文章核心观点 - AI硬件赛道存在两类产品：一类是功能有限的专用消费硬件，另一类是以AI能力为核心、硬件为载体的通用AI平台 光帆科技的产品定位属于后者，旨在通过多设备协同和AI原生操作系统，将AI能力最大限度释放到物理世界，解决用户在无法使用手机场景下的任务需求 [22][23][24] - 通用AI硬件是长期趋势，专用硬件是短期需求 类比智能手机整合MP3、数码相机等设备的历史，通用AI硬件未来有望整合多种随身专用设备，但其发展取决于功耗、成本等条件的成熟 [24][25][27] - 当前AI硬件的发展条件部分成熟：AI能力（虽未达AGI）已可实用化、AI计算成本（token成本）快速下降、融资环境改善 主要挑战在于尚未形成广泛的消费者共识和市场接受度 [27][28] 产品定义与设计思路 - 产品形态选择耳机、智能手表及独立计算耳机盒的组合，而非眼镜 主要基于技术成熟度、用户接受度（眼镜对视野和妆容有影响）以及耳机作为成熟品类的用户认知基础，类似于iPhone从手机品类出发的逻辑 [8][9] - 核心设计理念是多设备分布式协同 认为AI时代交互与算力解耦，且单一穿戴设备无法集成所有传感器和交互手段（如触控、eSIM、GPS），因此需要通过多个跟随人体器官的设备协同来提供完整体验 [10] - 产品定位是手机的补充，解决用户在开车、做饭、骑车等无法掏手机场景下的即时需求 长期看，用户习惯可能迁移，且AI穿戴设备因能贴身感知而具备主动服务潜力，可能获得更大发展 [10][11] - 功能开发遵循场景驱动原则：短期聚焦于不便使用手机时的刚需（如处理消息、管理日程）；长期探索利用更多传感器实现比手机更高效的链路 受限于硬件条件，会舍弃某些需求（如耳戴式录像）以保障核心体验 [12] - 感知策略为“按需开启”而非全天候记录 公司定位是“AI助理”提供服务，而非单纯记录观察，认为通过完成任务能更好地理解用户需求 [13][14] 技术架构与操作系统 - 采用端云协同的技术路线 端侧负责硬件调度（唤醒、传感器控制、数据初步融合），云侧负责执行需要大模型算力的具体任务 认为纯端侧运算在未来五年内不可能承载上百B参数的大模型 [18][19] - 自研AI原生操作系统，核心解决三类问题：多硬件设备调度、大模型调度；为以语音和视觉为主的多模态应用提供开发支持；定义新的人机交互原子单元（如语音、视觉操作） 其架构复杂度高于传统操作系统，需协调端侧与云侧，并处理并发问题 [16][17] - 端云协同面临技术挑战：包括对强通信协议和稳定性的高要求，以及需要架构具备高扩展性以灵活分配端云任务，适应不同硬件迭代带来的算力变化 [20][21] - 与第三方服务（如京东、滴滴）的合作模式为共同开发适配其AI操作系统的“无图形界面”应用 公司承认作为入口会面临与大厂的竞争，但认为长期会收敛，且体验是吸引合作伙伴的关键 [15][16] 行业见解与创业背景 - 将AI硬件分为两类：“消费硬件”（如翻译机、会议记录器）本质是功能有限的专用硬件；“AI物理载体”（如通用眼镜、人形机器人及公司产品）核心是软件和AI能力，硬件是载体 [22][23] - 创始人董红光的小米经历为其提供了方法论：包括MIUI时期的用户需求洞察经验、雷军“专注、极致、口碑、快”的互联网七字诀、自研操作系统的认知、以及构建快应用生态时联合多厂商的生态合作经验 [29][30] - 此次创业与早年做新闻推荐的不同在于：当前赛道链条更长，对资源需求更大；创始人自身也从纯技术人员成长为具备产品、生态和运营经验的创业者 [33] - 投资人对该产品思路最认可的点在于，其能最大限度释放AI能力，让AI摆脱APP的束缚，在物理世界中发挥更大作用 [32]