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撰写者 | 温也豪
编辑| 吴显智
近两年来，消费电子赛道笼罩在漫漫长夜中，让刺骨的寒风呼啸——就连苹果这样的胜利者也试图通过Pro开启新的故事。
然而，就在行业逐渐沉寂之际，汹涌的AI浪潮却如普罗米修斯之火，让消费电子玩家看到了希望。
疲惫不堪的老牌消费电子厂商似乎将AI视为救命稻草，拼命嫁接自己的产品线； 而对于百款混战的参与者来说，消费电子赛道则是他们技术落地的绝佳场景。 按照这个逻辑，谷歌、百度、阿里等巨头也在酝酿自己的新故事。
在此背景下，从音箱到手机再到笔记本电脑，AI正试图在每一个角落、每一个细分赛道掀起波澜。 遗憾的是，现阶段AI消费电子产品的前景似乎远不如AI本身乐观。
消费电子，亟待寻找新救星
当前的消费电子赛道正在经历一个深刻变革的时期。
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、创新乏力，逐渐成为耐用品，用户换机热情悄然消退。 以笔记本电脑为例，数据显示，2023年第一季度全球笔记本电脑出货量暴跌30%，创2020年以来新低。
另一方面，虽然新一代消费电子产品的故事层出不穷，从智能穿戴设备到智能家居，但都没有成功扛起消费电子行业增长的大旗——无论是老赛道还是新势力，他们纷纷效仿。 玩家们已经让消费电子红利时代越来越远了。
在行业疲软下滑的形势下，一批供应链企业开始脱离传统产品线，试图寻找新的突破口，将目光转向工业物联网、XR等领域。
无论是已经进入XR赛道的歌尔、蓝思科技，还是以TWS起家的立讯精密，也进入了XR的大河，并视苹果为“救世主”，期待Pro能为大家带来热度。长期XR市场。
然而，饥饿的玩家可能会失望。 近日，有外媒报道称，由于产品设计复杂、生产难度大，苹果计划大幅减少Pro的产量。 此前，苹果对Pro的销量预期进行了多次调整。 这意味着，至少在短期内，Pro可能无法承担起救世主的职责。
XR的故事很难制作，让玩家们把目光投向了势头强劲的AI赛道。 不会讲新故事的手机厂商与之更加亲密——就连在行业里往往进展缓慢的vivo，也在悄悄酝酿着大规模的机型计划。
从成立AI实验室大型模型团队，到宣布积极拥抱大型模型，爱跟风的小米在这一轮热潮中也没有落下。 对于大机型，小米现阶段似乎区分了两条路线。 一是将其与小爱同学等应用场景融合，让已经厌倦“智能设备”的消费市场重新焕发活力； 内部的。
客观地说，Siri、小爱同学等语音助手是人工智能落地的天然场景。 如果想用它来改写消费电子的逻辑，需要的是颠覆性的应用，而不是简单的智能升级。 基于此，服务于内部降本增效的大模式相比前者显得更为务实，具有很大的想象空间。
另一方面，在大尺寸机型纷纷涌出的当下，手机厂商也未必能独占大尺寸机型的优势。 毕竟他们也是进军大型机型，所以荣耀选择了与外部厂商合作的道路。
在工具属性更强的PC领域，玩家对AI的态度更加亲密。
惠普CEO恩里克·洛雷斯近日表示，人工智能将从根本上颠覆PC行业，创造新的PC品类。 为此，惠普正在与供应商合作重新设计架构，最早可能在2024年将深度融合AI元素的新产品推向市场。
无独有偶，另一家PC巨头宏碁也开始与CPU厂商合作，准备将生成式AI等人工智能应用集成到终端设备中，并计划在2024年至2025年推出AI笔记本产品，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相同的战略方向，那就是将AI植入到硬件产品中，通过全新的AI芯片和软件应用创造新的使用场景，激发人们的灵感。新浪潮笔记本电脑改变潮流，从而找到生存之道。 毕竟，惠普不久前宣布计划在未来三年内裁员10%，可见生存压力之大。
然而，无论是手机、笔记本电脑，还是智能穿戴设备，通往AI的道路并不平坦。
AI+硬件，路阻长
将AI与硬件结合，带动销量增长，已经不再是赛道上的新鲜事。 目前正沉浸在打造AI帝国的英伟达在这方面更是精通。
以 DLSS技术为例。 作为面向消费市场销售GPU的绝活，它可以降低游戏中的渲染分辨率，同时通过人工智能算法模型和Core（AI加速硬件单元）提高输出屏幕的分辨率。 这在不牺牲图像质量的情况下大大提高了帧速率。
在这个过程中，硬件无疑起着至关重要的作用——DLSS 3.0技术中的光学多帧生成技术必须依靠RTX 40系列GPU内置的光流加速器来实现，这也解释了为什么上一代产品DLSS 3.0无法支持。
只是其他玩家可能无法玩好英伟达的简单易用的操作。 事实上，对于绝大多数硬件厂商来说，在硬件层面过度倾注AI价值或许并不是一条捷径。
首先，对于用户来说，现阶段软件应用远比硬件重要。 举个简单的例子，曾几何时，各大影视专业的学生聚集在一起，选择了苹果。 其背后的动机很大程度上归功于其更易于使用的编辑软件 Final Cut。
同时，诸如云计算等主流AI应用的计算并不是在本地终端设备上完成，而是由远程云服务器承担。 在这种场景下，PC、智能手机等终端设备在网络和内容呈现方面发挥着更多的作用。
这意味着当前AI应用的易用性与用户使用的硬件本身关系不大，对硬件没有严格的要求——过分把AI的价值投射到硬件上可能会存在盲点和偏差本身。
也就是说，与硬件相比，系统和软件应用才是本轮AI接班的真正核心。 即使是前面提到的DLSS，也需要游戏厂商去适配，而不是包治百病的灵丹妙药。 这就像拥有一套顶级的音响设备却没有音乐可播放。 自然，一切都无从谈起。
另一方面，消费电子厂商之所以固守“硬件优先”的理念，将产品与AI的耦合过于理想化，或许与自身在AI领域的不成熟有关。
毕竟，消费电子游戏很大程度上是供应链游戏，尤其是在高度同质化的PC市场，大多数厂商更多扮演的是“组装商”角色，并没有深度涉足AI等领域的创新和研发——边缘技术。
这并不意味着该技术路线将被证伪。 相反，当前的终端设备虽然受限于硬件，难以支持大模型的部署和运行，但可以承载轻量级的小模型，通过耦合实现实时离线推理和快速响应需求介于大型号和小型号之间。
然而，应用程序制造商也不是吃素的。 深谙商业竞争的应用厂商必须选择覆盖尽可能多的用户，而不是把自己的命运紧紧地束缚在单一的硬件厂商身上。 因此，即使AI硬件能够撬动消费市场，消费电子玩家也只能沦落到生态链的末端，瓜分大机型和应用厂商留下的剩菜。
当然，除了扮演传统“组装厂”角色的硬件厂商外，赛道上还有苹果、华为等软硬件兼备的玩家，既有硬件基础，又有前沿技术支持。 就其而言，如果应用能够“赋能”自家的硬件产品，或许会成为消费电子赛道的新主角。
结尾
目前，谷歌、百度、阿里等玩家在参与大型机型混战的同时，正在塑造消费电子领域新的游戏规则。
今年以来，人工智能与硬件的联姻在多个领域实现：小度集成文心一言，打造了专门针对智能设备场景的AI模型“小度灵机”，并集成到小度清河学习手机中; 阿里正在对接天猫精灵与统一钱文，深化AI与智能硬件的融合。
而在AIGC领域起步稍晚的苹果也没有坐以待毙，而是紧急招募AIGC专业背景人才，并将他们视为“改变苹果移动计算平台”的重要力量，以抵御AI的冲击。趋势。
相比之下，一直试图挑战微软在AI领域地位的谷歌则更为硬核。
最近， 发布了 PaLM 2，这是针对 GPT-4 的基准测试。 后者包括Gecko、Otter等四个版本。 其中，Gecko可以在移动设备上高速运行，即使离线也能保持良好的性能。
这意味着可以对PaLM 2进行微调以支持更广泛的产品类别。 基于此，对于 Pixel系列手机来说，无疑是一个好故事。 毕竟，G2芯片性能“翻车”后，谷歌自研芯片只在AI领域有优势。
因此，纵观AI消费电子赛道，虽然仍处于迷雾之中，但不同逻辑的玩家都在摸索可能的出口。 将会看到，在当前的人工智能热潮中，玩家的观点往往过于乐观，从而忽略了一个重要事实，即创新并不总是满足消费市场的实际需求。
以前面提到的硬件路线为例，打破现有框架开发基于AI的硬件架构无疑需要大量的研发投入，而这种成本的增加会在消费者最终购买时显现出来。 以AI笔记本电脑为例，在性能和配置相似的情况下，AI笔记本电脑与普通笔记本电脑势必拉开一定的价格差距。
但在整体消费意愿不高的大环境下，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，只有当用户觉得自己花的每一分钱都带来了显着的改进时，他们才可能为所谓的创新付费。
归根结底，现阶段AI+硬件更像是一个刻意创造的新故事。 只有在AI应用持续井喷的情况下，找到消费市场付费的理由才是真正的关键。 尽管一些亲身参与AI浪潮的玩家在这方面拥有得天独厚的优势，但要真正重振消费电子行业，前面的路还很漫长且充满挑战。
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