云启洞察|真正的 AI Native 硬件长什么样?

云启资本·2026年6月30日

没有AI,产品就不成立

过去两年,AI 硬件重新成为一级市场的高频词。

从 AI 眼镜、AI 录音笔、智能戒指,到陪伴设备、睡眠设备、外骨骼与家庭机器人,新的产品不断出现,新的创业故事也不断发生。

但这一轮热度,并不只是"硬件又火了"。**很多产品过去不是没有人想做,而是体验不成立、成本不成立、交互不成立。**AI 出现后,一些旧需求终于有了新的产品解法。

近日,云启 2026 年新晋执行董事梁昊出席 **36 氪 WAVES 大会「从无声到轰鸣,令人期待的消费硬件」**讨论,围绕 AI Native 硬件的品类机会、产品壁垒与投资判断,分享了我们的观察。本期「云启洞察」和你分享精彩观点。

下文编辑自梁昊现场发言


AI 让消费硬件重新有了新品类机会

在大模型浪潮到来之前,消费电子行业已经经历了一段相对稳定的品类周期。

手机之后是 TWS 耳机,再到智能手表。此后,市场很长时间没有出现真正意义上的大新品类。硬件创新更多围绕既有产品形态展开,用户换机周期、供应链周期和品牌周期也都相对清晰。

**AI 的出现,正在改变这个节奏。**梁昊在讨论中提到,2023 年、2024 年原本可能是消费电子相对意义上的"小年"。但实际情况是,无论品牌方还是供应链公司,很多都出现了不错的业绩表现。

背后很重要的原因,是 AI 带来了新的需求,也让一些过去难以解决的问题开始有了解法。

**这次 AI 硬件机会的出现,也不只来自模型能力本身。中国创业者能够快速抓住这一波机会,和过去十多年积累下来的产业基础有关。消费电子供应链、电池技术 MEMS、半导体、云计算等领域的长期发展,让今天的硬件创业公司可以在更成熟的工程化、制造和交付能力之上做产品创新。

早期的苹果、华为、大疆产业链,培养了一批成熟的设计、制造、供应链和交付能力;大规模云计算基础设施的成熟,也让很多 AI 硬件的推理能力可以放在云端完成,而不必完全受限于端侧算力,云端解决能力上限,端侧解决体验下限。

换句话说,这一轮 AI 硬件的机会,不是单一技术变量带来的局部变化,而是模型能力、供应链能力、云端资源、端侧硬件和消费场景共同叠加后的结果。


真正稀缺的,是产品定义能力

AI 硬件重新变热之后,市场上出现了大量新产品、新融资和新故事。

但热度不等于 PMF。 梁昊认为,当前这一批新品类 AI 硬件里,可能只有眼镜、戒指等已经跑出了一个相对明确的 PMF,其他很多品类仍然处在早期验证阶段。

如果对比成熟消费电子品类,手机一年出货量十几亿台,TWS 耳机大约数亿台,智能手表也已经是规模化市场。而今天很多融资活跃、已有一定收入体量的 AI 硬件公司,出货量可能还在几十万台、几万台甚至更少的阶段,年收入大多处于几千万到数亿元人民币区间。

**这当然已经是不错的开始,但距离真正的大规模市场验证,还有距离。也正因为如此,AI Native 硬件最核心的壁垒,不只是供应链,不只是品牌,也不只是某个单点技术,而是产品定义能力。

**所谓产品定义能力,不是把一个 AI 功能装进硬件,也不是在原有硬件形态上增加一个大模型入口。真正关键的是,团队能不能基于新的技术条件,重新理解用户需求、交互方式和产品边界,并定义出一个过去无法成立的新产品。

这也是 AI 硬件和传统消费电子的重要区别。

过去,硬件产品的竞争更多集中在工业设计、品牌运营、供应链效率和渠道能力等维度。但在 AI Native 硬件中,软件、模型、数据、服务和硬件形态之间的关系变得更加紧密。一个产品是否成立,不再只取决于硬件参数是否领先,而取决于它能否形成持续迭代的使用体验。


判断 AI Native 硬件,有两个标准

在梁昊看来,判断一个产品是否是真正的 AI Native 硬件,至少有两个标准。

第一,没有 AI,这个产品的定义是否仍然成立?

如果一个产品去掉 AI 之后,仍然只是一个普通硬件,那么它可能更接近"AI 功能化硬件",而不是真正意义上的 AI Native 硬件。真正的 AI Native 硬件,应该是在 AI 出现之后,产品本身的定义才开始成立。

它的核心价值、交互方式、使用场景和服务方式,都因为 AI 的存在而发生变化。

第二,它是否长期、低打扰的能采集到手机采集不到的物理世界上下文信息?

过去十几年,智能手机几乎成为人和数字世界连接的最重要入口。但手机仍然有边界。它很难持续、自然、低打扰地感知人的情绪、周边环境、身体状态、行动意图,以及更丰富的物理世界上下文。

AI Native 硬件的机会,恰恰可能来自这些手机难以覆盖的部分。当一个硬件能够更自然地进入真实生活场景,持续获得来自物理世界的信息,再通过 AI 完成理解、反馈和服务,它就有可能成为新的智能入口。

所以,AI 硬件的价值不只是"硬件里有 AI",而是 AI 让硬件获得了新的感知能力、理解能力和服务能力。


从情绪交互到身体辅助

AI 正在改变硬件的服务边界

在 panel 讨论中,梁昊也分享了云启新近投资的两个方向。

一个是 NoonWake 的"好运日历机"(详细内容点此阅读)。日历本身是一个存在了很久的产品形态,也具有天然的全球化基础。过去它更多是一个静态的时间记录工具,但在 AI 的加入下,它可以成为一个能够与用户进行情绪交互的硬件入口。

**用户可以与它交流当下状态,它也可以根据用户的情绪和上下文,生成更个性化的反馈,甚至通过 3D 打印形成一个与用户状态相关的物件。也就是说,AI 让一个传统的"日历"产品,开始具备情绪理解、陪伴反馈和物理输出的可能。

另一个方向,是将具身智能相关技术用于外骨骼和假肢。这类产品的价值,不只是让使用者更自然地行走,而是进一步打造 AI 感知、主动动力的复杂生活场景,例如一定强度的运动。

这背后所需要的,不只是硬件结构和机械能力,也包括多维度感知、运动控制、意图理解等能力。AI 在这里不是简单的功能增强,而是在改变辅助设备与人的关系。

从这两个案例可以看到,AI Native 硬件的机会可能分布在非常不同的场景中:有的来自情绪、陪伴和日常生活,有的来自身体、行动和真实世界交互。

但它们共同指向同一个方向:AI 正在让硬件变成更理解人、更贴近场景、更能持续服务的产品。


硬件团队也要变得更像 AI 团队

AI Native 硬件的另一个变化,是迭代节奏正在变快。

过去,硬件相较软件本身就是更复杂的工程。它涉及设计、打样、供应链、生产、交付、售后和维保,迭代速度天然不会像纯软件那样快。

但 AI 正在改变这种节奏。梁昊提到,过去消费电子产品的生命周期可能是 8 个月到 15 个月,现在有些消费电子的生命周期已经缩短到 3、4 个月。如果一个团队从设计、打样到生产就需要 3 个月,那么它很可能在竞争中被淘汰。

这意味着,新一代 AI 硬件公司不仅需要有产品定义能力,也需要在设计端、生产端、营销端和组织协作中真正用好 AI,实现更快的反馈和迭代。

AI 不应该只是产品中的一个功能,也应该成为组织自身的一种能力。 对于这一代软硬件团队来说,真正的壁垒还包括团队与 AI 的融合能力。不是简单把 AI 当成工具,而是整个组织能否随着 AI 一起变化。


最后还是要回到产品

AI 硬件的热度仍在,但能不能留下来,最终还是要回到产品本身。

在我们看来,判断一个 AI 硬件项目,更关键的是几个问题:它解决的是不是真实需求?没有 AI,这个产品是否还成立?它能不能获得手机之外的物理世界信息?团队能不能在产品定义、供应链交付和持续迭代之间形成稳定能力?

这些问题,可能比"是不是风口"更重要。AI 会让一批新的硬件产品出现,但用户最终留下的,不会是一个更会讲故事的设备,而是一个真的更好用、更自然,也更能进入日常生活的产品。