AI硬件创业新思考：为何通用产品是空中楼阁？| AI资讯

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消费属性优于AI叙事：用户到底在买什么？

在潘宇扬看来，目前许多AI硬件创业者陷入了一个误区：过分强调“AI”本身，而忽略了产品的“消费属性”。很多产品试图成为一个全能的AI入口，收集用户的上下文数据，期待AI能神奇地解决所有问题。

然而，现实是残酷的。潘宇扬认为，用户不需要AI，用户需要的是结果和情绪价值。硬件的购买逻辑与软件截然不同。软件（如App）通常提供免费试用，获客门槛低；而硬件需要用户预先支付数百美元。如果不能在第一时间通过外观、功能和明确的价值主张打动用户，告诉他们“为什么要买”，那么再先进的人工智能技术也无法转化为实际的销量。

因此，Odyss团队在产品定义阶段，就极力避免空谈AI概念。他们甚至在官方宣传中很少提及“AI”二字，而是直接切入用户的痛点——健康与饮食。这种“反共识”的做法，实际上是对商业本质的回归：在向用户索取数据之前，必须先提供不可替代的效用。

Odyss项链：垂直场景下的精准突围

潘宇扬选择的切入点是“饮食健康”，这是一个被传统智能穿戴设备忽视的巨大市场。目前的智能手表早已卷入了运动、睡眠和情绪监测的红海，但对人体健康影响最大的“吃”，却始终缺乏好的硬件解决方案。

Odyss项链的核心价值在于利用多模态视觉大模型（VLM），自动记录和分析用户吃进嘴里的每一口食物。

技术落地：产品形态是一个挂在脖子上的微型摄像头，利用低功耗芯片和小模型在后台全天候监测。一旦感知到进食动作，主摄像头便会启动，捕捉食物入口的瞬间。

深度计算：通过对手部进行三维建模和标定，系统能精准计算食物体积，甚至识别进食顺序（如先吃碳水还是蛋白质），从而分析对血糖（GI值）的具体影响。

解决痛点：它解决了传统App需要手动输入、无法记录碎片化进食（如随手吃零食）的痛点，真正实现了饮食管理的自动化。

这种垂直领域的深耕，让Odyss在欧美市场获得了极高的关注度。在Meta上的广告测试显示，其获客成本极低，证明了用户愿意为“健康饮食”这一具体价值付费。

为何说“通用产品是空中楼阁”？

关于“通用硬件是否会吞噬专用硬件”的争论，潘宇扬给出了否定的回答。他认为，任何通用能力的诞生，都必须建立在对垂直领域深刻理解（Know-how）的基础之上。

这就好比在软件领域，一个通用的Agent平台，底层往往是由无数个处理特定任务的垂直Agent构成的。如果没有先把“饮食”、“工作”、“会议”等具体场景的数据壁垒和交互逻辑做透，直接试图构建一个通用的AI硬件，无异于在沙滩上建高楼。

数据壁垒：通用模型无法凭空解决具体问题。例如在饮食识别中，中餐火锅的复杂场景、糊状食物的成分分析，都需要海量的垂直数据训练和特定的算法优化。

过程导向：创业者应该追求“过程”，即先把一个垂直领域做到极致，建立极高的壁垒，然后再逐步扩展到其他领域，最终可能演化为通用产品。

空中楼阁：如果跳过垂直积累，直接追求“终局”的通用产品，会导致产品在任何具体场景下都“不好用”，最终被用户抛弃。

对于关注LLM和AI变现的创业者来说，这一观点极具启发性：在大模型能力尚未完全成熟的当下，深耕垂类或许是更稳健的生存之道。

硬件形态的选择：为何是项链而非眼镜？

在AI硬件的形态之争中，智能眼镜一度呼声最高。但曾参与字节跳动AI眼镜项目的潘宇扬认为，目前的AI眼镜面临物理学和社会学的双重死结：

物理限制：重量、续航与佩戴舒适度在现有技术下难以兼得。

社交负担：眼镜具有极强的装饰属性和社交隔阂感，且存在复杂的配镜成本。让视力正常的人为了AI全天佩戴眼镜是不现实的。

相比之下，项链是人体最天然的“传感器支架”。颈部承重能力强，佩戴50克设备几乎无感；且位置处于人体正面，视觉和听觉视角与人眼完美重合。这种形态不仅规避了眼镜的技术瓶颈，更符合“无感交互”的未来趋势。

结语

潘宇扬和他的Odyss项目，代表了AI创业的另一种务实路径：不迷信OpenAI或ChatGPT带来的通用神话，而是将人工智能技术作为解决具体问题的工具。他坚信，只要产品能为人类的健康生活带来实际价值，公司就有存在的意义。

在这个AI资讯日新月异的时代，无论是创业者还是投资者，或许都应该重新审视“通用”与“垂直”的关系。真正的变革，往往始于对细微痛点的极致满足，而非宏大叙事的堆砌。

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