AI 硬件的道、法、术 | 对谈三耳猫创始人谢羽佳

曲凯在深圳办完一场 AI 加硬件的活动后，发现这个话题的热度远超预期。他请来的嘉宾谢羽佳，履历几乎覆盖了中国消费电子出海的全部三个阶段：在 TP-Link 起步，在安克做 CEO 助理，亲历公司从几个亿做到几十个亿；之后去出门问问负责海外增长；再联合创办 Global Oneclick，服务过 EcoFlow、云鲸、拓竹、追觅、华米、Plaud 等四十多个百万美金级众筹项目。现在她自己下场，做了一家叫三耳猫的 AI 儿童娱乐终端公司。

这期对话反复绕着道、法、术三个字打转。谢羽佳把 AI 硬件放回消费电子的老框架里看，讲了三波出海浪潮的区别、众筹怎么变成一场 to VC 的营销战役、亚马逊的规则到底变没变，以及一个硬件团队到底有几条命。她的判断不轻飘，很多结论来自踩过的坑和看过的项目死亡现场。

对正在做 AI 硬件、或者准备投 AI 硬件的人来说，这期内容的价值在于把热闹拆成了可操作的层级：哪些是时代给的机会，哪些是流程上的手艺，哪些是第一天就该想清楚、想不清楚后面全是白费的事。

三波出海浪潮，三种活法 2:35

谢羽佳把中国消费电子出海分成三段。第一段是 2009 到 2018 年左右的跨境电商品牌期，强运营、强 marketing 导向。底层依托三波红利：手机终端在全球快速普及、亚马逊等线上渠道的流量红利、中国供应链的成本优势。安克就是这一波里长出来的公司，从卖充电宝的外贸公司转型成精品公司。

她对这个阶段的评价很直接：那一代创业者整体能力没有那么强，强在在那个节点站稳了位置，然后跟着市场一起长大。风口上谁都能吹起来，话糙，但安克之外确实没长出几个同量级的品牌。

第二段是 2016 到 2022 年左右的产品创新期，强产品创新导向。移动终端红利消退后，靠小技术应用创新、结构创新起来的公司开始冒头。典型是大疆出来的一批人，正浩、拓竹都在抓这波机会。工程师凭技术背景在单品类里做出短期差异化，赶上好 timing，资本入局支持快速迭代。这个阶段的机会开始变得零散，脱离了手机这条主线。

第三段就是当下。AI 是一个应用面极广、又在动态快速进化的技术，谢羽佳把它类比成 2G 到 3G 到 4G 到 5G 的底层迭代：它形成了一个又高又宽、周期又长的共创空间，大到能出超级物种，小到能做工具层面的革新，小鱼小虾也有位置。她拿锂电池打比方，同一个底层能力，既能做特斯拉，也能做电动牙刷。

硬件产品从定义到上市有 12 到 18 个月的周期，所以现在市面上能看到的 AI 硬件并不多。这个时间差本身，就是机会窗口存在的原因。

AI 给硬件带来的两个核心作用 7:44

谢羽佳没有用 GPT 几代来类比 AI 硬件的成熟度，她搬出了教育心理学家布鲁姆的教育目标分类法。布鲁姆把育人目标分成认知、情感、动作技能三大领域，每个领域从低到高有五六个层级。AI 的学习路径，恰好是沿着这个框架从下往上打怪升级。

她判断，这一波基于文本的大语言模型，是暴力美学带来的认知领域智能涌现。知识、记忆、理解、应用这几层底层技能已经做得不错，再往上的分析、评价、创造，在大多数场景里对机器还是难的。情感领域离机器有意识还很远，基本原地踏步。动作技能领域对应的是具身智能，视觉刚开始有，触觉和电子皮肤还早。所以这一波 AI 给硬件带来的核心作用只有两个，都发生在认知领域：底层能力的精力释放，上层能力的人机协作增强。

精力释放的例子是 Plaud 那类会议记录产品，把移动场景下记录、理解、总结的记忆型工作接过去，人省下精力。能力增强的例子是设计师用 Midjourney 发散创意池，方案的全面性、速度和优质程度都上一个台阶。

这个模型的实际用处在于筛场景。日常生活里哪些任务充分调用了你的认知能力，应用场景就在哪里。谢羽佳说，想清楚这个框架之后，再看网上各种对 AI 硬件该做什么、不该做什么的观点，很多都显得片面，缺少分寸感。她是按图索骥在做产品定义的。

AI 能不能把所有硬件重做一遍 12:33

曲凯的问题很直接：AI 是不是能把所有硬件都重做一遍，或者至少所有硬件都该加 AI。谢羽佳拆成三层来回答。

第一层是技术问题，AI 在不同时间点、不同领域技能发展到什么程度。第二层是经济学问题，替代或增强的成本，是否和市场可支付意愿匹配。第三层是哲学问题，AI 能力越往上走，作为创造者的人类允许它发展到什么程度，愿不愿意让渡这部分能力。

所以这不是一个单纯的技术判断。她用这个框架回应了另一个常见疑问：很多 AI 耳机的功能，手机加软件也能做，为什么还要一个硬件。她的答案是分场景、分人群。手机是移动场景最广泛的终端，但家居场景的娱乐终端是电视和平板，办公场景是笔记本，车载场景是车本身，没有一个终端能百分之百覆盖所有场景。从人群看，老人和小孩日常活动中手机的使用时长和渗透率都不高，这里就可能形成新终端。

她给硬件创业者的提醒是：硬件产品的交互很难发生倒退，你要么补充，要么进化，最好拆人群或拆场景，找到做硬件形态真正有意义的地方，而不是被别人的一次软件 update 吃掉。可穿戴设备之所以热，就是因为佩戴形态能潜伏进所有场景，跑步时看心率，手表比掏手机自然得多。

至于 Humane AI Pin 被群嘲，她的看法偏宽容：不同硬件品牌第一代产品的出发点很不一样，有的是纯割韭菜，有的是试探。AI Pin 更像试探型产品，借硬件形态摸索新交互形式下的高频需求在哪里，再根据反馈调整方向。这种事得有名有钱的团队才干得起。换个角度，它获得的关注度和尝试用户足够多，目的可能已经达到了。三耳猫这种小玩家更量力而行，只关心当期 AI 能力下体验能不能闭环。他们的第二代产品已经能做到 5 秒内响应，第三代目标 3 秒内，在这个场景里够用了。

众筹的真实面目：一场 to VC 的营销战役 18:58

标准的消费电子出海路径是：做样机、讲故事、上众筹、铺线上渠道、再往线下走。谢羽佳确认这个流程成立，但加了一个关键限定：这套范式适用于成熟品类，品牌已经迭代过几代，能在很快的节奏里完成渠道转移。而今天大多数 AI 硬件是新品牌的第一次众筹，性质完全不同。

它更多的就像是一个 to VC 的 marketing campaign。

众筹平台本身也经历了几个阶段。最早是 Kickstarter 那种 bring an idea to reality；后来有品牌用它验证市场，开始商业化运营；出门问问那一段，是把众筹当成集中的 marketing campaign 做声量，快速压到正式线上渠道，干预平台算法实现起飞；到现在，新品牌第一代产品上众筹，目的更复杂，既要向资本市场秀肌肉，也要找早期客户。

曲凯追问：如果不奔着融资，众筹还必须做吗。谢羽佳的回答是先想清楚目的，再量力而行。如果只是想验证早期用户是否买账，一两千个样本就足以证明早期市场共识，这时候最该关注的是 ROI 高不高、样本够不够。为了凑到 100 万美金去给 VC 讲故事，ROI 往往已经很低了。

外部看众筹只能看金额，所以很容易被骗。一个金额很高的项目，背后亏了多少、流了多少眼泪，圈外人不知道。她给投资人的建议是：同等规模下比较，看总销售额、ROI 和获客成本 CPA。同样是 100 万美金的众筹，ROI 越高越好。但她也提醒，ROI 的调节空间很大，十万美金的盘子可以把 ROI 做得非常漂亮，因为不需要破圈去拉购买欲望不强的人。

亚马逊没有变，变的是流量成本 25:49

关于亚马逊对新兴品牌越来越不友好的说法，谢羽佳不认同。她的判断是亚马逊的逻辑从来没变，没做好的是商家自己：没有构建好商业模式，没有在平台上把产品体验做好。

新品牌、新产品都有一个创新变量，这个变量需要足够高的利润空间来支撑，或者需要快速迭代的机会。创新变量要靠高容错来对冲。体验做不好，亚马逊这个平台就玩不起来。2017、2018 年到现在，唯一变化的变量是流量成本更高了，所以产品必须有更好的利润空间，创始人才能心态平和地成长。

这也是她给这一波 AI 硬件创业者最重的提醒。如果你按两三倍的定价率把 AI 塞进产品里再去试错，大部分时候产品体验还很差，这个商业模式做完一代公司就没了。她的建议落在品类选择上：一开始就挑有更高溢价空间的品类，闭环在中产消费人群。选择比努力重要，这句话在硬件行业格外成立。

硬件团队的命数，本质由迭代周期决定。正常消费硬件从定义到上市 12 到 18 个月，这段时间全是纯资金投入，没有营收。上市后发现问题，运气好能及时修 bug，运气不好要等下一代产品，又是一个一年半。容错率不高。她做音频音箱的原因之一就在这里：大部分音频内容可以 OTA 持续更新，硬件加软件的逻辑让体验能以天为单位调优，容错空间比结构创新型的硬件大得多。

两条路径与护城河的真问题 29:16

曲凯问消费电子的公司到底有几条命。谢羽佳给了两条路径。一条是做矩阵，以战养战：同时投五到十个项目，一两个成功，其余快速砍掉，再孵化下一批。玩具品类和大部分小工具就是速生速死的逻辑，产出大于投入就行。另一条是做能卖多年的大单品，关键是增长是否足够长期、护城河是否够高、能不能打破增长天花板、在价值链上持续增强，像苹果那样形成生态壁垒。

护城河这个问题，她直接搬出巴菲特的框架：无形资产、转换成本、网络效应、成本优势。技术怎么变，商业本质不变。消费电子大多数单品类天花板不高，很难出世界级品牌，所以大部分公司就是速生速死的生意，活得滋润，但护城河要打个问号。手机是反例，品类足够大，iPhone 靠 iOS 生态、配件、LT 组件构成高转换成本和网络效应。再小一点的品类也有例外，美国做 DIY 模切机的 Cricut，核心硬件加耗材加订阅，两三个单品做到百亿营收，品牌效应、社区、转换成本都有。

所以关键还是商业模式的思路。谢羽佳自己出来创业，和这段经历直接相关。她在 Global Oneclick 把 0 到 1、1 到 10 的术法层面做到了极致，项目重复度高到大脑产生肌肉记忆，一个项目来接触，她几乎能预测它怎么死。但各品类天花板不高，做到十个亿二十个亿就摸到顶，这个体量撑不起世界级品牌。她形容那段时间自己的 market 特别不开放，在做零和游戏，自我价值感很低。

时间才是最大的成本。

她想要一条能跟着大势同步往上走的道。移动通讯从 2G 到 5G 的长期迭代就是这种道，AI 是新的那条。多模态在齐头并进，智能化程度在持续增强，技术进化速度快、天花板高，从小众到大众形成共识的需求就在里面。今天做音频，慢慢长出多模态的东西，持续加强生态，这是她眼里千载难逢的机会。

0 到 1、1 到 10、10 到 100，以及道法术 43:13

谢羽佳把三个阶段拆得很清楚。0 到 1 的关键是破局，考验认知和执行：差异化切入市场的角度，加上开局作战的效率。认知清晰、执行效率高，破局就快。1 到 10 可能持续三到八年，重点是把道想清楚，把法和术规范化，经验越来越深，支持破局之后的优化迭代。10 到 100 回到护城河：单品类公司要考虑上下游价值链增强，生态型公司要考虑围绕核心的生态增强。

核心团队配置，她认为三个人最关键。第一个是能做机会识别的人，大 beta 出来时，能清晰看到具体场景里的具体需求，这是 deliver 价值的起点。第二个是进化速度快、对前沿 AI 理解深、感知敏锐的人，最好是技术产品型，能把识别出的场景找到合适的技术做转化闭环。第三个是把硬件基础体验和细节做扎实的人，消费者用钱包投票，这一块不能虚。剩下的就是各公司形成差异化的特殊角色，投入多少精力视商业模式而定，这决定 1 到 10 增长得快不快。

最后回到道法术。道是对长期市场里需求的判断，决定天花板：这个需求是不是在快速增长，后面是不是极大容量的市场，你有没有看到中局的能力。法是事情怎么做，把目标拆成目标一二三，定执行流程和标准框架，比如要不要做众筹、进哪些渠道、运营节奏怎么排，这个过程可能三到五年。术是具体的 detailed know how，显性知识可以 SOP 化，隐性知识靠人执行到位。

大多数创业者想的是法和术，道没想清楚。曲凯补了一句：很多人是身体上的勤奋，认知上的懒惰。谢羽佳认同，而且指出真正能在几个层面都想清楚、执行清晰的人并不多。更现实的是，很多人还没到那个阶段，先做一个一亿的盘子，做不上去，下次才知道哪里错了。但硬件的迭代周期是 12 到 18 个月，今天不把道想清楚，有没有下一次迭代机会都不一定。起点往往决定终点，品类选择和产品定义的那一刻，后面所有事情已经被决定了大半。

对读者的实用判断可以收成几条。做 AI 硬件，先回答三个问题：你切的是哪个场景或哪个人群，手机加软件为什么替代不了你；你的品类有没有足够溢价空间撑起试错成本；你的团队里有没有那三个关键角色。投 AI 硬件，看众筹别只看金额，同规模比 ROI 和 CPA，再往下问清楚背后的获客结构和复购逻辑。至于道法术，术可以学，法可以练，道只能自己想。硬件行业给每个人试错的机会，通常只有一次半。