当接入大模型不再是壁垒,AI 耳机的下个战场在系统化技术底座。韶音与光帆的作,给出了个值得参考的产业样本。
手机成为手的延伸,人们只需动动手就能获取想要的。在Agent的快速发展下,人们想要的则多:除了手之外,什么样的硬件产品能成为耳朵、眼睛、嘴巴的延伸,补齐“看、听、说、行”。为此,AI耳机应运而生。
2026年,AI耳机经历轮概念普及周期。从各厂商快速接入大模型API,把AI语音、录音转写当成产品点,到AI耳机究竟能解决什么真实场景问题,整个赛道正在完成次从“有AI”到“用好AI”的认知切换。
8月18日,韶音在上海举办新品发布会,正式出旗下款AI耳机OpenFit 2 AI。
OpenFit 2 AI的AI能力集中在「听懂」和「记录」,抓住了“耳机距离声音近”这区隔点,把翻译、录音、转写和总结做成套完整的工作流。
而OpenFit 2 AI真正值得期待的还不止这些。发布会临近尾声的one more thing环节,韶音抛出“AI实验室”,宣布将与光帆科技作,将落地智能对话、日程待办、快记快查、智能消息等,重要的是,这些能力不是在下代产品,而是很快,会通过OTA升实现,尤其对于律师、咨询、销售、金融从业者等频沟通人群来说,可谓“贴身助理”。
和多数AI耳机产品简单接入大模型API不同,韶音联光帆造的度AI,基于光帆自研AI OS,为整套提供系统化底层技术支撑,覆盖端云协同、多模型调度、多Agent协作,同时兼顾端侧隐私安全保护。
本次作跳出行业主流的单点API调用模式,形成套清晰的分工范式:硬件负责抓需求定义,AI技术公司输出完整可落地的技术底座。个现实的产业命题随之被摆上台面:
当大模型接口唾手可得,AI硬件的核心壁垒究竟在哪里?“硬件做需求定义,技术公司做底座”这套协作模式,会不会成为AI硬件产业演进过程中值得重视的主流向之。
AI耳机来到分水岭:自建AI,还是选择产业协作?
回顾过去两年AI耳机的发展,行业的早期逻辑十分简单:硬件厂商拿到大模型API,把语音交互塞进耳机,就可以对外定义款“AI耳机”。市场上大量产品由此诞生,AI标签快速铺满消费音频硬件。
但热闹过后,用户端的体验痛点逐步暴露。很多产品只是简单拼接若干立AI能力,录音转写、语音问答、消息摘取各个模块互相割裂,指令法跨联动;端侧力有限,云端调用延迟沧海绵胶,经常出现响应卡顿;不同模型输出风格不致,整体交互体验碎片化。
接入大模型已经不再是产品差异化筹码,它像张入场券。真正拉开产品体验差距的,是模型之上的整套调度架构、端云任务分配、多智能体协同等体系化能力。站在硬件厂商的视角,想要补齐这套能力,市场上大致分化出两条路线。
路线:硬件全栈自建AI能力
全栈自建,意味着音频硬件企业需要从搭建整套AI研发体系,覆盖端侧法、大模型适配、多Agent开发、端云协同架构、隐私安全工程等完整链条。
这局面,可以参考汽车行业智驾赛道走过的路。36氪此前报道中提到,车企全栈自研智驾,需要持续承担昂人力与研发成本,软件团队规模快速膨胀,技术迭代节奏、商业化回报周期却充满不确定。放到AI穿戴硬件域,逻辑度相似。
音频硬件厂商的传统优势集中在声学研发、佩戴工学、供应链管控、渠道运营、用户需求洞察。但系统化AI技术的研发逻辑和硬件业务存在巨大差异:模型需要持续微调迭代,Agent体系需要大量场景磨,端云架构要不断适配穿戴设备有限的力、功耗约束。想要把整套能力握在自己手里,企业须招募大量AI法、大模型工程、智能体开发人才,长期维持庞大团队支撑。对于大部分硬件厂商而言,全栈自建是条理想但门槛的路径。尤其对于穿戴硬件厂商来说,与车企不同,大部分穿戴硬件很难有支撑全栈自建的体量、资金和能力。
路线二:硬件+AI技术公司,产业分工协作
另条路径,是产业分工协作。硬件回归自身核心主场,聚焦硬件形态磨、声学调校、用户场景挖掘、产品体验定义;AI技术公司输出成熟的系统化AI技术底座,承接底层架构搭建、模型调度、多Agent协同、端云联动等复杂技术工作。
韶音与光帆的作便是其中个产业样本:终用户拿到的产品体验,是韶音硬件能力、产品定义能力与光帆系统化 AI 技术底座共同输出的结果。
作为开放式音频赛道头部,韶音耕耳机硬件多年,对开放式佩戴形态、目标用户真实痛点有着长期积累,完成OpenFit 2 AI整体产品定位,定义相关面向职场强沟通人群的场景需求,把控终交付到消费者手中的完整体验。光帆则承担底层技术架构的夯实任务,把端云协同、多模型调度、多Agent协作能力封装成可落地的整套案,支撑AI完整跑通。
在本次发布会圆桌对话环节,韶音产品负责人明确提出行业两大判断:,AI耳机硬件形态将持续延伸,耳机正在进化为随身AI入口;二,AI硬件生态会走向开放,未来会吸纳多生态作伙伴共同参与产品共建。这判断,也印证开放协作的分工模式,正在被头部硬件企业接纳。
分工模式浮出水面:产业能力边界正在重新划分
为什么“做需求定义,技术公司做底座”的模式,在2026年开始具备现实落地土壤?本质原因是消费硬件行业的能力边界正在重新厘清,硬件厂商与AI技术公司沧海绵胶,各自手握对很难短期补齐的核心长板。
硬件的核心价值,不在于底层大模型训练,而在于距离终端用户足够近。硬件厂商知道什么样的佩戴感受是舒适的,清楚消费者真实工作、生活场景,能够分辨哪些AI是真实刚需,哪些只是营销向的炫技噱头。硬件企业擅长把抽象的AI技术能力,转化为普通用户可以感知、愿意买单的商品,完成从产品定义、供应链生产、品控到渠道销售的商业闭环。
而AI技术公司的核心竞争力,则集中在软件系统工程以及为用户带来的交互体验。需要搭建稳定的端云协同框架,根据不同硬件力做任务分配;要做多模型的智能调度,针对不同用户指令匹配优模型;要实现多Agent之间任务拆解、并行工作、结果聚;同时还要兼顾响应速度、功耗约束、用户隐私安全,并且能够持续迭代整套技术体系。这些工作,需要长期的技术沉淀,并非采购几个大模型API就能够实现。
双走到起,可以互相补齐短板。
大模型API随处可得,但单点接口不等于完整产品体验,如何把多个模型、多个智能体有机串联,适配耳机有限的端侧力,平衡延迟、功耗、隐私,输出连贯统的交互,才是真正的工程难题。
市场已经释放出明确信号:越来越多智能硬件不再执着于AI能力全部自研,转而向外寻找成熟的技术底座作伙伴。
从自有硬件验证到对外输出:光帆科技交出技术底座样本
此次参与技术底座建设的光帆科技,是成立于2024年10月的AI原生终端及OS公司,至今已经完成四轮融资,投资包含联想、小鹏、歌尔、韶音等多产业巨头。核心团队成员主要来自小米、字节跳动、MiniMax等科技企业,具备软硬件体化研发背景。
2026年5月,光帆科技款自研AI全感穿戴设备正式上市,完成了技术在自有硬件产品上的闭环验证。而本次携手韶音实现AI OS落地的 OpenFit 2 AI耳机,是光帆科技AI技术能力对外商业化输出的个头部三案例,也是其"突破AI边界"的次重要实践。这作具备标志意义:意味着光帆的整套系统化AI OS能力,不再仅仅服务自硬件产品,已经走到可对外复制落地的阶段。
本次作光帆科技便是输出整套系统化AI技术底座,核心由三大技术模块构成,同时把隐私安全贯穿整套体系设计之中。
端云协同架构。穿戴设备端侧力有限,很难全部依靠本地完成复杂AI任务;依赖云端,又会带来网络延迟、功耗上涨等问题。端云协同架构会对任务做理拆分,轻量化指令放在端侧本地执行,保障快速响应;复杂的长文本处理、多轮任务交给云端完成度运,兼顾响应速度与能力上限,适配耳机这类小型穿戴设备的硬件约束。
多模型调度能力。摒弃单模型包切的思路,底座会识别用户不同指令的任务属,自动匹配适配该场景的优模型。记录会议纪要、梳理日程、信息检索、消息摘要分别调用不同优势模型,规避单模型什么都做、什么都做不精的问题。
多Agent协作机制。用户句自然语言,就可以触发多个智能体并行工作,分别完成信息检索、日程解析、消息整理等任务,再把多个Agent的输出结果统整、润,给到用户完整的回复。实现多个模块之间联动,而不是个个孤立工具。
对比行业常见的单点API接入,这套AI OS底座大差异在于内部能力互通、数据通,各个模块可以互相配,终输出连贯统的用户体验。
韶音此次出的智能对话、日程待办、快记快查、智能消息几大能力,正是在这套底座基础之上,面向强沟通职场人群做场景裁剪之后形成的产品形态。
对光帆科技自身而言,韶音项目落地完成次关键的商业化验证:此前技术已经在自有穿戴硬件跑通,而本次作证明这套底座可以适配外部三的硬件,完成跨产品、跨硬件形态落地,技术具备商业化复制的工程基础。当然对外技术输出同样存在挑战,底座需要适配不同硬件、不同力配置、不同系统环境,对技术通用、工程化适配能力提出很要求。与此同时,行业也在关注相关正式上线之后,会释放出怎样的技术能力。
业化分工,将如何重塑AI硬件产业?
韶音与光帆科技的作案例,不只是款耳机产品的技术故事,它折射AI硬件产业正在发生的结构变化。这种分工协作模式,会从硬件、AI技术公司、终端用户、整个产业多个维度带来连锁影响。
站在硬件的视角,分工模式有降低系统化AI能力的准入门槛。音频硬件厂商不招募庞大的AI法团队,可以把研发资源重新倾斜到自身传统优势赛道,缩短AI研发周期,还可以跟随底座迭代,持续新产品能力。对于正在评估AI能力路径的硬件而言,与其从自建,不如选择套已经过市场验证的系统化技术底座,把研发资源聚焦在自身擅长的产品定义上。
面向AI技术公司,分工模式开二条商业化路径。对于光帆这类AI原生技术公司,当技术底座磨成熟,向行业开放技术输出,就可以把同套技术能力以及积累的用户体验赋能多硬件,把额研发投入摊薄到海量终端产品之上,形成正向商业循环。
落到终端用户层面,分工模式带来体验层面的双重收益。消费者既可以拿到硬件磨成熟的做工、佩戴、声学体验,同时获得技术底座带来的体系化AI能力。底座持续迭代,硬件产品可以通过OTA不断解锁新能力,硬件买到手之后,产品体验还可以持续成长。
而放大到整个产业,业化分工将加速AI硬件的落地普及。当“硬件抓需求定义,技术公司做底座”模式跑通,产业走向业的人做业的事,能够降低整个行业落地AI硬件的综门槛。
但也须看到,分工协作模式并非解药,它有着自身成立的前置条件。硬件须具备清晰的产品定义能力,双需要度协同,AI底座要充分适配硬件端的力、功耗、存储约束;在数据流转、用户隐私安全层面,也需要建立清晰权责边界,守住用户数据安全底线。
回到开篇的问题:AI耳机的灵魂之问,谁来做技术底座?答案或许不是非此即彼,而是业的人做业的事。韶音与光帆的作,是这个趋势的个早期样本——当AI耳机告别单点,系统化技术底座将成为下轮竞争的关键。而这,仅仅是开始。 相关词条:铝皮保温 隔热条设备 钢绞线厂家玻璃棉 泡沫板橡塑板专用胶
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