如果把当下最让人迷惑的科技产品拉个清单，AI 硬件网红们绝对榜上有名。

从 699 美元的 Humane Ai Pin 到 200 美元的 Rabbit R1，这些 AI 创业公司都在兜售同一个美丽的谎言：你需要专门的硬件才能体验真正的 AI。

今天，这个名单上又多了一个新成员 ——AI Key。

这是一款定位于 “AI 助手” 的外接硬件，厂商宣传它可随插随拔，通过 iPhone 的 USB 接口连接后，能够帮助你动动嘴操作手机上的应用和功能，从消息、地图到拍照、社交软件，几乎覆盖常见任务。

类似于手机 Agent，它的用法也并不复杂。

只需提出你的需求，确认它调用的应用，接着设备会自动模拟点击、滑动和输入操作。用户既可以盯着它执行，也可以完全交给它处理，并在需要时随时中止或修改。

值得注意的是，虽然苹果提供了如 “快捷指令” 这类系统级自动化工具，但第三方应用无法深度调用或控制其他应用的行为，这也解释了为什么市场上会出现这类试图填补空白的外接硬件。

外观小巧的它拥有三种配色：午夜黑、蛋奶白和达维粉，售价 89 美元，厂商承诺圣诞节前全球发货。创始人 Adam Cohen Hillel 在 X 平台表示，首批产品在短短 7 小时内几乎售罄。

AI Key 的火爆并不令人意外，只是，问题也随之而来，为了把手机变成 “AI 手机”，你真的需要额外插一个外设吗？基于此，我们还可以延伸出更深层的问题 —— 我们真的需要为了 AI 而专门创造 AI 硬件吗？

AI 硬件卷生卷死，但手机形态稳坐 C 位

尽管苹果高级副总裁埃迪・库多次强调，未来十年内 iPhone 可能被淘汰，但不可否认的是，当下最好的 AI 硬件形态依旧是手机。

你口袋里的 iPhone 16 Pro 搭载第二代 3 纳米制程芯片，能访问 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek 等人类历史上最强大的 AI 模型。而即便抛却云端大模型的加持，手机厂商们也纷纷在端侧模型上大作文章。

哪怕是被诟病在 AI 赛道掉队的苹果，最近也在 Hugging Face 上发布了 FastVLM 和 MobileCLIP2。这些模型比以往版本快 85 倍、体积缩小 3.4 倍，让实时视觉语言模型（VLM）应用成为可能，甚至还能在浏览器里完全本地运行，实现实时视频字幕生成。

更不用说前阵子发布的 Google Pixel 10 系列手机，堪称买 AI 送手机，它不仅能本地运行 Gemini Nano 模型，还搭载了 Camera Coach 与 Auto Best Take 等功能，能够实时分析拍摄场景、光线与人物动作，自动优化照片甚至给出拍摄建议。

之所以能做到这一点，原因很简单：硬件素质摆在那里。手机集成了高性能芯片、高清摄像头、多维度传感器、大容量电池和成熟的操作系统，这些基础能力是绝大多数 AI 初创硬件无法企及的。

如果回首第一波涌现 AI 硬件的浪潮，Humane Ai Pin 和 Rabbit R1，均以颠覆者的姿态出现，试图通过 “无屏 / 少屏” 的理念，重塑个人计算的未来。

前者 Ai Pin 由前苹果高管打造，秉承着 “让技术成为你的仆人，而非你的主人” 使命。后者的 R1 则以其大胆的橙色设计和 “大型动作模型”（LAM）概念，承诺通过 AI 替用户完成复杂的应用内任务。

然而，理想与现实的差距悬殊。Humane Ai Pin 正式发货后，被发现有着严重的过热和续航问题 —— 连续使用 1 小时机身温度就突破 45℃，待机时间不足 8 小时，最终因销量惨淡卖身惠普。

Rabbit R1 同样高开低走，发货初期便暴露出供应链管理的短板：USB-C 接口仅能兼容少数充电线，1000 毫安时的电池容量导致续航不足 4 小时。更荒诞的是，Reddit 论坛上有用户爆料，R1 团队因 “意外订购了错误的内存部件”，导致部分设备运行卡顿。这些细节生动揭示了初创公司在硬件研发、品控和供应链管理上的先天不足。

当硬件素质无法支撑 AI 功能的流畅落地，便会陷入 “低端体验→口碑崩盘→销量下滑→成本高企” 的恶性循环。最终，这些标榜 “颠覆式创新” 的 AI 硬件，大多沦为昙花一现的噱头。

倒也不是说 R1 和 Ai Pin 完全没有价值，它们的意义更多体现在 AI 交互模式的探索上。它们所倡导的 “主动代理”“环境语音命令”“统一任务界面” 等理念极具前瞻性，但这些理念注定无法在独立硬件中扎根 —— 它们最终会被 iOS、Android 等主流平台吸收，转化为系统的原生能力。

比如，Rabbit R1 主打的 “跨应用任务自动化”，苹果已通过 “快捷指令 + Apple Intelligence” 的组合逐步实现；Humane Ai Pin 的 “激光投影交互”，则可能成为未来 AR 眼镜的技术原型。而 AI Key 试图解决的 “应用间控制” 问题，随着苹果开放更多系统权限，也终将失去存在的必要性。

我并不反对 AI 硬件创新，但必须承认一个现实：在手机已经如此强大的今天，任何试图通过外接配件 “增强” 手机 AI 能力的产品，都像是给高性能电脑外接一个基础键盘 —— 不仅多余，还可能破坏原有的体验闭环。

真正的 AI 硬件机会，要么是做手机永远做不到的事（如专业级 AI 医疗影像设备、工业级 AI 传感器），要么是等待全新计算平台（如成熟的脑机接口、全场景 AR）的出现，而不是给 iPhone 插个 “钥匙” 就宣称 “定义未来”。

功能还是属性？我们对 AI 的根本误解

AI 硬件乱象的背后，隐藏着一个核心认知分歧：我们到底把 AI 当作一个 “功能”，还是一种 “属性”？这个定位的差异，决定了 AI 硬件的生死存亡。

如果把 AI 当作 “功能”，逻辑便是 “技术先行，硬件承载”—— 先有 AI 算法，再找一个硬件盒子装进去，做成聊天机器人、翻译器、任务助手等独立工具。这种思路下，AI 是一个需要 “特意打开” 的模块，就像手机里的计算器 APP，只有在特定场景才会被使用。

Rabbit R1 的 LAM 模型、Humane Ai Pin 的投影交互、AI Key 的语音控制，本质上都是 “AI 功能化” 的产物。它们的问题在于：大部分所谓的 “AI 功能”，手机通过原生 APP 或第三方软件就能实现，且体验更流畅。比如 AI Key 能做的 “语音发消息、查地图”，Siri + 快捷指令早已覆盖；Rabbit R1 的 “跨应用订机票”，携程、飞猪的 AI 助手也能完成。当外接硬件只是重复手机已有的能力，自然会沦为 “多余的中间商”。

更致命的是，“功能化” 思维会导致 AI 硬件陷入 “参数竞赛” 的陷阱 —— 比拼模型参数、响应速度、支持功能数量，却忽略了用户真正的需求。就像早年的智能手表，一度陷入 “能打电话、能测心率、能发微信” 的功能堆砌，但最终用户发现，这些功能手机做得更好，智能手表的核心价值反而回归到 “轻量化健康监测” 这一手机难以替代的场景。

反之，如果把 AI 当作 “属性”，逻辑则是 “体验先行，AI 融入”—— 不把 AI 当作独立卖点，而是将其渗透到硬件的每一个环节，让它成为系统的底层能力。就像 “电力” 不是电器的功能，而是电器的属性；“联网” 不是电脑的功能，而是电脑的属性，AI 最终也应该成为智能设备的 “基础属性”。

苹果的 Apple Intelligence 就是典型案例：它没有做成独立 APP，而是融入到 iOS 的每一个角落 —— 邮件自动摘要、照片智能分类、Siri 上下文理解、优先通知筛选，用户甚至感受不到 “我在使用 AI”，但效率却被默默提升。Google 将 Gemini Nano 部署到 Pixel 手机本地，实现实时拍照优化、离线语音翻译，也是 “AI 属性化” 的体现。

这种 “属性化” 的 AI，不需要用户刻意学习新的交互方式，也不需要额外携带硬件，而是像空气一样无处不在。就像我们今天不会说 “我在用带电力的台灯”“我在用能联网的电脑”，未来我们也不会说 “我在用 AI 手机”“我在用 AI 手表”—— 因为 AI 已经是所有智能设备的默认配置。

历史总是惊人的相似。100 多年前汽车刚出现时，人们称它为 “无马的马车”，试图用马车的逻辑去定义这个新物种，关注它 “能不能拉货”“跑得稳不稳”，却没想到汽车最终重塑了城市规划、物流体系和生活方式。今天我们对 AI 硬件的认知，正陷入类似的 “马车思维”—— 用 “功能化” 的框架去束缚 AI，却忽略了它作为 “属性” 可能带来的系统性变革。

早在 1998 年，科学家 Eli Zelkha 就提出 “环境智能”（Ambient Intelligence）的概念：未来的智能环境会通过嵌入式传感器、AI 模块感知用户需求，实现 “无感交互”。比如家里的灯光会根据你的情绪自动调节亮度，办公室的电脑会根据你的工作习惯自动整理文件，汽车会根据路况和你的身体状态自动调整驾驶模式。这些场景中，AI 不是独立设备，而是融入环境的 “属性”，用户无需刻意操作，却能享受智能带来的便利。

当下的 AI 硬件创业，太多人沉迷于 “造一个新设备”，却鲜有人思考 “如何让现有设备更智能”。真正理解 AI 的公司，不会把 “AI” 两个字印在产品包装上大肆宣传，而是默默将 AI 融入体验的细节里。就像 iPhone 不会强调 “我们用了 AI 优化拍照”，但用户能直观感受到照片变清晰了；特斯拉不会强调 “我们用了 AI 优化自动驾驶”，但用户能感受到驾驶更安全了。

结语：当我们不再谈论 AI 硬件时，AI 才真正到来

AI Key 的热销，本质上是用户对 “更智能体验” 的渴望，但这种渴望被错误地引导到 “外接硬件” 上。就像当年人们为了 “让手机能上网”，曾尝试过外接网卡，但最终解决问题的不是网卡，而是智能手机的普及 —— 当联网成为手机的原生属性，外接网卡自然消失。

未来的 AI 硬件市场，终将经历一场 “去泡沫化”：那些标榜 “AI 功能” 的外接配件、独立盒子会逐渐淘汰，而那些将 AI 作为 “属性” 融入的设备（如更智能的手机、汽车、家居）会成为主流。当我们不再刻意谈论 “AI 硬件”，不再为了体验 AI 而额外购买设备，甚至意识不到 AI 的存在时，才是 AI 真正普及的开始。

对于创业者而言，与其在 “给手机做 AI 配件” 的红海⾥内卷，不如沉下心思考：AI 能解决哪些手机、电脑解决不了的真实痛点？能创造哪些全新的用户体验？对于用户而言，面对层出不穷的 AI 硬件，不妨多问一句：它是在重复我已有设备的能力，还是在创造真正的新价值？

毕竟，真正的技术革命，从来不是给旧设备插个新配件，而是用新技术重新定义体验本身。