刘子豪丨杭州颜柯教育联合创始人（主持）
赵维奇丨乐奇全球开放生态负责人
路少卿丨商汤科技研究院技术管理负责人、多模态产品负责人
处于杭州颜柯的刘子豪向各位问候上午好，我是刘子豪，迎来这场具备杀手级特质的AI产品赌局。今日不谈论不实的内容，仅仅谈论唯一的事情：下一个全民级别的、百亿级别的AI产品究竟呈现怎样的模样，并且会在哪个赛道诞生。今日幸运地邀请到两位嘉宾，两位嘉宾分别代表不一样的赛道，有请两位老师对自身进行介绍。
赵维奇说道，各位大家好呀，我乃是赵维奇，是来自乐奇的呢。我身为一个持续从事创业活动的人，之前一直都在致力于多模态以及人工智能软硬件设备相关事宜，面向 C 端关注的情况是比较多的，当下负责乐奇全球开放生态，从芯片、硬件、OS 、API 、应用，再到高校以及非营利组织，都能够去查看是不是存在合作的机遇，进而推动整个行业的发展。
，路少卿说道，你们好呀，我归属商汤科技，着重承担多模态交互这类技术的研发事务与产品化工作以及产业落地方面的事项。
赵老师，刘子豪表示，感谢两位老师，若一定要去押注一个会诞生下一个具有杀手级特质的AI产品的赛道，您会选择押注哪一个呢，并且能够运用自家落地的案例来证明您最终做出的这个判断。
赵维奇表示，首先存在一 个定义，紧接着宣称下一个杀手级AI产品必定是长期处于在线状态的，再者强调其是跟物理世界能够产生连接的入口。按照他的观点方向，此品类肯定是AI可穿戴设备。可穿戴设备在不同的时间阶段或许有不一样的产品出现，就目前的状况而言，AI和AR相结合的眼镜是最为适宜的，相对来说距离人更为接近，在线的时长也更长，如此便能够更轻易地连接物理世界。
对于人而言，每天用于看世界的时长理应比看手机的时长多出许多，并且大多数时间是在与物理世界开展交互。要是存在杀手级AI产品，那必定是具备高频特性、属于刚需范畴且能够实现持续使用的。从这样的视角来看，眼镜乃是最佳的长期处于在线状态的部分，手机依赖于你主动去打开，无法达成持续在线的状态。
先来谈谈AI Agent，在有了AI Agent之后，有这样一种情况，那就是每个人对于开发搞出智能体或者着手其他的解决方案时，是都盼望渴望自己的Agent处于长期在线的状态的。那究竟是什么样的硬件或者是何种事物其产品能够达成让Agent长期在线这一要求呢，而且还能够一直陪伴在我们四周我们身旁，协助我们去高效处理应对跟现实物理世界之间所萌生的任务、关联以及记录等一系列事务工作的开云正版app下载，这样子具备这般突出表现及重大作用的就是堪称杀手级的AI产品了。
总得来讲，必然是长时间处于在线状态的、可以和物理世界产生关联的入口，能够确保持续不断、高频次地被使用，满足硬性需求。这同样是下一代人工智能的入口，只要是属于一个入口，那就必定是具有强大竞争力的产品。
路少卿阐述，诸多正确的判断，最终实际上会迈向相近的方向。方才所提及的内容，和他所想的相类似。杀手级的应用能够再做进一步的抽象。不管是从最初的模型直至如今发展过来的Agent，AI从单点进行介入，到长期且持续地介入，现今的Agent，不管是GPT抑或是其他，依旧是停留在数字世界对话框里的AI，所能运用到的，在线时长是有限的。
我的预期是，下一步，从数字世界延展至物理世界，切实能于物理世界同人类协作的智能体系统将会诞生。当然，这套智能体系统的接入方式可以是基于眼镜，也可以是基于具身机器人，而这些全都可作为接入的硬件入口。乃至相较于整个产品以及技术而言，最大的挑战在于能否真正达成与真实世界的持续有效交互。
比如说，倘若我当前身为一个AI，刚才主持人以及嘉宾都各自讲述了一番自己的陈述内容，对于当下绝大部分的AI来讲，它没办法辨别出究竟是谁在讲话，在何时、针对何种话题需要自身做出响应。我刚刚所阐述的那一套能够与真实世界进行交互的Agent，要是解决了这个问题，如此这般情况下AI才能够真正地踏入物理世界进而与大家展开协作。
刘子豪，身为一名有着辩手出身背景的人，接下来，针对两位老师所做的分享，要简单地去做一番追问。赵维奇老师，AI眼镜存有两种路线，其中一种是，没有显示功能，它更像是那种AI耳机再加上摄像头的组合；另一种则是，AI加AR且带有显示功能的眼镜。您，对于这两种路线的区分，有着怎样的看法呢？
赵维奇表示，硬件形态能够呈现出多样化，这涵盖了外形、功能以及所覆盖的人群等方面。有显示的情况与无显示的情形，分别属于不同阶段、不同场景下的产品形态，由于场景存在差异，所以在进行选择时也会有所不同，这就如同手机同样具有多种类型。无显示的情况，更多的是蓝牙耳机、摄像头的一种延展，可穿戴的蓝牙耳机以及摄像头，会更为轻便，其应用场景也会更为轻松。而带显示的情况，在将原本的AR带到物理世界进行识别之后，不管是识别语音还是其他方面，必定会产生反馈。倘若没有呈现，那就只能借助第三个媒介，像手机、电脑、语音播放形式。人类大脑接收信息的带宽极为有限，然而视觉却是最为迅速的。300字、500字的文章，用眼瞧一下，两秒钟便能大概知晓意思；若要读出来，有些同学或许仅有七秒的记忆，读到第五、第六句时前面就忘掉了。显示自身便是拓宽人类带宽的某些部分。
为何会存在显示与无显示的差异呢，有显示更多的是将AI处理后的结果实时呈现于现实视野里，达成了现实中交互的闭环，原本未曾完成这个闭环，或者是比较迟缓的，现如今完成了闭环，诸多场景，不管是面向企业端还是面向消费者端，确实是需要显示，导航需要显示，大多数人不太愿意去看手机，早在十年前就有了HUD的理念，也就是抬头显示器，早年驾驶宝马或者奔驰汽车时，车头有一个体积较小的HUD显示器，但愿你在不干扰物理世界的状况下能够极为便利地看到，这便是面向消费者端的情况。对于面向B端的情况而言，那可真是太多了，像是提醒、提示以及巡检等，借助显示的方式，这些都是相当棒的呈现形式，这属于特定场景之下的需求。大家为何会拿一个聊天机器人呢，为何会运用聊天框，不就是想要知道到底发生了些什么，此刻的情形究竟是怎样的。要是一直处于语音播报状态，大脑的容量肯定没办法处理如此之多的事情，而通过肉眼一下子就能够进行筛选。在原生人工智能的大时代背景下，显示是必然会出现的，这还对应着各种各样的取舍。
AI不只是单纯具备会听、会说的能力。要是仅仅只会听以及只会说，依我看那属于旁观者，并不予以参与。它帮忙看、协助处理，而当它有话要说时，恰似你找了一位秘书，它是个i人，许多状况都未向你告知，效率反倒更低，还比不上你自己去看。它能够进行显示，通晓理解空间且能返回至现实当中，做到实时反馈，这是必定的。众多厂商都在打造各种形态的产品，行业制造如此多的产品，从某种程度而言验证了AI眼镜是未来的关键入口。形态之取舍，有短期者，有长期焉，涵盖商业策略之变更，此为大家之取舍也。
刘子豪：听下来感觉呈现的是，AI眼镜从具备听与拍的功能迈向真正理解现实世界的关键一步。下一个问题，AI眼镜颇像2010年前后的智能手机，那时大家都在争抢入口。乐奇内部最为看重的商业模式是什么呢，是硬件销售、应用生态，还是智能体服务所带来的长期价值？
赵维奇讲，要是大伙长时间从事硬件工作，就如同我搞了十几年硬件那般，首先要遵循的必定是长期主义。对于硬件公司而言，能发展起来的都是历经五年、三年以上的公司，不然就能转到另外一个品类上去了。在华强北，存在短平快的情况，今天你兴许在做耳机，明天便去做话筒，后天又去做成人玩具了，跨度特别大，仅仅是为了达成生产快速变现的途径，而非推动行业往前进的方式。相对来讲，初创原始团队均是存在初心的。我们的初心乃是做VR，于乐奇过去十年间从未涉足过VR领域，其初心是打造眼镜形态、能与物理世界交互的终端玩意儿，商业模式同样扎根于此。硬件是入口，硬件达成大规模销售，从可用迈向好用，大家将其投入使用，这是首个规模层面的覆盖。当每个人都拥有之时，便会开启下一部分——生态拓展。一旦存在技术，需求就会大量地增益涌现出来。除了自身具备的翻译、提词以及导航这些功能之外，当下最为热门的agent应用当中有一个是“比价”，此乃我们生态体系里的小伙伴所打造的，于超市之内瞅见农夫山泉的水瓶时你们去询问这里全网性价比最高的价格是多少，答案会立刻浮现出来。原本我们自身没想过，硬件若作为入口而且获取相应的数量没有那样多的用户量的话也就不值得去做，或者不存在那般强大且能促使开发者、创业者去着手开展这个的驱动力。所以，第二个要点便是生态范围的扩充。
长期来看，有个价值更为凸显。我们投身于生态建设已经长达三四年的时间，早些时候，既不存在Agent，也没有AI。截至当下，在拥有Agent之后，你会发觉它发挥着长期服务的作用。最终，当你把硬件购置回家时，它所承载的已然不只是一套工具，你所购入的并非仅仅是一件设备，更多的是那种能够协助你持久地处理各类事务的能力。硬件作为一种载体，你期望它能够在漫长的时期里为你供给能力。能力的核心要素本身必然得有硬件的支撑，生态系统也必须配备有相应的应用程序。在AI时代，Agent成为关键要素，Native Agent更是广泛地涵盖了你生活的方方面面，并且具备极为轻量的特性。而这，正是我们所采用的商业模式。在我们的商业模式里，其核心是OS加上生态，硬件仅仅是依附于其上的存在。OS的目的在于，使该自身的能力能够在更大的深度以及广度上得以发挥，会有数量更为可观的开发者借助形形种种的技术栈来达成，深度方面能够与在线、离线、端侧、云端的模型互相连接融合，这便是OS所具备的能力。对于生态而言，做到拥抱、开放即可。
那个最终的、延续着的商业化谋略，跟诸位一起协作，一块儿将能力投放给 B 端的客户和 C 端的客户。
是这样的想法和定义，目前是这么想的。
刘子豪说道：少卿老师，商汤始终都在讲述多模态大模型。商汤所押注的并非是某一个独自存在的APP，那么是不是要让多模态得以进入真实场景之中。如同AI硬件、机器人、办公智能体等等这些。在您的看法里，商汤未来真正具有杀手级别的究竟是模型自身，还是运行模型的具体应用。
实际上，路少卿表示，模型决定了整个产品或者系统的智商上限，而这是基础。
将应用、APP或者产品，与AI眼镜或者其他具身智能机器人相结合之处，便是入口。大家一律提及的OS此种层次 ，此层次同样是当下我们正在开展的最为关键的要点。源自根基 pipeline不断予以延续的这个关键要点 ，直至如今的智能体 ，并且还有可能在未来成长演变为被称作AI的操作系统。
操作系统所解决的究竟是什么呢？是将我们之前讲到的智商上限充分发挥至极致，是怎样管理上下文，是如何更优地调用工具，是怎样在契合的时间点领会我们的真实意图，就如同我并未与它交流，它却能够理解，甚至主动跟我说你是不是打算做点什么事情。这一层面的系统乃是未来的核心。
这套系统，回答的，是Agent怎样从纯数字世界，晋升到物理世界真正的协作者，究竟能不能成为我的助理，关键是真正的助理，而非在聊天框接收我信息的那种助理。当下的智能体，都是基于深度思考的逻辑，执行多轮调用、持续思考、历经决策再执行这样一个过程。然而在这个进程当中，这一类深度推理的信息即便全都给我，我也是不想看的。对于做研究，我能够对推理过程进行分析，可是从用户的立场出发，我仅仅期望在合理的时间里，告知我是否需要我介入提供帮助，或者直接对我说“我搞不定了，你帮帮我”之类的话语信息。
对于商汤来讲，我们并非仅仅是做模型，也并非仅仅是跟下游的硬件厂商展开合作，而是我们要深度整合现有的模型能力，使得这一套从文本交互的逻辑切实提升到实际改变人机交互策略的系统。
刘子豪：可不可以列举出一个商汤往昔判定这个情景格外值得去做的事例？怎样发觉这个需求？
路少卿说道，我拿出一个现场之中的产品，在今天，负责主持这一场大会的商汤来商量关于AI讲解大脑的事宜。先前，我们对一个场景作出判断，而我个人觉得，不单单是商汤，许多创业者的判断逻辑都是相同的。要定义一个问题，首先要考虑，这个问题是不是高频出现的问题，唯有高频问题才值得去解决。其次，高频问题有没有价值。紧接着，有价值的积累能不能够被复制。我们凭借这三要素来决策这件事情是否值得去做，有价值才能够衍生出一个产品。
做AI讲解大脑的系统是为何起始的呢？原因正是源于这三点。在过去的两年当中，具身产业呈现出高速发展的态势，然而，在除了表演演绎场景之外的领域，其实还能够为其发掘出更多的商业价值所在。机器人是需要实实在在地深入到无论是面向企业端的业务里面，还是面向个人用户端的场景当中去的，它要去解决自身真正的应用方面的问题，也就是要把刚才所谈论到的那些问题很好地予以解决。只有当这些问题都得到妥善解决之后，才能够确保整个实际应用流程的最后一公里得以顺利实现。
刘子豪表示：接下来要开展快问快答环节。他会抛出三个问题，要求两位老师各自进行回答。第一个问题是，杀手级AI产品究竟属于硬件入口，还是属于软件，又还是属于Agent？
首先，软件不是，硬件也不是，关键要看谁能在最后达成闭环；最后必定是场景来做闭环。这才是真正具有杀伤力的产品以及场景；没有Agent的硬件仅仅只是硬件而已，不存在硬件的 Agent 或许就不过是一个聊天框；你得投入更多入口：软件、硬件以及Agent都参与其中，二者要协同起来达成闭环，这便是最终呈现的形态。
路少卿表示，对于跟老师方才所讲的逻辑，自己基本上是认同的，自己会有一个先后的顺序，就个人看法而言，硬件是入口，无疑是要先行的，要先得把硬件铺设下去，如此用户才能够使用硬件里的软件，而其究竟在何时成长为杀手级的应用，并非只是单品的火爆，这取决于它切实地融入像是C端用户的生活，黏性足够高，在入口铺设下去之后，持续提供的功能能够让用户持续留存，这样才可以最终成长为杀手级的应用。
刘子豪提出，第二个问题是，下一个杀手级应用，它会首先是在C端出现呢，还是会首先在B端出现呢。
路少卿表示，就他个人来讲，做B端的情况较为频繁，他认为B端存在的情况更多些。不管是C端还是B端，都具备可能性，这就需要依据业务以及产品形态来判断。
比如，就仍以我之前所讲的与具身智能的结合作为例子。从产品形态方面来讲，我个人认为在和真实物理世界进行交互结合这一点上，智能体、硬件的升级，在B端存在明确的边界效应。C端应用落地的要求相较于B端而言要高得多，这是因为B端属于相对可控的垂直场景。所以就以这个场景作为例子，只有在B端打磨至相对成熟之后才会更具优势。换作另一种产品形态或许情况会相反，具体得看产品形态。
赵维奇表示：看如何来定义所谓的爆品。C和B属于完全不同的场景以及目标。C端更多呈现为规模场景，这意味着会有大量的人去使用，而大量人使用必然是与日常使用存在很强关联的，是高频次的开云手机入口app下载，并且能够解决实际出现的问题。B端方面，我们也做了诸多B端的相关业务，其付费意愿更为直观，ROI计算得更为清晰，一旦存在这样的场景、具备这样的功能、有这样的解决方案，就真的会直接进行付费，因为他们已然考虑周全。这是一个算术方面的问题，C端还是B端是和产品形态有关系的。有越来越多的AI，它们是服务某一个人群的某个需求的，这部分情况要看是不是在这个品类里出现火爆的态势。
过去十年的乐奇，之前一直是以B为主，而C我们可是一直在做着的。眼镜本身为何会不一样呢其？我们始终在搞人机交互，人机交互的本质是人和机器怎样友好地进行沟通交互。有个工人拿着B端的解决方案在工厂里去完成他的工作，这也得有人机交互方案来达成工作，这从本质上来说同样是属于一个to C的范畴。B端和C端在产品定义于商业的时候是存在区别的，然而在用户角度方面最终都归结为人机交互，现在呀不要去炫技，而是要解决实际出现的问题。一个时间点，只要解决实际问题，技术迭代、行业推进，其中涵盖硬件、供应链迭代，在一定程度上用新的技术和解决方案覆盖这个品类，某种程度上便是爆品。或许一千就是这个行业上限，亦是爆品，要拥抱真正解决的问题，思索真正解决问题的解决方案，这才格外重要。
刘，子，豪，说，第，三，个，问，题，刚，才，聊，了，很，多，什，么，是，杀，手，级，产，品，在，二，位，看，来，什，么，样，的开云app官方入口网站，产，品，注，定，不，是，杀，手，级，的，产，品？
路少卿提出疑问，什么是杀手级应用，什么可以演进成杀手级应用呢？现象级的应用数量众多，大家每一天都会目睹到爆点，今日某个应用火了起来，明日另一个应用又火了起来。现象级应用如同从漏斗里进行十选一、百选一这般，这依旧是刚才大家始终讨论的那个问题，它有可能在单位时间之内形成爆点，然而爆点能不能给它带来持续性的流量以及商业价值呢？这才是最为核心的所在。
比如说，当下存在一些从事应用开发的公司，它们有可能会搞一些套娃操作，在短期内达成爆款效果。至于为何无法成长为那种被称作杀手级应用的产品，是由于其秉持的是挣快钱的思路，而非专注于做产品。真正意义上的产品，需要持久地为用户奉献或是情绪价值，又或是实实在在的价值，唯有如此，才能够给予用户持续不断的黏性。按照这个道理来推断，刚才所举例子中的那些产品，或许都不算是有成长为杀手级应用潜力的备选产品。
赵维奇表示，不存在注定无法做成的情况，而且成的概念也是有区别的。所谓的“杀手级”，并非仅有单一形态。有一些杀手级产品，或许一年才出现一回，仅仅针对一个特定人群、特定场景、一定性质工作解决问题；还有一些是高频的、持续完成相应任务的，其角色促使它从事相应工作。哪些相对较难呢？我认为是套壳。在当下时间线里，套壳的价值会呈逐渐降低态势。伴随大模型的发展，许多泛化功能都会被大模型吸纳，AI应用极难得以脱颖而出。第一天之时，存在着一千个用户，到了紧随其后的第二天，这些用户便纷纷涌向了别的平台之上，最终达成了商业闭环，那钱该支付给哪一方呢？诸如运营商那般，最终用户会返回到底层平台之上。基于此角度而言，身旁众多朋友起初之际从事套壳相关事宜，往后又转向了做2B业务，必定会朝着深入的场景、深度的工作流方向去挖掘。
硬件层面，那种弱交互的智能硬件，实际上也是连接一个模型，再套上一个外壳。如今市场上存在二百到三百个品类，价格从八十到三千都涵盖，本质而言并无太大差异，仅仅是受众群体有所不同。这些有没有价值呢？有价值。它是不是长期存在的产品，是不是具备杀伤力的产品？杀出重围后给行业留下的是不是一个崭新的品类，能不能继续在市场立足，这是另外一回事了。各位从事创业公司的人士，要是打算打造杀手级的产品，那就得想好自身的定位，其一，是否期望凭一己之力闯出一条充满艰险之地，去验证一个领域的走向，进而成为行业之中的先锋者；其二，是否愿意持续停留在那张竞争的“牌桌”内面，去运作长期性质的平台以及创造长期所具备的价值。
还有一种慢，它能够进行持续深耕，许多大厂都是如此，这同样是一种杀手级能力。在AI时代，创业者自身或者大厂中做产品的同学需要思考，究竟是短期还是长期。另外，模型能力真的非常容易被追平，今天是A家，明天就变成B家了，要是没有真实场景，也很难存活下去。付费意愿是只有解决了问题才会付费。
第三个，接下来，AI的所有硬件以及软件，其核心在于数据留存。最后，当你表面看上去功能强大，各方面都表现出色，发展到规模较大的阶段时，用户就会思考，我的数据究竟留存在哪里。AI具备上下文特性，具有个性化特点，倘若它依托于一个平台生长，后续才能够持续发挥出AI的最大能力。反之，如果并非如此，那么你所面临的切换成本将会很高。这便是不被看好的情况。一方面存在套壳现象，另一方面属于相对短期的情况，其关键在于还是要形成长期的商业价值。
刘子豪：跟着是下一个问题喽，身处押注的赛道里头，去分享一个当下最贴近杀手级的场景究竟是什么呀？
路少卿称：当下存在诸多AI工具，于辅助办公之际，聊天框内的能力近乎已然足够，然而把在聊天框里所积累的能力运用到真实的物理世界交互上去，依我当下的状态予以判断，截至今天仍旧不能够支撑在物理世界的交互。从我个人基于技术以及产品整体解决方案的判断来讲，在12个月以内，AI能够从聊天框迈向物理世界。
一方面，海外大厂以及国内大厂在这些领域持续进行长期投入，就连我们自身的产品也在不断升级迭代。我们能够发现，先前那个看似傻乎乎的AI，仅能进行一对一交互，到如今它能够渐渐迈入多人交互场景。在多人交互场景里，AI要具备对做哪些事的判断，就如同当前这一场景，要是我是AI，今天本人没办法有空，我作为AI助理去代为发言；碰到一些问题，我得运用一些风趣幽默的逻辑去回应。这些判断并非仅仅基于文本prompt，而是关乎AI这套系统，它要真实理解，它要观测到所有显性的信息，它要观测到所有隐性的信息，进而去完善它跟物理世界的交互，这是它在解决数字问题以后接下来需要重点关注的问题。
我同样坚信，于未来的十二个月当中，在这一领域会有相对而言较为重大的进展。
赵维奇表示，本身皆是短期的，不存在长期的解决办法，除了to B。AI自身的能力上限处于上下文、个性化、记忆方面。要是没有足够大的记忆，如同人类成长那般，在小学的时候看不出来，或许是学渣，最终成长为学霸。小学六年的上下文无法支撑其智慧的涌现，到了初中、高中，有更多的知识图谱出现之后，有些人的强项便会被激发出来。AI亦是如此，AI跟人脑的处理相类似，要是没有充足多的上下文，那为何我们要搞硬件、多模态呢。其最终目的在于给出在当下场景里、当前状态时最为适宜的反馈以及解决方案，而非通用的解决方案。通用解决方案任何大模型都会将其“吃掉”。唯有你去做个性化的、离线的、在线的，或者做属于你自己的上下文，场景之下的上下文，又或者B端客户的上下文，再加上多模态实时的，留存的时间长一些。
就我所认知而言，短期内并非一件坏的事情。在一座花园当中，存在着许多的草，还有众多的树木，其中有一些花草的生长周期极为短暂，然而它们却始终处于不断迭代、持续进化的状态。进化的实质便是死亡，唯有经历死亡才能够实现进化，倘若不经历死亡便不会有进化，你必须得走向死亡才会发生进化。有一些历经百年的老树、有着百年历史的老品种方能适配这个场景，在整个品类范畴内也就仅有一到两个，并非所有人都能够存活下来，因为环境之中会有重大的突发事件出现。
我个人认为，我们早就进行了布局，像我们这样的角色，当下所要做的是对合作伙伴以及开发者予以协助，从而提供更为优质的平台，我们拥有一处后花园，能够让大家得以生长，我们会搭建一个相对长期在线且与物理世界相连接的平台，其中涵盖了我们与商汤的长期合作，具备将其集成于一体并提供给大家的实力。大家投入其中，今日有人研发出杀手级应用，明日有人打造出杀手级场景，这才是生态层面所讲的“杀手级”，即持续为产业、行业以及人类世界输送价值，原本这些是极难达成的。假如当时在场存在程序员，我往昔亦是工程师。往昔之时，工程师所需诸多背景，诸如技术背景、项目管理背景、计算机背景等。如今，AI已将诸多门槛予以降低。那么，这些人员的价值该如何释放出来呢？他们能够去做杀手级应用，而这便需要平台。此平台既能够承载极为垂直的功能，又能够承载极为泛化的体验。紧接着，我们要提供具备多模态的、能够与物理世界相连接的、能让大家随时目睹高频刚需且可快速生产工具以及应用和体验的平台。这个平台之上，必然会涌现出不计其数的“杀手级场景”，这是在接下来的12个月能够目睹到之情形。恰似当下Vibe coding达到了一定的蓬勃发展阶段，为孩子打造一款工具，极有可能成为一款热门产品；为父母、为某个行业开展一些针对性举措，亦有可能演变成一项具有高价值的应用。这是处在当前AI时代的行业从业者务必要审慎推敲之要点。
刘子豪表示，今日讨论得出，杀手级的AI并非是单一的模型,也不是单一的硬件,更不是单一的APP，实际上它是一种由多模态底座、AI原生智能体、可穿戴共同构成的三位一体的形态。究竟是谁能够将看得懂、听得懂还有会协作以及随身带这些方面做到极致，那这个人所打造出的就是下一个杀手级应用。
我们今天的圆桌就到这里。
标签： AI产品 杀手级应用 AI眼镜 多模态交互 智能体系统
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