这是芃篙君的第316篇原创
本文适合对物联网感兴趣的朋友。大概1800字，阅读需要6分钟。
前段时间聊过一次物联网与AI硬件的话题，最近至少在物联网行业内，AI硬件应该算是一股新热潮了。芃篙找了几种典型的AI硬件设备，尝试做一些总结，观点不一定对，仅供参考。
01 三种典型
从AI能给硬件带来什么的角度，芃篙发现了有三种典型的情况。
第一种典型的情况是，不是AI给硬件带来什么，而是硬件给AI带来了更高效的交互体验。也就是说，这种硬件提高了AI跟人之间的交互效率。这种情况一般就是可穿戴设备，正常来讲，目前用户体验AI的能力，需要打开电脑或者手机，而有了AI眼镜、AI耳机这些，至少音视频相关的信息采集就直接往实时沟通、实时获取AI内容这个方向去了。
第二种典型的情况是，AI让原本干巴巴的智能设备的体验更加接近大家理解的智能化。很典型的出现在具备语音交互能力的智能硬件中，比如音箱、儿童语音玩具等。我们以往都称这些设备为智障硬件，因为跟它们聊天就会感觉比较蠢。对于音箱这种设备，最后基本上就沦为查查天气、定定闹钟、听听歌，这种一轮语音交互。而当音箱背后的大厂越来越追求营收的时候，就会发现live歌曲都要会员收钱了。三个功能废了一个，就更容易丢在角落里吃灰。而AI的生成式内容的能力，让对话更加自然，虽然AI也会胡说八道，但是总比原来蠢兮兮的感觉好得多。
第三种典型的情况是，AI让某些高成本的服务，降低了成本。比如健身器材类型的设备，对应的AI教练。私教很贵，但AI教练就没有那么贵了。并且有了健身器材物联网设备的数据输入，再加上博取众长的健身数据训练后的AI私教，没有那么多人性中负面的因素影响，态度又好，又不会催促续费，价格又便宜，这个竞争力……就有点不言而喻了。
所以，典型的AI赋能硬件，暂时可以看到有这么几种形态。一个是加强硬件的AI应用场景和频次；一个是提高了跟硬件交流的体验；还有一个是降低了硬件相关行业的某些成本费用。
02 两个关键点
这里面有两个关键点，或者说值得关注的点。
AI的行业大佬讲过，AI这个东西的三个基本要素是：算力、算法和数据。
从AI硬件的视角来讲，特别是从中小型厂商的角度来讲，算力和算法似乎不太能操得上心。因为AI大厂会对算力进行集采，对基本的算法进行集中调试，然后包装成通用的API给大家使用。自研大模型是少数玩家的事儿。所以，对于设备厂商来说，自己的优势壁垒在于设备背后行业经验与数据的积累。这一点在第二、第三个类型的设备中，比较常见。我们去开发一个儿童养护机器人，那么就要用儿童养护相关的数据资料去做AI训练，得到一个高准确度、趣味性的模型之后，再赋能给硬件，才能算是一个合格的产品。如果没有高质量的数据，就很难有高质量的AI。在细分行业的领域中，基于行业专业数据的AI训练，既会是一个行业壁垒，也会是一个新时代的挑战。
另外一个点，在于算力。这个算力倒不是AI本身意义的算力。而是一旦在某些场景下，需要以边云协同的方式降低云端计算的压力时，在边缘侧，可能会承接一些计算任务。这些任务，就理所当然地放到了AI硬件或者手机一侧，整个软硬件系统一起为用户整体的AI体验来负责。某种程度上，代表的趋势就是，以往只是连上云的智能硬件，更多的成本可能还是在于硬件设备生产，软件只是赠送的添头；在以后，智能硬件就真的需要具备智能化的能力，智能又是软件的典型形态，也就是说，软件的成本投入比例，会越来越重。对应的，软件的收入模式，也就越来越重要。
03 一个核心本质
有不少人认为这个时间段兴起的AI硬件，都只是蹭热点对应的噱头产品，用户玩一玩热度过了也就凉了。
不得不承认，类似的产品层出不穷，总会有一些从蹭热点角度出发，挣一波热钱为目的的厂商下场。
但是，也可以说，总会有一些时代的先行者，在探索AI跟硬件之间的互动方式，在尝试做新时代的新产品。
无论如何，产品用连接来赋能也好、用AI来赋能也罢，最终还是要落到产品竞争力上的，没有给用户带来足够好的体验，让消费者没有足够的付费意愿，也就会沦为一时噱头的产品飘在上面。如果能做出来的体验，好的竞争力，那就是成功的探索者、第一波吃到螃蟹的人。
相关链接
关注芃篙君⬇️，每日获取思考与践行的认知更新...
可获取软考备考资料；
亦可加微信探讨开发者、职场与管理、IoT行业等话题；
共同成长，穿越周期！
