内存可在CPU和GPU之间共享，直接对标苹果M系列。

    AI PC不是概念了，今年真的有货

    2026年被各家分析机构公认为AI PC大爆发元年。COMPUTEX这届展会上，华硕、宏碁、微星都会拿出搭载新一代处理器的AI PC样机。英特尔发力AI PC，意图很直接——把被高通和AMD蚕食的PC市场份额抢回来。

    高通6月1日下午的演讲聚焦AI PC和边缘运算，骁龙X系列继续往Windows on ARM生态里塞。NXP（恩智浦）则切入车用电子和实体AI，这条线跟英伟达的机器人布局是对得上的。

    • 1500家海内外企业参展，6000个展位，规模是亚洲第一
    • 首度新增「机器人&智慧移动」展区，AI从云端算力延伸到实体硬件
    • 南港两馆分别主打硬件零组件和AI运算次世代科技
    • 十铨科技展出PCIe Gen6 SSD，顺序读取28GB/s，直指AI训练场景

    掌机市场意外成为AI PC的试验田

    英特尔基于Panther Lake架构推出Arc G3处理器，分G3和G3 Extreme两个版本，均为14核设计。Extreme版最高12个Xe3核心，搭配LPDDR5X-8533内存，CPU频率下调到4.7GHz以兼顾续航和散热。宏碁、仁宝、富士康、GPD、微星等厂商将推出搭载该处理器的掌机产品。

    这条产品线某种程度上是AI PC技术的提前试水——低功耗、高能效、集成GPU AI算力，这些要求跟未来AI PC的核心是同一套逻辑。

  • 黄仁勋GTC 2026演讲：英伟达不再只卖芯片，它要承包整个AI工厂

    北京时间6月1日，黄仁勋站在台北GTC的舞台上，对着全球70多个国家和地区直播。这场演讲的信息量很大，但最核心的信号只有一句话：英伟达已经从一家”卖GPU的公司”变成了一家”AI基础设施架构公司”。

    Agent AI来了，这次是真的

    黄仁勋在演讲中非常明确地宣告：”Agent AI（代理式AI）已经到来。“他说，AI的下一波浪潮正在从生成式AI转向代理式AI——这类AI的核心特征是能理解人类意图，自主调用工具完成任务，而不只是回答问题。

    他现场演示了AI Agent如何根据一段文字指令直接生成动画或CAD设计图。演示完他说了一句很黄仁勋的话：”这就是未来电脑的运作方式。”

    Agent AI能理解你的意图，然后自己去调用工具、完成任务。这不是未来，是现在。

    史上最野心AI系统量产了

    产品层面，黄仁勋宣布Vera Rubin AI系统已全面量产。这是英伟达迄今最雄心勃勃的AI系统，同时配套发布了专为AI时代设计的Vera CPU。

    还有几个重要发布：

    • Nemotron 3 Ultra：新的开源AI模型，直接对标业界最强闭源模型
    • RTX Spark超级芯片：进军Windows PC市场，AI PC今年秋季由戴尔、联想等厂商推出
    • DSX平台：专门用于构建AI工厂，可以在投入资金前用数字模拟器完成整个工厂的设计验证
    • Alpamayo 2推理模型：专为机器人出租车服务
    • Isaac GROOT开发平台：面向人形机器人开发者

    “Token就是资产”

    黄仁勋提出了一个很有意思的观点：Token已经成为AI公司获利的营收单位。每一次AI推理产生的Token，背后都是真金白银的算力消耗，也意味着有人在为这些Token买单。

    他形容AI算力需求是”火箭式飙升”，还幽默地把它和台湾股市的走势图做了类比。这个比喻很黄仁勋——他在台上经常用这种方式让观众直观感受增长速度。

    AI工厂有多烧钱？

    黄仁勋在演讲中透露了一组惊人的数字：一个1GW等级的AI工厂，起步成本是200亿到300亿美元。未来这个数字还可能攀升到每GW 800亿到1000亿美元。

    正因如此，英伟达推出了DSX平台——让客户在真正砸钱建厂之前，能先在数字世界里把整个AI工厂设计好、验证好。对软银、微软、谷歌这种级别的投资方来说，这个工具能帮他们避开几百亿美元的坑。

    AI会让程序员失业吗？

    有人问黄仁勋怎么看”AI抢走程序员工作”这件事，他的回答很直接：“这完全是无稽之谈。”

    他拿GitHub的数据说事：2023年AI辅助编程的使用次数是3亿次，到2026年前几个月已经冲到14亿次。但同一时期，软件工程师的数量实际上在增加，而不是减少。

    他的逻辑是：AI降低了写代码的门槛，让更多人能参与软件开发，反而扩大了整个行业的规模和就业容量。这个论点值得讨论，但数据摆在那里。

    英伟达到底想成为什么公司？

    演讲最后，黄仁勋自己总结了英伟达的定位演变：“英伟达确实已经成为一家基础架构公司。”

    这句话的潜台词是：英伟达不再只卖芯片或系统，它的目标是帮客户构建能创造最大营收和利润的AI基础设施。从GPU厂商到AI工厂架构师，这个跨度比大多数人意识到的要大得多。

    代理式AI的模式会从电脑扩展到机器人、卫星、云端基站，最终改变我们对各种设备的定义。黄仁勋的这块拼图，是让英伟达成为所有这些设备的”底层基础设施提供商”。

  • 英伟达正式发布RTX Spark芯片，要替英特尔和苹果做PC心脏

    今年秋季，英伟达要从”显卡公司”变成”PC芯片公司”了。在历经数月的爆料后，RTX Spark正式亮相——这是英伟达第一款面向普通消费者的完整计算芯片，内置CPU和GPU，直接塞进笔记本和迷你主机里。

    英伟达产品管理高级总监马克·埃弗曼放出狠话：”这是有史以来最高效的PC芯片。”不过他没有拿出任何数据或图表来支撑这个说法，留到秋季发布时再验证。

    英伟达RTX Spark芯片
    英伟达CEO黄仁勋在Computex上展示RTX Spark芯片 · 图片来源：The Verge

    和DGX Spark同款，但走向大众市场

    RTX Spark本质上和英伟达去年发布的”个人AI超算”DGX Spark搭载的GB10芯片规格一致，现在从单一产品扩展为一个芯片系列。旗舰款规格毫不逊色：20个CPU核心、6144个GPU核心、128GB LPDDR5X内存。

    后续还会推出定位更低的版本，最低内存配置16GB，覆盖更多价格段。埃弗曼承诺：”RTX Spark会是一个覆盖大量不同价格段的产品系列，我们看到的整体市场机会非常大。”

    “这是有史以来打造出的最高能效PC芯片。”——英伟达产品管理高级总监 马克·埃弗曼

    Arm架构，需要模拟层跑x86软件

    和苹果M系列、高通骁龙一样，RTX Spark是Arm架构芯片。这意味着为英特尔、AMD x86处理器打造的传统Windows软件，需要通过模拟层运行，可能会有性能损耗。

    不过微软已经花了数年时间为高通、英伟达的Arm芯片优化Windows系统和Prism模拟器，英伟达也声称自身的图形和AI能力会让Arm芯片上的Windows体验达到前所未有的水平。

    AI是本场主角

    英伟达宣称，凭借RTX Spark的性能，用户可以在14mm厚、无外接电源的笔记本上，渲染90GB的3D场景、编辑12K分辨率视频，还能以1440p分辨率、100fps的流畅帧率运行《印第安纳琼斯：大圆环》。

    最高128GB的统一内存是另一个卖点，和AMD上一代Strix Halo芯片持平。英伟达表示搭载RTX Spark的设备可以运行1200亿参数的AI智能体，微软对这一特性在Windows上的应用表现出了浓厚兴趣。

    RTX Spark笔记本特性
    英伟达展示RTX Spark的AI应用场景

    英伟达还画了不少AI应用场景的大饼：电竞主播可以让PC自动关灯、静音麦克风、切换直播模式，方便自己抽身去吃饭；设计师可以通过Adobe直接把草图生成完整图像、渲染3D模型，再生成AI视频，全程只需要语音指令。

    英伟达说这将带来”一个新的个人计算范式：AI就是交互界面”——用户不再需要学习复杂的应用UI，直接和PC对话就能完成操作。听起来很诱人，实际表现如何等秋季上市后见分晓。

    首批合作厂商和产品

    英伟达已经拉拢了几乎所有主流PC厂商。今年秋季率先上市的8款RTX Spark笔记本包括：

    • 华硕 ProArt P14、P16
    • 戴尔 XPS 16
    • 惠普 OmniBook X14、Ultra 16
    • 联想 Yoga Pro 9i
    • 微软 Surface Laptop Ultra
    • 微星 Prestige 16 Flip AI

    其中微软的新品被Surface部门负责人安德鲁·希尔称作”我们有史以来打造的最强大的设备”。埃弗曼表示，合作伙伴已经在研发超过30款笔记本和10款台式机。

    游戏兼容性和软件生态

    软件生态方面，Blender、DaVinci Resolve、Maxon Cinema 4D、Topaz Photo、剪映、Cubase等软件现在已经原生支持Arm架构。Adobe也已加入合作，为Premiere和Photoshop提供针对英伟达Spark笔记本的专属优化。

    游戏方面，Riot Games正在将《英雄联盟》和《无畏契约》带到Windows on Arm平台；Krafton正在移植《PUBG》。埃弗曼声称”所有顶级游戏都可以在RTX Spark上运行，且体验出色”。

    目前还有一些疑问没有答案：定价尚未公布，仅表示首批产品”瞄准市场的高端价位段”；续航表现也只是模糊地说”会比你之前见过的所有RTX笔记本好得多”；性能对比数据则完全没有分享。

  • 抽一口大麻赚比特币？我去找到了那款离谱的AI电子烟

    4月20日那天，我的Slack莫名其妙弹出一条消息。缩略图里一个男人呼出一大口蒸汽，上面写着”每一口都能获得比特币”。产品名叫Gudtrip，宣传语听起来就像这个时代所有噱头的缝合怪——AI、区块链、大麻，一个都不缺。

    我当时就觉得这东西八成是骗局。结果花了几周时间追踪、发邮件、跨越大陆做报道之后，我发现真相比骗局还要离谱——它是真的，但又没那么真。

    Gudtrip AI大麻电子烟宣传图
    Gudtrip的宣传图：每一口都能获得比特币

    它到底是什么东西

    Gudtrip官网上的描述读起来像科技圈流行词拼贴画。它自称是”首款智能体大麻设备”，把”优质大麻、区块链奖励和AI驱动的资产工具”打包进一个产品里。不只是蹭加密货币的热点，现在连AI也一起扯进来了。

    顺着线索挖下去，我发现这款电子烟背后的品牌叫Puffpaw，这家公司自称是”全球首款游戏化智能尼古丁电子烟”的制造商。不知怎么的，它居然号称能通过类似的机制激励人们戒掉尼古丁——说实话我到现在也没搞懂它到底是怎么运作的。

    Gudtrip在X（原推特）的置顶帖写着：”抽大麻，赚@Bitcoin。”另一个帖子问：”纽约人，你们准备好抽一口大麻赚比特币了吗？”在Threads上，Gudtrip说自己正在”一口一口积累财富”。

    去实体店买一支回来

    Gudtrip声称在加州只有两家店有售。我请美国同事去奥克兰的NUG大麻药店看了看。一进门就看到了——一张巨大的Gudtrip海报，上面清清楚楚写着”嗨起来，拿比特币”，承诺”长期获得加密奖励”。

    奥克兰NUG大麻药店的Gudtrip海报
    奥克兰NUG大麻药店内的Gudtrip海报

    我们买了一支。税后67美元。就是这个价格，不是9美元，不是19美元，是67美元一支一次性电子烟。

    就在我们买完之后，Gudtrip终于回邮件了。然后事情开始变得很奇怪。

    “实际上，我们不按消费给奖励”

    Gudtrip的CTO Rishi Kommuri在邮件里写了一句话，直接把之前的宣传全部推翻了：”实际上，以任何方式按消费类型提供财务激励都是违法的。”

    等一下。那”每一口都能获得比特币”是什么意思？

    Kommuri解释说，比特币奖励和设备激活是脱钩的。每位顾客在激活时一次性拿到2到60美元等值的BTC，之后你抽多少、用多久，都不会再拿到了。这是”标准的消费者忠诚度机制”——只不过用比特币代替了积分。

    “Gudtrip积分是一个独立的、非货币化的忠诚度系统，在应用内追踪。它们不是区块链奖励，也不能兑换现金、加密货币或大麻产品。”

    那网站和应用截图里明明白白写的”按抽吸给积分”呢？Kommuri说那是”其他智能硬件产品的遗留功能”，现在已经不是他们提供的功能了。至于宣传语里的”长期加密奖励”，哦，那指的是”应用未来的投资组合管理功能”。

    对，这款应用还打算帮你管加密货币投资组合。

    实测：真的能拿到币吗

    找出真相的唯一方法就是真的用它。由于编辑政策禁止我们个人持有加密货币，我们注册了一个临时账户。又把电子烟接上了一个自动流体抽取泵——因为我们的法律团队不鼓励记者亲自吸食可能有法律问题的东西。

    连接应用之后，我们拿到了价值2美元的比特币。然后无论怎么抽，再也没有新的比特币进账。想要再拿2到60美元？你得再买一支新的、67美元的一次性电子烟。他们赚的就是复购的钱。

    在我们来回发邮件的过程中，Gudtrip删掉了好几个社交媒体帖子。Wayback Machine的快照显示，他们悄悄修改了网站文案，把”每一口都能赚加密货币”的字样弱化了。4月中旬的快照还显示应用截图上有这句话，现在那块位置是空白的。

    所以经过这一切，答案有了：这支电子烟是真实存在的，你也能拿到一点比特币。但你绝不会因为”每一口”都拿到币，就像他们铺天盖地宣传的那样。

    67美元买一支一次性电子烟，拿到2美元比特币。这笔账，你会算吧。

  • Meta 悄悄做了一款 AI 吊坠，想让 Reality Labs 不再每个季度亏 40 亿美元

    Meta 正在开发一款 AI 吊坠设备，计划明年开始测试。这个消息来自 The Information 看到的一份内部备忘录。简单来说，这就是一个可以别在衬衫上、或者当项链戴的小装置，核心功能是记录你的对话，然后由 AI 进行处理和回应。

    Meta AI 概念图
    Meta 的 AI 硬件野心不止于眼镜（图源：TechCrunch）

    这个设备的技术底子来自 Meta 在 2025 年底收购的 AI 可穿戴初创公司 Limitless。那家公司之前就在做几乎一样的东西——一个挂在脖子上的 AI 吊坠，持续录音，然后帮你整理记忆、提取待办、总结对话。Meta 当时说这笔收购是为了”加速 AI 可穿戴设备的开发”，现在看来，吊坠形态确实是他们想推的方向之一。

    AI 吊坠这个品类之前已经有很多公司试过，基本都没掀起什么水花。隐私顾虑、营销不走心，或者产品本身就没那么有用——原因可能是其中任何一个。

    Meta 的真实算盘

    这份备忘录还透露了两个配套动作：Meta 计划扩展 AI 眼镜产品线，同时推出一个名为 Wearables for Work 的企业订阅服务。把这几件事放在一起看，Meta 的意图相当明确——用硬件矩阵把 Reality Labs 从每个季度亏 40 亿美元的泥潭里拉出来。

    2026 年第一季度，Reality Labs 亏了 40 亿美元。这个数字已经不是新闻，而是某种常态。Meta 在 VR/AR 硬件上砸了超过 10 年，到现在还没看到真正的规模化盈利。AI 吊坠能不能改变这个局面？说实话，机会不大，但 Meta 也没有更好的选择了。

    AI 可穿戴这个赛道到底行不行

    吊坠形态有个天然优势：比眼镜门槛低。眼镜需要度数适配、外形接受度、社交压力，吊坠只要别在衣服上就行。但劣势也很明显——存在感太弱反而可能是个问题，用户凭什么要一直戴着它？

    OpenAI 也没放弃这个方向，说明大厂们普遍觉得”贴身 AI”是个值得押注的交互入口。只不过从产品史来看，记录一切对话这个卖点最容易卡在隐私上——你愿意让一个随时在录音的设备贴身戴着吗？这个问题 Limitless 没答对，Meta 也不一定行。

    • 设备形态：AI 吊坠，可别在衬衫或当项链佩戴
    • 技术来源：基于 2025 年收购的 Limitless 团队
    • 测试时间：最早 2027 年开始内部测试
    • 配套计划：扩展 AI 眼镜产品线 + Wearables for Work 企业订阅
    • 战略目标：扭转 Reality Labs 每季度 40 亿美元亏损

  • 你家打扫卫生的画面，正在被AI公司花钱买走

    本周有一家叫Shift的AI训练初创公司宣布，要免费帮纽约人打扫房子，后续还打算把这项服务推广到伦敦等其他城市。我看着自己乱糟糟的公寓，完全能理解这个服务的吸引力。

    但天下没有免费的午餐，总有条件。

    AI机器人训练数据收集
    AI公司正在想方设法收集真实世界的物理数据丨The Verge

    你家的清洁过程，就是机器人的”教科书”

    作为免费打扫的交换，Shift要求获得清洁人员工作时的全部录像：刷碗、擦台面、擦桌子、拖地——所有我们愿意外包的琐碎家务都要拍下来。而这些录像，正是机器人公司竞相训练机器完成家务、最终向消费者售卖家用机器人的核心数据。

    这比听起来要难得多。和近年来爆发式增长的聊天机器人、图像生成器这些纯数字AI工具不同，机器人需要跟物理世界打交道：要理解空间、运动、力量、摩擦力，还要应对奇怪的形状和材质、尴尬的灯光条件，以及人类本能就能掌握的其他所有物理常识。这就是为什么叠衣服、拿苹果、倒水这些对人类来说很简单的事，对机器人专家来说却一直难以实现。

    “不像聊天机器人、图像生成器和其他近年来爆发式增长的AI工具，机器人必须和物理世界打交道。这意味着要理解空间、运动、力、摩擦力、奇怪的形状和材质、糟糕的照明，以及人类本能就能掌握的所有其他东西。”

    不止Shift一家在这么做

    在印度，近期有报道披露，家政服务平台Pronto一直把客户的家作为AI训练素材的来源，拍摄做饭、打扫、洗衣服等家务场景。Pronto表示只有在客户明确同意的情况下才会拍摄，目前还不清楚客户能获得什么回报（除了拍摄的素材副本之外）。但这一做法还是在市场上引发了强烈反对，竞争对手的初创公司纷纷表态，称自己从未在客户家中拍摄用于训练AI的素材，也没有相关计划。

    其他公司则专注于扩大数据收集的规模。比如硅谷的Human Archive公司，希望和Pronto这类企业合作，让零工工作者戴上并不时尚的摄像头帽子记录自己的活动。这种帽子可以从佩戴者的视角收集素材，正是机器人公司需要的”自我中心”视角数据，用来训练机器理解人类如何在物理空间中活动。

    而Shift也直接面向消费者，声称已经向15个国家的数万人支付报酬，让他们通过自己的应用记录日常活动。

    “数据农场”正在兴起

    还有一些公司完全跳过”有用的工作”，直接付费让工人反复完成相同的物理任务，同时用摄像头和传感器捕捉每一个动作。这类”staged data farms”（模拟数据农场）专门把叠毛巾、拿杯子、搬箱子等重复体力劳动转化为有价值的AI训练素材——其价值高到足以支撑公司付费生产这些内容。

    还有一部分数据来自已经在现实世界部署的机器人。尽管宣传得天花乱坠，但真正的全自动化还遥遥无期（这也是需要大量数据的原因），企业还是急于把产品推向市场。他们会用客户家中的使用数据来优化产品，很多公司还会在机器人卡住的时候安排远程工作人员介入，这些介入过程的数据也会被用于训练。

    用数据换免费服务，这个交易并不新鲜

    当然，用有价值的东西交换数据的做法早就不是新鲜事了。多年来企业一直用折扣、便利、免费服务换取用户数据，从会员积分卡、浏览器Cookie，到行车记录仪、监测驾驶行为的保险APP，还有永远在播广告的智能电视，都是如此。

    现在的新变化是企业愿意付费收集的数据类型。目前来看，这意味着你可能会让一个戴着摄像帽的人免费帮你打扫家里，最终目的是让企业未来能卖给你一个机器人，代替人类做这些家务。

    • Shift：免费清洁换录像，已覆盖15个国家
    • Pronto（印度）：家政服务中拍摄家务场景，引发争议
    • Human Archive：给零工戴摄像帽，收集第一人称视角数据
    • 模拟数据农场：付费让工人重复完成叠毛巾、搬箱子等动作

  • 我试了亚马逊的Bee可穿戴设备，既好奇又有点发毛

    我试了亚马逊的Bee可穿戴设备，既好奇又有点发毛

    说到AI可穿戴设备，最近最值得拿出来聊的大概就是亚马逊收购的那个Bee了。TechCrunch的记者Lucas Ropek前段时间专门测评了一番，写得挺真实的，我看完之后的感觉跟他差不多：有意思，但也有点不太舒服。

    Bee AI可穿戴设备实拍
    Bee AI可穿戴设备实拍（图源：TechCrunch）

    它到底能做什么

    Bee这个东西本质上是个”AI腕带”——戴在手上，可以全天记录你的对话，然后自动转录、生成摘要。如果你是个经常开会、但又记不住内容的人，这个功能确实挺实用的。把Bee跟日历同步之后，它还能全天给你发待办提醒。

    使用方式很简单：开机、戴上、跟手机App同步，再填一些基础个人信息就可以了。Bee自带录音功能，按一下设备上的按钮就能开关录音。录音的时候会闪绿灯，关掉录音绿灯就灭了——这个设计至少让你周围的人知道，现在正在录音。

    Lucas在测评里说，他在打商务电话的时候用了Bee，对方同意录音之后，App自动生成了对话摘要，还把每个部分都拆分好了。之后不用重新听完整段对话就能回顾内容，这确实很有用。

    隐私这道坎

    问题也随之而来。Lucas说自己是个”隐私爱好者”。在一个普通人时刻被数字监控包围的世界里，他很珍惜任何不被记录的机会。所以把这么个会”偷听”的小玩意儿24小时戴在手上，他一点都不觉得吸引人。

    这个感受其实很多人都会有。Bee要正常工作，需要开放大量手机权限：位置、照片、通讯录、日历、手机通知——甚至还可以共享健康数据。也就是说，你的线下生活和数字生活，基本上都被它获取了。

    实际体验有一些坑

    Lucas在测评中还提到，他带着Bee去参加了每周固定和朋友一起的电影夜，整晚都开着录音。当时他们看的是《落水狗》——昆汀·塔伦蒂诺的那部暴力美学经典。Lucas还担心Bee会把里面的粗俗暴力场面当成真实事件，说不定触发什么内部警报。

    结果Bee基本知道发生了什么，它判断出他们在看电影，事后的事件总结里，还把这次对话标注为”塔伦蒂诺电影场景分析”——这个结果倒是挺有趣的。

    但从产品本身来说，Bee的转录文本质量还不够稳定，有时候会漏掉对话片段，也不一定能够准确识别不同的说话人。至于职业场景，Bee确实有一定的潜力——如果你每天要开很多会，脑子记不住所有内容，Bee算是个还算称职的助手。

    数据存在云端，你放心吗

    更关键的是，Bee收集的大量数据都存储在云端。亚马逊跟很多大型科技公司一样，偶尔也会出现数据安全问题。公司在隐私政策里说已经”实施了技术和组织安全措施”，还进行了”严格的第三方安全审计”——这些话术我们都听了很多遍了，至于实际效果如何，只能说见仁见智。

    如果未来能推出完全本地运行的版本——也就是数据不用上传云端——可能会吸引到更多像Lucas这样的”隐私爱好者”。亚马逊去年收购了Bee之后，应该还会继续迭代这个产品，至于能不能在实用性和隐私保护之间找到平衡点，接下来几年会很关键。