Jony Ive 和 OpenAI 的秘密 AI 设备：关于野心、现实和前景的问答

人道与兔子灾难之后：被大肆炒作的 OpenAI 设备是否也面临重大失败？

这一愿景意义非凡：苹果最伟大成就背后的传奇设计师乔纳森·艾维 (Jony Ive) 与人工智能革命的领军人物 OpenAI 携手合作，打造一款引领后智能手机时代的设备。其核心是一个无屏幕的智能助手，它通过摄像头和麦克风不断感知周围环境，并主动协助日常生活——这是人工智能与物理世界的无缝连接，即所谓的环境计算。

然而，在光鲜亮丽的外表背后，一切正在崩塌。最近的报道描绘了一幅画面：一个项目正受到根本性障碍的阻碍，其成功与否也充满不确定性。近期，Humane AI Pin 和 Rabbit R1 等竞争产品的惨败给整个设备类别蒙上了一层阴影，也表明了在现有应用生态系统之外，未来的道路是多么坎坷。从尚未解决的设计问题，到处理能力和电池续航方面的技术限制，再到“始终在线”设备所带来的巨大的道德和隐私问题——挑战不胜枚举。

Humane 是一家初创公司，开发了 Humane AI Pin，这是一款小型可穿戴设备，旨在通过激光投影显示信息。它被宣传为一款创新的人工智能助手，但却存在技术问题、处理速度慢、用户关联性低以及成本高昂（700 美元加每月 24 美元）等问题。Humane 于 2025 年 2 月底停产了该产品，并将剩余资产出售给惠普，AI Pin 也因此无法使用。该公司被认为是雄心勃勃却失败的科技产品的典型例子。

Rabbit AI 还发布了 Rabbit R1，这是一款基于 AI 的可穿戴设备，最初备受瞩目。批评主要集中在缺乏用户关注的功能、硬件问题以及缺乏明确的功能或目标受众。尽管饱受批评且用户兴趣下降，Rabbit R1 仍在获得支持，并新增了记忆日记等功能。然而，如果 Rabbit 无法改进其 AI 技术（大型动作模型）并明确其独特的卖点和目标受众，它也可能面临失败的风险。

这两款产品——Humane AI Pin 和 Rabbit R1——都被认为是失败的，主要原因是错位的用户需求、技术缺陷以及缺乏市场导向。它们对 OpenAI 来说是一个警示信号，OpenAI 即将在 2026 年推出备受瞩目的 AI 设备，也面临着同样的挑战，例如如何平衡实用功能、易用性和数据保护。

简短描述：

• Humane AI Pin：带有激光投影的AI助手可穿戴设备，技术不成熟，价格昂贵，已停产，惠普收购了剩余产品。
• Rabbit R1：带有语音助手的AI可穿戴设备，功能较弱，硬件存在问题，仍在活跃，但正处于十字路口。

由于市场形势严峻以及语音 AI 设备存在已知问题，OpenAI 的新设备是否也会失败的问题被认为是现实的。

本文探讨了这一雄心勃勃的项目的现状。它解答了关于其雄心壮志和现实情况的最重要问题，解释了具体的技术和概念障碍，并展望了这一宏伟愿景能否成为真正的产品，或者是否会成为下一个备受瞩目的人工智能失败案例。

没有屏幕的生活：Jony Ives 和 OpenAI 的伟大 AI 愿景濒临崩溃

关键发现：OpenAI 和 Jony Ive 正在研发的无屏 AI 设备正经历一段艰难时期。技术障碍、悬而未决的设计决策、计算能力以及数据保护问题正在拖慢研发进度，并引发了市场的基本担忧。成功是有可能的，但绝非板上钉钉；近期其他 AI 设备的失败表明，超越智能手机的步伐是多么艰难。

OpenAI/Jony Ive 项目究竟是关于什么的？

它是一款全新的无屏人工智能设备，大小与智能手机相仿，能够通过摄像头、麦克风和扬声器感知周围环境，并仅通过语音、音频和情境与用户互动。目标是打造一个“始终在线”的助手，无需传统的激活指令即可持续收集传感器信息，理解周围环境，并在日常生活中主动为用户提供支持。其理念是：用环境计算取代应用磁贴，用即时交互取代触摸屏。

当智能手机可以做所有事情时，该设备为什么还有意义呢？

智能手机是拥有应用生态系统的通用型设备，但交互和情境却支离破碎。专门的人工智能设备可以统一交互，最大限度地缩短响应时间，并将情境（视觉、听觉和空间）作为主要信号。其承诺是减少认知负荷，提供更多实时辅助，提供更自然的控制，并成为通往超越显示器的下一个计算时代的桥梁。

发展在哪里——Golem 报告了什么？

一些问题，有时甚至是根本性问题，正在拖慢项目的进展。根据报告，该项目面临以下困境：

• 设计决策不明确（外形尺寸、交互模型、“始终在线”行为），
• 计算能力、能源效率和基础设施方面的技术限制，
• 尚未解决的数据保护和助理行为问题，
• 供应链和最终装配计划中的依赖关系。

此外，OpenAI 需要大幅扩展其计算能力才能有效运营消费产品。立讯精密被指定为制造合作伙伴，但最终组装可能在其他地方进行。

无需激活词的“永远在线”在技术上和伦理上是否现实？

出于技术原因，此类行为需要极其高效、低延迟的传感器处理、强大的环境分析以及卓越的设备端分类能力，以防止云端持续被原始数据淹没。从伦理和数据保护的角度来看，持续的监听和查看对透明度、知情同意、数据最小化、边缘处理和访问控制提出了极高的要求。帮助与侵扰之间的平衡被认为是一个核心问题——换句话说：一个乐于助人的朋友，而不是一个“怪胎伙伴”。

提到了哪些具体的技术障碍？

最大的障碍可以归结为四个方面：

• 计算基础设施和 LLM 服务：低延迟、多模态、上下文丰富的答案的可扩展推理成本高昂且复杂。OpenAI 需要扩展其能力，才能可靠地为大众产品提供服务。
• 能源和设备上的 AI：始终在线的感知、无唤醒词检测和持续的上下文跟踪需要极其高效的设备上的模型和硬件加速器来满足电池寿命和热预算。
• 设计数据保护：无需激活词的始终在线需要在边缘处理、假名化、本地缓冲、细粒度权限和用户控制界面方面做出稳健的架构决策。
• 外形和用户体验：没有屏幕，需要清晰一致的交互逻辑，包括语音、触觉反馈，以及可能的投影或灯光信号。市场对比表明，分散的交互会导致用户失望，最终导致退货。

为什么计算能力会成为瓶颈？

尽管成本有所降低，但现代多模态模型的推理成本仍然很高；如果设备要持续响应情境感知，延迟要求就会不断提高。扩展需要巨大的 GPU/加速器容量、电源以及强大的全局延迟架构。与此同时，为了改善隐私、延迟和成本，将功能卸载到设备（边缘/设备上的 AI）的压力也越来越大——这反过来又需要新的硬件、模型提炼和质量的妥协。

Ive/OpenAI 的愿景与之前的 AI 产品有何区别？

目标：深度整合多模态、情境和辅助功能，打造一个“AI 终端”，而非单纯的应用启动器。实现方式：刻意采用无屏幕设计，并配备始终开启的感知和环境交互功能，更加注重优雅、低调的临场感。重点在于融合软硬件的一致性——艾维一直以来都致力于打造这一理念。相比之下，Humane AI Pin 和 Rabbit R1 则在发热、续航、现场表现不佳以及退货方面存在问题。

我们可以从 Humane AI Pin 和 Rabbit R1 的失败中学到什么？

有几个原因。首先，仅仅将熟悉的智能手机功能转移到新产品上是不够的。其次，电池寿命、热稳定性和实际任务性能比视频视觉更重要。第三，如果没有卓越的服务编排，语音控制仍然比应用程序使用速度慢。第四，如果没有切实的附加值和透明的控制，用户不会容忍持续“监听”的技术。第五，退货率和信任度的丧失正在摧毁新兴产品类别。

立讯精密在制造业中扮演什么角色？

立讯精密被认为是苹果生态系统的核心供应商，据报道，该公司至少是一款OpenAI设备的制造合作伙伴。其他潜在供应商，例如歌尔股份，可能会提供扬声器模块。有迹象表明，首批量产将在2026年末/2027年初之前开始。立讯精密在可穿戴设备、AR光学集成和高度自动化组装方面拥有丰富的经验，这证明了其质量和良率的优势。

市场是否已为无屏幕 AI 硬件做好准备？

这些条件是矛盾的。有利的一面是：人工智能的大规模普及、推理成本的下降、边缘人工智能和传感器丰富的硬件的进步，以及对更简单交互的强烈需求。不利的一面是：对应用生态系统的习惯性、高度的隐私敏感性、尚未解决的幻觉，以及通过基于智能手机的人工智能助手（苹果、谷歌、Perplexity）提供的强大替代方案。最近的产品失败表明，人工智能市场处于早期、容易出错的阶段，缺乏明确的“杀手级用例”。

各大平台如何定位自己？

• 苹果正在通过设备内置的管道、注重隐私的功能以及深度集成的服务，在 iPhone 生态系统中巩固 AI 地位。智能手机用户群庞大，用户习惯稳定；另一方面，外部设备却举步维艰。
• 谷歌正在将 Gemini 扩展到电视等设备类别，将人工智能功能推向现有的硬件类别；用户无需切换平台即可进行交互。
• 通过“AI 手机”，德国电信及其合作伙伴证明，“无应用程序”也可以作为智能手机上的 UX 层，并在后台进行 AI 编排。
• 借助 Ive，OpenAI 正专注于显示器之外的新形态——这是一条有风险但可能定义类别的道路。

OpenAI 针对的是哪个产品类别——智能扬声器、可穿戴设备、桌面设备？

报告概述了各种方案：一款始终在线的桌面设备、一款类似智能音箱的无显示屏设备、一款移动助手，甚至是一个小型产品系列。消息人士描述了原型阶段和不确定的外形规格；其共同点是深度嵌入 OpenAI 的 LLM 和情境感知交互。

如何利用始终在线的技术有效解决数据保护问题？

实际的方法如下：

• 检测和预过滤阶段的严格边缘处理，
• 本地缓冲和选择性发送最小化的假名特征，
• 精细操作模式（隐私区域、静音/覆盖/快门硬件），
• 主动记录/传输期间的可见指示器，
• 数据路径、删除和发布的可审计性和用户控制面板，
• 标准化的人工智能风险监控（对人工智能数据使用的“始终在线”防御）。

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什么样的时间表是现实的？

公开数据显示，假设设计和基础设施问题在2025/2026年得到解决，首批硬件将于2026年末至2027年投入使用。然而，目前的报告显示，持续存在的障碍可能会进一步拖慢进度。

为什么没有屏幕的设计如此困难？

因为屏幕巧妙地解决了许多问题：确认、情境显示、错误处理、多任务处理。如果没有显示屏，听觉和语音界面、触觉信号以及可能的投影/照明必须覆盖整个交互空间。这需要出色的语音识别、对话管理、错误鲁棒性和基于时间的行为。此外，设备在提出问题之前就“正确”预测的压力也随之增加——这是一个巨大的障碍。

存在哪些商业风险？如何降低这些风险？

• 成本风险：推理和硬件成本过高，可能导致价格上涨。应对措施：边缘AI、模型蒸馏、服务分级、合作伙伴关系和服务补贴。
• 责任与信任：始终在线和幻觉会滋生不当行为。应对之策：保守的默认设置、安全的功能域、严格的治理以及人机交互机制。
• 市场接受度：如果没有明确的附加值，销售疲软和回报不佳将是一个风险。应对之策：聚焦“待办事项”，细分目标群体，开展试点项目，并在更广泛的产品系列中提供可靠的实用性。
• 竞争：智能手机平台正在更深入地整合人工智能。应对之策：独特的使用情境、更快的任务解析，以及超越应用编排的真正环境智能。

可信的“杀手级用例”是什么样的？

可能不是一个单一的“杀手”，而是一系列功能的阈值，这些功能共同显著促进了互动：

• 无需手动应用程序步骤即可在日常生活中立即、无错误地安排任务（约会、路线、提醒），比使用智能手机更快。
• 视觉日常生活辅助：基于情境的识别、解释、家庭和工作活动协助，延迟极低。
• 房间内的主动安全/舒适：仅在相关时触发的智能通知，嵌入在存在和活动环境中。
• 边缘优先数据主权：清晰可见的边界、本地学习和产生信任的隐私设计。

独立报告对当前的问题有何看法？

多家德国科技媒体和行业门户网站持续报道技术和概念方面的障碍：始终在线行为、数据保护、计算能力、智能音箱和移动助手之间的定位不明确、市场启动困难以及潜在的延迟。核心信息是：需求很高，但实施尚不成熟。

其他提供商对“无应用程序”愿景有何反应？

• 德国电信：通过 AI 手机与 Perplexity 的集成，它展示了如何通过应用程序编排来取代智能手机上的应用程序使用。这减少了携带其他设备的需要，并充分利用了现有的使用习惯。
• 谷歌：将 Gemini 分布在电视等类别中，并在没有新设备类别的情况下扩大其在日常生活中的存在。
• 苹果：推动设备和系统集成，将人工智能交互无缝融入现有硬件渠道。

环境计算作为框架发挥什么作用？

环境计算精准地描述了这一目标：一种无需专用输入、融入背景、主动提供帮助并根据情境感知运行的技术。OpenAI/Ive 设备将成为实现此类交互的载体。但环境智能需要成熟的传感器技术、可靠的 AI 解读、边缘处理以及符合伦理道德的数据保护架构。实现这一目标的道路是渐进的，而非循序渐进。

哪些指标表明到 2026/2027 年将取得进展？

• 边缘 AI/NPU 变得更快、更便宜、更节能；模型压缩和提炼多模态正在快速发展。
• 像 Luxshare 这样的供应链合作伙伴拥有高度自动化的制造、可穿戴/AR 专业知识和产量经验。
• 跨平台人工智能的可用性（Gemini、Copilot、Perplexity）提高了用户对对话交互的接受度；对设备智能的期望正在上升。

还有哪些警告信号？

• 在开放环境中持续出现幻觉和不当行为。
• 超出演示范围的实际应用中的延迟和可靠性问题。
• 对私人空间中始终开启的传感器的数据保护持怀疑态度。
• 当附加值不明显时，就会产生“为什么不直接使用智能手机？”的反应。

产品系列是否比单一设备更有意义？

是的。分层组合——例如，一个具有房间智能和高能效配置的固定式环境设备，加上一个移动式节能配套设备——可以更好地覆盖不同的使用场景。模块化方法可以为每种环境提供更清晰的价值主张和技术优化。

与生态系统的合作是不可避免的吗？

有可能。对于电话、消息传递、导航、媒体和智能家居控制等任务，需要与操作系统、服务和设备进行接口。如果没有深度集成，就会面临与 Rabbit/Humane 相同的障碍：外部服务协调缓慢且脆弱。战略合作伙伴关系、SDK 和标准化代理 API 至关重要。

这对欧洲市场和数据保护要求意味着什么？

欧洲在数据保护、知情同意、目的限制和透明度方面设定了高标准。始终在线的设备需要提供精细的控制机制、本地处理以及清晰的选择加入/退出路径。差异化的欧盟产品配置可能成为竞争优势——如果它能够成功建立信任而不是限制功能。

应如何设计市场进入方式以避免遭遇挫折？

• 目标群体选择：具有明确“待完成的工作”且对新交互具有高容忍度的应用领域（例如，家庭援助、护理、无障碍设施、知识工作）。
• 多阶段试点：控制推出、质量遥测、边缘/云组件的迭代调整。
• 透明度攻势：功能、数据路径、本地处理、指标和手动覆盖。
• 服务包：超越硬件的附加值——高级编排、知识图谱、离线模式、数据主权包。

OpenAI 会与 Ive 一起创造一个新的类别吗？或者打造智能扬声器 2.0 吗？

从精致的无显示屏智能音箱到真正意义上的全新人工智能终端，智能音箱的种类繁多。最终结果取决于实际性能：这款设备能否比智能手机加助手更快、更谨慎、更可靠地解决日常重复任务？一款值得信赖的“始终在线”产品能否成功？如果成功，一个新的类别即将出现。如果失败，“智能音箱只会更贵”的威胁即将来临。

来自供应链的哪些信号是值得信赖的？

多个消息来源反复提及立讯精密作为制造商、歌尔股份可能参与其中以及2026年末/2027年时间表。立讯精密在AR/可穿戴设备领域的扩张、全自动生产线和高良率与雄心勃勃但较晚的部署计划相符。当EVT/DVT/PVT里程碑公开或间接可见时，可靠性会更高。

该项目与德国电信的“无应用程序”人工智能手机有何不同？

德国电信模式改变了智能手机的用户体验层：AI助手在后台协调应用程序，同时应用程序仍然可访问。OpenAI/Ive希望移除应用程序层和屏幕，转而支持环境交互。德国电信模式通过保留熟悉度来降低门槛；Ive/OpenAI模式则依赖于一种改变的交互范式——风险更高，但可能带来更大的飞跃。

哪些行业可以成为早期采用者？

• 智能家居和舒适：谨慎协助、情境自动化、安全。
• 护理/辅助技术：免提交互、严格隐私监控。
• 知识工作/家庭：现实生活中的转录、视觉和组织支持。
• 教学/培训：情境反馈、室内解释。

2026/2027 年的冷静前景如何？

现实的做法是分阶段进入市场，初期限制数量，集中使用场景，并保守地限制功能，直至边缘AI和推理操作逐渐成熟。鉴于种种障碍，颠覆性的大规模发布似乎不太可能；然而，只要数据保护、延迟和可靠性令人信服，清晰的领域和可靠的实用性发布是可以实现的。

项目应该避免哪些难以避免的事情？

• 演示视频中承诺过多，但实际性能不佳。
• 分散的交互，没有明确的状态、信号和控制选项。
• 始终在线录音缺乏透明度。
• 如果失去连接，则会缺少离线/降级模式。
• 模型和安全修复的更新策略不明确。

展示原型时潜在客户应该注意什么？

• 现实环境中的延迟，而不仅仅是在实验室中。
• 真正持续使用下的电池寿命。
• 错误处理：如果发生误解会发生什么？
• 隐私接口：显示、开关、日志、本地处理。
• 可靠、可重复的日常工作，比智能手机更快。

总体评价如何？

该项目填补了一个真正的空白：环境智能，它能够降低复杂性，并使情境成为主要界面。OpenAI 的 AI 实力与 Ive 的设计专长强强联手，堪称非凡——但挑战也同样巨大。业界刚刚认识到，如果没有日常的稳健性，愿景就无法实现。如果该项目能够成功构建始终在线的智能音箱，合理平衡边缘/云端，提供明确的附加值，并及时提升供应链和基础设施，那么它就有机会成为一种新的、可靠的设备类别。如果这种平衡失败，这款设备充其量也只能是一款精致的智能音箱，或者加入众多失败的 AI 产品之列。

未来的 12-24 个月将决定一个雄心勃勃的概念是否会成为一个可行的类别，以及环境计算是否会首次在智能手机之外的大众市场中站稳脚跟。

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