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2025-06-05 18:55:47
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首先,第一个时间点在2014-2015 年。当时大家主要做国内市场,给传统的产品做成硬件化,比如给路由器增 APP 的功能,钢琴添加辅助弹奏,这种做法跟现在做自动伴奏吉他的公司LiberLive有点像。很遗憾,当时绝大部分的项目都没活到今天,也验证了硬件行业“九十九死一生”的残酷性。其次,是在2015-2016年,行业开始转向出海,安克就是在这时兴起的。像投影仪、摄像头、运动相机等项目,在2021 年的估值都接近 10 亿美金。大家依托于华强北的廉价供应链和中国的人口红利、工程师红利往海外走。之后就是2023 年到现在, AI 的能力快速提升,和硬件结合产生了新东西。
值得关注的是,AI 硬件赛道的热度很高,但实际的交付量并不高。资本在海外是热的,国内相对理性。因为行业很残酷,一旦像小米、华为、 谷歌和苹果巨头公司入场,其他创业公司的机会就很少,船票只有一到两张。尤其在AI 技术快速迭代的时候,资本是不太好下注的。比如智能眼镜,第一类是有大屏幕型的,更像游戏机配件;第二类是复制 Ray-ban Meta 型的,前面加一个摄像头;第三类是Micro LED+光波导方案的;第四类是能调节度数的特殊功能型的。这四类,要投哪一个?是看好场景、需求,还是软件技术能力?都是很值得思考的。
其次, IT 和消费电子行业每一次重大变革,都是由技术来驱动的,由此创造新的产业机会和产品形态。 AI 硬件本质是智能硬件的升级,带来了场景、人群、功能等的成长。从 AI 硬件的角度来说,现在才刚刚起步,像眼镜、玩具等品类已有苗头,但和 AI 的结合还不够。无论是模型还是硬件,都没达到让消费者易用或体验到极致的标准。所以,我认为2024年可看作 AI 硬件元年,从现在开始,会迎来一个长期的发展机会。
首先,重量必须轻,如果一个智能眼镜200克,不如就做VR,像Apple 的Vision Pro,戴在头上 。日常戴的眼镜,如果重量超过50克,体验就会很差。其次,续航很重要。比如,市面上大致有这么几类。第一种,复制Ray-ban Meta的产品,配备两个摄像头,几小时续航,很重,戴起来累;第二种,主要用来听音乐,续航时间长且较轻,有 AI 的功能 ;第三类,游泳眼镜,有Micro LED光波导技术,能在屏幕上记录游泳距离。总之,智能眼镜产品,不仅需要考虑重量、续航,还包括算力功能的实现,很难都实现。其次,眼镜是时尚品,也是非标品。如果大家戴的都是一样的眼镜,功能再强也卖不好。
其次,按硬件解决了生活中哪些具体问题来划分。有些品类就是入口级别的产品,像眼镜,智能音箱,大公司一直虎视眈眈、伺机而动。所以场景应该和需求结合,在生活中提高用户的体验,这才是有价值的。场景可大可小,比如,今天的大场景是眼镜、陪伴机器人、家庭管家,或者是人形机器人,既能给人陪伴,又能帮人打扫家务。小场景指的是一些被满足的娱乐需求,比如户外露营、社交、骑行、蹦极跳伞、滑雪等,包括刚才提到的 LiberLive, AI 的参与也不一定有多少,但它就是一款在娱乐场景里,做得很好的智能化产品。
最后,能以硬件更难做还是软件更难做来划分。我个人更喜欢软件难做的品类,因为国内想在硬件方面卷出差距特别难,在中国“卷”硬件是无休止的战争。真正能做出产品体验差异是在软件方面,比如Plaud AI录音笔,我在 CES 上用过,理解为什么大家很喜欢这个产品。硬件方面,华强北能做出差不多的产品,但Plaud AI的软件体验做得很好。作为投资人,我会特别关注公司的研发团队,尤其是硬件、软件的研发人员占比,这也是判断智能硬件公司的一个核心的判断逻辑。
刘大可:首先,从小米、亚马逊开始推动智能语音、智能音箱产品,到百度、小米、华为进入行业中,我们几乎经历了整个过程。2022年,我们判断智能语音产品的赛道基本结束了,从智能家居的生态圈角度看,已经没有任何机会。但 ChatGPT 的出现,智能音箱涅磐重生的机会就来了。因为大模型极大地提高了交互体验和内容生成的价值,通过大模型提供具体的服务,智能音箱就是载体,我们看到了智能音箱新的的商业价值,有了AI技术做基础,未来有较大的市场空间。
阮飞:首先,AI Pin、Rabbit R1 这两个产品是不一样的。AI Pin是有用的东西,但是想做好实在是难。为什么说有用?大家联想一下这个场景:你身上挂一个摄像头,日常生活全部记录、上传到云端, AI 整理一天的细节和所有的事物。比如,今天路上见到的一个人,特别像认识的朋友,但是错过后,很难回忆起来,如果摄像头记录下来, AI 就可以做整理。比如,如果能让比尔·盖茨回到他婚礼的那一刻,你觉得他愿意付多少钱?
其次,难在哪?投影这种交互太创新了。AI Pin想用手势的方式,增加一个信息交互的自由度,但AI 硬件的输出是很难的。比如,为什么眼镜的屏幕很重要?为什么字节出了耳机?因为可以输出内容。为什么所有硬件最后还要依靠手机?因为手机屏幕是输出内容的最好载体。在收集处理信息后,怎样在不打开手机的情况下,把这些信息还给你,这个是难点。因此,我认为 AI Pin是好用的产品,但现阶段还做不出来。Rabbit R1 正好相反,我认为这是一个没有用的产品。它能解决的问题,手机都可以做到而且可以更好。比如,我今天要去伦敦旅游,买机票、定规划、车接送,这些东西现在的 AI都能做。
刘大可:AI Pin的人机交互门槛确实太高了,即使投影、功耗、效率、反应速度这些技术都能突破,还是很难。对于消费电子来说,只要产品未来是面向大众人群的,交互方式就不建议做革命性的创新,至少我们中国厂商不会这样。这种硬件交互方式的创新,不是一般人可以挑战的,产品技术不好实现,市场不好推广,用户消费行为的培养更是难以实现。比如,早期大家很看好VR产品,国内很多人投VR产业园,但现在没有人在做了,苹果做了第一代之后也退场了。AI 硬件产品交互方式的变革,是非常值得重视的且严谨的,不可轻视消费者使用习惯,这是远远大于技术投入的一种门槛。其次,交互方式影响消费电子的普及,我们不需要太多的品类创新。因为手机已经淘汰了很多产品,目前剩下的都是在特定场景下成熟且沉淀下来的。下一步是AI化,做好交互,生成特定内容。
阮飞:首先,在海外市场,什么是好的需求、真正的需求?我觉得大多数华强北的人不知道,但如果你找到了某个特殊场景的需求,能真正解决当地用户的日常生活的问题,这就是好的需求。比如,现在的泳池清洁行业已经非常“卷”了,但在2021 年,一提到都泳池清洁,大家都会问:这是个什么赛道?为什么这样,因为大多数中国人家里没有泳池。但是在海外,像迈阿密、加州这些地方,家里有泳池是很普遍的一件事。室外的泳池水面经常漂很多的脏东西,这种就是中国人不了解的需求,但在海外是刚需。所以,这在当时是一个好需求,好赛道。其次,我们能做什么样的产品迭代,能不能利用好供应链、技术优势做迭代?比如,扫地机器人这么内卷,是不是能“卷”出一些人才,去满足海外的垂直需求的场景?
最后,投资人看项目主要看三点:第一,需求。尽可能少去创造需求,多做已有需求的迭代。像刘总提到智能音箱占卜,相当于在已有的功能点上,加一个在海外已经被验证的需求,把两个产品做了融合,这就是一个很好的切入点。第二,销售额。很多中国的出海创业者出国概率很低,去到国外待得时间也短,在海外需求的认知上,很大程度上依靠销售量,包括用户对产品的反馈。第三,数据分析。比如亚马逊平台的关键词、排行榜等。结合聊项目时看到的销售反馈和用户反馈,再去验证历史当中有没有一些需求的存在,这是我做判断比较重要的点。
比如,我们在海外参展时,发现很多年轻人对产品带的占卜功能很感兴趣。碰巧隔壁展位就做AI算命的,跟老板聊后发现,他们APP下载量和盈利模式都挺不错,光靠算命订阅付费一个月就能赚几百万美金,这引起了我们的关注。后来和展会上的用户交流后,我们意识到,模型算命是一个自然形成的领域,但当时基本在通过 APP 或者是网页去使用。我们认为有必要为这个场景开发一个专用的设备,正是意识到这个需求,我们不断更新迭代了产品。
阮飞:首先,绝大部分硬件项目的复购都比较难。这两年一些出海做摄像头的公司,有一些做得不错。用户买了后发现软件、硬件都好用,就会想多买几个。还有一些做家庭影院的项目,用户可能喜欢你的产品,连带买很多周边的东西,比如Soundbar(回音壁)。另外,还有一些需要买耗材的产品,复购率较多。比如拓竹(3D打印机)、美国的 Cricut(裁切机)、安克的打印机。在美国, DIY人群特别大,而 DIY会有大量的耗材,需要不断的复购。
其次,硬件方面愿意持续付费的,主要是数据处理。许多硬件产品为你收集到大量信息,比如Plaud、Notion,包括云付费、笔记付费,本质是帮助完成数据处理,这种处理具有连续性、实时性、即时性的。AI 的能力不断的在提升,能解决的东西也越来越多,甚至 AI 可以帮你生成用户交互的报告,这是用户会为东西付费的关键点。相当于一个为 GPT Pro 付费的人需要一个全能的 AI 助理。为垂直领域硬件付费的人,买的是垂直领域AI的专业性。比如,今天针对采集到的我心率的数据,能不能给我更专业健康的建议?这样的产品,我相信很多人会愿意付费。
其次,对于中小创业公司,出海或者产品开发成功的关键,是找准垂直细分市场。不同的区域市场、使用场景,就会存在信息差,这种信息差恰就是小公司选择方向的机会所在。同时,一定要量力而行,综合评估自身资源。如果是革命性的创新,中小企业一定要慎重,尽量避免涉足。如果像是智能眼镜一样递进式的创新,那大有可为。在成熟需求上找差异化的点,产品一定要够便宜。成本是创新的一个非常重要的核心指标,如果不能控制成本,选不出最优方案,就不能跟其他人竞争。
阮飞:首先,中国的供应链能力是很强的。不仅价格便宜,而且具有快速迭代和降本增效的能力。此外,中国工程师的能力也很强。虽然在绝对性创新方面存在挑战,但在已知产品的基础上快速迭代,可以很好的提高软件、硬件的方式,解决已知的需求。还有,数据积累能力已经成为新的竞争优势。过去我们缺乏海外的数据,但现在我们通过前端需求分析团队做数据积累,已经能发现海外的真实需求。根据海外消费者真正的需求,驱动产品优化,从而做到降本增效。总之,我认为中国在供应链效率、工程迭代能力和数据驱动的需求洞察方面,未来十年内都具有相当的竞争力。
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