千问杀入AI硬件赛道 巨头扎堆布局 生态入口战打响

继“一句话下单”拿下2亿订单后，阿里千问正式杀入AI硬件赛道，将在2026年世界移动通信大会发布首款AI眼镜并于3月2日开启预约，Meta、OpenAI等全球巨头也集体加码布局AI硬件。这场硬件竞赛，本质是AI生态入口的重新洗牌？

过去几年，智能硬件市场一直处于“不温不火”的状态，无论是智能手表还是TWS耳机，大多停留在“功能补充”的层面，未能成为用户的核心依赖。但随着大模型技术的成熟，AI硬件正在从“工具”向“入口”转变，这也是全球巨头集体抢滩的核心原因。

不同于手机时代的“单一入口”，AI硬件的入口形态更加多元：眼镜主打“视觉交互+信息呈现”，耳机聚焦“语音交互+音频场景”，指环则主打“极简操作+随身联动”。这些硬件的共同特点是“全天候佩戴”，能够突破手机的使用场景限制，比如开车时用眼镜导航、运动时用耳机发指令。

从全球布局来看，Meta在RayBan Meta AI眼镜初步成功后，正在构建以眼镜为核心的可穿戴生态；OpenAI组建2000人硬件团队，计划推出智能眼镜、录音笔等设备；字节跳动也在筹备AI眼镜和耳机。这背后的逻辑很清晰：谁能先让用户养成在AI硬件上完成高频需求的习惯，谁就能抢占下一个十年的流量入口。

值得注意的是，当前的AI硬件竞赛，已经不是“硬件性能”的比拼，而是“模型适配+生态整合”的较量。比如苹果Vision Pro之所以备受关注，核心是其背后的iOS生态和端侧大模型，而不是硬件本身的参数。对于用户来说，一款AI硬件能否解决实际问题，比它的配置有多高更重要。

阿里布局AI硬件，并非临时起意。2025年夸克团队发布AI眼镜、钉钉团队推出AI录音笔DingTalk A1，都是阿里在C端硬件的初步尝试。但这些尝试此前分散在不同事业群，未能形成合力。直到2025年12月，阿里将智能信息与智能互联事业群合并为“千问C端事业群”，才真正将千问APP、夸克、AI硬件等C端业务整合到同一体系下。

组织架构的调整，只是阿里布局AI硬件的第一步。为了适配端侧设备，阿里在2026年2月16日开源了全新一代大模型千问Qwen3.5-Plus。这款模型显存占用降低60%，最大推理吞吐量提升至19倍，每百万Token的API成本仅0.8元，是Gemini 3 Pro的1/18。这些优化正是端侧设备最需要的：更低的显存占用意味着硬件成本更低，更高的推理速度意味着交互更流畅，更低的成本意味着商业化空间更大。

除了模型适配，阿里的核心优势在于其庞大的生态体系和底层技术能力。在底层技术上，阿里拥有通义大模型家族、自研平头哥“真武810E”AI芯片、全球最大的云计算平台阿里云，能够为AI硬件提供从模型到算力的全栈支持；在生态上，支付宝、淘宝、高德、盒马、飞猪等国民级应用，能够为AI硬件提供丰富的使用场景，比如用AI眼镜直接点外卖、打车、查地图。

对于阿里来说，AI硬件的意义远不止于推出几款新设备。通过AI硬件，阿里可以将千问打造为连接整个阿里生态的“超级入口”，让用户无需打开多个APP，就能通过语音或手势完成各种需求。同时，全天候佩戴的AI硬件还能收集第一视角的多模态数据，反哺千问模型的迭代，形成“数据-模型-硬件-数据”的正向飞轮。这也是阿里能够在AI硬件赛道脱颖而出的关键。

尽管AI硬件赛道看起来前景广阔，但仍存在不少隐忧。首先是端侧模型的性能与功耗平衡问题。当前的大模型虽然已经能够适配端侧设备，但在复杂任务的处理上，仍然需要云端算力的支持，这会导致延迟和隐私问题。如果完全依赖端侧算力，又会面临硬件成本高、续航短的问题。

其次是用户隐私问题。AI硬件要收集第一视角的多模态数据，必然会涉及用户的个人隐私，比如日常出行轨迹、对话内容、视觉信息等。如果企业不能妥善处理这些数据，很容易引发用户的信任危机。此前就有智能手表因收集健康数据不当被投诉的案例，AI硬件的隐私问题只会更加突出。

最后是硬件的实用性问题。过去很多智能硬件之所以失败，是因为它们解决的是“伪需求”，比如智能手环的大部分功能，用户用几次就不再使用。AI硬件如果不能真正解决用户的高频需求，也很容易重蹈覆辙。比如AI眼镜如果只能用来查信息，而不能完成点外卖、打车等实际操作，用户就没有长期佩戴的动力。

从未来发展方向来看，AI硬件会朝着“多设备协同”和“场景细分”的方向发展。比如用户在户外用AI眼镜导航，在室内用AI耳机控制智能家居，在办公用AI指环操作电脑，不同设备之间通过同一AI助手实现数据同步和指令联动。同时，AI硬件会针对不同场景做优化，比如针对运动场景的AI耳机、针对办公场景的AI录音笔、针对出行场景的AI眼镜。

对于普通用户来说，当前的AI硬件还处于早期阶段，建议先观望一段时间，等技术成熟、生态完善后再入手。对于企业来说，布局AI硬件不能盲目跟风，要结合自身的技术和生态优势，找到真正的用户需求，而不是单纯为了抢占入口而推出硬件。毕竟，AI硬件的核心是“服务用户”，而不是“硬件本身”。