纳米体育过去两年，消费电子赛道始终被笼罩在长夜之中，任由刺骨的寒风呼啸而过——纵使是苹果这样的赢家，也试图通过 Vision Pro 开启新故事。
然而，就在行业逐渐陷入沉寂之时，汹涌的 AI 浪潮有如普罗米修斯之火，让消费电子玩家们看到了希望。
疲乏的老牌消费电子厂商，仿佛将 AI 视作了救命稻草，拼命将产品线与其嫁接；而对百模混战的参与者们而言，消费电子赛道则是其技术落地的绝佳场景，因循该逻辑，谷歌、百度、阿里等巨头亦在酝酿着自己的新故事。
在此背景下，从音箱到手机再到笔记本电脑，AI 正试图在每个角落、细分赛道中掀起浪花。可惜的是，现阶段 AI 消费电子产品的前景，似乎远没有 AI 自身那般乐观。
一方面，曾经引领科技潮流的智能手机、PC 等消费电子产品，由于性能溢出与创新疲软，已逐渐沦为耐消品，用户换机热情亦已悄然退去。以笔电为例，TechInsights 数据显示，2023 年一季度全球笔记本电脑出货量暴跌 30％，创下了自 2020 年以来的新低。
另一方面，尽管从智能穿戴设备到智能家居，新生代消费电子产品的故事一个接一个，但并没能成功扛起消费电子产业增长的大旗——无论是老牌赛道还是新生力量，亦步亦趋的玩家们，已使消费电子红利时代渐行渐远。
产业疲软下滑的态势下，一众供应链企业开始跳脱出传统的产品线，试图寻找新的突破口，转而将目光投向工业物联网、XR 等领域。
无论是早已入局 XR 赛道的歌尔股份、蓝思科技，还是 TWS 起家的立讯精密，均已步入 XR 的河流，并将苹果视为 救世主 ，期待着 Vision Pro 能够带热沉寂已久的 XR 市场。
只是，饥渴的玩家们或许要失望了。近日，外媒报道称，由于产品设计的复杂性和生产的难度，苹果计划大幅削减 Vision Pro 的产量。而在此之前，苹果对 Vision Pro 的预期销量，已经经历了多次调整。这意味着，至少在短期内，Vision Pro 可能无法担当起救世主的重任。
XR 的故事难产，使玩家们看向了势头正盛的 AI 赛道。讲不出新故事的手机厂商们纳米体育，对其态度更是亲密——即便是步调常常慢行业半拍的 vivo，亦在悄然酝酿着大模型计划。
从组建 AI 实验室大模型团队，到喊话称将积极拥抱大模型，颇爱追风的小米并没有在这轮热潮中落下。对于大模型，小米现阶段似乎分化出两条路线，一是将其同小爱同学等应用场景融合，让已经对 智能设备 审美疲劳的消费市场再度兴奋；二是同业务结合，作用于内部。
客观地说，诸如 Siri纳米体育、小爱同学等语音助手是 AI 落地的天然场景，若想借此重写消费电子的逻辑，需要颠覆性应用，而非单纯的智能化升级。基于此，相较于颇具想象空间的前者，将大模型服务于内部降本增效似乎更为务实。
另一方面，在大模型喷涌的当下，手机厂商亲自下场做大模型，未必就能占尽优势，毕竟同样是入局大模型，荣耀便选择了同外部厂商合作的路径。
惠普公司首席执行官恩里克 · 洛雷斯近日表示，人工智能将从根本上颠覆 PC 行业的格局，并开创新的 PC 品类。为此，惠普正在与供应商合作，重新设计架构，最早可能于 2024 年将深度融入 AI 元素的新品推向市场。
无独有偶，另一 PC 巨头宏碁也已经开始同 CPU 厂商合作，准备在终端设备中融入生成式 AI 及其他人工智能应用，并计划在 2024 年至 2025 年推出 AI 笔电产品，实现市场渗透。
显然，面对疲软的消费电子市场，宏碁和惠普似乎选择了同样的战略方向，即将 AI 植入硬件产品，通过全新的 AI 芯片、软件应用塑造新的使用场景，激发出一波新的笔记本电脑换机潮，从而找到生存之道。毕竟，惠普不久前才宣布未来三年内裁员 10% 的计划，生存压力可见一斑。
然而，无论是手机、笔电，还是智能穿戴设备，走向 AI 的道路都并不平坦。
AI 与硬件耦合并推动销售增长，在赛道内早已不再是什么新鲜事。当下正沉浸于建立 AI 帝国的英伟达，在此方面更是炉火纯青纳米体育。
以英伟达 DLSS 技术为例，其作为英伟达面向消费市场贩卖 GPU 的独门绝技，能够降低游戏内的渲染分辨率，同时通过人工智能算法模型和 Tensor Core（AI 加速硬件单元）来提升输出画面的分辨率，从而在不牺牲画质的情况下大幅提高帧数。
而在此过程中，硬件无疑发挥着至关重要的作用—— DLSS 3.0 技术中的光学多帧生成技术，必须依赖 GeForce RTX 40 系列 GPU 内置的光流加速器才能实现，这也解释了为何前代产品无法支持 DLSS 3.0。
只是，英伟达信手拈来的操作，其他玩家未必玩得转。实际上，对绝大多数硬件厂商而言，将 AI 价值过度倾注在硬件层面，或许并非一条捷径。
首先，对用户而言，现阶段软件应用的重要程度远超硬件。一个简单的例子，曾几何时，各大影视专业的学子们扎堆选择苹果 MacBook，其背后的动力，很大程度上源于其具备更易用的剪辑软件 Final Cut。
同时，诸如 ChatGPT、Midjourney 等主流 AI 应用的运算，并不在本地终端设备上完成，而是交由远程云端服务器承担。在此场景下，PC、智能手机等终端设备更多扮演着联网和内容呈现的角色。
这意味着，当下 AI 应用的易用性同用户所使用的硬件本身关联性较小，对硬件亦没有严格的要求——将 AI 价值过度投射于硬件本身，可能会存在着盲点和偏差。
换言之，与硬件相比，系统和软件应用才是这轮 AI 演替真正的核心。纵使是前述的 DLSS，亦需游戏厂商进行适配，而非包治百病的灵丹妙药，好比拥有一套顶级的音响设备，却没有音乐可播放，一切自然无从谈起。
另一方面，消费电子厂商之所以会固守 硬件至上 哲学，且将产品同 AI 的耦合过度理想化，或许同自身在 AI 领域尚显稚嫩有关。
毕竟消费电子的游戏，很大程度上是供应链的游戏，尤其在同质化严重的 PC 市场，大多数厂商的角色更多的是像是 组装工 ，并未能深入参与到 AI 等前沿科技的创新和研发中。
这并不意味着技术路线将被证伪。相反，当下的终端设备虽然受限于硬件限制，很难支持大模型的部署和运行但却能搭载轻量级的小模型，通过大小模型间的耦合实现实时离线推理、快速响应需求等功能。
只是，应用厂商并不是吃素的，深谙商业竞争的应用厂商，必然选择去尽可能地覆盖更多的用户，而不是将自己的命运与单一的硬件厂商紧密地绑定在一起。因此，即便 AI 硬件能撬动消费市场，消费电子玩家亦只能沦为生态链的最末端，瓜分大模型、应用厂商剩下的残羹冷炙。
当然，除扮演着传统 组装厂 的硬件厂商以外，赛道中亦存在着苹果、华为等软硬实力兼备的玩家，既有硬件基底，亦有前沿科技支撑。对其而言，若能将应用 赋能 自身的硬件产品，或许将成为消费电子赛道新的主角。
目前，谷歌、百度、阿里等玩家，在参与大模型混战的同时，亦在塑造消费电子领域的新游戏规则。
今年以来，AI 与硬件的联姻已在多个领域被实现：小度融合文心一言，构建出专门针对智能设备场景的 AI 模型 小度灵机 ，并已将其集成到小度青禾学习手机中；阿里则是将天猫精灵同通义千问接轨，加深 AI 与智能硬件的融合。
而在 AIGC 领域起步稍晚的苹果，也并没有坐以待毙，而是紧急招募 AIGC 专业背景人才，将其视为 改变苹果移动计算平台 的重要力量，以此来抵挡 AI 潮流的冲击。
近日，谷歌发布了对标 GPT-4 的 PaLM 2，后者包含了 Gecko纳米体育、Otter 等四种版本，其中，Gecko 可以在移动设备上高速运行，即使在离线状态下也能够保持不错的表现。
这意味着，谷歌能对 PaLM 2 可以进行微调，以支持更广泛的产品类别。基于此，对谷歌 Pixel 系列手机而言无疑是一个好故事，毕竟在 Tensor G2 芯片性能 翻车 后，谷歌的自研芯片唯独 AI 领域还具备着优势。
因此，纵观 AI 消费电子赛道，其虽仍处迷雾之中，但秉持着不同逻辑的玩家们，正在摸索着可能的出口。会看当下身陷 AI 热潮，玩家们视角往往过于乐观，从而忽略一个重要事实纳米体育，即创新并非总能符合消费市场的实际需求。
以前述硬件路线为例，打破既有框架开发基于 AI 的硬件架构，无疑需要大量的研发投入，这种成本的增加在消费者最终购买时便会显现出来。就拿 AI 笔电来说，在性能与配置相似的情况下，AI 笔电与普通笔电势必会在价格层面拉开一定的差距。
然而 ，在整体消费意愿走低的大环境下，硬件厂商只能寄希望于通过协同开发，呈现出有别于主流 AI 应用的杀手级产品。换句话说，只有当用户感受到他们所花费的每一分钱都带来了明显的提升时，他们才可能为所谓的创新付费。
归根结底，现阶段 AI+ 硬件更像是刻意缔造的新故事，只有在 AI 应用不断井喷的局面下，找到让消费市场愿意买单的理由，才是真正的关键。纵使部分亲身参与 AI 浪潮的玩家，在此方面拥有得天独厚的优势，但距离真正重振消费电子产业，仍需经历一条充满挑战而漫长的道路。
