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日本人在室内飞无人机?AI出海的冰火两重天

日本人在室内飞无人机?AI出海的冰火两重天
2026年04月18日 02:42 新浪网 作者
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资讯动态

  (来源:非凡产研)

  非凡大赏

  AI 硬件与陪伴出海:新价值与全球增长机遇

  别拿做APP的思维,来霍霍AI硬件

  做同一款硬件,面对全球的用户,最致命的幻觉是“天下大同”。

  你可能觉得,大家买个飞行相机,都是为了去雪山大海滑雪冲浪。结果到了日本,因为当地严格的航空法(超过100克要花三天考试注册),当地用户硬是把你逼出了一个99克的“特供版”。更魔幻的是,因为重量轻,日本用户开始在狭窄的室内玩起了无人机跟随滑板。

  你以为做个AI陪伴产品,大家都想要一个知心大姐姐。结果投放数据会狠狠打脸:东亚老哥只想“养娃”,拉美硬汉忙着在赛博世界里捏脸表达品味,而欧美精英压根不想跟你闲聊,只想让你定时提醒他去多邻国打卡。

  这就是目前AI硬件与陪伴出海赛道的真实缩影——荒诞、撕裂,但又充满了真金白银的新红利。

  在非凡大赏·杭州 AI WEEK 的一场闭门圆桌上,HOVERAir 销售负责人黄康、MuMuverse 创始人林逸、ThingX 联合创始人邢国良教授、赛博创力创始人周羿旭,四位身处一线的操盘手,把这层窗户纸捅破了。有些真话,在通稿里根本看不到。

  别拿做APP的思维,来霍霍AI硬件

  过去一年,AI硬件从满地神话走到了满地鸡毛。前有AI Pin因为体验太拉胯被全网群嘲,后有无数挂个大模型外壳的硬件在开卖后首月吃灰。

  为什么?因为很多创业者被互联网思维洗脑了。

  “硬件和软件非常不一样。” 邢国良教授非常克制地点出了这个要害。做APP流行“第一时间上线然后快速迭代”,只要核心功能在,UI糙点也无所谓。但在硬件世界,这套玩法是自杀。

  “硬件的使用成本极其高。”邢国良说得非常直白,“如果第一时间用户体验差,这硬件基本就失败了。”

  供应链在国内根本不是门槛。你去找个代工厂敲个壳子分分钟的事。真正的比拼在哪?在数据理解、处理延迟、甚至那一点微小的功耗控制里。很多厂商为了在投资人面前抢一个“首发”,算法连半成品都不是就敢往外卖。

  这时候,真正能让用户离不开的,不是你用了多牛逼的千亿参数模型,而是你有没有解决那个该死的真实痛点。

  黄康举了一个特别有意思的例子。作为 HOVERAir(一款一键起飞跟随的飞行相机)的高管,他出去旅游为什么一定会带自家产品?因为老婆想拍全家福,而他不想一直举着笨重的相机。“孩子骑车时我太太要在后面拿大相机跟着拍,甚至摔过跤。”

  当一个东西真的把你从某个痛苦的场景里解救出来,你根本不需要去教育用户,他们自然会带着它出门。

  陪伴的尽头,不是“陪聊”,而是“连接”

  在被AI洗礼后,大家都想做个《银翼杀手2049》里那样的虚拟伴侣 JOI。但很多人做着做着,就把路走窄了——变成了一个长着毛绒外壳的 GPT 语音助手。

  如果你把一个人和一个好朋友关在屋子里聊七天,七天之后肯定两个人都没话说。这就是很多主打“陪聊”的AI硬件都会在第三周被扔进储物柜的原因。

  赛博创力的周羿旭一针见血:“你聊的对象,不能和你一样关在屋子里信息闭塞,它得有自己的生活。”

  这就回到了AI陪伴的最终解:不是你单向地向它索取情绪,而是你要看着它也在经历自己的“赛博人生”。周羿旭的做法是,在硬件背后给这些AI角色搭建了一个虚拟的社交宇宙。几天没见,当它再次跟你开口时,它会告诉你昨天认识了什么新朋友、经历了什么冒险。

  这种由“共同经历”带来的粘性,是降维打击。

  MuMuverse 的林逸同样深信这一点。在他看来,传统的 IP 是一门必须克制的生意,因为“IP 的生命是会被消费掉的”。但当AI技术进来后,这个逻辑反转了——产品的消耗过程本身变成了内容的生产。

  有人对着毛绒玩具哭着说,“天哪,你拯救了我的生活”。在那个当下,它早就不是一块带单片机的电路板,而是一块情绪的飞地。

  出海是一场对人性的精准降维

  当产品造出来,怎么卖给全世界?这四个操盘手在海外踩坑换回的核心经验是:老外的爽点,完全跟你想的不一样。

  林逸经手过大量的海外增长盘子,他把全球对AI陪伴的需求剥开来看,画面非常有意思:

  东亚市场(中日韩):大家特别痴迷“养成”。就是看着一个角色从小变大,甚至发展出“养娃”一样的亲密羁绊。

  拉美市场:拉美人极度需要分身。在他们那里,Character.ai 被玩成了捏脸游戏。他们创造一个绝美的或者极具个性的替身去赛博空间社交,本质上是投射自己的审美偏好,“看,这就是老子的品味”。

  欧美本土:欧美老哥主体性极强。他们几乎不要太腻乎的羁绊关系,他们更需要一个“治愈系的工具人”,比如一个定时打卡多邻国的无情但温和的催促机。

  这些由于文化底角带来的碰撞,不仅发生在软件层面,更发生在物理硬件的合规层面。在日本卡死在100克的重量要求,在欧美却是限制在比较宽松的250克,这直接导致了同一个品牌,在两个市场卖的是完全属于两种应用场景(室内跟随 vs 户外越野)的硬件。

  “非AI”的底层密码

  在聊到最后,当被问到给新入局者有什么建议时,全场出现了一个很有意思的共识:最懂AI的这批人,让你在做AI硬件时,多看看“非AI”的东西。

  很多极客创始人总觉得只要AI能力拉满,用户就会买单。但真正决定一个AI陪伴玩具生死的,可能根本不是你的算法。

  周羿旭留了一句掏心窝子的话:“大家往往注重高频场景或用AI体现情感,但容易遗漏的是及时的反馈互动。比如你摸一摸它、摇一摇它,它能不能立刻给到一个让你觉得很舒服的震动和声音?”

  因为,你的对手早就不仅是硅谷那帮搞芯片和模型的技术狂了。在争夺用户沙发和床头的这个战场上,你真正的敌人,是那些极其懂人性、懂交互体感的传统玩具厂和老牌消费品公司。

  技术会被追平,甚至被颠覆。但当真人在物理世界用手指划过硬件时那一瞬间的触感,和那句带着真实记忆的早安,才是AI硬件穿越周期的最终答案。

  更多对话细节

  非凡大赏·杭州 AI WEEK 趋势圆桌 Panel《AI 硬件与陪伴:新价值与全球增长机遇》

  嘉宾:HOVERAir智能飞行相机 海外市场销售负责人-黄康MuMuverse 创始人&CEO-林逸ThingX 联合创始人&香港中文大学信息工程系教授-邢国良赛博创力 创始人-周羿旭

  主持人:SmallWOD 联合创始人-赵小纯

  赵小纯:我们今天讨论的话题是 AI 硬件与陪伴新价值与全球的增长机遇。我感觉今天我们聊到硬件的时候,其实已经不能不谈跟 AI 相关的这个东西了,现在无论是从黄总你们做的这个相机,到可能陪伴的一些硬件,其实 AI 正在重塑硬件背后的骨骼。我们今天四位嘉宾其实也是从不同的角度,在探索 AI 的一些方向,不如我们先请四位嘉宾按照从黄总开始的顺序,来介绍一下你们自己的业务以及海外布局,好不好?

  黄康:大家好,我叫黄康,我现在负责 HOVERAir 飞行相机的海外市场和销售。这个相机今天跟我们的主题很贴近,因为相机行业 100 多年来,它最重要的初衷就是为了捕捉人们生活中非常珍贵的瞬间。但是绝大部分传统相机的问题是,当你拿出相机的那个瞬间,你就从那个瞬间里出来了,因为拍照的人是没有办法去享受生活的。所以我们出的这款产品就是以智能飞行为主题,把相机变成摄影师,只要一键起飞就可以自动跟随你,或者从天上不同角度来拍摄,就好像你自己带了一个私人摄影师跟着你一起拍一样。这款产品目前在全球 200 多个国家都有销售,主要市场在欧美,国内也有销售,目前我主要负责海外市场和销售这两块。

  林逸:我目前在做的项目是一个 IP 的 MuMuverse。你可以理解为让 IP 不仅仅是我买到它为止,而是希望当一个产品出现的时候,结合现在市面上最好玩的技术(不管是 AI 还是 AR),让产品本身变成一个再次被消费的空间。我们都知道 IP 是克制的生意,为什么必须克制?是因为 IP 的生命是会被消费的,但如果我们的产品本身就是内容呢?因此我们主要探索的事情就是去创建一个新技术的实验研究室,通过这种实验室使得我们自己的产品本身就是内容、本身就是好玩的、可以通过这个去玩 AR 等等一切市面上能让用户心动的交互。我们目前也已经做了全球布局,不管是在 Twitter 还是在 Instagram,都已经开始在做自己的东西,在海外没有任何微投放的情况下也有百万级的曝光和浏览,国内已经有 15 万的粉丝。我们也想进一步去探索国内外用户的差异,更好地做好各种不一样的关系形式,让 IP 真正的可以陪伴用户。

  邢国良:大家好,我是邢国良,现在在香港中文大学信息工程系任教,我也联合创办了一家 AI 硬件企业叫 ThingX。基于香港中文大学 AIoT 实验室多年在嵌入式人工智能硬件方向的研究,我们去年推出了世界首款基于端侧大模型的智能项链。。我也佩戴了一款,欢迎大家回来找我体验。基于多模态传感器的记录,这个智能项链可以监控人的心跳、记录你的情绪还有你生活的各种场景事件。我们的产品最近获得了 iF 设计大奖,已经登陆美国亚马逊,今年 5 月份我们计划上线国内的产品线。我们主要的一个重大更新,就是将面向生活全场景,打造一款可以连续记忆信息的可穿戴产品。我们主要的技术突破在于端侧智能和多模态传感器的端侧大模型等,希望有机会和大家进一步交流,谢谢。

  周羿旭:大家好,我是来自北京赛博创力的周羿旭,我们在做的是 AI 陪伴硬件这样的一个赛道。我们目前做了一些不同的产品形态,包括陪伴的毛绒玩具类以及 AI 潮玩手办类。硬件其实是我们构建的一个连接,我们在硬件背后构建了一个角色化的宇宙。其实和大家现在很火的 OpenClaw 的概念也很像,在我们的宇宙里面,每一个角色、每一个智能体都在探索着自己的生活、构建自己的故事、产生角色之间的社交。那么我们的硬件,其实就是连接了这两个宇宙的载体,可以让 AI 宇宙中我们喜欢的角色们,在我们的真实世界中和我们的用户产生交互与交流,这个是我们现在主要在做的事情。

  赵小纯:了解了解,谢谢四位嘉宾的介绍。我们先进第一个讨论的主题。以前大家聊到硬件的时候很多是聊参数,但现在大家的感知是 AI 给交互以及对人的感知产生了很大变化。所以我想先问邢教授,您在学术跟产业的交汇点,您觉得近期 AI 带给硬件的技术红利大概是什么样子的?

  邢国良:最近我们能看到几个比较重要的基础趋势:第一,现在越来越多大模型可以原生支持多模态数据,从最初的文本、图像,到更复杂的用户数据(包括各种传感器信息)。第二,Agent 非常火,包括 OpenClaw 类似的技术,它可以更好地记录或理解人的需求、帮助人完成各种任务,其实是整合了 AI 工具链和现有的 APP 等工具。第三,AI 的能力越来越从云端转向了端侧,包括移动设备、可穿戴设备等都有了端侧的 AI 能力。这三个趋势结合在一起,对 AI 硬件带来巨大影响。从过去的单一模态(比如过去的手环手表仅取决于几个传感器),在未来一两年会实现跨越,达到理解人全场景生活状态的程度(比如健康、情绪、工作状态、生产力等)。AI 硬件正从简单的记录工具跨越为理解人的生活健康和生产力的工具。

  赵小纯:Eason 你们的产品其实也验证了邢教授刚才从云到端的观点。关于陪伴的概念,我自己也是老二次元,谁不想拥有一个绫波丽或者祢豆子呢?但是大家在说到 AI 智能硬件提供情绪价值时,经常质疑它能提供怎样的深度。您怎么看 AI 为硬件赋予的情绪深度的问题?

  周羿旭:其实关于深度的这一部分也是我们一直在探索的:第一步是超高的还原度。比如你做一个角色,聊起来声音、性格甚至口头禅都要觉得很像。第二步是要有伴随成长的记忆。我第一天跟它聊,和聊了一周之后再跟它说早安,它的回答应该是不一样的。第三步是构建虚拟宇宙。即使它聊得再好,如果你和一个好朋友关在一个房间聊七天,七天之后也没什么新内容可聊了。这就是为什么我们要把 AI 角色放在虚拟宇宙中产生新社交。你聊的对象并不是和你关在屋子里信息闭塞,它也有自己的生活。这才是朋友——没见面时各自都发生了更多故事。

  赵小纯:明白,祢豆子不能一直当鬼嘛,总有变成人的一天,理解了。接下来的问题我想先问黄总,HOVERAir 去了全球,在你们观察中各个地区的用户在使用习惯上有什么差距吗?针对这些差异,本地营销有什么打法可以提供给在场的 Founder 们参考?

  黄康:我们的确发现在全球各地营销的时候有非常大的差异。一方面是用户端的差异,另一方面是商业环境和合规政策上会有显著差异,我们为此做了很大的本地化调整。以亚洲的日本为例,日本的商业环境、用户习惯跟欧美有非常大的区别。比如在日本 100 克以上的飞行器是需要注册的,而且注册需要花两三天时间去考试,非常繁琐。如果不注册只能在室内用。基于此,我们专门开发了一款低于 100 克(99 克)的飞行相机,大家可以不用注册直接使用。但即便如此,我们依然比较意外地看到有不少用户用这款产品在室内场馆进行轮滑,滑板等运动的跟拍。

  相比之下在欧美,大家相对比较开放,起飞重量限制是 250 克,另一方面大家的运动基因更强。他们在骑行、滑雪、各类赛事上的使用习惯非常多元,场景跟日本非常不一样。

  赵小纯:这个点好有意思,之前没想到日本在室内会有这种场景。下面我想问林逸,我知道你在帮很多 AI 公司操盘增长,从增长策略和 IP 角度来看,不同市场用户对 AI 陪伴的“爽点”是否有很大不同?

  林逸:首先很准确地说,不管哪个国家都有这种需求,但倾向的关系不太一样。东亚市场(如中国、日本):更倾向于养成系的关系。我们可以看到去年很火的 IP 游戏,本质就是我和角色之间的关系。我们要看着角色经历事情,在深入的养成甚至“养娃”一样的亲密关系上做探索。欧美市场:欧美很不一样,有很多功能性陪伴 APP(比如让你去多邻国打卡)。欧美人主体性很强,他们更希望这是一个治愈系的工具,但不一定需要多么深入的关系,更希望独立做自己。拉美市场:拉美也很不一样,比如 Character.ai 在拉美非常火,它其实是我捏一个形象去代替我社交。拉美人需要在分身上表达审美,有点类似于我们去买潮玩的心情:“这东西的品味代表了我”。各个市场有具体的差异,但实际上大家真正的心情都是希望被关心、被爱、被陪伴、被看见和被理解。

  赵小纯:刚才聊的都是怎么把产品做到用户心里。现在很多 AI 硬件是“出道即巅峰”,从爆火到形成品牌中间是有 Gap 的。站在此刻,什么样 AI 硬件能让用户产生离不开的感觉?怎么跨越这个 Gap?先从邢教授开始?

  邢国良:我很喜欢体验新硬件(包括早期的智能眼镜 Glass、Leap Motion、AI Pin 等)。我的体验是,硬件和软件非常不一样。软件思维是第一时间上线然后快速迭代;但硬件的使用成本非常高,如果第一时间用户体验差,这硬件基本就失败了。很多硬件厂商容易踩坑:为了第一时间上线,在数据和算法没有积累到突破状态时就推出产品,体验极差。我们国内的供应链完全不是问题,甚至领先美国;但像睡眠戒指、手表这类个人产品,比拼的是数据理解、处理延迟、功耗等“内功”。在什么时间推出什么体验的产品,是非常非常重要的。

  赵小纯:我很想问问黄总,我感觉你们其实已经越过了这个 GAP。

  黄康:很关键的一点是看用户是不是会自发去用这个产品,背后意味着它是否解决了真实的痛点。以我自己为例,我太太喜欢摄影,我们一家四口旅游很少有全家福,因为没人帮我们拍。由于它解决了这个痛点,所以我们旅行一定会带它。另外,孩子骑车时我太太要在后面拿大相机跟着拍,甚至摔过跤。有了它,就不需要有人在后面一直举着拍了。如果解决了用户日常生活里的真实需求,不需要激励用户也会用,这就基本上能跨越一个较长的周期。

  赵小纯:Eason ,这应该也是你们经常在想的问题?

  周羿旭:我们的产品偏向陪伴,它不像功能需求那么强,有时候需要有时候也可以没有。从我们角度理解:     第一是要在高频场景出现,比如更便携,用户带着会很方便。     第二要去构建关系和记忆。除了我个人拿着聊一聊,也许可以拿着它和朋友碰一碰,带来真实世界的社交关系,或者和它一起去过某地打卡。     一方面要让用户高频地带着它使用,另一方面是偶尔忘记他了,我还能把他想起来。

  赵小纯:感情牌是一张很好的牌,也想问问林逸对这件事的看法,做 IP 也是洞察人性的过程。

  林逸:我们本质是一家以技术赋能的内容公司,逻辑更像做 IP。这是一种精神力量的象征,比如你可能会在悲伤或快乐时想起角色。结合我们的故事,用户想到的不仅仅是形象,而是“我跟他之间的故事,他在重新赋能我的生命”。之前我拜访过粉丝,有人对着毛绒玩具说“天哪,你拯救了我的生活”。因为真实共情带来的深刻感动,我相信 IP 一定能穿越周期。

  赵小纯:现在出海成本很高,在做海外市场过程中,你们是怎样用 AI 本身(无论是营销工具还是其他方式)来降低增长成本的?先从林逸开始。

  林逸:我们内部很多素材其实是用 AI 去做的,主要为了节约人力和提高效率。但在分发策略上,依然非常考验人对内容、热点的把控。热点是呼之即来马上就会走的,比如捏猫咪豆腐的热点,你必须自己去发现并告诉 AI。目前 AI 更像是辅助我快速生产的工具,分发策略依然是人来做。

  黄康:对我们成本节约最大的地方是素材制作。我们原本需要在欧美风光优美的地方(如加拿大、瑞士、新西兰)实拍,成本极高。一开始尝试直接用 AI 生成,发现“AI 感”很强很假;后来找到中间方式:把实拍的产品真实角度拿回来,让 AI 在此基础上延伸。比如把雪地换成枫叶、冬天变夏天,再通过 AI 帮忙打光、虚焦等,极大减少了我们的内容制作成本。

  周羿旭:我们在做一套处理 To B 客户信息和邮件的系统。我们调整了内部结构,让技术人员解决更 deep 的技术问题,而这套系统在搭建好底层后,完全由市场同学自己按需求去构建。我们在尝试在更多方面用 AI 代替繁杂事务。

  邢国良:对于出海企业,如何科学拿到用户体验数据是痛点。大家非常重视 Early Adopter(早期用户),这没错;但很多新产品面向的是普罗大众,Early Adopter 的数据可能会让产品走偏。企业或产品经理需要有非凡的洞察力,从有限且充满噪音的数据里提取真正能改变用户体验的特征放进产品,这是非常厉害的能力。

  赵小纯:最后想请大家给现场做海外的朋友们一个站在当下最实用的建议。

  周羿旭:关于陪伴产品,我补充一点防坑建议。大家往往注重高频场景或用 AI 体现情感,但容易遗漏的是及时的反馈互动(比如摸一摸、摇一摇它能及时给到声音或震动),这或许跟 AI 关系不大,但对体验极其重要。我们的对手已经不是另一家科技公司,而是另一家产品公司甚至产品经理。不能过于关注技术,要特别重视用户最终的交互体验。

  邢国良:要在创业中用第一性原理去考虑怎么样解决用户真实需求,而不是单纯追逐热点。在硬件成为成熟产品之前,成本极高,投入产出比非常低,想清楚再创业。

  林逸:做自己就是最垂直的赛道,做自己才最难被动摇。你只有找到真正很喜欢的事情,才愿意为此投入巨大的成本,因为可能你一生就是为此而来的。

  黄康:建议大家仔细回想和梳理一下目前的工作,看哪些能拆解和模块化后完全交给 AI,这能极大提升人效和质量。线上部分 AI 能帮很多忙,未来人力要更多放在真实的物理世界交互中(就像你在网上看冰岛和亲自去体验是不一样的)。什么价值是 AI 无法替代的,就把人力放在那儿;能被 AI 替代的就完全释放给 AI。

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