號稱再買就剁手的年輕人，開始瘋狂下單智能硬件。

大家618都買啥了？

前幾天各家618戰報出來，大家看完一合計，哎呦，今年有點意思。

光看戰績，今年618全網電商累計銷售額9340億元，同比增長4%。聽著還行，但放在往年那種鑼鼓喧天的618里，其實嘛變化不算大。

但好消息是，像AI硬件這種小眾賽道，今年是咔咔賣。

天貓這邊，AI智能硬件同比增長80%，其他平臺AI眼鏡、AIPC、大屏AI手機、AI學習機這些也同比多賣了100%，AI家電也增長了40%。

號稱再買剁手的年輕人，轉頭就在直播間瘋狂下單智能硬件。

不是哥們，大伙突然都這么有錢了？還是廠家集體發善心？

其實都不是，主要是這批硬件終于換腦子了。

這么說吧，去年大家對AI硬件的理解還是這樣的：

什么想干掉手機胸針，最后發現純純樂子。

還有說是能幫你操控一切的方盒子，最后也是啥事干不成，純擺設。

有一說一，大家的這些想法確實很好，但模型能力要跟不上，那在咱用戶看來就純粹是為了趕趟兒罷了。

說是AI硬件，但因為沒啥用，買家基本全是各路測評媒體。。。

而且我強烈懷疑創意來自這玩意：

結果翻過年，基座模型一換代，時代變了。

原來很多解決不了的需求，嘎嘣一下都能被滿足了。

好好好，于是你就看到各種真派上用場的眼鏡、學習機、攝像頭啥的，全都冒了出來。

前不久天貓直播間就有一批很有創意的AI硬件，剛好就能拿來說說這個變化。

咱就先說3D打印吧，這玩意兒以前是個相當硬核的極客設備。

咱小白自己買個機器回去還不行，像什么建模、修模、拓撲、貼圖、導出、切片都得自己學。

工科生咱好歹還學過點建模，那要擱0基礎的朋友，想給自家貓打印個手辦，學完這堆堪比換了份新工作，所以最后機器放家里大概率會被叫轉轉上門回收。

那有沒有一種可能，我拍張照它就自己變成立體圖紙，壞了它還能自己修呢？

放以前你敢這么提需求，產品經理能上門拼刀刀砍你。因為這需要極強的多模態圖生3D能力和視覺診斷能力。

結果到了今年，還學啥啊，啥都不用學。大模型能力溢出了，這就都變成了現實。

比如創想三維最新的SPARKX i7打印機就是這種，因為接入了阿里的Wan 2.7生圖模型和Tripo生3D的技術。你拍張照片直接就能轉成3D建模，打印機直接就框框干了。

至于遇到機器報錯，吐絲，你拍個照傳上去，系統也能調用Qwen3.6-Plus視覺能力識別問題，然后進行多輪推理，手把手教你怎么解決。

這就直接把3D打印從極客玩具搞成傻瓜相機了，別說咱，我奶來了都會操作。

那再比如說語言交流，前陣子咱不是公司出國團建嘛。本來到了國外，你說像英語啥的咱還能胡謅幾句，結果今年去的越南，這越南話是真不會啊。。。跟當地人就沒法交流。

旅個游都這樣，更別說咱國家這幾年很多人去越南干外貿。

雖說市面上的翻譯器和翻譯耳機沒有一百也有八十，但要是人家帶口音，或者單純環境太吵了，那你這翻譯器也得瞎掰。

當然這事兒其實也不怪硬件，就還是以前語音識別和語義大模型的問題嘛，那現在隨著高精度拾音算法和大模型迭代，這事兒就成了。

比如上面安克創新這個聲闊C50i耳夾式耳機，里面就是有Fun-ASR的語音識別和Qwen3.6大模型，支持100種語言實時互譯。

同聲傳譯利器這不就來了。

要知道這東西連印度那種咖喱口音，翻譯準確率都能干到97%，可惜去年同事去印度的時候沒碰上這玩意，不然高低也得整一個。

離譜的是，就算你自言自語，這耳機也能聽見。。。

因為接入了Qwen3.7-Max和Qwen-Plus模型，日常碰見個啥想搜的想問的，你也不用掏手機了，直接跟耳機說它就給你回答了，突出一個方便。

那說到方便，就不得不提我們的老朋友vivo家的藍心小V了。

就還是比如說你刷手機碰上個東西要搜一下，擱以前咱不得復制粘貼、切APP、打開某度。

搞不好半路有個搖一搖開屏廣告，就還把你拐到外賣里去了，最后要搜啥東西忘了，夜宵點了一桌，收獲頗豐。

在底層沒有AI嵌入的情況下，沒辦法，真得這么干。

而現在vivo上了小V圈搜這種功能，因為系統底層接入Qwen多模態能力，所以屏幕上看見啥直接圈一下，大模型自己就會幫你提取屏幕上的內容和主體。

那除了這些，還有比如說咱很多人都想拍vlog，但你要記錄一天吧，又得開相機、拍素材、導文件、剪片子。

繁得一批。

那有沒有能把相機、存儲、剪輯后期都干完的AI產品呢？

放以前，就算有人這么想也做不出來，因為這需要大模型具備極其變態的長視頻連續理解能力和多模態生成能力。

但是現在，Looki就做出來了這種東西。當然這個關注咱們的粉絲估計都知道，咱最近真沒少說這個產品

之所以次次說，那還是前面那句話，AI發展到了今年，很多以前只敢想不敢干的需求，基本都可以滿足了。

像Looki不僅能持續記錄日常，還掛載了千問全家桶，通過Qwen3.5-Omni能對原始音視頻進行同步理解，智能剪輯，丟給Wan 2.7，每天睡前直接給你今天的漫畫日記。

再結合Qwen3.7-Plus的實時狀態識別和歷史上下文記憶，你上班坐久了它還會主動提醒起來走走，甚至還能對你長期的生活狀態進行分析，真正的賽博外掛屬于是。

實際上，類似這種AI技術重構產品邏輯的場景，還有大把。

天貓的這個直播間里還有螢石攝像頭，可以自然語言搜錄像；聽力熊AI隨身智能體，回答孩子的千奇百問；海信電視一鍵識別球員信息、比賽預測、賽后總結、高光時刻；還有能隨身查詢信息的榮耀手表、語音直接操控的創維閨蜜機等等。

總之說白了，以前很多產品是硬件先造出來，為了裝逼硬演智能。

而現在是基座大模型的能力先補齊了，多模態和長期記憶的技術到位了，所以硬件終于不用裝了，直接拿著大模型去兌現用戶需求了。

講了這么多，那很多朋友估計發現了：

國內做大模型的這么多，為什么創想三維、安克創新這幫大廠，清一色全選了千問大模型？

嘿嘿，這就有意思了。

咱前面一直在說去年到今年，智能硬件其實變了。

那從商業上來講，有些硬件廠商去年就是隨便找個Chatbot接口，只要能證明自己跟得上AI這波浪潮就行了。

但今年大伙發現光跟上是不行的，AI只有真能干活，才有人會買單。

而硬件端要怎么選模型呢，這里面也有說法。

現在的AI硬件很多天然就是多模態場景，對大模型的容錯率非常低。你擱網頁聊天卡一下大伙還能忍，但硬件稍微卡一下，或者聽錯一句話，消費者的體驗就是一坨，搞不好直接紅溫，反手一個7天無理由。

而且硬件本身的算力不那么夠，靠本地跑大模型也不現實，所以端云協同才是正解，但這就要求模型廠商需要從不到1B到幾百B全尺寸都能夠適配，端上跑小的，云上跑大的，這也不是誰都湊得齊。

以及，硬件廠商到了今年，需要的不僅是能聊天的模型，還要能從看懂到做完，全部搞定的智能體基模。

而千問這波，剛好卡在了這個位置上。

除了眾所周知的多模態能力和全尺寸模型這些優勢，在Agent工具調用上，千問也足夠優秀。

比如Qwen3.7-Plus，直接從單純的視覺理解進化到了多模態混合智能體。Qwen3.7-Max還能支持vivo業務系統的AI Coding開發工作，連前端后端的活兒都包了。所以這么多硬件廠商找人家合作，其實也不難理解了。

不過話說回來，阿里能吃下這波AI硬件爆發的紅利，絕不僅僅是因為模型能打。

大伙出來混，誰還沒個基座大模型啊。

但硬件大廠怕的不僅僅是模型變智障，他們更怕的是調用太貴、并發太高導致延遲、適配開發太慢，以及做出來賣不出去。

但對阿里云來說，這太簡單了。前面有千問大模型提供基座，底層有阿里云來保證高并發低延遲，完事還拉了天貓這種電商頂流，直接幫忙出貨賣錢。對硬件廠這屬于是連吃帶拿、一條龍包圓了，純粹是。

所以說，AI真正落地物理世界，這背后是大模型、云和硬件商大家一起協作的結果。

但歸根結底，AI時代大模型和AI Agent是硬件最重要的基礎能力。

而對咱消費者來說。這兩年大家可能明顯會感覺到風向正在變化。

這么說吧，消費電子終于從以前那種瘋狂卷屏幕亮度、卷電池毫安數的參數PK，重新回到了優先考慮各種各樣的用戶需求。

大家愿意掏錢買新硬件，可能就不光是因為舊的壞了，而是因為這些新玩意真的可以替你多干事兒，多省點兒心。

給人的感覺就好像回到了很多年前，各種數碼新品一片勃勃生機、萬物競發的景象。

嘖嘖，AI硬件的大時代，可能真的來了。