AI硬件形态之争仍在继续,光帆科技选择给AI耳机装上摄像头

界面新闻记者 | 伍洋宇

界面新闻编辑 | 文姝琪

在科技领域,关于AI硬件形态的争论仍未停止。从AI卡片、AI眼镜到AI耳机,全球科技企业正从不同产品形态入手,探索如何从智能手机向AI驱动的下一代计算平台转型。

光帆科技同样是参与其中的一家创业公司,试图竞争一个定义AI时代硬件形态的机会。

光帆科技成立于2024年10月,在成立一年多时间内完成了多轮融资,投资方包括韶音、歌尔、联想、小鹏、宁德时代(柏睿资本)、兆易创新等产业方,以及鼎晖、阿尔法公社、英诺等财务机构。

近日,公司正式发售了首款产品,其“光帆AI全感穿戴设备”的产品组合包含一副AI耳机和一只AI手表。定价方面,套装版售价2099元人民币,单品耳机售价1999元人民币。

形态上看,这仍是一套典型消费电子产品:耳机、穿戴设备、移动联网。但在产品定义上,光帆科技希望它被理解为一个始终在线、具备环境感知能力的AI助理。

光帆AI全感穿戴设备(图源:光帆科技)

光帆科技选择耳机作为切入点,逻辑在于其对用户原有习惯的低侵入性。创始人兼CEO董红光在接受界面新闻采访时指出,眼镜形态目前受限于光学显示技术、重量及审美差异,决策门槛更高,而耳机是存量巨大的成熟品类,在原有功能上做AI化增量,是用户阻力最小的路径。

“我们是在存量品类上做增量,而不是重新教育用户接受一个全新品类。”董红光说。

光帆科技的AI全感耳机也并非传统蓝牙耳机,其最显著特征是在耳机上集成了一个微型摄像头。这来自于团队对未来交互的核心判断,即视觉感知是实现主动服务的先决条件。

“摄像头最重要的点,不是拍照,而是让AI知道你当前面临什么样的需求。”董红光表示。他将此比作当年的GPS技术——GPS的初衷并非单纯导航,而是让计算机识别地理位置,进而催生了外卖、打车等庞大的O2O生态。

由此,光帆科技的产品设计相较同类产品更强调主动式AI能力。该系统通过集成视觉、语音、地理位置及用户日程信息,以实现场景化的任务闭环。

在演示中,该设备能够识别用户收到的会议邀请并自动询问是否添加到日程;同时,系统能根据实时路况和通勤习惯,主动建议出发时间并协助叫车。

团队设想中,当用户在博物馆注视一幅画作,或在超市拿起一件商品时,AI通过摄像头同步视觉信息,无需用户开口描述,便可以主动讲解背景或进行全网比价。

支撑这种感知和执行能力的是光帆自研的AI OS。作为曾经小米手机操作系统及快应用生态的核心参与者,董红光深知系统层调度的重要性。他认为,真正的AI操作系统必须解决四类核心调度:多设备硬件协同、原生应用编排、端云算力分配以及多模态交互支撑。

在他看来,耳机、手表、盒子只是感知和执行层,真正的关键在于系统如何在不同设备之间完成任务编排。例如,耳机负责实时语音与视觉采集,手表负责体征数据和轻交互,盒子则承担部分算力与联网能力。用户无需理解设备之间如何协同,系统会自动完成任务分发。

将传感器、芯片等元器件集成在极小的穿戴体积内,也面临工程挑战。董红光坦陈道,过去半年里,团队许多精力都投入在提升量产良率和解决软硬件迭代周期不匹配的问题上。

为了解决模型的幻觉问题,团队采用的是工程化约束逻辑。在涉及支付、打车、日程等关键场景时,系统会增加确认环节;同时,通过小模型与规则引擎,把AI推理限定在可控范围内。

面对巨头未来可能进入该赛道的竞争,光帆科技表现出一种策略性的乐观。

董红光认为,穿戴设备具备强烈的装饰属性和个性化特征,这决定了市场不太可能出现赢家通吃的局面,初创公司凭借更短的决策链和对软硬一体的差异化理解,拥有错位竞争的空间。他认为,行业仍处于爆发前夜,需要大厂下场共同教育市场。

在董红光的预测中,AI硬件的拐点将比智能手机时代来得更快,预计在未来一到两年内出现类似“iPhone 4时刻”的标志性节点,彼时的竞争焦点将是AI操作系统及其生态壁垒。

站在商业化角度,AI硬件第一代产品普遍不可避免地带有试错底色。董红光此前就表示过,不会过多追求初代产品销量,而会更在意口碑。在他看来,初创公司的机会正是来自于用户对品牌创新精神认同的建立过程。

目前,光帆AI全感穿戴设备在体验稳定性、场景覆盖、用户留存等方面,仍需要在市场中接受更长时间的验证。但团队认为,对于一款此前从未被清晰定义的创新产品而言,更值得关注的是它背后的工程复杂度、产品范式探索,以及从概念走向量产的突破意义。

这件事的难度,首先在于从0到1打造一套面向未来交互方式的原生AIOS缺少成熟打包方案的硬件模块,整合进一套紧凑的可穿戴设备之中。软件系统与硬件工程同步推进,二者叠加之后,量产落地的难度指数级上升。另外,对于一套真正的AIOS而言,后续还要建立开发者生态、应用标准和商业闭环,并定义一系列AI原生应用,这同样意味着挑战。

在当前AI能力仍在快速成长的阶段,光帆选择先把这一代AI终端的产品形态做出来,并推向市场接受检验“通用硬件本身的天花板够高,但在真正的拐点到来之前,你至少要坐在牌桌上。”董红光说。