从手环到眼镜，智能硬件不再卷功能，让资本失眠的是现实数据缺口

大家好，厉叔的这篇文章主要阐述了如今的智能产品不再内卷功能而是在寻找数据的缺失。

上世纪日本的电子化浪潮，日本企业干的事情很直接：将机械表改为电子表，比如老式机械表，变成了卡西欧那种液晶电子表；传统钢琴，也能被雅马哈做成可以规模化量产的电子琴。这类“会通电”的产品并不复杂，也不涉及什么智能算法，只是器件更小更稳、生产成本更低，于是能做得更多。

这轮升级虽然停留在电子层级，却改变了产品的普及方式。过去机械表、钢琴属于高端商品，后来随着价格降低、生产效率提升，它们走进了普通中产家庭。

这就是技术如何让曾经的“少数人玩具”变成“多数人标配”的一个老例子。

而今天中国面临的是另一种任务：不仅仅是机械转电子，而是电子转智能，让设备不只是“能用”，而是“能感知”“能学习”“能适应”。

这背后的底层逻辑也发生了变化：过去拼器件、拼供应链，如今要比的是谁能采集到更有价值的数据。而这些数据，不再来自工厂，而是来自用户本人。

今天做智能硬件的企业，其实大致可以分三种：

第一类是从零设计的“人工智能原生”设备，目标明确：就是要制造过去没有的感知数据，比如能采集眼动、语音、手势的设备，用来喂大模型。它们不一定长得漂亮，但数据含金量高。

第二类是能当“智能入口”的产品，比如智能眼镜、陪伴玩具、AI手表等等。这些东西本身看起来像是消费电子，但它们的核心价值在于：一边被使用，一边悄悄采集行为轨迹与交互数据。

第三类是出海型消费品，比如吸尘器、厨房电器、个护设备。它们靠的是制造效率、渠道能力和品牌打磨，能抢占海外货架空间。虽然没有复杂算法，但产品成熟、能打。

这三类设备在估值体系里各有逻辑，但数据采集能力和使用频率，始终是被反复问到的问题。谁能在中国制造链和高频使用场景中快速迭代，谁就有优势。

过去一年，大模型热度明显回落，不少投资人不再追着喊“参数有多大”，而是转向另一个问题：数据从哪来？

算力可以烧钱买，算法有团队堆，但训练集的丰富程度越来越成瓶颈。公开的文本、图片、语音数据都快被用尽，而现实世界里的行为、状态、情绪这些非结构化高维数据，远远不够。

于是智能被抬上桌面。有人投人形机器人，有人投数字世界的agent，中美之间的偏好差异也体现出来：中国制造业完备，更容易推动机器人；美国软件起家，更专注智能体。

可走着走着发现不太对劲：演示视频都很好看，真正稳定可用的场景却不多。机器人会跑、会跳、会摆动作，关键的抓取、识别、协作操作却常常不到位。

背后问题依旧是数据：大量操作数据只能靠自己训练，不能像语言模型那样“刷文本就变聪明”。

说到底，今天讨论智能硬件时，真正的关注点是它是不是一个“可靠的数据翻译器”。

用户不会为了“麦克风”“红外”“视觉传感器”付钱，他只会因为“睡得更好”“走路姿势变正”“效率提高了”去买设备。而设备只要被用了，数据就开始被记录，这些数据才是下一轮AI训练的底座。

比如，神经手环看起来只是一个电极表带，实际上背后是把手腕微电信号和动作做了高效匹配，建立了全新的控制维度；

比如，带有摄像头和麦克风的便携设备，用户以为是拍照录像，其实也记录下了生活习惯、环境状态、声音语气等关键变量；

比如，睡眠监测产品，哪怕算法偏差略大，但只要能持续测量并生成数据，AI系统就能迭代得更好。

过去我们总以为“用户体验”是一切，现在才发现，能被数字化的体验才是最有价值的资产。

消费级传感器普及，是AI进步的前提条件

能有地图导航，是因为手机有GPS；能有短视频，是因为手机有高清摄像头；能有AI陪伴，是因为有麦克风阵列和本地语音识别芯片。

没有这些传感器，就没有今天的AI。

这也是为什么真正看得远的团队不会只做一块手表，而是试图构建“人的生活数据场”：耳机采声音，眼镜采视线，手表记录心率，胸前设备记录姿态，家中设备监测情绪波动，连睡觉时翻个身都不再是无意义的数据点。

这时候你会发现，谁掌握了数据边界，谁就拥有了行业节奏权。

说到底，今天的智能硬件，是在为下一代人工智能铺地砖。

不是谁做得更炫，而是谁在扎实积累有用的数据资产。不是谁拼得更快，而是谁能在生活节奏中悄悄接入，并让用户愿意持续使用。

“人被数字化”这件事，才刚刚开始。

当传感器的网络铺到够广、够细，当数据不再是打卡式收集，而是持续流动，当AI系统不再依赖“调来调去”的大模型，而是在每个边缘设备上做出判断，我们就不再是用AI，而是生活在被AI理解的环境中。

那时候，再看今天说的“智能手表”或“AI眼镜”，它们不会是“卖设备”，而是在争一整条数据流的源头。

这就是“智能硬件的竞争不在设备，而在数据边界”的全部含义。

一切产品的核心价值，最终都被翻译成了数据资产。