科技業正處於一個關鍵的十字路口，尋求超越智慧手機的下一個典範：其中最受矚目的嘗試，莫過於 OpenAI 執行長 Sam Altman 與前蘋果設計長 Jony Ive 的合作。
無疑提到Jony Ive，大家都公認他是設計界傳奇人物—他在蘋果幾乎成為打造iMac、iPod、iPhone 等重要產品的關鍵人物。VK科技閱讀時間，20250617
他們的目標是打造一種全新類別的 AI 原生裝置，徹底重新定義人機互動 。這個願景的核心，是創造一個無螢幕、手掌大小的運算設備，透過攝影機和麥克風等感測器來理解並回應物理世界 ，這款裝置將被設計為「永遠在線」（always on），持續收集數據以建立 AI 助理的「記憶」，取代手機，並讓它就好像隨時能幫忙的小秘書一樣，可以處理每個人的瑣事，如訂票、購物、查找資料、規劃旅遊行程、寫會議記錄，幫忙記錄生活細節，並隨時可以提供回應，希望能為人們提供即時無縫的服務體驗 。
就在昨天(20251006)OpenAI DevDay論壇中Jony Ive 表示人工智慧的變革速度「非同尋常」，在他的職業生涯中，他從未遇到過像AI這種這樣模糊有彈性的東西，比如我們現在開始看到的AI能力。
解構 OpenAI 與 Jony Ive 的 AI 硬體願景遇到的技術鴻溝
但近日(20251005)根據多位熟悉該項目的人士透露，OpenAI 與 Jony Ive 的 AI 裝置合作正面臨重大技術障礙，這可能會延遲該產品備受期待的上市時程，隨著雙方朝著 2026 年上線的目標努力過程中，他們在基礎設施與架構議題上遇到了根本性的挑戰。這個宏大的願景正面臨著三個根本性的、盤根錯節的挑戰，這些挑戰不僅困擾著 OpenAI，也為整個 AI 邊緣裝置產業，發掘出實體AI（Physical AI）設備正面臨的技術鴻溝。
根本性障礙一：算力赤字
最嚴峻的技術瓶頸在於對龐大運算能力的渴求 。熟悉該計畫的人士直言，OpenAI「連維持 ChatGPT 的運算能力都感到吃力，更不用說支撐一款 AI 裝置了」。這與亞馬遜或 Google 等擁有成熟雲端基礎設施的巨頭形成鮮明對比，後者早已為其 Alexa 和 Google Home 等產品建立了足夠的算力儲備 。這些挑戰不僅在於技術，更在於經濟模型：運行 ChatGPT 每年的成本已高達數十億美元，要將這種成本擴展到數百萬台持續運作的消費級裝置上，將構成生存威脅 ，因為要發展數量龐大的邊緣AI設備，需要大量資金，且雲端算力嚴重不足，因為這樣所以才有最近Open AI才跟甲骨文合作，甲骨文買輝達晶片，然後輝達又投資Open AI這樣的循環投資發生。
輝達與OpenAI「AI共生鏈」，背後藏3大未解之謎，天下雜誌，20250924。
圖片來源：NVIDIA Newsroom
根本性障礙二：「最小可行人格」的塑造
除了硬體和算力，團隊還在努力解決一個更為微妙的哲學問題：AI 的「人格」設計 。目標是創造一個「像電腦的朋友」，既要避免成為「奇怪的 AI 女友」，又要超越現有語音助理的機械感 。這涉及到一個棘手的「對話平衡」問題：如何讓助理在提供幫助的同時不過於侵擾，知道何時該發言，更重要的是，何時該沉默 。這是一個連當前最先進的模型們都未能完美解決的難題 ，要將這一願景轉化為軟體，實際上可能比Jony Ive 團隊領導下的實體設計工作還要困難。
根本性障礙三：「永遠在線」的隱私兩難
作為裝置環境感知能力的關鍵，「永遠在線」的設計引發了深層的隱私憂慮 。為了能夠成為理解使用者的行動祕書，這樣的一個持續聆聽、紀錄和觀察的設備，需要用戶簽訂一份全新的社會契約，並建立一套尚未被定義的強大安全架構。這不僅是技術挑戰，更是阻礙用戶信任與採用的巨大壁壘 。
這些挑戰揭示了一個系統性的矛盾：實現環境 AI 願景所需的架構（高度依賴雲端），其內在屬性（延遲、成本、隱私風險）卻恰恰破壞了該產品作為消費級設備所需的使用者體驗和商業可行性。這個問題的根源並非單純的「算力不足」，而是一條在戰略上選擇的技術路徑困境。
看不見的戰場：算力與邊緣 AI 的困境
AI 邊緣裝置的核心工程挑戰，在於如何解決「算力」問題，這涉及到在裝置端（邊緣）和雲端之間處理數據的根本性權衡。
邊緣與雲端的二元難題
雲端 AI 提供了近乎無限的處理能力和儲存空間，能夠運行如 GPT-4 這般龐大、先進的 AI 模型 。然而，它的代價是延遲——數據往返伺服器所需的時間——以及對網路連線的絕對依賴。
相比之下，邊緣 AI 直接在裝置上處理數據，帶來了顯著優勢：近乎零延遲（對即時反應至關重要）、更強的隱私保護（敏感數據無需離開裝置），並能降低頻寬消耗與成本 。
兩者間的根本衝突在於，邊緣裝置在處理能力、記憶體和能源（電池續航）方面受到極大限制 ：
- 電力：要在一個由小型電池供電的穿戴裝置上運行大型語言模型，在當前技術條件下是不可能的。
- 模型壓縮：工程師面臨的挑戰還有將「超級電腦塞進一枚胸針裡」，這需要透過複雜的模型壓縮技術（如剪枝和量化）來縮小模型體積，但可能會犧牲準確性 。
- 軟硬體協同設計：即為特定硬體量身打造模型，需要為這些模型設計專用 AI 晶片 ，但AI進步太快，邊緣設備的晶片很快就過時。
當前多數的 AI 穿戴裝置，與其說是真正的「邊緣 AI 裝置」，不如稱之為「雲端連接終端」，前一代Humane Ai Pin 和 Rabbit R1 等裝置，其核心 AI 功能幾乎完全依賴伺服器 。這種對雲端的依賴，直接導致了用戶最常抱怨的問題：反應遲緩、漫長的處理等待時間，以及在網路不佳時的完全失靈 。它們宣傳了邊緣 AI 的即時體驗，卻交付了一個充滿延遲的結果，在承諾與現實之間造成了致命的差距。
為感官而設計：無螢幕世界的 UI/UX 革命
AI 邊緣裝置的興起，推動使用者介面從圖形化（GUI）向感官化（所謂的「零介面」/ Zero UI）的典範轉移。這意味著互動不再透過螢幕上的像素，而是透過語音、手勢和觸覺等更自然的模式進行：設計思維必須從「安排按鈕」轉變為「編排感官體驗」，核心問題從「這個按鈕該放哪裡？」變成了「這個操作應該聽起來、感覺起來像什麼？」。
語音優先互動的認知負荷
語音是目前無螢幕裝置的主要輸入方式，但它帶來了獨特的認知挑戰。與使用者可以快速掃描資訊的螢幕不同，語音介面要求使用者將選項記在短期記憶中 。但過多的語音選項會輕易壓垮使用者的認知能力；此外，自然語言充滿模糊性，AI 必須能精準解讀上下文和意圖，才能避免令人沮喪的互動 。
螢幕一個常被忽視的核心功能，是為使用者「卸載認知工作」。圖形介面將所有可用選項、系統狀態和複雜層級直觀地呈現在使用者面前，將這些資訊從大腦「卸載」到螢幕上。而無螢幕裝置，特別是那些 AI 能力不足的產品，不僅移除了螢幕這個認知卸載工具，其不可靠性反而增加了新的認知負擔：使用者必須時刻猜測 AI 是否理解正確，並為其可能犯下的錯誤做好準備。這使得簡單任務變得比在智慧手機上更慢、更困難，與產品的初衷背道而馳。
看不見的語言：觸覺與手勢
在視覺提示缺席的情況下，觸覺與手勢回饋成為關鍵的溝通渠道。有效的觸覺設計利用時長、節奏和強度等維度，創造出一種「觸覺語言」，例如以三次短促的脈衝表示「收到訊息」；手勢則應力求自然，避免複雜的記憶負擔 。Humane Ai Pin 的雷射投影與手勢結合雖有新意，但在實際使用中卻問題重重：戶外難以看清、行走時無法使用，暴露了在真實世界中創建穩健手勢系統的巨大難度 。
來自第一代 AI 裝置的市場教訓
第一波 AI 穿戴裝置的市場反應，為未來產品的開發提供了寶貴的經驗。
「取代」的謬誤：Humane Ai Pin 與 Rabbit R1
Humane Ai Pin 和 Rabbit R1 都試圖徹底顛覆智慧手機，但在去(2024)年AI尚在早期迅速發展的時間點，它們在最基本的執行層面就遭遇了災難性的失敗。產品緩慢、充滿錯誤、不可靠，甚至無法完成其承諾的基本核心功能 。更重要的是，它們未能回答一個根本問題：「我為什麼需要這個？」它們沒有解決任何一個智慧手機無法更好、更快、更可靠地解決的問題，反而引入了新的麻煩，如在公共場合使用的尷尬感 。
「增強」的策略：Meta Ray-Ban 智慧眼鏡
與之形成鮮明對比的是，Meta 智慧眼鏡的成功源於其較低的野心。它的核心價值首先是一副時尚的雷朋眼鏡，其次才附加了一些實用的免持功能 。它最大的優勢在於其被社會廣泛接受的形態，解決了 Ai Pin 等裝置的「怪異」和「突兀」問題 。其功能——快速拍照、聽音樂、詢問 AI 問題——是對智慧手機體驗的實用「增強」，而非「取代」。這使得偶爾的失靈或功能限制變得可以容忍，因為用戶隨時可以拿出手機作為後備。
更進一步，Meta 在今年九月更發表了神經手環（Neural Band），探索更深層次的無縫互動。這款 EMG（肌電圖）手環能偵測手腕上微弱的肌肉電訊號，將捏、滑、點等細微的手指動作，轉化為對智慧眼鏡的指令 。這種互動方式的優勢在於其隱蔽與直覺性——使用者無需開口或觸碰裝置，就能在公共場合私密地操作，解決了語音互動的社交尷尬問題 。這項技術不僅是 UI/UX 設計的演進，更指向了人機互動的未來是讓科技真正融入背景，成為人類能力的自然延伸。
前進之路：下一代 AI 邊緣裝置的戰略藍圖
下一代 AI 邊緣裝置開發路徑，目前有四條戰略方向：
- 增強，而非取代（目前）：市場尚未準備好迎接智慧手機的替代品。當前的機會在於創造設計精良、專注於特定場景（如運動、烹飪）的輔助裝置。Meta Ray-Ban 智慧眼鏡的模式是現階段的成功範本。
- 掌握混合式邊緣-雲端架構：純雲端方案因延遲和連線問題，直接使用在穿戴裝置領域是死路一條。未來屬於混合模型：簡單、高頻的任務（如喚醒詞檢測、基本指令）必須在裝置端處理以確保即時反應；複雜、細緻的查詢則可交由雲端處理，同時介面設計需能優雅地處理潛在的延遲。
- 解決社交人因工程問題：產品形態至關重要：裝置需要在社交上「隱形」（如耳機、智慧戒指），或者本身就是受歡迎的時尚單品（如智慧眼鏡）。任何讓使用者感到「奇怪」的設計都注定失敗；互動模式也需考慮隱蔽性，除了語音，還需探索更微妙的輸入方式，如 Meta 正在測試的微手勢控制 。
- 完美執行更小的功能集：Humane AI的教訓是明確的：過度承諾而無法兌現是致命的 。下一個成功產品不會試圖無所不包，而是需要選擇一小部分核心功能，並將其執行到完美——可靠性和性能是建立用戶信任的基石。
結語：通往個人化效率的未來
展望未來，AI 邊緣裝置的終極願景，是成為一個真正個人化、能預測需求的「第二大腦」。當算力、功耗與互動設計的挑戰被逐一克服後，這些裝置將不再是手機的附屬品，而是能獨立完成任務、無縫融入日常的智慧夥伴。從即時語言翻譯、擴增實境導航，到隨時記錄靈感並自動整理，希望未來這些AI 邊緣裝置除了極大化個人生產力以外，也能讓我們從繁瑣的數位操作中解放，更專注於創造與體驗真實世界。
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