文章核心观点 - CES 2026显示智能眼镜行业技术创新加速，新品百花齐放，产业趋势明确，行业有望步入快速成长期 [2] - 2026年预计将成为智能眼镜新品发布大年，谷歌、苹果、Meta、字节跳动等科技巨头均有重要产品规划 [3] - 全球智能眼镜市场正经历高速增长，预计从2024年的152万台销量跃升至2025年的350万台，同比大增230%，未来数年复合增长率可观 [4] CES 2026 展会亮点 - **中国品牌集体亮相**：雷鸟创新、XREAL、Rokid、影目INMO、微光科技、亮亮视野、Pimax小派科技、玩出梦想等头部品牌参展 [2] - **外观设计差异化**：如Even Realities等产品具备高辨识度 [2] - **技术创新方案**：歌尔推出采用MCU+ISP+NPU三芯异构系统的参考设计，旨在实现更好的性能与功耗平衡 [2] - **聚焦垂直赛道**：BleeqUp、BirdLens等产品专注体育细分领域需求 [2] - **AI融合深化**：AI硬件公司Looki推出“AI生活主理人”产品Looki L1，可自动记录生活且数据本地保存；Takway发布集成MBTI建模与长时记忆的实体化数字宠物 [2] 2026年主要厂商新品动态 - **谷歌**：2025年12月已联合Xreal推出Project Aura，并据传已重启独立AI眼镜项目，目标2026年底发布，显示其对消费级AI硬件的重视 [3] - **苹果**：据传已暂停轻量版头显Vision Air研发，资源集中用于预计在2026年WWDC公布的智能眼镜Apple Glasses，该产品无内置显示屏，定位为依赖iPhone、以人工智能和音频为核心的可穿戴配件 [3] - **Meta**：据传大幅削减元宇宙部门预算（Reality Labs自2021年以来累计亏损超700亿美元），并延期发布代号“Phoenix”的混合现实眼镜以优化产品体验 [3] - **字节跳动**：据传其首款AI眼镜预计于2026年第一季度发布 [3] 市场规模与增长预测 - **2024年销量基础**：全球智能眼镜销量为152万台，其中RayBan Meta占142万台 [4] - **2025年增长预测**：预计全球销量将达350万台，同比增长230%，增长动力主要来自RayBan Meta销量持续增长、多款AI智能眼镜新品上市及大厂入场 [4] - **长期展望**：预计到2029年全球销量将达到6000万台，2025年至2029年间的销量年复合增长率预计为109%，中国市场将占据重要份额 [4]

英伟达下一代AI芯片与自动驾驶 - 英伟达CEO黄仁勋宣布下一代名为“Rubin”的AI芯片已进入“全面生产”阶段，将于今年晚些时候推出 [3] - Rubin芯片在运行聊天机器人等AI应用时，其AI计算性能是上一代产品的5倍，尽管晶体管数量仅为前代的1.6倍 [3] - Rubin平台由6款独立芯片组成，旗舰设备包含72个GPU和36个新型CPU，这些芯片可连接成包含超过1000个Rubin芯片的集群 [3] - 芯片的两项关键创新包括：旨在提升长对话并发处理能力的“上下文内存存储”，以及与Broadcom和Cisco竞争的新一代网络交换机技术“共封装光学” [3] - 在自动驾驶领域，英伟达将更广泛地开源名为“Alpamayo”的软件及其训练数据，以帮助自动驾驶汽车进行路径决策 [4] - 英伟达在AI推理端正面临来自AMD、Google等公司的激烈竞争，并于去年12月吸收了初创公司Groq的人才和芯片技术以应对威胁 [4] AI硬件与可穿戴设备 - AI硬件创业公司Looki完成超2000万美元A轮融资，由蚂蚁集团领投，美团龙珠、华登、中关村资本等跟投 [6] - Looki成立于2024年5月，已连续完成4轮融资，其首款可穿戴多模态AI硬件Looki L1全球累计销量已接近1万台 [6] - Looki L1主打日常记录与陪伴，能基于用户行为与情绪生成每日总结vlog等内容，并在CES上发布全新“主动式AI”功能，可理解用户实时行为后主动提供提醒与建议 [7] - 雷鸟创新完成由中国移动与中国联通旗下基金联合投资的新一轮融资，并将在CES发布首款搭载eSIM的双目全彩AR眼镜，使其具备独立通讯能力 [16] - 雷鸟CEO李宏伟指出运营商正推动“充话费送眼镜”模式落地，并预计公司今年出货量将突破100万台 [16][18] - 字节跳动否认了关于其“豆包AI眼镜即将出货”的市场传闻，称目前“没有明确销售计划” [74] 汽车产业动态与技术 - 小米集团CEO雷军回应了关于小米YU7“丢轮保车”安全设计的讨论，称该设计理念最早由奔驰在1959年的W111车型上引入 [11] - 该设计核心是在严重碰撞中让车轮与悬架沿既定路径脱离，避免结构件挤压进乘员舱，小米在拆车直播中展示了25%偏置碰撞测试后车辆向左弹开、车轮外抛的画面 [11][12] - 雷军强调小米在造车之初就将安全作为前提，并介绍了前纵梁溃缩吸能、多条力传导路径以及A/B柱2200 MPa“内嵌式防滚架”等结构强化方案 [12][13] - 广汽集团与华为终端签署全面合作框架协议，双方合作范围扩展至鸿蒙生态共建与AI技术联合创新，重点围绕智能座舱及AI领域展开联合研发 [49] - 此次合作与广汽集团发布的“智行2027”行动计划相呼应，该计划提出将在三年内夯实AI大模型平台等三大技术基础 [49][50] 机器人技术与应用 - 波士顿动力发布了其下一代全电动人形机器人Atlas的最新演示视频，并已进入现代汽车位于美国佐治亚州的工厂执行真实制造任务 [23] - 新版Atlas身高约1.88米，体重约90公斤，具备56个总自由度，可完成后空翻等高难度动作，能承载最高110磅（约50公斤）负重，电池系统可持续4小时 [23] - 机器人的“大脑”由英伟达芯片驱动，具备更强的推理与自主学习能力，现代汽车集团计划将Atlas等机器人全面纳入其Software‑Defined Factory体系 [23][24] - LG在CES上正式展示了其家务机器人CLOiD，示范了将湿毛巾放入洗衣机的流程，整个过程耗时约30秒，LG将其定位为打造“零劳动家庭”的重要组成部分 [26] - MiniMax与智元机器人达成合作，MiniMax将为智元机器人提供文本到语音的全流程AI技术支持，以定制化人设体系实现“千人千面”的语音合成效果 [19][20] 消费电子与PC新品 - 高通在CES发布面向中高端Windows笔记本市场的全新处理器骁龙X2 Plus，提供6核与10核两种版本，基于3nm工艺打造 [77] - 骁龙X2 Plus集成新一代Hexekon NPU，AI算力达80 TOPS，较上一代提升78%，远超Copilot+ PC的40 TOPS基线要求 [80] - 宏碁在CES发布多款笔记本新品，其中Swift 16 AI最高可选Intel Core Ultra X9 388H处理器，并配备号称“全球最大”、面积达175.5mm × 109.7mm的压力触控板 [85][86] - 戴尔在CES宣布重启高端笔电品牌XPS，新款XPS系列厚度均为14.6 mm，为戴尔迄今最薄的笔电，在搭载LCD屏幕的配置下续航可达27小时 [90][91] - 荣耀发布荣耀Power2新机，内置10080mAh电池，支持80W快充，首发天玑8500 Elite芯片，GPU性能提升25% [70] - REDMI预热新机“Turbo 5 Max”，小米总裁卢伟冰称其为“2.5K价格档今年最好的选择”，预计将搭载小米史上最大容量电池 [74] AI行业趋势与平台动态 - 微信官方启动“AI应用及线上工具小程序成长计划”，为开发者提供总计1亿token的腾讯混元2.0文度免费算力支持，旨在推动2026年成为“小程序AI应用元年” [41] - 零一万物正式推出万智2.5企业级多智能体，提出中国企业智能体的六大趋势判断，并指出2026年将成为企业多智能体规模化上岗元年 [101][102] - 数据标注公司Invisible Technologies CEO表示，人类在AI训练数据生产与反馈环节中的角色，在未来数十年内都不会被合成数据取代 [65] - 微软CEO纳德拉呼吁行业与公众淡化对AI生成“垃圾内容”的争议，但用户因体验下降等问题，在社交平台将微软戏称为“Microslop” [59][60] - 小红书正在内测长文付费功能，包含高清原图付费下载、长文试读后付费解锁全文及笔记合集付费三种模式，进军付费网文市场 [33] 家电与其他行业新闻 - 格力官方表态，承诺家用空调价格保持稳定，且目前不会采用“铝代铜”方案，强调铝材在关键指标上仍与铜存在差距 [112] - TCL发布SQD‑Mini LED电视新品Q10M系列，其中Q10M Pro的绚彩XDR亮度最高可达8500 nits，98吋版本配备8052个分区 [105] - 香飘飘去年前三季度营业总收入16.84亿元，同比下降13.12%，归母净利润亏损8920.72万元，同比下滑603.07%，由盈转亏 [119] - 冲泡业务收入同比减少26%，而以Meco果汁茶为核心的即饮业务营收达8.33亿元，同比增长3.92%，占比首次超过冲泡业务 [119][120] - 胖东来商贸集团2025年全年销售额超235.31亿元，其中超市业态以126.43亿元销售额居首 [31]

公司融资与产品发布 - AI硬件创业公司Looki已完成超2000万美元（约合1.4亿元人民币）A轮融资 [1] - 本轮融资由蚂蚁集团领投，美团龙珠、华登、中关村资本跟投 [1] - 老股东BAI资本连续两轮超额追投，阿尔法公社、同歌创投持续加码 [1] - 公司上个月推出定价为1499元的新产品Looki L1，号称“AI生活主理人” [1] 产品核心功能与定位 - 产品Looki L1主打“自动记录生活”，所有数据支持本地保存，用户授权后才能上传云端 [1] - 产品支持AI自动生成Vlog、AI智能搜索，可实现“个人生活洞察” [1] 产品硬件规格 - 产品提供一颗等效16mm镜头，可拍摄1080P 30FPS视频或4K照片 [4] - 产品内置32GB存储，机身内置375毫安时电池，可提供12小时续航 [4] - 产品尺寸为50.53 × 16.84 × 48.02 毫米，重量为32克，防护等级为IP67 [7] - 产品提供黑、白、绿三种颜色 [7] 影像与音频系统 - 相机照片分辨率为4K，视频录制为1080p @ 30fps，焦距等效16 mm，光圈f/2.2，视场角为109° [8] - 相机感光度范围(ISO)为自动100-4800，支持电子防抖(EIS)和高动态范围(HDR) [8] - 音频系统配备3枚麦克风，支持智能降噪，扬声器为1W, 6V升压Smart PA [9] 性能、连接与电源 - 产品存储为32GB，支持蓝牙5.0和双频（2.4 GHz / 5 GHz）Wi-Fi (802.11 a/b/g/n/ac)，配备六轴陀螺仪 [9] - 电池容量为375毫安时，充电时间约1.5小时 [10] - 在“故事模式”下，续航根据录制间隔不同约为9至13小时 [10]

公司融资与资本背景 - AI硬件创业公司Looki已完成超2000万美元A轮融资 本轮融资由蚂蚁集团领投 美团龙珠、华登、中关村资本跟投 老股东BAI资本连续两轮超额追投 阿尔法公社、同歌创投持续加码[2] - 融资完成后 公司将重点加强组织人才建设、模型迭代、产品研发及供应链整合 加速在AI原生硬件赛道上的技术积累和下一代交互入口的探索[2] - 在AI硬件百花齐放的2025年 此轮融资标志着资本重新聚焦于能够将多模态AI能力融合到硬件的头部品牌[3] 公司团队与创立背景 - 公司成立于2024年5月 一年多时间已连续完成4轮融资[4] - 公司由两位卡内基梅隆大学校友联合创办 CEO孙洋曾任美团智能硬件负责人、Momenta高级研发总监 Google Assistant创始成员之一 CTO刘博聪曾任美团自动驾驶算法负责人、Pony.ai创始成员[4] - 团队成员来自清华大学、北京大学、多伦多大学等知名院校 曾就职于Google、Amazon、Qualcomm、字节跳动等公司 在AI算法、AI产品、硬件工程等方面具备丰富经验[4] 产品发布与市场表现 - 2025年8月 公司发售世界首款可穿戴的多模态AI硬件Looki L1国际版 在海外和国内社交媒体引发大量关注 数千台备货很快销售一空[5] - 2025年12月 公司在京东平台上线国内版本 截至目前全球累计销量近万台[5] - 用户人均使用时长从最初的6.2小时一路攀升至7.9小时 并且仍在持续增长[11] 产品定位与核心功能 - Looki L1开创了一个全新的硬件品类 主打日常的记录和陪伴 通过视频、图片和音频等形式的记录 为用户梳理生活碎片 提供生活建议和情绪价值 在用户社区里被称为“人生回看器”[8] - 产品功能包括回溯日常生活碎片 洞察用户行为和情绪 为用户生成每日总结vlog、日常片段的洞察分析、生活连载漫画等[8] - 公司选择更加偏向生活的场景 区别于传统event-based的运动相机[8][11] 技术演进与新品发布 - 公司将在CES上发布全新功能“主动式AI” 该功能基于“场景自适应式智能” 在充分了解用户后可实时理解用户正在做的事情 并主动提供信息、提醒和关心[12][13] - 主动式AI示例包括：提醒咖啡摄入过量建议换水 提醒久坐后起身走动[14][15] - 针对CES场景特别开发的功能包括：高频记录所见所得与对话 分析对哪个展位更感兴趣 总结参观展商重点信息 提供逛展建议等[17] - 公司计划从“被动记录”走向主动识别关键时刻并发起服务的“前瞻型伙伴” 并将在不久后向全球Looki L1用户全量推送此功能[17] 行业对标与市场潜力 - 随着大模型能力增强 AI能够对文字、音频、图片、视频等多模态内容进行分析、整理、总结 通过整理用户线上线下的context向用户提供额外价值[8] - 典型对标产品Plaud通过收集整理工作会议等音频场景 创造AI录音卡片新品类 年收入已达数亿美元 该赛道也有出门问问、钉钉等公司入局[8]

文章核心观点 文章通过多位AI领域华人创业者的对话，揭示了2025年全球华人AI创投圈在具身智能、AI硬件、AI Agent及大模型等前沿领域的核心动态、技术进展、市场差异与未来展望，展现了中美在AI赛道竞争格局的变化以及中国团队独特的优势与挑战 [2] 中美创业环境与团队优势 - **机器人行业中美无代差**：至少在机器人行业，中美之间已不存在技术代差，但市场体感存在差异 [8] - **To B业务逻辑差异**：中国市场企业倾向于全栈自研，更希望供应商提供概念验证；美国及高劳动力成本地区客户更倾向于基于清晰分工和长期合作推进项目，海外客户毛利更高且更容易沉淀长期合作 [9] - **中国团队优势：聪明勤奋与市场打磨**：中国团队兼备聪明和勤奋，疫情期间在新能源汽车和智能驾驶等领域实现了快速追赶和超越 [10] 国内B端客户和消费者对新产品容忍度高、期待高，通过与客户联合共创能快速打磨出有竞争力的产品，再批量化复制并走向海外 [11] - **中国在AI硬件产业链的优势**：中国在硬件产业链上具有优势，且中国团队在软硬件结合方面具有得天独厚的优势，而美国同行在AI硬件产品上常面临交付困难 [11] - **中美To B市场逻辑差异**：欧美To B市场垂直专业性和服务深度高，切入口小但做得深；中国出海创业者更偏向To C，擅长整体流量和增长玩法，但新一代出海科技公司的决策行为正越来越接近欧美客户 [12] - **中国To B市场的机遇在于AI与劳动力价值**：中国To B软件市场挑战源于企业数字化成熟度不足，难以判断单点价值，而AI能将软件价值显性化，例如将AI转化为数字员工，其价值完全显性，因此AI在To B对标的是劳动力市场而非软件市场 [13] - **中国对新技术的拥抱速度更快**：中国对于新技术的拥抱和开放程度比绝大多数海外国家更快，即使在基座模型不如美国的情况下，在跨国项目中的结果也能成为客户全球合作的标杆 [13] - **大模型方向一致，中国应用转化更快**：中美在大模型方向上一致，中国基础模型可能只用海外模型十分之一甚至更少的算力就取得了高普及率的结果，且中国企业对于模型应用的转化率比海外团队快得多 [14] 2025年最令人兴奋的技术与行业进展 - **强化学习的跑通开启AI下半场**：强化学习在数学、编程、GUI等领域的成功验证，突破了依赖人类标注数据的限制，使机器能够超越人类认知边界，这被认为是AI下半场的开始 [15] - **Agentic AI在真实业务中跑通**：支撑Agentic AI在真实业务中运行的关键技术条件在2025年同时具备，包括长期任务和上下文记忆跑通、工具调用和执行稳定性质变、以及从人类示范转向结果驱动的自我优化 [16] - **Google回归与Gemini 3推动模型进步**：Google的回归让行业重新聚焦于模型能力的提升，Gemini 3的出现使多模态能力（特别是视频能力）进一步增强，符合模型发展趋势预判 [17] - **视频生成大模型内嵌物理规律**：视频生成大模型能越来越多地将物理规律内嵌到生成的视频中，这不仅进一步佐证了Scaling Law，也为具身智能行业的数据补充带来了信心 [17] - **数据规模验证Scaling Law边界尚远**：美国公司Generalist使用27万小时数据进行训练，未看到训练收益放缓，这使得业内数据讨论单位提升至十万小时级别，让行业认识到Scaling Law的边界还很远 [18] 中美科技资本环境差异 - **美国早期融资机制更简化灵活**：美国早期融资如采用SAFE协议机制相当简化，且更愿意在小圈子内闭环完成，更强调对创新和试错的支持，对创始人压力较小 [19] - **美国资本更具耐心**：美国整体在坚信一个技术或方向并进行长期投入方面，呈现出更加包容和耐心的状态 [19] - **中美风险偏好不同**：硅谷VC圈更愿意投资高风险项目以获得高回报，而国内资本可能更倾向于投资共识类项目，创业者希望中国VC能更大胆支持非共识和冒险的事情 [19] - **国内资本市场过度相信共识**：国内资本市场过度相信共识，而创业和技术的竞争力往往来自反共识，当前对做大芯片、集群、降token成本等线性思维的追求可能不经济 [20] - **中国早期投资比例偏低**：硅谷风险投资中有接近一半集中在早期投资，而中国的这个比例是硅谷的1/5到1/7，显示中国在早期投资领域仍需加强 [20] 具身智能与机器人行业洞察 - **专业化分工与成本优势**：机器人公司自建数据基础设施团队非其核心，但投入高、经验要求高，诺亦腾机器人作为第三方数据服务商，可通过多客户项目摊销研发成本，积累专业经验，拥有稳定市场空间 [23] - **人形机器人商业验证是关键期待**：行业最期待的颠覆性进步是人形机器人的通用性在商业领域得到验证，需要找到介于专用机器人和真人之间的、稳定可持续的应用空间 [23] - **家庭场景可能是商业化突破口**：与工业领域相比，家庭场景中确定性任务与高度柔性任务之间的“夹缝”更宽，例如扫地机器人这类“时空分离”场景，对容错性、安全性等容忍度更高，可能率先实现商业化 [25] - **真实数据与仿真数据需协作**：机器人学习内容可分为可枚举合成的“规则”和无法枚举合成的“人类先验”，因此真实数据与合成仿真数据需要协作，单一类型无法解决所有问题 [26] - **渐进式路线与规模化部署是关键**：具身智能需在真实场景中锻炼迭代，难以仅靠仿真或实验室环境达到所需泛化能力，必须通过实际部署实现规模化，类似特斯拉在自动驾驶领域采取的渐进式路线是构建护城河的关键选择 [27] - **优质真实场景数据稀缺**：不同于大语言模型有海量可获取数据，具身智能面临优质真实场景真机数据稀缺的挑战，难以一蹴而就，需坚定走渐进式发展路线 [28] - **B端场景利于当前技术落地**：在技术不成熟、数据缺乏的当下，工业、商业服务等B端场景允许通过做一定“减法”，较快速地实现落地闭环，而家庭场景复杂度太高 [28] - **世界模型是走向通用的必要条件**：具身智能要走向通用，需要类似高等动物内置的、能够预测、想象和模拟物理世界变化的隐式世界模型，这是非常强大的必要条件 [30] - **隐式与显式世界模型并重**：无界动力当前研发重点是将隐式世界模型内嵌于负责动作执行的VLA模型中，同时显式世界模型对于数据短缺情况下的数据增广和生成也有重要意义 [31] AI硬件与产品战略 - **Looki的核心是打造AI的“眼睛”和“耳朵”**：公司核心是给AI提供感知能力（眼睛和耳朵），让AI在物理世界生活，其首代产品L1是探索人机交互的起点，目标是实现以人为中心的AI，让物理世界成为AI的prompt [31][32] - **产品形态与功能将随技术演进**：AI硬件的形态将随着供应链、低功耗、无感化等技术的发展而不断延展，功能也将随着模型能力和记忆基础设施的升级而生长 [31] - **规划 proactive AI 与 General Agent**：下一代产品L2将实现适时主动式AI，L3是更远期设想，即出现一个懂用户的中心General Agent，负责理解用户指令并对接其他服务型Agent [33] - **AI硬件全球化最大挑战是数据合规**：AI硬件作为数据入口，面临数据需留在当地、进行数据审计、遵守不同国家数据所有权规定等合规挑战，这是传统消费硬件未曾积累的经验 [34] AI Agent 与平台商业模式 - **Aha平台实现Agentic AI在真实业务跑通**：Aha作为AI员工式达人营销平台，其飞轮效应被点燃，达人侧入驻速度在半年内从0增长到5万，呈现指数级增长，并获得了全球顶尖AI客户和头部大厂的认可 [16][34] - **增长源于强烈市场需求与双边网络效应**：营销预算正从传统广告向达人营销迁移，客户存在高效解决方案的迫切需求，平台通过自动化流程连接客户与达人，构建了客户越多、达人越多、体验越好、客户更多的飞轮效应 [34][35] - **主要竞争来自传统人工模式**：在中型及以上客户市场，主要竞争模式是外包给Agency或自建大型内部团队，而达人营销本身高度依赖人力执行，规模化时人力成本线性增长，因此客户迫切寻求降低人工依赖的解决方案 [36][37] 大模型与商业强化学习路径 - **商业强化学习是基座模型的延展，而非同一赛道**：未来趋势并非单一超级模型或无数垂类模型，而是通过分工与协作，让独立训练的模型解决统一目标，实现从个体智能到群体智能的飞跃，类似一个超级MOE（混合专家模型） [38] - **模型智商边际效果下降，需构建“大学”**：当前模型已足够强，重点应转向如何为模型构建“大学”，使其与业务耦合，找到最优解，从而实现从个体智能到群体智能的飞跃，这符合OpenAI AGI路径的level 4和level 5 [39] - **商业强化学习对标劳动力市场**：该领域被视为对标50万亿美金的劳动力市场，而非软件市场，突破场景的选择标准包括该工种当前的市场规模以及其是否可完全在数字空间解决 [40] - **行业存在供给热、需求冷的错配**：供给侧资本开支巨大，模型成本下降、算力提升，但需求侧真实落地并带来显著收益的应用仅约5%，大模型落地场景单调，未切入核心业务 [41] - **AI需嵌入物理世界并解决价值观测与成本问题**：AI应像电力一样通过影响物理世界来创造价值，当前挑战在于效果如何直观观测以及成本如何下降，需要找到大一统的方式解决垂类场景与模型的最优匹配，而非仅依赖人类标注数据 [42] 对2026年的行业展望 - **争议与百花齐放**：2026年AI产品可能出现百花齐放，同时也可能伴随很大的泡沫争议 [43] - **AI真正进入物理世界元年**：2026年有望成为AI真正进入物理世界的元年，也是商业强化学习落地的元年，期望AI能为二级市场带来明显的业务价值提升，而非仅体现在供给侧财报 [43] - **具身智能落地前景更光明**：期望2026年行业探索重心能从“小脑”（执行控制）转向“大脑”（认知决策），为具身智能的突破奠定基础 [44] - **行业稳健发展与全球化扎根**：希望AI行业更好，更多客户产品走过PMF阶段进入市场推广期，并在全球更多地区扎根 [44] 同时希望具身智能创业公司能走得稳、走得远 [44]

产品发布与市场反响 - 2024年8月，Looki L1全球版本发布，在国内被博主称为“人生回看器”，视频播放量达千万级别[2] - 2024年10月，Instagram上的种草视频同样获得千万播放，点赞近30万[3] - 产品初期备货仅3000台，于10月初售罄，出现营销与备货错配的情况[4][27] - 公司于11月底完成补货，为国内发布及后续CES市场活动做好准备[28] 产品定义与品类创新 - 产品是一款可挂在胸口的设备，具备拍照、录像、录音功能，用于记录生活[6] - 创始人最初将其定义为“Lifelogging Camera”，但后来认为此定义过于保守，现官网将其定义为“全球首台多模态个人AI可穿戴设备”[11][12][14] - 产品创造了全新品类，用户日均使用时长从最初的6.2小时一路增长至7.9小时，且仍在增长，远超运动相机的使用模式[8][9][34] - 用户使用高峰出现在周中，而非周末，表明用户将其视为AI copilot用于日常生活洞察，而非传统相机[39] 用户反馈与社区运营 - 公司非常重视Discord社群运营，依赖真实用户反馈来迭代基于软件和AI的功能[35] - 在Meta收购Limitless后，部分用户转向Looki，并希望其能兼容Limitless的相关能力[37] - 关于隐私问题，所有内容默认存储在设备本地，上传需用户手动授权，该设计有效消除了用户的隐私焦虑[38] - 用户与AI的交互呈现新形态，例如询问基于当天状态的决策建议，或获得结合具体环境信息的实时提示（如暴风雪预警）[41][42] 软件功能与AI原生理念 - 公司搭建了高度灵活的“灵感”体系，可快速将用户高频、共性的需求上线为“For You”模块（如Daily Insights、情绪分析）[48] - 功能开发遵循“less structure, more intelligence”的AI Native思想，旨在搭建一个“场”，而非定义具体用例[46] - 漫画模式等功能因新模型（如Nano Banana）上线而时机成熟，后台有大量基于Life Data + AI的功能在排队等待上线[49][51] - 早期为Lifelogging人群设计的功能（如“记忆”模块）重要性因用户破圈而降低，目前优先级已调整[52] 增长策略与市场定位 - 公司对增长持谨慎态度，认为增长信号应来自产品使用中自然沉淀的线索，而非刻意设计[53] - 产品早期用户是AI的早期采用者，但目标将逐渐转向对生活不甘平庸、保持好奇的人群[57] - 公司认为新一代AI硬件不应复制手机路径或抢夺注意力，而应进入手机不擅长的“慢价值”领域，如情绪、内省和长期陪伴[57][58] - 产品核心吸引力在于为用户制造“surprise”，即打破“指令-反馈”模式，主动递送意外、有趣的内容[59][60] 商业模式与未来愿景 - 长期商业模式是“价值售卖”，而非单纯硬件销售或硬件加订阅[70] - 短期内以硬件销售为主，订阅服务设三个档位，付费档位旨在测试用户（尤其是北美市场）是否为高价值功能付费的意愿，相关服务预计明年一二月上线[70] - 未来方向是基于对用户生活的理解，在提供服务过程中创造价值转化（如基于减肥目标推荐产品或服务），其核心是站在用户一侧的“信任变现”[71][72] - 在AI场景中，用户的数据或生活上下文（context）是构建信任的基础[74] 竞争壁垒与战略选择 - 公司认为当前阶段的壁垒并非数据或记忆本身，而是认知差和速度，创业公司需抓住大变量出现后的不确定性窗口期[75] - 公司选择了一条“离生意更远、但对长期存活更关键”的路线，即优先做好感知、决策和认知（造“脑子”），而非直接做完整的机器人，这类似于自动驾驶领域的L4与L2/L4基础路径之争[76][77] - 公司积累的生活数据具有价值，但短期内不会作为商品出售，而是用于构建完整的记忆系统，这是一种尚未开采的隐形价值[75] 公司管理与组织文化 - 创始人认为经验正在快速贬值，招聘更看重taste和想象力，这两点是模型难以替代的[87] - 公司要求员工转变工作习惯，积极与模型协作，认为不会使用模型的人终将被会用模型的人取代[85][86] - 在团队规模扩大至三十多人后，公司开始主动建立和传递明确的组织文化、使命和愿景，以保持团队方向一致[89]

行业背景与核心逻辑 - AI硬件赛道在2025年呈现一片喧嚣，众多玩家试图摆脱智能手机的束缚，其底层逻辑在于当前AI缺乏“在场感”[1] - 被困在对话框里的大模型如同“缸中之脑”，依赖用户手动将场景转化为文字描述的交互方式低效且反人性，大模型因缺乏物理世界的上下文语境而处于数据饥渴中[1] - 行业普遍认为，人机交互将从Chatbot走向Agentic AI（代理式AI），自主AI代理市场将在未来三年迎来爆发性增长，而记忆与上下文是这场进化的核心护城河[17] 公司产品与定位 - Looki L1是一款AI原生多模态可穿戴设备，旨在将实时视听信号转化为模型上下文，让物理世界本身成为驱动AI思考与服务的最高效Prompt[4] - 该产品形态为挂坠，重量仅30g，支持磁吸或直接佩戴，其核心使命是作为“长在物理世界里的数据接口”，解决物理世界的数据饥渴，帮用户积累私有数据资产[6][29] - 公司选择挂坠形态，是在当前供应链能力下，为实现“全天候静默采集”这一核心需求的最佳妥协方案，旨在规避AI眼镜在续航、重量和功能上存在的“不可能三角”[8] 技术架构与创新 - 产品技术源于自动驾驶基因，团队将自动驾驶“从环境感知到自主决策”的闭环逻辑复用到日常生活场景，以填补大模型对物理世界的认知盲区[3][10] - 设备本质上是一个庞大的、始终在线的多模态感知器，支持1080P/30帧画面，待机12小时拍摄，全天候吸收环境信息[8] - 公司在云端构建了一套高效的上下文管理机制，能够根据查询需求在海量数据中精准提取关键特征，以应对多模态数据的Context爆炸问题，而非将所有素材灌入模型[14] - 系统通过工程优化，使AI能准确理解并串联起跨度极长的时间切片，以解决大模型处理大量多模态数据流（如数十万级别）时容易产生“幻觉”的痛点[14] - 通过“智能间隔拍摄”技术，确保在极低功耗下实现海量视听数据的实时采集[19] 数据与隐私策略 - 公司沿用自动驾驶的“数据飞轮”逻辑来重塑用户的个人记忆，从硬件端收集数据，到建立多层级数据索引和多任务拆解，最终打造一套高效工作的Agentic System[12] - 公司构建的是用户生活的私有上下文，装载了用户独一无二的经历与轨迹，这与装载人类通用知识的GPT形成对比[15] - 通过端侧隐私过滤与App手动上传机制，确保数据流转的安全性，最终将物理世界的切片转化为结构化的“云端记忆库”[14] 核心功能与应用场景 - 目前交付给用户最显性的功能是“AI自动剪辑”，算法能自动识别一天中的高光时刻，并自动生成有叙事逻辑的Vlog，切中了热爱记录但被后期剪辑劝退的用户痛点[20] - 随着记忆库的沉淀，产品将能够进行推理，例如在用户点夜宵前基于全天摄入主动发出“热量预警”，或在用户情绪激动时基于对话语境提供理性的沟通建议[24] - 这种基于实时物理反馈的交互，让AI从“被动问答”进化为“主动共鸣”，是AI硬件区别于手机App、能够真正接管用户生活的核心价值[28]

文章核心观点 - 2025年可能是未来十年AI最被低估的一年，当前价值被低估的领域在于为AI提供物理世界数据输入和记忆工程的底层建造与探索性工作 [3][16] - AI硬件创业公司Looki的核心逻辑是：大模型是共识，但数据仍是非共识，创业者的机会在于通过硬件采集互联网之外的物理世界原子数据，为AI装上感官 [5][9] - Looki并非简单的AI相机或行车记录仪，其长期愿景是成为连接物理世界与数字服务的AI时代入口级平台，商业模式将从卖设备转向信息分发和生成式广告 [10][15] 公司背景与产品定位 - 公司创始人孙洋拥有CMU AI与计算机硕士学历，曾在谷歌、Momenta、美团负责AI与硬件相关业务，联合创始人刘博聪拥有CMU电子工程硕士学历及高通、百度、小马智行、美团等软硬件复合背景 [5][12] - 产品Looki L1是一款佩戴在胸前的可穿戴AI硬件，能持续记录用户第一视角视频，并生成漫画或视频总结，被比喻为“人生回看器” [4] - 产品设计追求“生命感”，采用不规则“猫耳”外观，为此牺牲了近30%的内部堆叠空间，使产品比理想状态更大 [10] - 产品于2024年8月在海外上市，首批几千台迅速售罄，计划于12月16日在国内正式发售且不再限量 [4][10] 产品战略与技术路径 - 公司对AI硬件的思考基于对移动互联网的复盘：移动互联网的本质是网络节点移动，而AI的底层逻辑是模型和数据 [9] - 公司放弃了等待终极硬件形态和目前技术不成熟的AI眼镜两条路径，选择了“第三条路”：先做纯粹的感知设备，再逐步追求形态的“无感化” [9] - 产品核心是给AI“看”的感知设备，追求感知的连续性而非高画质，下一代产品甚至可能为续航降低像素 [10] - 产品价值在于AI提供的服务，如记忆、知识压缩和高效率信息处理，可视为用户的“第二大脑” [10] 市场验证与用户反馈 - 首批产品售罄，核心用户包括Google、Meta高管以及一线好莱坞影星 [10] - 用户平均日使用时长从最初的6.2小时增长至7.9小时 [11] - 在Discord社区中，用户自发探索出生活顾问、健康助手等多种使用场景，表明产品与市场匹配度已初步跑通 [11] 融资历程与团队建设 - 2024年公司曾遭遇资本冷遇，一笔大额美元融资在最后一刻毁约，经历极度困难时期 [12] - 转机出现在2024年底，随着多模态大模型进步和硬件雏形显现，获得BAI、同歌创投的天使轮投资，随后阿尔法公社、钟鼎资本等机构接连入局 [13] - 产品上市后表现推高估值，出现投资人争抢份额的“超募”现象 [13] - 公司目前团队规模不到30人，完成了软硬件全栈研发，CEO将一半以上时间用于招聘，坚持亲自面试所有候选人，信奉招募最聪明的人并充分放权的Google式文化 [13][14] 商业模式与竞争壁垒 - 短期（两三年内）商业模式依靠销售硬件设备和订阅费 [15] - 长期商业模式在于“信息分发”和“生成式广告”，目标是成为物理世界与数字服务的连接器 [15] - 公司认为硬件本身没有壁垒，华强北可在4个月内完成复制，真正的竞争壁垒在于软件构建的“网络效应” [15] - 预判大厂可能在2027年对这一入口发起全面进攻，公司目前的优势在于时间窗口 [16] - 公司正通过每日洞察、九宫格漫画等功能增加用户粘性，并计划在用户量达到一定规模后推出基于软件层面的网络效应玩法 [16]

全景相机市场竞争格局 - 咨询机构久谦报告显示第三季度影石全球全景相机市占率从第二季度92%降至49% 大疆拿到43% 从收入口径看大疆占整个市场66%成为全球运动相机赛道第一 影石创新为13% [5] - 另一机构弗若斯特沙利文报告显示第三季度影石 大疆全球市占率分别为75% 17.1% 存在市占率争议 [6] - 大疆发售首款全景相机Osmo 360仅90天就展示出强悍战斗力 冲击影石堡垒 [7][8] 智能影像赛道发展现状 - 短视频全球流行让记录与分享成为普遍需求 大疆Osmo Pocket 3上市近两年长期供不应求 截至今年8月底总销量突破1000万台 以标准版价格测算营收超过300亿元 [13] - 浙商证券测算当前全球vlog用户数5.2亿人 户外运动消费人数2.2亿人 智能影像设备年出货量4657万台 当前渗透率仅为6% [16] - 影石上市后冲到千亿市值让智能影像赛道彻底暴露到台前 在消费电子赛道增长乏力时吸引有野心公司和个人进入 [15][17] 新进入者竞争策略 - 近两年至少有七家来自硬件企业或互联大厂出身的创业者入局智能影像赛道 包括前小米高管成立的光启之境 前大疆如影产品负责人瞄准的AI拍立得赛道 追觅投资的光子跃迁推出运动相机等 [11] - 新进入者普遍共识是不同大疆 影石进行正面竞争 而是寻找细分场景或在形态和使用方式上作区分 [20][21] - Looki定义新品类多模态AI穿戴设备 通过可穿戴相机形态感知理解物理世界 构建以人为中心的AI交互入口 [21][23] - XbotGo抓住团队竞技比赛影像记录需求 设计通用云台加手机算力结合产品 针对篮球足球冰球等运动场景优化 [24] - 光子跃迁运动相机产品通过自然语言处理技术实现模糊语义指令解析与用户意图预判 以AI为切入点 [25] 手机厂商入局影响 - OPPO内部启动智能影像产品立项 对标GoPro 大疆等产品主导的手持智能影像设备 vivo于去年年底立项手持云台相机产品 参与人数超过200人 [28] - 手机厂商入局手持影像赛道不是进攻而是一种防御 手机拍摄不再是消费者拍摄必备选项 云台相机 运动相机存在进一步影响部分人换机热情 [36][37] - OPPO在影像上投入每年超过10亿元 团队超过千人 所有头部厂商都不敢松懈因为摄影摄像表现是吸引用户换机关键牵引力 [31] 行业供应链与竞争壁垒 - 在珠三角开发基本影像设备产品不困难 智能观鸟喂食器只需两到三个月时间攒出 产业链每一步都有不同人分工 [40] - 智能影像设备光学模组占成本超过50% 包括芯片 传感器 镜头和软本 硬件差异主要是供应链差异 而智能影像设备差异更在于软件算法 [42] - 影石创新核心竞争力包括可更换镜头硬件设计 全景云存储 AI自动剪辑软件等独家功能 [44] - 大疆拥有显著护城河 多年技术沉淀和熟练技术复用 其Action系列运动相机电子防抖技术直接移植自无人机三轴云台算法 [44]

市场格局争议 - 咨询机构久谦报告显示，第三季度影石在全球全景相机市占率从第二季度的92%降至49%，大疆市占率达43%；从收入口径看，大疆占整个市场的66%，影石为13% [1] - 另一机构弗若斯特沙利文报告则显示，第三季度影石全球市占率为75%，大疆为17.1%，数据存在显著差异 [1] - 影石创新董事长刘靖康回应价格战时称，友商进入市场后的价格竞争为市场扩容创造了条件 [1] 市场动态与竞争加剧 - 大疆首款全景相机Osmo360发售90天后即展示出强悍战斗力，冲击了影石的堡垒 [2] - 近两年至少有七家来自硬件企业或互联网大厂的创业者入局智能影像赛道，包括光启之境、光子跃迁、Looki等 [4] - OPPO、vivo被报道在研发手持云台相机，荣耀在AI概念机宣传图中展示了加装云台摄像头的手机 [4] - 大疆Osmo Pocket 3上市近两年来长期供不应求，截至今年8月底总销量已突破1000万台，以标准版价格测算营收超过300亿元 [4] 市场潜力与吸引力 - 当前全球vlog用户数5.2亿人，户外运动消费人数2.2亿人，智能影像设备年出货量4657万台，当前渗透率仅为6% [6] - 影石上市后市值冲到千亿，使智能影像赛道受到广泛关注 [6] 新进入者差异化策略 - 新进入者普遍共识是避免与大疆、影石正面竞争，转而寻找细分场景或在形态和使用方式上作区分 [7] - Looki定义其产品为全球首款多模态AI穿戴设备，核心并非拍照，而是通过摄像头完成生活记录并分析数据，在各类场景中为用户提供AI支持 [7][9] - XbotGo抓住团队竞技比赛的影像记录需求，其产品结合通用云台与手机算力，针对篮球、足球等运动场景优化，支持1-100米目标跟踪拍摄 [10] - 光子跃迁运动相机的亮点在于通过自然语言处理技术实现模糊语义指令解析与用户意图预判 [11] 手机厂商的入局与动机 - OPPO已启动智能影像产品立项，对标GoPro、大疆等手持智能影像设备；vivo于去年年底立项手持云台相机产品，参与人数超200人 [12] - OPPO每年在影像上的投入超过10亿元，团队超过千人 [15] - 手机厂商入局手持影像赛道被视为一种防御策略，因云台相机、运动相机的兴起可能影响部分人的换机热情 [18][19] 行业供应链与竞争壁垒 - 在珠三角开发一套基本的影像设备产品并不困难，智能观鸟喂食器从镜头模组到外壳均有成熟供应链，两到三个月即可完成产品开发 [21] - 智能影像设备光学模组占成本超过50%，芯片和传感器主要依赖海外供应商，镜头已实现国产替代 [23] - 产品的核心性能如画质、散热、防抖等主要通过算法实现，软硬件结合是构筑壁垒的关键 [23] - 影石创新的核心竞争力包括可更换镜头的硬件设计、全景云存储、AI自动剪辑软件等差异化优势 [25] - 大疆拥有显著技术护城河，其运动相机的电子防抖技术直接移植自无人机的三轴云台算法 [25]