“在硅谷，創(chuàng)業(yè)者們在垂直場景里挖掘真實(shí)需求。而在國內(nèi)，一個(gè)陪伴概念火了，立即涌出幾百個(gè)模仿者?！彬v展科技創(chuàng)始人魏松祥（Steve Wei）道破了中美AI硬件創(chuàng)業(yè)的本質(zhì)差異。

這位親歷WebEx從創(chuàng)業(yè)到32億美元收購的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，如今在AI翻譯硬件領(lǐng)域找到了新的戰(zhàn)場。在他看來，中美市場的分化正愈發(fā)明顯：美國創(chuàng)業(yè)者深耕企業(yè)級市場，中國團(tuán)隊(duì)狂卷消費(fèi)級賽道。

“做海外ToB業(yè)務(wù)，需要深度理解當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)生態(tài)，這對中國企業(yè)來說是最高難度的挑戰(zhàn)。”魏松祥坦言。這種認(rèn)知差距直接反映在創(chuàng)新路徑上——美國團(tuán)隊(duì)專注垂直場景的原創(chuàng)需求，而國內(nèi)創(chuàng)業(yè)者大多陷入“概念復(fù)制”的跟風(fēng)模式。

資本正在加劇這一趨勢。美國VC將AI硬件視為下一個(gè)“iPhone時(shí)刻”，如今供應(yīng)鏈成熟、開發(fā)成本可控，投資人甚至愿意為早期創(chuàng)意開出支票。這種熱度從硅谷蔓延至全球，催生了AI硬件創(chuàng)業(yè)的黃金窗口期。

而開源大模型的普及正在重塑戰(zhàn)局。“中國最好的模型是DeepSeek和通義千問，初創(chuàng)公司自研基礎(chǔ)模型反而是固步自封。”魏松祥直言。這種技術(shù)平權(quán)讓大小企業(yè)在算法層面站上同一起跑線，初創(chuàng)公司更應(yīng)該把精力放在場景落地，而非重復(fù)造輪子。

在細(xì)分領(lǐng)域，AI硬件正展現(xiàn)出巨大潛力。目前美國醫(yī)療系統(tǒng)仍普遍采用人工翻譯，每分鐘成本超1美元，而AI翻譯軟件服務(wù)年費(fèi)僅60美元，成本優(yōu)勢顯著。

除了醫(yī)療，法律咨詢、水電維修等場景同樣存在跨語言溝通需求。不過魏松祥也強(qiáng)調(diào)，這些零散場景需要更精準(zhǔn)的產(chǎn)品定位，深入理解當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)成為出海企業(yè)的必修課。

熱潮之下也有暗流涌動。錄音卡片等品類雖在美國熱賣，但同時(shí)也暗藏法律風(fēng)險(xiǎn)。而AI時(shí)代的產(chǎn)品定價(jià)邏輯也面臨重構(gòu)——傳統(tǒng)SaaS包月制因“二八效應(yīng)”失靈，分級收費(fèi)成為必然。

面對五年的黃金窗口期，中國創(chuàng)業(yè)者需要清醒認(rèn)識到：供應(yīng)鏈優(yōu)勢終將消退，唯有深耕垂直場景，才能在AI硬件浪潮中站穩(wěn)腳跟。

以下為雷峰網(wǎng)·鯨犀與Steve的對話內(nèi)容，鯨犀做了不改變原意的編輯與整理。

AI硬件“iPhone”時(shí)刻已到，中美全力押注

雷峰網(wǎng)·鯨犀：中美在AI硬件創(chuàng)業(yè)上存在差異嗎？

Steve：我今天剛參加了一場基金舉辦的行業(yè)會議，其中參會的七八家公司都在硅谷做AI硬件產(chǎn)品，了解之后覺得差異還是有的。在創(chuàng)業(yè)者認(rèn)知上，美國團(tuán)隊(duì)更傾向于原創(chuàng)，他們基于自身經(jīng)驗(yàn)洞察到獨(dú)特的垂直場景來定義產(chǎn)品；而國內(nèi)則更常見"跟風(fēng)"模式，比如一個(gè)陪伴概念出現(xiàn)，就會涌現(xiàn)幾百家相似的項(xiàng)目。

在商業(yè)模式的選擇上，美國創(chuàng)業(yè)者更多聚焦企業(yè)級市場，軟件和硬件都以ToB業(yè)務(wù)為主，而中國市場ToB業(yè)務(wù)規(guī)模相對有限，這種差異直接影響了創(chuàng)新路徑。中國企業(yè)做海外ToC產(chǎn)品相對可行，通過電商平臺銷售就能快速驗(yàn)證需求，但若要切入海外ToB市場，則需要深入理解當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的運(yùn)作方式，難度高了好幾個(gè)量級。

在資本態(tài)度上，美國VC正全力押注"Physical AI"，他們將當(dāng)前視為AI硬件的"iPhone時(shí)刻"，蘋果手機(jī)剛出來時(shí)興起了一股APP開發(fā)熱潮，現(xiàn)在則是AI硬件開發(fā)潮。如今技術(shù)和供應(yīng)鏈都已成熟，開發(fā)成本可控，投資人也更愿意下注，以前是什么公司都投一投，現(xiàn)在主要投AI硬件。

雷峰網(wǎng)·鯨犀：從“傳譯電話AI Phone”的純軟件服務(wù)，到如今推出AI翻譯耳機(jī)，轉(zhuǎn)型原因是什么?

Steve：轉(zhuǎn)型的動因其實(shí)非常簡單，就是我自己需要用到這類翻譯產(chǎn)品。之前去醫(yī)院做腸胃鏡，面對復(fù)雜的醫(yī)學(xué)術(shù)語，要么請人工翻譯但價(jià)格偏貴，要么直接溝通但雞同鴨講。所以當(dāng)AI翻譯技術(shù)足夠成熟的時(shí)候，我作為創(chuàng)業(yè)者第一反應(yīng)就是需求有沒有普適性，第二反應(yīng)就是市場大不大。這兩點(diǎn)確定了，那就開干。

公司最初的業(yè)務(wù)是通過“AI Phone”提供AI翻譯通話服務(wù)，用戶體驗(yàn)還不錯(cuò)，但純軟件形式存在局限——用戶需要先下載應(yīng)用，并且在面對面翻譯時(shí)，手機(jī)單設(shè)備收音導(dǎo)致體驗(yàn)不夠自然。因此公司2023年全面轉(zhuǎn)向AI業(yè)務(wù)，2024年決定布局AI硬件產(chǎn)品。去醫(yī)院做腸胃鏡剛好給了我具體使用場景的靈感，所以迅速研發(fā)并推出了我們自己的AI翻譯耳機(jī)。

雷峰網(wǎng)·鯨犀：全面轉(zhuǎn)向AI業(yè)務(wù)并布局自己的AI硬件產(chǎn)品，是否受到大環(huán)境的影響？

Steve：確實(shí)，我們轉(zhuǎn)向AI硬件與大趨勢是吻合的。今天參加的基金會議主題叫"All in Physical AI"，這與我們的方向不謀而合。在AI時(shí)代之前，硬件產(chǎn)品的交互能力有限，技術(shù)不夠成熟。但現(xiàn)在AI技術(shù)讓所有硬件都能變得更智能，這意味著可以將過去所有的硬件產(chǎn)品都用AI重新定義，實(shí)現(xiàn)真正的智能化。

很多過去通過軟件實(shí)現(xiàn)的功能，現(xiàn)在用硬件形式可以提供更好的用戶體驗(yàn)。這也是美國VC正在大規(guī)模投資AI硬件的原因——AI硬件比純軟件有著更大的發(fā)展前景和價(jià)值創(chuàng)造空間。我們也認(rèn)同這一判斷，目前除了AI翻譯耳機(jī)，還有好幾款A(yù)I硬件產(chǎn)品在研發(fā)進(jìn)程中。

雷峰網(wǎng)·鯨犀：從AI Phone到現(xiàn)在的AI硬件，發(fā)現(xiàn)貴公司似乎擅長在免費(fèi)或低成本模式中發(fā)現(xiàn)巨大商機(jī)，這個(gè)觀察準(zhǔn)確嗎？

Steve：這個(gè)觀察已經(jīng)不符合當(dāng)前情況了。AI Phone早期的免費(fèi)模式是因?yàn)楫?dāng)時(shí)所處的就是搞免費(fèi)的時(shí)代，收費(fèi)做不起來。但現(xiàn)在千萬不要做免費(fèi)的東西，好的產(chǎn)品就應(yīng)該大大方方的收費(fèi)，而且應(yīng)該收得更貴些。

目前我們雖然維持“AI Phone”60美元年費(fèi)不變，但也在試圖把成本降下來。早年投資的GPU服務(wù)器和自建機(jī)房現(xiàn)在發(fā)揮了關(guān)鍵作用——當(dāng)我們把模型部署在自己的硬件上時(shí)，相當(dāng)于消除了按Token付費(fèi)的云端成本。這筆前瞻性的基礎(chǔ)設(shè)施投入，如今成為了我們保持價(jià)格競爭力的重要優(yōu)勢。

雷峰網(wǎng)·鯨犀：除了翻譯耳機(jī)，還在開發(fā)哪些AI硬件產(chǎn)品？目前的進(jìn)展如何？

Steve：我們正在研發(fā)AI陪伴類產(chǎn)品，但這確實(shí)比預(yù)想的更具挑戰(zhàn)。雖然做個(gè)基礎(chǔ)版本很容易，但要真正實(shí)現(xiàn)有情感的陪伴體驗(yàn)難度很大——開發(fā)了快兩年，已經(jīng)迭代了三個(gè)版本，但還沒有達(dá)到我滿意的質(zhì)量。

我們的策略是軟件先行：先打造出真正能產(chǎn)生陪伴感的軟件體驗(yàn)，再推進(jìn)硬件開發(fā)。軟件預(yù)計(jì)今年底完成，產(chǎn)品計(jì)劃明年年中面世。作為硬件領(lǐng)域的新手，我們在通信和翻譯這類老本行上進(jìn)展較快，而其他全新領(lǐng)域的產(chǎn)品需要更長的學(xué)習(xí)周期。目前多款產(chǎn)品都在積極推進(jìn)中，預(yù)計(jì)明年初能在CES展會上正式亮相。

雷峰網(wǎng)·鯨犀： 那是否會考慮開發(fā)錄音卡片這類產(chǎn)品？

Steve：卡片式的錄音產(chǎn)品我們不會考慮。雖然Plaud的錄音卡片在美國銷量很不錯(cuò)，但在我看來，這類產(chǎn)品實(shí)際上處于法律灰色地帶。美國多個(gè)州的法律明確規(guī)定，錄音必須征得對方同意，所以蘋果手機(jī)在打電話時(shí)錄音會發(fā)出提醒，而卡片式錄音的隱蔽特性恰恰繞過了這個(gè)法律要求。

在美國市場，錄音卡片的核心使用場景一般是銷售人員偷偷記錄與客戶的對話，用于后續(xù)的銷售分析。雖然需求確實(shí)存在，但法律風(fēng)險(xiǎn)過高——一旦發(fā)生集體訴訟，可能會對公司造成毀滅性打擊。舉個(gè)例子，有公司做在線會議的錄音外掛，業(yè)務(wù)做得還不小，不僅實(shí)現(xiàn)錄音，還能基于個(gè)人視角生成會議摘要。但我聽說最近被人起訴了，就是因?yàn)殇浺魶]有征得參會人員的同意。所以這類產(chǎn)品或者外掛一旦被對方知道了是非常麻煩的，美國的律師費(fèi)可不便宜。

雷峰網(wǎng)·鯨犀： 在未來的產(chǎn)品規(guī)劃中，是否會融入視覺、手勢等多模態(tài)交互來提升翻譯體驗(yàn)？

Steve：多模態(tài)確實(shí)是我們重點(diǎn)布局的方向。目前我們的語音翻譯已經(jīng)相當(dāng)成熟，但在展會、商務(wù)洽談等場景中，單一語音翻譯存在明顯局限——比如面對展板文字或演講內(nèi)容時(shí)，就需要視覺能力的補(bǔ)充。

關(guān)于硬件形態(tài)，AI眼鏡自然成為我們探索的路徑。當(dāng)前市面上通用型的AI眼鏡在翻譯精準(zhǔn)度和佩戴舒適度上還有提升空間，但在特定場景下（如參加國際展會），相信用戶是愿意為了實(shí)時(shí)翻譯而暫時(shí)接受不太舒服的佩戴體驗(yàn)的。我們?nèi)ツ昃鸵呀?jīng)啟動AI眼鏡的相關(guān)調(diào)研，不過在眼鏡本身上不會有太高的創(chuàng)新，主要從翻譯的角度去做更多的優(yōu)化工作。

作為一家成熟企業(yè)，我們的產(chǎn)品演進(jìn)始終遵循場景需求驅(qū)動。從翻譯耳機(jī)到未來的AI眼鏡，每一步拓展都是為了解決用戶在真實(shí)環(huán)境中遇到的具體問題。

雷峰網(wǎng)·鯨犀：未來的AI硬件產(chǎn)品是面向Tob還是Toc？

Steve：雖然我們的翻譯軟件在ToC領(lǐng)域已經(jīng)積累了超300萬美國用戶，尤其在醫(yī)療等專業(yè)場景解決了移民群體的實(shí)際痛點(diǎn)，但ToB市場具有更大規(guī)模潛力。目前國內(nèi)外同步推進(jìn)B端業(yè)務(wù)，海外針對醫(yī)療機(jī)構(gòu)，國內(nèi)主攻外貿(mào)企業(yè)。但海外的的投入度會比國內(nèi)更大，主要市場還是在海外，超300萬的軟件用戶也基本上都是美國用戶。

雷峰網(wǎng)·鯨犀：如何看待通用AI硬件產(chǎn)品與垂直AI硬件產(chǎn)品的市場占比分布？

Steve：這個(gè)問題需要按品類具體分析，很難一概而論。不同領(lǐng)域的市場結(jié)構(gòu)差異很大：比如在人形機(jī)器人領(lǐng)域，垂直細(xì)分市場的規(guī)模很可能遠(yuǎn)超通用型產(chǎn)品。但在耳機(jī)行業(yè)，蘋果這類通用產(chǎn)品顯然占據(jù)主導(dǎo)，垂直細(xì)分市場的規(guī)模相對較小。因此，垂直和通用的市場占比完全取決于具體品類特性，需要結(jié)合行業(yè)特點(diǎn)進(jìn)行判斷。

純自研就是固步自封，開源模型打底才是硬道理

雷峰網(wǎng)·鯨犀：在進(jìn)入AI翻譯耳機(jī)市場時(shí)，如何與科大訊飛、華為等廠商實(shí)現(xiàn)差異化競爭？

Steve：AI硬件產(chǎn)品，硬件只是載體，真正的競爭力體現(xiàn)在軟件和模型對特定需求的理解。當(dāng)前行業(yè)一個(gè)重要的趨勢是，很少有公司會從頭訓(xùn)練基礎(chǔ)模型，大家都普遍采用優(yōu)秀的開源模型。這實(shí)際上創(chuàng)造了一個(gè)相對公平的競爭環(huán)境——在軟件層面，大廠商并沒有什么先天優(yōu)勢。如果初創(chuàng)企業(yè)還把資源消耗在基礎(chǔ)模型研發(fā)上，反而是固步自封。

我們的核心差異在于對垂直場景的深度挖掘。雖然中國已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了政務(wù)服務(wù)的線上化轉(zhuǎn)型，但美國還停留在電話溝通的階段。針對這個(gè)場景，我們開發(fā)了超越單純翻譯的增值服務(wù)：幫助美國移民用戶應(yīng)對移民局電話系統(tǒng)（IVR），或?yàn)橥赓Q(mào)客戶提供“AI軍師”功能，在通話后自動分析對方核心訴求和潛在意圖。

這些深度定制的功能往往比翻譯本身更具價(jià)值。我們不再強(qiáng)調(diào)翻譯準(zhǔn)確率、延遲這些技術(shù)參數(shù)，用戶也不太關(guān)心這些，他們真正關(guān)心的是"這個(gè)產(chǎn)品能否幫我搞定這通重要的國際電話"。如果跟用戶講我們的產(chǎn)品能幫他們搞定，用戶就會覺得“哇，太牛了”。

這種對垂直場景的深度耕耘，正是大廠無暇顧及的方向——他們做通用功能，我們做深度解決方案。如果只做基礎(chǔ)翻譯，只會直接陷入與巨頭的同質(zhì)化競爭。

雷峰網(wǎng)·鯨犀：隨著端側(cè)AI算力的爆發(fā)，如何看待AI硬件“端云協(xié)同”的未來？哪些能力必須放在端側(cè)，哪些更適合云端？

Steve：從硬件的角度來講，我認(rèn)為絕大部分模型應(yīng)該走向端側(cè)，盡量少放在云端，一旦走向云端就不可靠。從成本來看，調(diào)用公有云的成本并不低，把模型跑在本地就可以把這筆費(fèi)用減掉。但這并不是決定性的因素，最關(guān)鍵的還是可靠性和性能。從實(shí)際體驗(yàn)來看，美國網(wǎng)絡(luò)覆蓋遠(yuǎn)不如中國，就連斯坦福周邊這種極好的地段也會存在沒信號的情況，很多地方連手機(jī)信號都不穩(wěn)定。如果硬件依賴云端，在關(guān)鍵時(shí)刻斷網(wǎng)那就完蛋了。

所以從可靠性上來講一定得放在端側(cè)，從反應(yīng)速度來講更需要放在端側(cè)。因?yàn)槎藗?cè)響應(yīng)是即時(shí)的，而云端傳輸必然存在延遲。現(xiàn)在模型壓縮技術(shù)進(jìn)步很快，像4B參數(shù)模型在端側(cè)已經(jīng)能很好處理多模態(tài)任務(wù)，可以滿足絕大多數(shù)AI硬件的需求。

所以開源生態(tài)對AI硬件發(fā)展至關(guān)重要，近兩年大模型廠商先后開源實(shí)際上是AI硬件能快速興起的決定性因素。正是DeepSeek這類開源模型的出現(xiàn)，讓很多創(chuàng)業(yè)者發(fā)現(xiàn)了產(chǎn)品可能性。畢竟基座模型的訓(xùn)練成本可不低，開源讓創(chuàng)新門檻大幅降低。

雷峰網(wǎng)·鯨犀： 在AI硬件開發(fā)中，如何看待自研底層模型與基于開源模型微調(diào)這兩種技術(shù)路徑的選擇？

Steve：原則上，我們不建議企業(yè)自研底層模型，這需要巨大的投入且難以超越現(xiàn)有開源方案。理想路徑是優(yōu)選開源模型，有自身數(shù)據(jù)的話再進(jìn)行微調(diào)。

在實(shí)際操作中，我們形成了三分天下的技術(shù)架構(gòu)：約三分之一直接使用優(yōu)質(zhì)開源模型，三分之一基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，另外三分之一則針對特定場景自研專用模型。比如我們的意圖識別模型，就因?yàn)橥ㄓ媚Ｐ晚憫?yīng)速度無法滿足實(shí)時(shí)通話需求，并且成本還特別高，所以不得不選擇自研。

這種混合架構(gòu)的形成，源于我們在產(chǎn)品深化過程中遇到的具體問題。當(dāng)一個(gè)產(chǎn)品要做到極致時(shí)，就會發(fā)現(xiàn)沒有哪個(gè)通用模型能解決所有問題。不同環(huán)節(jié)需要不同的技術(shù)方案，這正是深耕垂直領(lǐng)域必須面對的技術(shù)挑戰(zhàn)。

雷峰網(wǎng)·鯨犀：那如何看待科大訊飛自研的星火大模型？

Steve：科大訊飛是一家有自己使命的公司，他們的自我評價(jià)也挺高。所以不管是從面子還是其它層面，必須得擁有自己的模型。但我還是堅(jiān)持我一開始的看法，自研大模型不一定是個(gè)正確的選擇，因?yàn)槭忻嫔献詈玫拇竽Ｐ鸵欢ㄊ墙?jīng)過市場驗(yàn)證的、大家耳熟能詳?shù)拇竽Ｐ蛷S商。

雷峰網(wǎng)·鯨犀：您曾形容WebEx早期的團(tuán)隊(duì)是“很底層的一堆‘土人’”，但靠頂尖的產(chǎn)品和技術(shù)把對手都干趴下了。 在當(dāng)前AI應(yīng)用競爭白熱化的環(huán)境下，大量資金涌入營銷領(lǐng)域，這個(gè)策略在當(dāng)今市場是否依然適用？

Steve：觀點(diǎn)不僅依然適用，而且比以往更加凸顯其價(jià)值。在AI時(shí)代，技術(shù)權(quán)重正在持續(xù)提升。以DeepSeek和通義千問為例，幾乎未做市場推廣，但在硅谷火得一塌糊涂，僅憑產(chǎn)品力就在全球獲得認(rèn)可，這印證了優(yōu)秀技術(shù)本身就能創(chuàng)造價(jià)值。同時(shí)他們還選擇了開源，開源就是最強(qiáng)的marketing。

但需要區(qū)分的是，ToB和ToC市場存在本質(zhì)差異。ToC產(chǎn)品一般有兩種情況，要么一炮而紅的極端個(gè)例，要么需要不斷地市場投入。但ToB領(lǐng)域客戶具備專業(yè)判斷力，更看重產(chǎn)品實(shí)質(zhì)價(jià)值。以新能源汽車行業(yè)為例，特斯拉在技術(shù)領(lǐng)先時(shí)占據(jù)優(yōu)勢，但當(dāng)中國廠商在技術(shù)和功能上實(shí)現(xiàn)趕超后，特斯拉的市場份額不斷流失。

現(xiàn)在馬斯克走的是另外一條途徑——自動駕駛FSD，在目前屬于斷代領(lǐng)先的技術(shù)，中國一時(shí)半會想要趕上有點(diǎn)難，這也將成為汽車行業(yè)競爭的下一個(gè)核心戰(zhàn)場。這充分說明，持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新才是企業(yè)最核心的護(hù)城河。隨著技術(shù)迭代加速，產(chǎn)品力的重要性只會越來越凸顯。

20%的重度用戶，讓企業(yè)虧得一塌糊涂

雷峰網(wǎng)·鯨犀：當(dāng)前500元以下的AI耳機(jī)已占據(jù)超60%市場份額，公司將AI翻譯耳機(jī)定價(jià)1500多元底氣何在？

Steve：最近硅谷一直在熱議AI產(chǎn)品的定價(jià)問題，因?yàn)閭鹘y(tǒng)的定價(jià)模式在這個(gè)領(lǐng)域面臨很大挑戰(zhàn)。在AI時(shí)代，我們發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的SaaS固定訂閱模式已經(jīng)不再適用。由于存在明顯的二八效應(yīng)——20%的重度用戶使用量可能是常規(guī)用戶的十倍之多，如果繼續(xù)采用固定月費(fèi)制，這些重度用戶會讓企業(yè)虧得一塌糊涂。這正是目前許多美國AI Coding公司面臨的困境：雖然ARR（年度經(jīng)常性收入）很高，但大部分收入都支付給了模型公司。因此，行業(yè)已經(jīng)開始轉(zhuǎn)向分級收費(fèi)模式，在基礎(chǔ)套餐之外設(shè)置使用額度限制，超額需要支付額外費(fèi)用。

具體到我們的產(chǎn)品，我們的AI Phone軟件服務(wù)在美國的年費(fèi)是60美元，兩年使用期就接近900元人民幣。硬件定價(jià)實(shí)際上是包含了軟件價(jià)值的打包價(jià)格。其次，華強(qiáng)北許多耳機(jī)廠商生產(chǎn)成本極低，共用第三方廉價(jià)軟件方案，授權(quán)費(fèi)僅需10元，這根本無法支撐高質(zhì)量的AI翻譯服務(wù)。我們使用自研模型和GPU集群，需要承擔(dān)實(shí)實(shí)在在的Token消耗成本，整體評估下來我們的毛利潤挺低的。

從市場競爭角度看，美國市場的翻譯耳機(jī)大多數(shù)Made in China，我們的定價(jià)在高端市場區(qū)間內(nèi)是合理的，與科大訊飛、華為等品牌處于同一價(jià)位段。而500元以下的低價(jià)產(chǎn)品，跟他們做對比的話難免拉低品牌的層次。

雷峰網(wǎng)·鯨犀：當(dāng)前的定價(jià)毛利潤比較低，是想通過性價(jià)比先占據(jù)一波市場嗎?

Steve：說實(shí)話，我們賣硬件不如賣軟件利潤高。硬件的渠道成本并不低，加上電商平臺的營銷成本、增值稅等等，所以賣硬件本身這件事情是不太掙錢的，下場來做是因?yàn)橄胍o用戶更好的體驗(yàn)感，必須通過硬件的產(chǎn)品形態(tài)來實(shí)現(xiàn)。

雷峰網(wǎng)·鯨犀：如何看待自家的AI翻譯耳機(jī)與蘋果AirPods Pro 3這類消費(fèi)級通用翻譯耳機(jī)的競爭關(guān)系？是否意味著AI硬件未來會更早地在垂直領(lǐng)域爆發(fā)？

Steve：在我看來，AI硬件確實(shí)會優(yōu)先在垂直領(lǐng)域取得突破。正如我今天看到的七八家硬件公司，都聚焦在特定的垂直細(xì)分領(lǐng)域。垂直場景能提供更極致的用戶體驗(yàn)，給用戶創(chuàng)造很明顯很直接的價(jià)值，越是通用的其實(shí)越難搞。以熱度很高的人形機(jī)器人為例，通用型機(jī)器人可能還需要十年技術(shù)沉淀，但應(yīng)用于工業(yè)流水線的垂直機(jī)型已經(jīng)能產(chǎn)生實(shí)際價(jià)值。

同樣，在翻譯領(lǐng)域，我們的核心競爭力在于深度整合垂直場景——除了基礎(chǔ)翻譯，還提供通話策略分析、跨文化溝通建議等高附加值服務(wù)，讓用戶獲得超越單純翻譯的完整解決方案。這與蘋果通用型耳機(jī)的定位形成明顯差異，我們追求的是在專業(yè)場景中的不可替代性。

雷峰網(wǎng)·鯨犀：翻譯延遲、嘈雜環(huán)境下的識別準(zhǔn)確度欠佳以及小語種支持不足，仍是目前AI耳機(jī)普遍存在的痛點(diǎn)，如何解決這些問題？

Steve：針對現(xiàn)有的技術(shù)挑戰(zhàn)，在小語種方面，我們主動放棄全面覆蓋，專注于主流語言市場，跟主打通用型產(chǎn)品的蘋果不一樣，必須覆蓋全球市場。舉個(gè)例子，十個(gè)阿拉伯國家說的阿拉伯語都不一樣，就沒有比它更難搞的小語種，若要完整覆蓋投入產(chǎn)出比極低。作為創(chuàng)業(yè)公司，要集中資源服務(wù)核心用戶群體，不該去做的就不要去做，該做的一定要做好。

在噪聲處理方面，我們發(fā)現(xiàn)世界上最好的通用語音識別模型在嘈雜環(huán)境中錯(cuò)誤率會從5%飆升至20%以上，100句話里面有20句以上都是錯(cuò)的。我們不得不自研模型微調(diào)技術(shù)，專門收集了通話噪聲數(shù)據(jù)加入訓(xùn)練，將噪聲環(huán)境下的錯(cuò)誤率成功降低至9%左右，比基礎(chǔ)模型提升了近一倍的性能。我們還建立了持續(xù)優(yōu)化機(jī)制，每3-6個(gè)月收集用戶反饋中的錯(cuò)誤案例，不斷迭代模型，翻譯準(zhǔn)確性會越來越高。

雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))·鯨犀：近年來，開放式耳機(jī)被許多廠商視為承載AI功能的理想硬件形態(tài)之一，是否認(rèn)同這一趨勢？

Steve：我認(rèn)為選擇什么樣的形態(tài)完全取決于具體的用戶場景。以翻譯耳機(jī)為例，掛耳式會遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于入耳式。在美國等國家，駕駛時(shí)佩戴入耳式耳機(jī)是違法的，它會隔絕環(huán)境聲音帶來安全隱患。而我們的用戶經(jīng)常需要在駕車時(shí)進(jìn)行通話，掛耳式是唯一合規(guī)且安全的選擇。

此外，在面對面翻譯時(shí)，最佳體驗(yàn)是雙方各戴一只耳機(jī)。入耳式存在衛(wèi)生顧慮，多數(shù)用戶不愿使用他人佩戴過的入耳設(shè)備，掛耳式完美解決了這個(gè)問題。相比之下，音樂耳機(jī)會優(yōu)先考慮佩戴舒適度和隔音效果，而翻譯耳機(jī)必須優(yōu)先滿足實(shí)際使用場景的功能性需求。每種耳機(jī)形態(tài)都有其最適合的應(yīng)用場景，我們的設(shè)計(jì)決策始終圍繞用戶真實(shí)的使用環(huán)境展開。

雷峰網(wǎng)·鯨犀：騰展科技在AI翻譯耳機(jī)領(lǐng)域的核心競爭力主要體現(xiàn)在哪些方面？

Steve：做電話通信起家讓我們積累了大量獨(dú)特的通話數(shù)據(jù)，是我們獨(dú)有的“語言資產(chǎn)”，就像一個(gè)巨大的護(hù)城河，不是簡單花錢就能買到的。如果只是調(diào)用公共API，做個(gè)基礎(chǔ)demo確實(shí)不難，兩個(gè)月就能做出來，但產(chǎn)品水準(zhǔn)只能達(dá)到3-4分。

想要做到7分就非常有挑戰(zhàn)性了，到目前為止還沒有人能做到9分，包括我們自己。我們通過自建模型和持續(xù)優(yōu)化，現(xiàn)在能做到7.5分左右，后期應(yīng)該能到8.5分左右。值得一提的是，我們采取硬件與軟件分開迭代的策略。硬件已經(jīng)成熟量產(chǎn)，但背后的模型和軟件每天都在更新升級。

雷峰網(wǎng)·鯨犀：除了外貿(mào)和翻譯，您認(rèn)為AI硬件在哪些垂直領(lǐng)域還有重要機(jī)遇？

Steve：美國的翻譯市場很大，醫(yī)療翻譯是我們重點(diǎn)關(guān)注的賽道。美國醫(yī)療系統(tǒng)目前仍普遍采用人工翻譯，成本高達(dá)每分鐘1美元以上，看一次病一小時(shí)的話就要花60美金，而我們的年度服務(wù)費(fèi)才60美元，存在兩個(gè)數(shù)量級的成本優(yōu)勢。之前AI的翻譯質(zhì)量做的沒那么高，包括交互體驗(yàn)都不太行，但現(xiàn)在具備了替換的可能性。這個(gè)市場的突破點(diǎn)在于：美國醫(yī)生大多獨(dú)立執(zhí)業(yè)，擁有采購決策權(quán)，這比從醫(yī)院層面切入更為高效。

醫(yī)療翻譯只是起點(diǎn)，我們發(fā)現(xiàn)在法律咨詢、水電維修等領(lǐng)域同樣存在類似的跨語言溝通需求。不過這些場景較為零散，需要更精準(zhǔn)的產(chǎn)品定位。深入理解當(dāng)?shù)匦袠I(yè)生態(tài)，正是做好海外ToB業(yè)務(wù)的關(guān)鍵所在。

從“中國制造”轉(zhuǎn)向“中國智造”還有五年窗口期

雷峰網(wǎng)·鯨犀：有說法稱中國軟件出海的利潤率可達(dá)70%-80%，這個(gè)數(shù)字準(zhǔn)確嗎？

Steve：這個(gè)比例需要分階段看待。在業(yè)務(wù)初期，由于平臺分成和獲客成本，實(shí)際利潤率遠(yuǎn)低于這個(gè)數(shù)字。以美國市場為例，用戶支付的1美元中，蘋果等平臺會分走30%，F(xiàn)acebook等廣告渠道的獲客成本可能再占40%，最終企業(yè)毛利僅在30%左右。

但隨著業(yè)務(wù)進(jìn)入穩(wěn)定期，情況會發(fā)生顯著變化。如果產(chǎn)品具備持續(xù)競爭力且用戶續(xù)費(fèi)率較高，經(jīng)過5年左右的積累，確實(shí)可能實(shí)現(xiàn)70%-80%的毛利率。這是因?yàn)樵缙谕度氲氖袌鲑M(fèi)用會大幅降低，存量用戶的訂閱收入將成為主要來源。

以我們公司的"AI Phone"產(chǎn)品為例，經(jīng)過多年運(yùn)營，現(xiàn)在年收入過億且基本不再需要額外市場投入。但必須強(qiáng)調(diào)的是，這種高利潤率建立在產(chǎn)品長期價(jià)值和用戶忠誠度的基礎(chǔ)上，并非所有出海軟件都能達(dá)到這個(gè)水平。

雷峰網(wǎng)·鯨犀：您作為連續(xù)成功的創(chuàng)業(yè)者，之前的經(jīng)歷為現(xiàn)在帶來了哪些寶貴經(jīng)驗(yàn)？

Steve：說實(shí)話，我非常反對經(jīng)驗(yàn)主義。每家公司面臨的市場、客戶和團(tuán)隊(duì)都完全不同，過去的成功經(jīng)驗(yàn)往往不適用于新環(huán)境。即使是馬云管理公司的那套理念套到我們這樣的小公司上肯定也不靈，如果天天去聽馬云的雞湯，那公司只會越搞越糟糕。

我們在這方面有過深刻教訓(xùn)。在開發(fā)AI產(chǎn)品初期，不管是產(chǎn)品設(shè)計(jì)，還是開發(fā)測試，我們沿用移動互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的方法論，結(jié)果發(fā)現(xiàn)全面失敗。比如測試環(huán)節(jié)：傳統(tǒng)產(chǎn)品測試關(guān)注“功能是否工作”，而AI產(chǎn)品需要評估“效果好壞程度”。我們花了近一年時(shí)間才意識到必須建立全新的AI Native工作流程，這個(gè)認(rèn)知代價(jià)高達(dá)上億元。

雷峰網(wǎng)·鯨犀：對于當(dāng)前希望出海的中國AI硬件初創(chuàng)企業(yè)，您認(rèn)為相比您早年創(chuàng)業(yè)時(shí)，他們面臨的最大機(jī)遇和挑戰(zhàn)是什么？

Steve：當(dāng)前是出海創(chuàng)業(yè)的黃金時(shí)代。美國資本正大力投資AI硬件領(lǐng)域，這為顛覆傳統(tǒng)產(chǎn)品和創(chuàng)造新品類提供了絕佳機(jī)會。中國企業(yè)現(xiàn)在可以做出技術(shù)含量更高的產(chǎn)品，而不再局限于過去的充電寶、插座等低附加值商品。

在挑戰(zhàn)方面，我最近學(xué)到的新概念"tariff native"很能說明問題——企業(yè)從創(chuàng)立之初就要將關(guān)稅因素納入供應(yīng)鏈設(shè)計(jì)和商業(yè)架構(gòu)中，不能寄希望于穩(wěn)定的關(guān)稅政策。這意味著創(chuàng)業(yè)者需要前置性規(guī)劃全球供應(yīng)鏈，確保在任何關(guān)稅政策變動下都能保持競爭力。這種系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)管控能力，已成為當(dāng)下出海企業(yè)的必備素質(zhì)。

雷峰網(wǎng)·鯨犀：基于您橫跨中美科技圈三十年的經(jīng)驗(yàn)，當(dāng)前中國創(chuàng)業(yè)者出海最常見的認(rèn)知誤區(qū)是什么？您會給他們什么建議？

Steve：我認(rèn)為當(dāng)前是中國AI硬件創(chuàng)業(yè)者出海的黃金窗口期。現(xiàn)在美國資本正大力支持AI硬件創(chuàng)新，這為我們創(chuàng)造了難得的機(jī)遇。但必須清醒認(rèn)識到，這個(gè)窗口期可能只有5年左右。

隨著中美產(chǎn)業(yè)格局變化，美國正在建立自己的供應(yīng)鏈體系。一旦他們的供應(yīng)鏈成熟，中國制造的成本優(yōu)勢就會減弱。因此我的建議很明確：要把握當(dāng)下這個(gè)時(shí)間窗口，充分利用中國在供應(yīng)鏈成本和效率上的現(xiàn)有優(yōu)勢，快速行動?，F(xiàn)在正是將中國制造升級為中國智造的最佳時(shí)機(jī)。

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