在进行大模型创业的过程中，其焦点正悄然发生变化。

如果说2023年以及2024年的竞争主要围绕模型能力本身来展开，那么如今，越来越多的创业者开始将目光投向一个更为现实的问题：AI究竟应当以什么样的产品形态来走进普通人的日常生活？

答案正在逐步浮现。从华强北电子市场延伸至南山科技园，一批AI原生硬件企业得以加速成长。这里既拥有完整的消费电子供应链，也汇聚了支持快速试错与快速迭代的创业生态。随着大模型能力不断得到提升、推理成本持续下降，AI开始真正嵌入硬件产品，深圳再次成为全球AI硬件创新最活跃的试验场。

AI硬件创业潮起

如果说深圳此前曾在智能手机时代当中扮演最敏锐的产业风向标角色，那么如今，它正成为观察AI硬件创新的重要窗口。越来越多的创业团队不再满足于为传统硬件增加一个AI交互入口，而是尝试围绕大模型来重新定义产品形态。

成立两年的儿童AI终端品牌噜咔博士，正在尝试对这样一个核心问题开展回答：在AI时代，孩子接触人工智能的第一入口究竟应当是什么。

在接受21世纪经济报道等媒体采访时，噜咔博士CEO杨坤指出，儿童人工智能的入口不应设定为Chat（对话）模式，而应当以多模态感知为基础来构建。因为儿童的表达能力尚未完全成熟，他们所自然运用的交互方式是“看、说、指、拍”，而非精准输入问题。因此，人工智能需要首先对真实世界开展理解，然后再与孩子进行交流。

他们将产品设计成了一台能够随身携带的AI拍学机，以期把现实世界转变为孩子最自然的课堂。

与传统点读机有所不同，AI拍学机鼓励孩子借助“拍摄”的方式来对身边的一切进行认识，其中包括植物、昆虫以及博物馆展品。AI不仅完成了识别工作，还会对知识开展进一步讲解，并进行双语互动。

相较于过去所依赖固定内容库的教育硬件，AI正在使儿童产品从知识工具转向成长伙伴。

目前，该产品所积累的用户规模已成功突破25万，而每月平均的拍照识别量也已超过5000万次。噜咔博士在今年6月正式宣布登陆北美市场，并着手探索订阅服务等全新的商业模式。

具身智能则代表了AI得以进入物理世界的另一条路径。

过去几年当中，具身智能更多地依赖于预先编写好的程序来完成那些固定动作；而如今，随着视觉—语言—动作（VLA）模型的持续发展以及世界动作模型（WAM）的不断演进，具身智能正逐步迈入能够理解自然语言指令、根据周围环境自主规划动作并进而完成复杂操作的阶段。

逐际动力将这一能力划分为了三个层级，其中包括负责运动控制的小脑部分、负责视觉和动作学习的技能层，以及承担任务理解、记忆以及调度的具身智能体OS（COSA）。

今年已成为具身智能得以落地应用的元年，该领域正逐步从实验室探索阶段转向工程化落地阶段。逐际动力联合创始人谌骅指出，在此过程中，核心痛点在于目前还没有标准化、模块化且可简单配置的通用训练底座。

例如，如果要让具身智能在工厂环境中得以运行，然而却缺乏真正懂得如何执行具体某个环节的技术人才，那么最终便会导致其难以实现落地。

逐际动力与阿里云共同构建了FluxVLA Engine，他们希望从数据—模型—部署的全流程角度来开展工作，从而打造具身智能模型训练所需的通用基础设施。他续称，FluxVLA Engine已上架至阿里云PAI平台，并以开源形式向全球开发者开放。

这意味着，除了在培养机器人动作能力这一方面之外，逐际动力更希望建立起一套开放的工程体系，从而使得更多开发者能够快速完成机器人模型训练、仿真验证以及真实部署的工作，进而加速具身智能进入工业、服务等更多应用场景。据称，过去进行模型配置需要花费数天时间，而现在仅需半小时左右即可完成。

这也折射出AI硬件产业新的竞争方向：未来决定产品能力的，不再只是机械结构，而是背后的AI系统以及所具备的持续迭代能力。

十方融海（小智AI）所代表的，是AI硬件创业方面所展现的另一种趋势。

在过去，开发一款AI硬件产品意味着开发者既需要深入理解芯片技术以及嵌入式开发的相关知识，同时还要掌握模型调用、云端部署以及语音交互等方面的复杂能力，因此中小团队往往难以承担起完整的研发成本。

小智AI试图对这套复杂的流程开展标准化处理工作。团队选用将智能体平台、通信协议以及硬件接入方案进行统一的封装处理，并借助开源的方式向开发者开放，从而让更多创业团队能够以现有框架为基础来快速开发AI硬件产品，而不必从零开始搭建整套技术体系。

截至今年6月，以这一开源生态为基础所开发出的各类AI硬件已经超过了200万台，这些硬件将会持续应用于AI玩具、车载终端以及康护养老等多个领域。

香港中文大学（深圳）理工学院助理院长吴辰晔对此开展了分析，他指出销量以及部署所发生的变化往往能够构成最为直接的信号：用户愿意进行购买，商家愿意开展推广，工厂也愿意投入生产，这些情况共同表明AI能力已经开始成为电子产品所具备的新标配。

他指出这背后的核心驱动力在于AI正在逐步转变为新的生产力。过去很多电子产品只是作为消费品，或者是用于完成某个固定任务的工具；但当它接入大模型之后，便具备了理解、生成、交互以及辅助决策的能力。这一变化并非简单地多了一个功能，而是产品性质发生了根本改变——它从‘工具’开始转变成‘生产力终端’。他补充道。

“云+开源”：硬件创业新公式

如果说深圳AI硬件创业热潮的背后，是供应链以及产品创新能力所实现的集中爆发，那么更深层次的变化，则源自AI基础设施的成熟。

在过去几年当中，AI硬件领域的发展始终面临着一道现实门槛：尽管基座大模型的能力得以快速提升，但硬件厂商却难以独自承担起模型训练、推理部署、全球服务以及持续迭代所需要的巨大投入。对于绝大多数创业公司而言，真正的竞争优势并不在于重复研发底层模型，而在于如何把AI能力与具体应用场景结合起来，打造出能够真正解决用户实际问题的产品。

因此，越来越多的AI硬件企业开始选用另一条路径，即以开源大模型为基础来开展产品创新工作，并把更多资源投入到产品定义、场景理解以及用户体验这些方面上。

逐际动力创始人张巍举了一个例子，指出LLM就类似于一个大脑功能完善却缺乏行动能力的“霍金”，而进行FluxVLA Engine的搭建工作，则是为了让其获得执行技能并且在各种场景中实现泛化的能力，进而对具体场景开展赋能。

阿里云智能集团公共云事业部南区解决方案总经理陈立伟进一步开展了分析并指出，FluxVLA Engine就类似于一条管线，可以辅助具身智能产品对具体场景开展理解工作，从而得以真正跑通商业化闭环。挖掘价值场景并且真正实现落地，推动其达成规模化量产，让数据飞轮得以有效运转，这也是阿里云与逐际动力开展合作的背景所在。

在他看来，互联网时代成功实现了硬件的电子化，后续叠加了数据采集以及分析能力，从而进一步推动了硬件得以实现智能化。随着包括手机、手表以及机器人在内的智能硬件全面借助云基础设施接入智能化能力，既有产品焕发新的生命力。

据介绍，已有超15万家智能硬件厂商对千问大模型开展了接入工作，国内头部具身智能企业以及全球TOP10手机厂商均已接入千问。

这种变化正在对AI硬件产业链的分工模式进行重构。

过去，硬件企业更多围绕芯片、模组以及整机制造这些环节来展开竞争工作；如今，AI时代的新产业链正在逐步形成——底层模型得以持续开放，云平台负责提供算力以及基础设施支持，中间层企业则专注于构建智能体和行业能力，终端厂商围绕具体场景来打造产品体验。不同企业开始在各自擅长的环节形成专业分工，共同推动AI能力进入真实世界。

吴辰晔指出，在硬件接入大模型之后，其所扮演的角色便不再局限于被动执行指令，而是可以成为工作、学习以及生活当中的“伙伴”。这也就意味着发生了本质的变化：过去硬件只是单纯的工具，而现在它则有机会转变为真正的协作者。

AI硬件与纯软件存在本质差异，它需要算法、结构设计、供应链、制造以及渠道这些方面共同开展协同配合工作。深圳所具备的特别之处就在于，这些能力都集中在很近的空间范围当中，从而可以实现快速碰撞、快速试错以及快速迭代。一个产品在其他地方可能还在开展论证工作，而在深圳则有可能已经成功做出样机并开始寻找市场反馈了。他续称。

在过去的几十年当中，深圳见证了功能机、智能手机以及智能硬件等多个产业周期的演进过程，也从中成功涌现出了无数消费电子方面的创新成果。如今，借助大模型的推动作用，这里再次站到了新一轮产业变革的起点之上。

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来源：深圳，正在悄悄长出一个“AI硬件宇宙” | 证券时报网