" AI 硬件当今还不是个行业，而是个向。它落在工业、培育、医疗等具体场景里，才确凿组成行业。"

大模子的狂欢之后，AI 的波浪正不可逆地涌向物理天下。

AI 硬件，这个被赋予"下个进口"瞎想的赛谈，正在同期承载洪志、泡沫与迷想。当" AI Native "成为创业者的标配话术，个真问题清晰出来：确凿的 AI 硬件，究竟长什么样？

近期，虎嗅 AI 硬件闭门会二期，咱们邀请了乐享科技联席 CTO 李元庆、臻智能 CEO 孙鹏飞、明势创投董事总司理徐玥晨、Skyris 首创东谈主张宇诺，从具身智能、工业 AI、投资到花费奉陪机器东谈主，进行了场度对谈。

这场磋商莫得范例谜底，但留住了几个有余真实的判断：

确凿的 AI Native，不是传统硬件外挂个模子；

花费 AI 硬件大的问题，不仅仅模子不够强，而是居品界说相似莫得对；

工业 AI 反而早落地，因为它只能测量的价值；

机器东谈主和 AI 硬件的 PMF，远比 Demo 和早期销量弥留；

端侧算力不是越大越好，而是必须用在"比黄金还值钱"的地。

咱们把全场干货、共鸣、预判，整理成这篇实话实录。

、重估 AI Native：体验为，而非 AI 为

何为" AI Native 硬件"？行业莫得范例谜底，但共鸣正在酿成：

中枢不在于是否搭载了 AI，而在于体验是否由 AI 带来，且 AI 的抽离是否会致居品价值坍弛。

张宇诺的判断范例很干脆："当 AI 拿掉之后，这个硬件看成本色还成不拓荒？要是通盘为模子遐想的传感器、施行器王人不启用了，那它才是 AI Native 的硬件。"

他以 Plaud 为例：莫得 AI，它仅仅无为灌音设备；有了 AI，灌音变成可检索、可千里淀的信息金钱，中枢价值才被激活。奉陪机器东谈主同理——拿掉模子只剩个挂件，AI 才确凿参与了居品拓荒自身。

但张宇诺也教唆，过分追求这种"纯正"会走向误区：为了 AI 而遐想居品。

徐玥晨看成投资东谈主，范例求实：中枢体验是不是 AI 带来的？原本的体验差，是不是由 AI 弥合的？

她举了 Insta360 拇指相机：AI 裁剪让"手苯党"也能出片。这些体验的强大跃迁，才是她判断 AI Native 的中枢，亦然她投资逻辑里"Why Now"的要津——为什么今天才出现这个居品？AI 带来的体验变量是否有余大？

李元庆则把界说往了层：AI Native 不仅要看居品带不带 AI，要看研发过程是否被 AI 重构。

要是个居品仅仅终形态接入了模子，但居品界说、数据辘集、研发考据、迭代经过仍是传统硬件逻辑，就不算确凿的 AI Native。标杆是 FSD 或 AI for Science ——研发过程自身就被 AI 自动化渗入。

孙鹏飞从工业视角泼了盆冷水："工业域纯 AI Native 难杀青。"

工业系统有传感层、驱动层、箝制层、旯旮层、云层，下面三层"上百年了"，很难被 AI 从头界说。工业 AI 的常见形态不是" AI 界说切"，而是 AI 插足原有体系，围绕设备、工艺和箝制闭环发达作用。

个词的四种界说，折射出四类需求：花费端要体验重构，工业端要闭环箝制，投资端要 Why Now，时刻端要研发范式变化。

二、工业 AI：不讲故事，只算账

当大宗盯着花费 AI 硬件时，孙鹏飞教唆了个被漠视的事实：

工业场景的 AI 硬件和系统，其实比花费端早插足落地。

原因很简便：工业不靠崭新感买单，只看效果。

"工业里面极度讲 ROI，咱们不太讲心思价值。要是给客户带来的业务价值不可量化、不可算成钱，这个业务坚强不作念。"

AI 在工业里必须转动成硬蓄意：省了几许电、提了几许产量、降了几许弊端率、减了几许东谈主工、裁减了几许停机时候。

工业体系有两个相识维度。个是纵向的五层架构：

孙鹏飞的中枢业务——用离线强化学习作念数据中心冷源箝制和火电燃化——恰是旯旮层实践。从传统 PLC（可编程逻辑箝制器）/DCS（散播式箝制系统）毫秒采数，在旯旮侧跑模子，再复返施行，及时、安靖、安全是中枢。

二个维度是横向的智能化演进等，孙鹏飞将其类比为自动驾驶 L1 到 L5：

目下工业合座仍处于早期：L1 已较提升，L2 和 L3 共存，确凿插足 L3 闭环箝制的场景仍然有限。

针对" AI 幻觉"，孙鹏飞的回应很明确：确凿的工业箝制场景，很少有东谈主径直用大模子作念箝制。 

他们强调多层兜底：算法层安全领域、Agent 层险阻限管理、PLC/DCS 传统系统兜底、通讯链路和心跳机制监控极度。旦出问题，必须骤然切回原箝制模式。

"不像 ToC，通用大模子出些不睬想的对话也就认了。工业侧任何万王人要被规避掉。"

这也解释了为什么工业 AI 不如花费硬件干涉，却早出现真实落地：它不讲故事，只看账。

三、花费 AI 硬件：机器东谈主出 500 台，不代表找到了 PMF

与工业的"效果向"不同，花费 AI 硬件面临的是另套评价体系。

李元庆用特斯拉 Model S 的早期旅途类比花费机器东谈主：

批是客和教导，二批是企业管，三批是工程师和科技好者，后才走向环球。

确凿繁重的不是出早期样机，而是跨过行业内轮回，插足真实花费者生涯。

他很直白："论作念什么机器东谈主，定能出去 500 台，因为有 500 个竞争敌手会买且归辩论。1000 台以上，才需要真实的 PMF（居品阛阓契合度）。"

张宇诺也补充银川设备保温厂家 ，好多 AI 硬件的前 1000 台销量，履行上仍在行业里面轮回。确凿的 PMF，要看无为用户是否赓续使用、是否复购、是否惬心为处事付费。

但花费居品比 PMF 难的，可能是 CMF（Customer-Market-Fit）——李元庆将其蔓延为"居品与阛阓之间的神气契合"。对奉陪、庭、花费机器东谈主来说，痛点不老是的，神气价值自身等于居品拓荒的部分。

张宇诺提议了个反学问不雅察："在 AI 突飞大进的这两年，奉陪机器东谈主阛阓莫得出现任何款能越以前的居品。"

Vector、Lovot、Loona 这些"前大模子时期"或早期奉陪机器东谈主居品，反而于今未被越。原因在于，好多新址品莫得相识："会语言"不等于"会奉陪"。

奉陪的中枢不是语言才能，而是生命感、主动和关系感。用户需要感受到这个居品"存在"，况且"和我相干系"——动作、花样、主动围聚、藏匿、恭候、凝视，可能比段畅达对话弥留。

"奉陪弥留的是：解释我存在，解释我跟你相干系。这两件事多是通过动作、花样、举止完成，而不是语言。"

徐玥晨从投资视角补充：今天 AI 硬件体验不够好，"先模子侧还没到阿谁 timing"。

真耿介然的奉陪，需要设备能及时听、随时待命，而不是每次王人被机械叫醒。这点连云表体验王人还在发展，毋庸说端侧部署后的延迟、功耗和算力分派。

她分裂了两类花费奉陪需求：OC 东谈主群（Original Character，对角有强神气投射）不错接纳"叫醒后对话"的体验弃取；但环球阛阓要的是"感奉陪"，像猫样随时待命，不是你叫它才过来。

Lovot 是整场反复提到的案例。售价约 25000 元，每月 1500 元软件订阅费，但两年续订率 97。

这阐发个要津问题：用户不是不肯意为 AI 硬件订阅付费，而是不肯意为不值得的处事付费。

要是居品确凿提供了不可替代的神气价值和生涯镶嵌感，用户不错接纳订阅；要是仅仅多了个聊天进口，再低廉也很难赓续。

四、端侧算力：场比"金子"还贵的博弈

端侧模子，是现时 AI 硬件痛的地。

张宇诺给出了直不雅的成本账：

"带内存的 RK3588 模组，从旧年的五百多元涨到了本年的千多元。内存价钱涨了三倍。今天的算力是比黄金还贵的。"

整机 BOM 因此涨了快要千块，售价被迫也往高潮。"本年通盘花费机器东谈主王人会很难。"

但端侧算力又不可毋庸。张宇诺致使对比了两种端：有东谈主依然在 ESP32 上跑 OpenClaw，通盘理走云表，成本简直为；但要是要在端侧跑 7B 模子，仅块 4GB 的英伟达 Jetson Nano 中枢模组就要 2000 多元。

"你要是仅仅拿它跑个 7B 的问答模子，用块 20 块钱的 ESP32 连云表 API，能达到简直方式的果。多慢些。"

这也引出了他的"暴论"：奉陪机器东谈主的用户体验，和它所具有的端侧算力成正比。 LeoBot 搭载两块英伟达 Jetson 芯片，BOM 成本 2-3 万，铁皮保温"照实委派了好的体验，用户惬心付费"。

端侧算力是钱，算法化径直等于降本。

因此，Skyris 的工程战略不是"通盘任务王人端侧化"，而是把算力花在刀刃上：

大模子 NLP 理放云表；

ASR、TTS、SLAM、视觉识别等及时任务放端侧；

用户说" hi "时，先用规矩反应连系，用这段时候"冲抵"云表延迟。

李元庆从具身智能角度给出了严峻的现实：

7B 模子才具备基础相识才能，14B 才具备较强任务理辩论才能，38B 以上才有较强的指示顺从才能。 但要是 38B 模子跑在端侧，" SOC 主板成本 2-3 万，整机 BOM 五六万，售价得 20-30 万——那可能不如买辆车。"

行业目下两条阶梯：

端云协同：端侧致低成本，复杂理全放云表，靠 OTA 升，BOM 压到低；

端侧保守：端侧保留定算力，承担基础航、感知、握取和安全任务，复杂任务仍依赖云表。

孙鹏飞则从工业角度给出了不同谜底：工业端侧"不太缺算力"。离线强化学习模子是"能教导、粗劣理"，端侧跑起来对算力条件不。但工业对模子有稀奇条件：必须按箝制节律输出、必须在安全领域内运行、必须有多层兜底。

端侧算力的要津不是越大越好，而是：

它是否和用户可感知价值、任求及时和安全需求相匹配。

五、软硬体：国情所迫，照旧体验闭环？

"软硬体"是齐集全场的频词，但落地也诸多挑战。

孙鹏飞的不雅点直白：

在阛阓，纯软件业务难售，客户不纯软件价值，必须"软饭硬吃"——把软件的钱放在硬件里。 这不仅是生意逻辑，亦然供应链壁垒。

但在 AI 时期，软硬体不仅仅生意包装，而是体验闭环。

徐玥晨提议了要津判断：

"不是软件界说硬件，也不是硬件界说软件，而是体验界说硬件，界说软件，再界说算力。"

曩昔作念硬件，先定形态、价钱带和 BOM，再往里面加。AI 时期要作念到原生，必须从用户体验倒：

用户需要什么交互？

哪些体验必须及时发生？

哪些任务土产货感知？

哪些才能不错云表完成？

需要哪些传感器、施行器、芯片和架构？

哪些成本用户惬心赓续支付？

她还提议了个简便的 PMF 磨练法：看用户是否赓续使用软件、是否续费。 要是买硬件后不再用 AI 处事，阐发他仅仅为外不雅或崭新感买单；赓续使用和续费，才阐发 AI 中枢体验确凿拓荒。

张宇诺用 Lovot 跳跃阐发软硬体 + 订阅制的可行。要津不在"订阅模式好不好"，而在软件是否提供了有余价值。Lovot 不是简便给毛绒玩物塞个聊天，而是通过识别、互动、、语言再到动作的竣工链路，构建赓续处事。

这也对 AI 时期的居品司理提议了条件。徐玥晨以为，居品司理不仅措施会用户和居品，还要知谈现时模子才能领域在那儿、端侧算力能作念到什么进程、哪些模子能部署、部署过程中会碰到哪些成本与延迟问题。 翌日的 AI 硬件居品司理，必须同期相识体验、时刻领域和生意成本。

因此，AI 硬件的护城河不仅仅模子才能，也不是单硬件形态，而是：

软硬件、模子、交互和生意模式，酿成个用户惬心赓续付费的闭环。

六、创业者的契机，在大厂看不见的粗疏里

话题后回到了"泡沫"。

徐玥晨的格调绽放："任何行业王人有泡沫。莫得泡沫的行业，属于确凿没热过的行业。" 泡沫的前提是大看到了可能。对创业者而言，泡沫期意味着多成本、多试错空间。要津是潮流退去后，确凿有价值的公司会留住来。

她分裂了两类契机：老到硬件厂商作念"硬件 +AI "，是体验升；初创公司的契机在于" AI 界说硬件"，成为新品类界说者。

孙鹏飞则审慎。他 2013-2014 年作念东谈主形机器东谈主创业，与必选同期，"没找到 PMF，资金链断裂"。他以为东谈主形机器东谈主和具身智能存在明周期，"火到 2027、2028 年，要是直找不到生意化落地，可能会冷两年，时刻冲突后再起来。"对个体创业者来说，风险并不低。

李元庆的抒发期望主见，但也系统。他提到了奇点——当 AI 能我方作念 AI、机器东谈主能我方作念机器东谈主时，才是确凿的拐点。在此之前，创业公司必须作念到两件事：生意化落地，以及构建 AI Native 的研发组织体系。

他还援用了句话：

" In others ’ views you are working, but in your views you are playing. "

作念件对时期有效、我方又确凿热的事。

他用"缘分际会"神态创业者的处境："因"是我方可爱且擅长，"缘"是势在必行。 时刻旅途尚未管理，才给创业者留住大片空缺。

李元庆还不雅察到个兴味局面：CTO 作念 CEO 与 CMO 作念 CEO，往往呈现出毫不调换的公司气质。

CTO 降生的首创东谈主，公司经常带有很强的科研属和融资属；CMO 或销售布景降生的首创东谈主，有居品直观和阛阓感觉，能把阛阓契机快速转动为可量产的居品，但需要个刚劲的 CTO 和 COO 团队来复旧。他个东谈主倾向于"详细首创东谈主"——既懂时刻领域，又惬心弯下腰去货。

张宇诺给出了求实的建议：

"在大不要的‘屎’里面找金子。"

大厂不肯意作念、不屑于作念、组织惯难以快速反馈的小需求，可能恰是创业公司的契机。曩昔被以为阛阓很小的域，比如灌音笔，AI 重构后可能激活全新需求。

他也直言，奉陪机器东谈主于今莫得出货量过 20 万的公司，也莫得大厂重仓入局。

"我作念的行业，是大厂看不上的行业。"

这阐发阛阓还早，也意味着存在界说新品类的空间。

结语：四个赛谈，种共鸣

两个小时，四个毫不调换的赛谈，嘉宾们在点上达成了认知：

AI 硬件的 Native 之争，履行是对"体验界说权"的争夺。

工业端要的是可量化价值、可闭环箝制、可兜底系统；

花费端要的是感奉陪、心思价值、赓续订阅；

投资端要的是 Why Now 的变量、度想考的居品司理、弥远愿景；

时刻端要的是端侧算力、模子蒸馏和系统协同。

当 Agent 确凿插足物理天下，硬件不再仅仅被迫器具，而运转成为 AI 的"体魄"。但这个体魄该长什么样，不同场景给出了不同谜底。

终，AI 硬件需要回应的仍然是几个朴素问题：

你的 AI 才能是否确凿了中枢体验？

用户是否惬心为这种体验赓续付费？

端侧算力的成本，是否配得上用户感知价值？

工业场景里的 ROI，是否真实可测量、可复核？

你是在科罚真实问题，照旧追赶个新看法？

褪去" AI Native "的光环，胜利的旅途终指向对用户价值的知悉、对时刻成本的理箝制，以及对居品体验的致追求。

也等于说，AI 硬件终仍要回到旨趣，憨厚回应阿谁朴素的问题：

你的居品，究竟能让谁的生涯，变好哪怕那么点点？

嘉宾先容（按姓名排序）：

李元庆：乐享科技联席 CTO、穹贤达能总司理，前华为天才少年。

孙鹏飞：臻智能 CEO，清华 AIRIC 工业智能。

徐玥晨：明势创投董事总司理，曾投中 LiblibAI、Viture、沐刻智能等方法。

张宇诺：Skyris 首创东谈主，正在探索会飞的 AI 奉陪机器东谈主。

主理东谈主：宋想杭，虎嗅科技组编著，蔼然 AI 与具身智能。

本文基于 2026 年 5 月 28 日虎嗅 AI 硬件闭门会直播实录整理，不雅点均来自嘉宾现场发言。

注：本场直播极端感谢穹贤达能与开发者生态精致东谈主郁葱葱先生的传播与招募辅助，极端感谢 IN00 偏激和洽发起东谈主吴云飞先生对春季直播的传播与招募的全力辅助。

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