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写给想做硬件创业的软件从业者
软件创业者涌入硬件领域，却频频踩坑：周期长、量产难、渠道成本高，更致命的是产品做出来才发现毫无优势。本文基于真实案例，剖析硬件创业的隐性门槛，并给出选赛道建议——走大家看不见的门，或许才是活下来的关键。
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大厂的AI战火，攻入硬件
从卖设备到抢控制权，大厂的 AI 战火烧向看得见摸得着的终端。9 月 22 日有报道称，阿里云无影团队正在试水 QwenBook 的 AI 平板，定位原生智能体电脑；此前字节推出第二代豆包手机，小米开源 AI 硬件项目，百度升级了小度智能体。
爆火了的Muse和Instinct们不能做的，OS3能？
小扎拿出 Muse Charm 之后，Rabbit r1 又被翻了出来，随身设备加语音办事的画面再次变得熟悉。亚马逊已阻止 Muse 代用户购物，平台阻力摆在眼前。文章对比大公司与创业公司两条路线，看 OS3 试图解决 Personal Agent 的哪些新问题。
对着屏幕碎碎念，AI时代的输入革命来了？
大模型把回答时间压到几秒甚至一秒，人却还被每分钟一百字的敲字速度卡着。硅谷的 Typeless 与网易有道的叭哥说都在解决同一件事：边录音、边整理、边润色。作者实测了输入速度与准确性，也说了终身免费到底能不能持续。
实测最新版「豆包手机」助手：所有手机里的AI都该变成它这样
豆包手机助手消费者版正式发布，作者提前上手：侧面 AI 键按住说话，锁屏下就能让它在飞书发会议邀请、跨 App 剪一条 vlog。从原型机走向量产的这一步，把「一句话完成任务」变成了会下意识使用的交互习惯。
智能硬件研发逻辑变了：从自建全栈到套用成熟方案
智能硬件创业的底层逻辑正在被改写。当技术迭代以周为单位，传统四到八个月的研发周期、上百万的团队投入，反而成为最大的风险。本文深度拆解从自建全栈团队到套用成熟方案、快速验证的新路径，揭示为什么'快'本身就是壁垒，以及中小企业如何避免产品上市即过时的困境。
从能力涌现到产品成立，大模型硬件的四道门槛
从录音卡到儿童手表，再到摄像机，小度AI硬件掌舵人孙浩复盘了多款产品的成败得失。他提出，大模型能力涌现后，真正的挑战在于场景、成本、上下文与安全之间的平衡。本文从实战出发，拆解AI硬件从技术到产品成立的完整路径。
AI眼镜开始记住用户后，产品经理要先定好5条遗忘规则
AI眼镜的记忆功能，真正难做的不是“存下多少”，而是决定什么值得留下、保留多久、以什么证据回答，以及用户说“忘掉”之后系统究竟要删到哪一层。本文从一个找工牌的场景出发，拆解AI记忆的生命周期、5条遗忘规则和一套可以写进PRD的验收指标。
AI眼镜进入公共空间前，产品经理要补一张“旁观者旅程图”
AI眼镜的体验不只发生在镜片内。当设备看向他人、调用视觉AI或保存现场信息时，没有购买产品的旁观者也进入了产品流程。本文用一次会议室场景，拆解旁观者从发现、理解、表达异议到事后处理的完整旅程，以及产品经理可以写进PRD的公共状态与验收指标。
AI眼镜为什么总要掏出手机？用一张任务接力图拆跨设备体验
AI眼镜并不需要独立完成所有任务。它更适合获得第一视角、捕捉意图和返回短结果，手机则继续承担复杂输入、授权与高风险确认。真正影响体验的，是任务切换设备时上下文有没有跟过去。本文给出一套跨设备接力框架，以及可以直接写进PRD的交接包和指标。
AI眼镜听懂之后，怎么确认才不误触？一套4级交互回路
AI眼镜开始从“看见并回答”走向“理解并行动”，但看对了、听懂了，还不等于可以立即执行。发送消息、分享照片、下单支付等任务，都在考验产品如何把模糊意图变成用户真正授意的动作。本文给出一套4级交互回路，帮产品经理设计AI眼镜的确认、反馈与撤销机制。
AI正在制造一场史无前例的全产业链硬件通胀
AI革命正在引发一场全产业链的硬件通胀，从GPU、CPU到存储芯片、光模块，甚至螺丝钉都未能幸免。本文深入剖析涨价潮的传导链条，揭示AI基础设施成本飙升背后的供需失衡与产业困局。
