12月20日，蓝驰创投在深圳举办Booming Hub「重新定义！AI再造智能硬件」活动，8位头部AI硬件的创业者和观察者，面向近百位行业观众分享了自己的非共识。这是我们与深圳的创业者们一次全场满员的聚会，我们把其间的吉光片羽分享出来，让你感受那个下午的热烈——

第一次的Booming Hub，致敬深圳和创业者精神🗣

Booming Hub是由蓝驰创投创业者生态品牌「不鸣Booming」衍生而来的沙龙活动产品，未来将成为蓝驰和创业者、产业方朋友们聚会的场域。本次是Booming Hub的首次落地，也是我们首次在深圳举办AI硬件活动，但这个第一次就让我们充分体会到了深圳创业者们的热情——

原本仅能容纳80人的场地，满满挤下了130多位观众，许多朋友坐在台阶上听完全程；到场的创业者75%为创始人/CEO；在大厂就职的观众来自大疆、华为、字节跳动、小米、美团、魅族、OPPO、vivo、蚂蚁集团等……感谢所有到场者与我们共创这场生机勃勃、高质量的闭门聚会。

飞行运动相机&智能割草机，如何征服海外？🛥

全球化，是AI硬件创业的重要课题。而本次活动这一session请来的公司都交了非常漂亮的答卷：零零科技推出的哈浮飞行相机不仅在众筹平台上创下超过500万美元的佳绩，还挑战了大厂在消费级无人机领域的市场垄断地位；森合创新的产品OASA R1智能无边界割草机，在Kickstarter平台成功筹集230万美元。他们带来了这些思考——

@零零科技创始人王孟秋

1. 在AI与计算机视觉技术的推动下，相机正从传统的“被动设备”转型为“主动拍摄机器人”。嵌入智能算法之后，这类设备能够实时感知周围情况并自动跟拍，突破地面设备的限制，在三维空间中高效飞行拍摄，将影像创作带到了全新维度。
2. 空中机器人，由于需要在空中飞行并抵抗重力，对功耗、尺寸、体积和重量的要求尤为严苛。智能密度——即设备的算力与其重量的比值，这一指标直接决定了设备的智能化水平，因此硬件的设计和计算能力需要在重量限制下取得平衡。
3. 当代创业者不仅要打造高性价比产品，更肩负着重新定义赛道和创造新品类的使命。通过不断创新，有机会推出全球首创的产品，引领技术发展与市场变革。

@森合创新创始人李畅

1. 创新产品的价值发现主要发生在“问题发现”阶段，其关键在于深入用户场景，精准挖掘并定义用户的真实痛点。在产品定义的初期，团队需要保持“聆听”状态，而非预设方向或假设。
2. 在完成前期的风险评估与验证后，mass production（批量生产）的信号表明产品已准备好推向市场。在此阶段，市场团队需要积极准备销售计划，并在开发过程中灵活调整策略。
3. 面对语言障碍与文化隔阂，如何确保信息真实性？要与用户交朋友，坦诚表达自己的想法，专注于解决他们的真实需求，而不是一开始就想着推销产品。同时，要理解用户为产品付出的劳动价值，保持谦逊，对产品的不足之处及时道歉并改进。

💡 闪极&光智时空，大模型如何在硬件找到新场景？

大模型如何在硬件上落地应用？我们请来了两位有多年大厂经验、正在创业中探索这一问题的朋友：闪极科技合伙人潘欣曾是零一万物联合创始人，并担任字节跳动AIGC与视觉大模型AI平台负责人，近期发布会炸场的闪极AI眼镜，就凝结着他加入闪极后的思考；光智时空创始人刘博聪曾任美团自动车自动驾驶算法负责人，并参与创立小马智行，此刻正在探索新的AI硬件形态。

@闪极科技合伙人潘欣

1. 全球数十亿用户的全天候佩戴属性，使眼镜有潜力成为实时数据采集与AI应用的新型载体。通过多模态信号和主动感知技术，眼镜能够收集更丰富的数据，并基于这些数据提供主动型服务，进而推动新的应用场景和生态系统的形成。
2. AI眼镜的核心技术之一是具备“记忆”的主动型智能体。通过了解用户需求，这类智能体能够主动感知环境、进行思考决策，并在合适的时机为用户提供个性化服务，显著提升用户体验。
3. AI眼镜不仅仅是单一智能体的应用，而是需要构建多个智能体协作的系统生态。这种生态类似于移动互联网的万物互联，但不同于传统互联网，这些智能体具备自主协作能力，共同支持一个更为智能、繁荣的AI生态。

@光智时空创始人刘博聪

1. 物理世界的复杂性使AI模型常常面临“open-set problem”，即在遇到未见过的新情况时难以有效决策。因此，AI系统需要具备类似人类的持续学习能力，才能在实际应用中不断适应和解决新的未知挑战。
2. 在应对物理世界的复杂问题时，依赖算力和数据往往比单纯依靠人类经验更高效。而Meta Learning（元学习）为解决这些问题提供了一种更具前景的路径，通过模型的自适应学习能力应对复杂情况。
3. 特斯拉模式带来启示：通过先优化硬件，再利用用户数据形成闭环，不断迭代AI系统，同时让用户与AI协作以减轻AI的决策压力，展现了一种有效的系统升级方式。

Bubble Pal & Loona，AI玩具爆款是怎么炼成的？👣

AI硬件领域中，第一个跑出PMF的细分赛道是玩具，为什么？我们发现了两款AI玩具爆款——Bubble Pal，挂上就能让毛绒玩具上说话的神奇小球，上线三个月即销售数万台；AI宠物机器人Loona，在Kickstarter上线一个月便斩获300万美元佳绩。这两款玩具的创造者在现场分享了他们看见的AI玩具市场——

@跃然创新创始人李勇

为什么选择现在的产品形态？

结合毛绒玩具，天生具有温暖和陪伴感，与情感价值的AI结合最为契合；产品形态简单，专注通过AI硬件验证市场需求，避免过度复杂化，最大化满足用户情感需求；Bubble Pal专注语音交互，发挥大模型能力到极致，通过简单的硬件形态实现核心体验，同时降低成本，保持稳定与可靠性。

跃然创新做的几个减法：

1）不做完整毛绒玩具，专注语音交互核心功能，降低成本并简化产品设计。

2）初期聚焦儿童群体，充分发挥大模型在情感陪伴中的优势，为用户带来真正的价值体验。

@可以科技创始人杨健勃

1. 硬件与软件的特性差异：硬件生命周期长，迭代周期慢，重点是通过产品矩阵覆盖多层次需求。一旦达成PMF（产品与市场匹配），更新频率较低，但生命周期较长；软件灵活性强，迭代快，通过不断更新版本（如从1.0到10.0）优化用户体验，更能快速响应用户反馈。
2. 硬件产品生命周期长且更新频率较低，其核心挑战在于如何分摊研发成本，同时确保每个产品系列能够盈利；软件注重Recurring Revenue和功能迭代，能够随着用户增长实现利润的持续递增。

硬件接入大模型，大厂怎么看？👀

听说硬件厂商都在排队接入大模型？大厂人怎么看？我们请来了字节跳动大模型资深架构师邢孝慈，分享了他眼中的AI硬件的竞争格局，以及创业公司的差异化竞争机会可能在哪里：

1. 对于大厂而言，AI硬件的意义早已超越了硬件本身。其真正价值在于为大模型服务提供支撑，构建完整的“AI硬件-大模型”生态，进而打造无缝、智能的服务体验。且硬件产品为大厂提供了宝贵的流量入口，能够实现与用户的直接接触。这不仅有助于数据收集，还能通过数据反哺大模型，提升整个生态系统的服务质量。
2. 硬件与大模型的结合趋势：如耳机、玩具等硬件产品正逐步搭载大模型技术，使其从单纯的物理设备转变为智能化、个性化服务的载体。搭载AI大模型的硬件产品在未来将拥有更高的市场溢价和吸引力，而未接入大模型的产品可能在竞争中逐渐落后。
3. 硬件的未来发展方向：1）穿戴设备：如耳机、手表、眼镜等，承载实时数据和AI服务。2）情感陪伴硬件：如毛绒玩具和宠物机器人，满足用户的情感需求。3）效率工具：如智能键盘、鼠标和智能家居设备，优化日常工作与生活。4） AI Native硬件：全新硬件形态，由AI技术完全重塑的产品品类，具备革命性潜力。

与我们共创💣抢麦 & challenging question

本次活动中，我们特别设置了开放给所有报名者的抢麦环节。不鸣Booming的核心理念是共创，我们相信，拥有非共识认知的不只是嘉宾，更是每一位持续思考的不鸣者，值得被听见和分享。而在这一环节我们迎来了一位老朋友——硅星人创始人兼CEO骆轶航，他成功抢麦与大家分享了AI硬件在硅谷的前沿发展情况。

同时，在每个演讲环节之后，都有challenging question环节，蓝驰创投管理合伙人朱天宇则担任「challenge裁判」，鼓励大家互相challenge，以激发思辨，打破单向输出。

• 目前硬件的智能主要来自于代码写死的规则，加入 AI 之后，用户是否有明显的体验提升？

潘欣：硬件可以分为平台型和非平台型两类。平台型硬件注重开放性，通过搭建一个吸引开发者加入新功能的平台，持续保持硬件的活力。而非平台型硬件则更多是功能固定的实现形式，适合特定的场景。加入 AI 后的智能提升，体现在硬件与软件的协作中，通过 AI 增强用户体验，而不仅仅是依赖单一的固定功能。

• 什么样的场景值得做成独立硬件而不是手机应用？智能硬件是否必须脱离手机？

潘欣：手机作为为移动互联网设计的产品，其触摸屏和电池特性决定了它无法在所有场景中发挥最佳效能。独立硬件在用户双手不便、需要快速记忆等场景中具备明显优势，其便携性和专用性使它成为手机的有效补充。因此，在一些需要专注功能的场景中，独立硬件更具价值，但不一定完全脱离手机，而是起到补充作用。

• 如何提升 Context 感知能力：硬件 vs. 软件的作用

刘博聪：硬件通过增加多模态传感器或优化现有设备（如高精度摄像头），在环境感知中扮演重要角色，提供更加细致和准确的感知数据。软件则借助 AI 模型对这些数据进行深度解析，解锁更高层次的理解能力。二者结合，通过硬件采集丰富的环境数据（例如 3D 重建和空间信息），再由模型优化，实现更强的 context 感知能力，提供更贴合实际需求的解决方案。

• 环境感知的提升潜力有多少？

刘博聪：环境感知的提升潜力可以通过增加更多类型的传感器（如运动传感器、空间感知器）来实现，这些传感器能够提供更细粒度的感知信息。同时，结合 3D 重建等技术，从硬件数据中提取多维度的环境信息，不仅为 AI 提供坚实的基础，还能减少对模型本身的依赖，提高整体感知效率与精度。

• 玩具的新鲜感会衰减，如何提升长期价值和用户黏性？

李勇：传统玩具容易因儿童成长阶段的变化而失去吸引力，但 AI 玩具借助大模型的记忆和适应能力，可以持续记录孩子的成长数据并陪伴其成长，从而提升长期粘性并增强用户价值。

• AI 陪伴是否等于陪聊？情绪价值的核心来源是什么？

杨健勃：陪伴不仅局限于聊天，更多的情绪价值来源于非语言互动，例如观察用户习惯、主动提醒等个性化服务。个性化推理能力和多样化的交互方式是关键。

李勇：AI玩具的陪伴价值可以通过语言和视觉的融合来实现，但因多模态技术尚未完全成熟，当前的实现方式主要依赖语音与毛绒玩具的形态结合，来加强情感连接。

• 从 0 到 1 定义产品价值与功能点的思路是什么？

杨健勃：产品设计的第一步是趋势判断，例如 AI 的发展推动角色化进程，而实体形态能够增强人与 AI 的情感连接。其次是形态选择，例如通过地面移动场景覆盖家庭内的多种使用场景，解决情感交互与技术实现的挑战。

在发布首版产品时，应该聚焦于创造“WOW 时刻”，例如玩具可以以可爱和有趣为核心卖点赢得用户的好感与购买意愿，而不需过早追求长期高频使用。

这是一个booming的下午，我们创造了激烈的思想碰撞，也见证了对AI硬件未来的畅想。我们相信，正是所有非共识的idea，让世界变得有点不一样。或许我们从不曾拥有「最」完美的硬件，但唯有迭代才能穿越时代。站在AI掀起的历史性转折点，蓝驰创投欢迎更多AI硬件创业者与我们联系，共同探索未来的无限可能。