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title: "我们把“AI 的下一步”聊透了｜非凡产研CES·拉斯维加斯活动回顾"
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publicationAccount: "非凡产研"
originalPublishedAt: "2026-01-13T21:00:40+08:00"
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sourceAccount: "https://news.qq.com/omn/author/21759984"
language: "zh-CN"
tags: ["智能硬件","商业化","具身智能","自动驾驶","销售与客服","记忆与上下文","全球化出海"]
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# 我们把“AI 的下一步”聊透了｜非凡产研CES·拉斯维加斯活动回顾

文章中的“非凡产研”是原始发布账号署名，不代表已核实个人执笔作者。引用访谈或圆桌观点时，应按正文标明具体发言人及当时身份；无法确认时不要推断。日期为原始发表日期，历史信息以发布时点为准。

## 11位创始人在CES外的深夜对话

CES 的主会场永远不缺热闹:机器人开始"上桌"、穿戴设备试图变得更像日常配件、智能家居继续被 AI 重新解释。但更重要的是,一条更明确的主线在抬头——**AI 不再只停在屏幕里,而是向"物理世界"落地**:从自动驾驶与仿真训练到机器人平台与边缘计算,厂商在告诉你"下一代 AI 的战场不在聊天框里"。

也正是在这样的背景下,2026年1月8日,非凡产研联合 FOSHO 与 Solvea(Shulex),在拉斯维加斯举办了 CES 期间的线下聚会**「2026 CES AI MeetUp」**。从下午4点半到晚上10点,超过100位AI创始人、企业高管及顶尖创新者齐聚一堂,通过两场深度圆桌、一场开放麦,用更小的场域、更密的对话,把真正影响 2026 的几件事掰开揉碎:**AI 硬件的商业模式、品牌与效率如何在 AI 浪潮下重新定价、以及长期主义如何落地**。

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下面是一篇尽可能"还原现场"的详细回顾:每场圆桌都把参会人员点清楚,同时把最值得带走的观点与金句梳理成可复用的判断框架。

  

01一个下午+夜晚的深度对话

  

**时间**:2026年1月8日 16:30-22:00  
**地点**:2210 Red Rock St., Las Vegas, 89146  
**主办方**:Unique Research(非凡产研)、FOSHO、Solvea(Shulex)  
**战略伙伴**:Master Concept

活动流程

**16:30-17:00** 注册接待、餐前酒会  
**17:00-18:00** 暖场致辞  
     - FOSHO 创始人&CEO Charley  
     - Solvea(Shulex)联合创始人 Steven  
     - Unique Research 创始人&CEO Delta  
     - Master Concept 总经理 Jason  
  
**18:00-19:00** 自助晚餐  
  
**19:00-19:40** 夜话第一场:**AI Hardware Panel**  
**19:40-20:20** 夜话第二场:**AI Software Panel**  
**20:20-21:00** 开放麦环节  
**21:00-22:00** 自由社交

在 CES 的叙事里,"AI"已经从一个单独展区,变成几乎所有产品发布的默认背景。但对创业者和企业来说,真正棘手的问题往往不在"能不能做",而在三件事:

1. **能不能形成健康的商业模型**:硬件是不是敲门砖?订阅怎么定?毛利底线在哪里?  
2. **能不能建立长期壁垒**:Memory、Agent、品牌、知识产权,哪些是真护城河,哪些只是阶段性噱头?  
3. **能不能在AI浪潮下保持效率与品牌的平衡**:预算如何分配?人才如何重构?

这也是这个夜晚两场圆桌的共同主题:把"趋势"落到"打法",把"兴奋"落到"算账"。

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02AI 硬件的 PMF 与未来趋势演进

  

**主持人**:Tony 孙(FOSHO 联合创始人)

**参会人员(共 6 位:1 位主持 + 5 位嘉宾)**

**嘉宾**:  
     1. 陈彬(鹿客科技 Lockin 创始人兼 CEO)  
     2. 石一(FlashLabs 创始人兼 CEO)  
     3. 沈俊潇(Memories.ai 创始人兼 CEO)  
     4. 高佳(出门问问 Mobvoi CBO)  
     5. 管亮(Rokid 海外生态负责人)

开场:五家公司,五个方向,一个共同命题

Tony 让每位嘉宾用30秒介绍公司和最新产品。这轮开场就已经勾勒出了AI硬件赛道的多元图景:

**陈彬(鹿客科技)**带来了刚在CES发布的AI智能锁,核心突破是**Aura charge无线供电技术**——可以在4米之外通过发射光源给门锁供电,让门锁能够承载高算力芯片和大模型。"我们在门锁上加了两块触摸屏和三个摄像头,希望用AI技术把门锁升级为'家庭智能管家',比如3岁小孩出门会警告家长,或者提醒患有阿尔兹海默症的老人带伞、接孙子。"

**石一(FlashLabs)**则来自完全不同的赛道——通过Agent自动化帮助B2B企业寻找商机。"我们是AI原生的架构,这个月会发布一个端到端的模型,专门针对**Phone Call(语音电话)**场景,因为销售场景中很多商机需要话务员电话沟通。"

**高佳(出门问问)**介绍了**TicNote** 生态系列新品，包括本次CES的发布新品 **TicNote Pods** 和 **TicNote Watch**，“我们构建了一个全面的Agent驱动的产品协作生态，致力于AI Native的智能体验。”

**沈俊潇(Memories.ai)**的团队来自Meta和Google Brain,专注于视频理解和AI的"长时间记忆力"。"我们也做了一款硬件参考设计,展示未来可穿戴硬件如何利用我们的技术。"

**管亮(Rokid)**则带来了一款重量只有**38克**的眼镜,"虽然没有显示屏(Display-less),但所有的AI功能都非常Robust(健壮)。"

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核心议题一:软硬件的关系——硬件是敲门砖还是盈利核心?

这是整场讨论中争议最大、也最有价值的部分。

**沈俊潇**首先抛出了一个诚实的困惑:

"硬件这块,我们虽然去年就展示过,但一直没正式发布。我个人还没法说服自己:**用户为什么要每天用摄像头并为软件付费?**我的定义里,AI硬件需要用户为AI的输入和输出付费(比如每月付十几二十美金)。我不想成为'吃灰'的iPad或Humane AI Pin。我们会等具体的Use Case(使用场景)找准后再发布。"

**石一**把问题拆解得更清晰:

"首先要区分ToB和ToC。**ToB**:目标是搞定几千个高客单价(2万美金以上)的付费客户,几千个客户就能撑起几十亿的估值。**ToC**:软件容易堆积大量免费用户,付费率低。如果做硬件还卷价格,品牌就废了。"

他强调的关键是:**一定要想办法从One-off(一次性)销售变成Recurring(持续性订阅)**。

"如果只是卖硬件,估值可能只有营收的零点几倍;如果是订阅制,估值可能是营收的几十倍。"

**陈彬**则用血的教训给出了更直接的答案:

"我认为**AI硬件是未来最好的方向**。国内摄像头、门锁的软件付费率极低(5%-10%)。但在美国,基础功能免费、增值功能(如视频剪辑、云端推送)付费的趋势很好。**但经验教训告诉我:硬件本身一定要赚钱!**千万别想着用软件收费去弥补硬件的亏损。当年的智能音箱、电视大战,硬件负毛利竞争是不可持续的。国内硬件毛利要在30%-40%以上,美国要50%-60%以上才能玩得转。"

**高佳**提出了不同的视角:

“我部分同意陈总。我认为核心不是“谁更重要”，而是它们共同构成了一个生命体：软件是灵魂，硬件是肉身。没有灵魂的肉身是行尸走肉，没有肉身的灵魂是孤魂野鬼。硬件是入口，软件是护城河，生态是终极战场。未来，硬件甚至可能作为入口免费提供，因为真正的价值在于用户愿意为其中持续进化的 Agent 服务付费。随着模型能力趋于稳定，数据在哪里，AI就在哪里。”

**管亮**则回到了用户体验:"iPhone刚出来时iOS也不卖钱。对于智能眼镜,好的软件加持是关键。Rokid的平均用户时长有七八个小时,翻译、提词器都是刚需。好的软件能产生粘性,让设备不至于买回去'吃灰'。"

核心议题二:营收结构的合理比例

Tony追问:硬件和软件的收入结构,长期看比例是多少比较合理?

答案出现了有趣的分歧:

\- **石一**:7:3(70%硬件,30%软件)更合理  
\- **高佳**:反过来,应该是3:7，硬件:软件订阅:生态服务 = 3:4:3，硬件是载体，软件和服务是拉开差距的环节  
\- **陈彬**:门锁品类当下可能是95:5甚至99:1,但希望往7:3或6:4努力  
\- **沈俊潇**:软件和AI成本结构不同。"AI的边际成本(Token消耗)不会像传统软件那样降到零。人愿意为结果付费,这个Token消耗的收入空间是可以无限放大的。"

这段争论的价值在于:**它提醒所有做硬件的人——你不能只谈'产品形态',必须把'利润结构'当作产品的一部分来设计。**

核心议题三:寻找PMF的避坑指南

**陈彬**给出了三个具体建议:

1. **创始人必须下场做用研(用户研究)**:"别拍脑袋,也别只看AI分析的数据。我们为了做AI锁,请了原苹果的用研负责人做顾问,创始人亲自跟着老美用户做深度访谈。"  
2. **避免'技术信仰'陷阱**:"搞技术出身的人容易'拿着锤子找钉子',把未来的技术强行塞进现在的产品里,导致Over-qualified(功能过剩)。"  
3. **找极端用户获取需求,找专业用户验证需求**:"比如住在极寒之地、门口人流极大的用户就是门锁的'极端用户'。"

**石一**的建议更简洁:

"PMF没跑通前别铺大团队。**先做Service(服务)**:还没产品时,先用服务解决痛点。如果人家愿意为你的服务买单,你再想办法用产品改变这个服务的成本结构。"

**高佳**给出了三个判断标准:  
    1. Builder自己就是深度用户，先解决一个人一天会痛三次的问题。

    2. 判断PMF的标准：用户抱怨涨价，却依然为之付费。

    3. 打造AI原生工作流：将 AI 深度融入组织，大幅缩减市场筛选和产研的路径，用AI重构你寻找PMF的过程本身。

**沈俊潇**带来了硅谷视角:

"PMF是动态的。硅谷讲**FMM(Founder Market Fit)**。营收不一定代表PMF,只有当你的营收是可预测(Predictable)、有壁垒、有明确增长速度时,才算找到了PMF。"

**管亮**强调社区的重要性:

"**一定要做自己的Community(社区)。**不管产品多小众,在Reddit或社交媒体上吸引那10个、100个核心用户。Rokid是国内最'听劝'的厂家,我们每周梳理用户的P0/P1需求。持续迭代本身就是PMF的一部分。"

核心议题四:CES观察——什么是智商税?什么是真机会?

嘉宾们用具体产品举例,而非泛泛而谈:

**陈彬**:  
     - **看好外骨骼产品**:"它赋能人,解决登山、老人行动不便的真实痛点,比人形机器人更易商业化落地。"  
     - **不看好人形机器人(5年内)**:"灵巧手、视觉模型(VLA)还远不成熟。创业要从'能做'开始,别一上来就想改变世界。"

**石一**:  
     - **看好xTool激光打印机**:创新性很强  
     - **不看好同质化的'机器人三剑客'**:"扫地机器人、割草机、泳池机器人。满大街中国公司都在做一模一样的东西。如果你不搞颠覆性创新,最后就是拼供应链和渠道,新创业者没优势。"

高佳分享了小鸟喂食器:过摄像头捕捉小鸟饮食习惯和结构并触发响应机制。她认为今天CES的分水岭，是“定义产品的格局”：是做功能更强的设备，还是设计能持续感知、学习、进化的系统？

她认为这背后是 “系统设计师” 的思维跃迁，从解决单点问题，转向设计驱动生态进化的底层规则。这一思想体系，正是她即将于今年第一季度（Q1） 出版的新书 《超级组织》 的核心立论之一。

**沈俊潇**看好**高通Snapdragon X Elite(NPU)**:"端侧AI能力,能解决隐私和连接性问题。"

**管亮**看好**韶音(Shokz)**:"虽然骨传导音质一般,但切中了运动、游泳的极端场景,这就是价值。"

他提出了一个反思标准:

"**如果回到Day 1,你还会做这个事吗?**比如会爬楼梯的扫地机,多花1000美金爬楼,不如每层放一个。回归基础需求才能做对决策。"

核心议题五:未来3-5年的演进

**管亮**:**端侧专用芯片**——"就像自动驾驶一样,AR/可穿戴行业需要解决功耗问题,大公司不屑于做的'小而美'垂直领域芯片有很大机会。"

**沈俊潇**给出了三个趋势:  
   1. **从Coding到Agent**:像Cursor、Lovable到现在的Manus  
   2. **视频理解浪潮**:视觉理解是Personal Intelligence的核心  
   3. **Computer Use**:以后不是Agent调Agent,而是AI直接操控现有的Webapp和软件

**高佳**:  
  1. **AI原生协作**:AI从“工具”演变为“环境与伙伴”，未来的硬件不再是功能容器，而是接入智能环境的感知接口。  
  2. **回归人的价值**:我们不是去卢浮宫看展的人，而是定义卢浮宫下一幅画挂什么的人

**石一**:  
  1. **全栈人才组织**:传统的UI/后端/测试架构会被Cursor等工具提效后的全栈人才取代  
  2. **别纠结Token成本**:成本每12个月降90%,现在应该关注的是如何通过创新的增长手段把使用量跑起来

**陈彬**:  
  1. **AI重做智能家居**:视觉相关的门铃、猫粮机等都值得重做  
  2. **寻找心力**:"做硬件要坚持8-10年。如果你只是想3年卖掉公司套现,那没问题;但如果想做长久事业,得找到你内心连接家庭、守护成员的那个'底气'。"

  

03AI 浪潮下的品牌、效率与长期主义

  

**主持人**:Delta(吴畏,Unique Research 创始人 & CEO)

**参会人员(共 7 位:1 位主持 + 6 位嘉宾)**

**嘉宾**:  
     1. Jan Harling(VIRTUS ASIA CEO;前华为、OPPO全球媒介总监)  
     2. 韩云芸(EverMind COO,盛大集团)  
     3. Hunter(Solvea/Shulex 创始人 & CEO)  
     4. Henry Du(Huski.ai CEO)  
     5. 陈志武(卖家精灵 创始人 & CEO)  
     6. Charley(FOSHO 创始人 & CEO)

这场六人圆桌是整个活动嘉宾人数最多的一场。Delta在开场时需要多次维持秩序:"那边的朋友我们不要再聊了,要聊的话去户外,不要影响在听的朋友。"可见现场的热烈程度。

开场:六位嘉宾的自我介绍

**Jan Harling**用英文介绍:"我是德国人，在中国生活了近十年，现居泰国。我曾担任华为和OPPO的全球媒体总监。过去三年里，我经营着自己的媒体咨询公司，协助中国企业提升效率，并为其美国办公室搭建广告技术系统。"

韩云芸:"我来自盛大集团，从两年前开始，盛大集团全面回归AI领域，整个集团'All in AI'。我现在最主要的工作是盛大旗下的长期记忆项目，团队品牌叫**EverMind**。我们在11月11号已经发布了开源记忆系统EverMemOS，并且取得了行业SOTA，我们所在的领域叫AI Memory。

**Hunter**:"我是Solvea的联合创始人。盛大集团也是我们的投资方之一。我们专门做AI智能客服。这次来CES是因为我们已经服务了超过100家这样的大型品牌商。我们非常坚信的一点是:未来AI可以无限放大组织的能力,把每一个角色的AI Employee(AI员工)推广到整个行业。"

**Henry Du**:"我们做的是一个比较垂直(niche)的市场:利用AI进行品牌内容保护和管理。主要是监控市场洞察,发现假货、侵权以及合规(compliance)问题。我们目前服务的客户主要是奢侈品牌(如Chanel、LV、Gucci)、运动品牌(Adidas、Converse)以及电子消费品(Apple)。在这种背景下,唯一不可复制的就是知识产权(Intellectual Property)。所以,想在世界舞台竞争,第一天就要想清楚品牌 and 定位。"

**陈志武**:"我是卖家精灵的创始人。简单说,它是亚马逊选品和运营的辅助工具;本质上,是帮卖家发现机会、分析市场。如果用现在的AI去升级,我们想做的是跨境电商卖家的'决策脑库'。目前我们有160多万用户。"

**Charley**:"我是FOSHO的Charley。我们专注于Marketing AI,目前有两个主要方案:一是联盟分销(Affiliate Marketing),帮助卖家做海外渠道;二是Media AI,帮助品牌实现海外增长。目前我们已经服务了全球2000多个品牌。"

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命题一:媒介策略与预算分配的变革

Delta向Jan抛出了一个关键问题:AI会如何改变未来的品牌预算分配?

"关于预算优化(Budget Optimization)是一个很大的命题。目前的现实是,如果你没有在公司内部做这件事,那就是你的代理商(Agency)在做。而代理商通常相对缓慢,哪怕是大代理商,也是月报、季报,优化速度不够快。"

他分享了一个具体案例:

"我们最近为一个化妆品公司跑了跨11个市场的活动,效率提升了约32%。这种跨国、跨渠道的预算自动优化,目前市面上还很少见。"

更关键的是KPI的进化:

"很多品牌(比如我服务过的华为等)仍在使用过时的KPI,比如只看曝光量(Impressions)。代理商很容易刷出曝光,但那是高质量的吗?受众对吗?品牌安全吗?这需要进化的眼光。"

当被问及"未来还需要代理商吗",Jan给出了务实的答案:

"这取决于公司规模。我认为未来你应该拥有自己的专家,而不是完全依赖代理商。但市场变化太快,你依然需要像FOSHO这样的合作伙伴。你不可能在内部养一个代理商规模的团队,但你必须拥有足够的In-house能力去管理代理商,否则会面临很大挑战。"

命题二:Memory——LLM竞争的下一道壁垒

Delta向韩云芸抛出问题:为什么Memory这么重要?

"如果你关注奥特曼(Sam Altman)最近的演讲,他反复强调Memory是LLM竞争的壁垒所在。盛大做长期记忆,不仅是想做一家企业级的AI公司,也想把Memory这个领域定义清楚。"

她解释了Memory的核心价值:

"现在的LLM有Context(上下文)限制。即便用RAG(检索增强生成)，也要面临召回率、延迟和工作流适配等问题。我们希望用Memory一站式解决个人和企业领域Agent的无限上下文和个性化等问题。当我们的Memory足够好时，你们就不用去研究RAG，也不再被上下文限制，并且拥有了个性化和主动性。当你切换各种LLM模型时，你的Agent体验是连续的。"

她还分享了技术进展:

"我们在盛大投资的企业协作平台Tanka上已经接入了EverMem OS记忆系统，底层的GPT、Gemini可以无感切换。我们在GitHub开源了EverMemOS和相关Benchmark测评，证明我们的记忆系统在准确率上优于已有的记忆系统，并优于GPT-4.1，而Token消耗仅为其1/10。"

关于未来定位:

"我们要做业界最好的记忆系统，近期的重点工作是做原创的核心技术突破，与开发者一起定义场景，我们还会举办各种比赛，欢迎大家参与各种Plugin的开发。我们也非常渴望最优秀的人才加入我们。我们希望做AI-native时代的Oracle。我们不做应用层，但我们会赋能整个应用生态。"

命题三:Agent的终局——替代人还是放大人?

Delta向Hunter提问:AI Agent到底能把问题解决到什么程度?

Hunter用一个具体案例回答:

"我们的第一个客户——安克的杨总,给我提了一个明确目标:公司有200个客服,能不能全干掉?当时我觉得大模型来了应该能,但到目前为止,我们帮他干掉了80%,剩下的20%还是有距离。"

更重要的是方向的转变:

"我觉得要反过来想。我们是替代人,还是放大人?今年我们的启发是:我们希望**放大人的能力**。举个例子,以前一个客服能服务100个客户;用上AI后,一个优秀员工可以同时服务10万人。我们不再追求取代所有人,而是取代那些'不用AI的人',并无限放大'擅用AI的人'的能力。"

在商业模式上,他们做出了大胆承诺:

"我们是行业内唯一敢把'解决率'签进合同的公司。比如承诺30%的解决率,就意味着帮你省掉30%的人力。目前我们表现最好的客户,解决率可以做到95%。"

命题四:品牌与IP——出海竞争的最后变量

Delta向Henry提问:如何确保AIGC内容的合规?

**Henry**重新定义了Copy:

"在美国创业,知识产权有两面:一是不断生成并保护自己的IP,二是避免恶意侵权。在AIGC时代,Copy(复制)的定义变了,不再是像素级的,而是上下文(Context)级别的比对。比如短剧出海,正版还没上,盗版已经满天飞了,法律边界现在还不清晰。"

他的核心建议是:

"出海创业的第一天就要有IP意识(商标、外观)。在美国违法成本极高。"

为了说明品牌溢价的重要性,他分享了一个生动案例:

"我想分享一个朋友在亚利桑那州开餐馆的例子。中餐在美国常被认为便宜、不健康。但他建立了一个'Healthy Asian Food'的品牌概念,不仅能卖出高价,连NBA太阳队都找他联名。只要你有好故事、好品牌,很多人愿意买单。如果只靠低价和Copy,当技术和供应链成本进一步降低时,你除了价格战将无路可走。"

命题五:AI原生企业的本质——不是"用了AI",而是"让位给AI"

Delta向陈志武提问:未来大家还会使用传统的"工具"或"软件"吗?

"我打个比方,委内瑞拉石油储量世界第一,却过得不好,而阿联酋却很健康。为什么?因为阿联酋明白石油是全球资产,要为全球所用。企业也一样。当公司赚到1亿利润时,钱其实已经不属于老板个人了,它属于社会组织。"

他对"AI原生"的定义极具启发性:

"对于我们这个行业,真正的壁垒不是'如何用AI',而是'如何成为一家AI原生企业'。所谓AI原生,就是放弃'以自己为主觉',让位给AI。如果能解决这个认知问题,剩下的都好办。在互联网时代,信息平权了;在AI时代,能力平权了。但这不代表结果平权。你有了汽车不代表你就能享受生活,真正的壁垒是'有钱和有闲'去融入那种生活方式。对我们来说,核心还是洞察需求,而不是工具本身。"

在落地层面:

"AI原生意味着组织重构。以前1个产品经理配4个开发,现在可能是2个产品经理配1个开发,甚至由产品经理主导整个研发流程,让AI引导协作。"

2026年趋势预测:六个非共识观点

**Jan Harling**:Creative的分化  
     "现在的社交媒体,大家的注意力在下降,价格在上涨。如果过度依赖AI跑高频内容,所有品牌看起来都一样(就像现在的汽车广告)。如何用AI做出既高效又具有独特性、能被记住的内容,是巨大的挑战。"

**韩云芸**:年轻创始人批量涌现  
     "我预见会有很多新公司一夜成名，且创始人会非常年轻，因为AI基础设施让创业的能力线快速拉齐，比如你用我们的Memory开发Agent就可以拥有最好的连续体验。AI-native的原创思考和行动力特别关键，对有想法有能力的年轻人特别有利。我们有还没毕业的实习生，在GitHub上的项目已经几千星，陈总(陈天桥)投资了他3000万独立own一个项目。AI资源平权后，更多本源性的思考会从年轻人脑子里长出来。我们现在的核心骨干很多都是95后，甚至00后了。"

**Hunter**:并购潮与中国模型崛起  
     "第一,会发生更多的并购,尤其是AI初创公司之间的并购。第二,我觉得OpenAI的某个'雷'可能会爆掉(引发变局),我更看好中国的大模型,因为我们的Benchmark发现,中国模型的ROI更高。开源属于中国。"

**Henry Du**:人类学习方式的根本改变  
     "我认为人类学习知识的方式会发生根本改变。信息噪音越来越多,我们的记忆力在下降,我们需要AI帮我们将所有看到的、听到的原始数据直接转化为知识并储存。知识工作者不再是被AI取代,而是被AI赋能。"

**陈志武**:2026是真正的"落地"元年  
     "2023到2025年,AI还在'秀肌肉'阶段。2026年是真正的'落地'元年。但作为一个老软件人,我要说:软件行业没有'银弹'。生产力不可能轻易有10倍提升,业务价值的渗透是非常缓慢的。用户甚至不知道如何分析数据。所以,步子不要迈得太快,回归业务本身。"

**Charley**:Manus for X与ToB爆发  
     "第一,像Manus(通用AI Agent)这种形态的产品会进入垂直赛道,以前1个月才能做完的营销方案,未来几分钟就能完成。第二,ToB应用级产品会爆发。至于人力,我认为人永远是最后的决策者(Decision Maker)。尤其是几十万、几百万美金的投放决策,不可能全交给机器。AI负责提效,人负责决策。"

Delta用一句话总结:"一个是Cursor for X,一个是Manus for X。"

  

04开放麦环节:更多声音的加入

  

在两场深度圆桌之后,活动进入了开放麦环节。

**分享嘉宾(8位)**:  
     1. Bolbi Liu(AdsGency AI CEO)  
     2. Ada Liu(Share Creators CEO)  
     3. 吴佳兵(万兴科技 战略投资总经理)  
     4. 郜寿智(艺恩数据 CEO)  
     5. Ziqi Wang(Biuty.ai Founder & CEO)  
     6. 程振华(灵犀未来Lingxi AR CEO)  
     7. 高驰涛(云智慧Cloudwise Co-Founder)  
     8. 陈霈霖(Vika CEO)

**主持人**:Delta(Unique Research 创始人&CEO)

这个环节让更多创业者和从业者有机会分享自己的观察和思考,进一步丰富了当晚的讨论维度。从广告科技、创作者经济、企业软件到AR/VR,从数据分析到战略投资,这些不同背景的声音共同构成了AI时代的多元图景。

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05三个可以带走的结论

  

当夜幕降临拉斯维加斯,当这场5个半小时的深度对话接近尾声,如果要总结这个夜晚最值得带走的洞察,大概可以归结为三点:

**1)硬件的商业模式,本质上是"利润结构"的产品化设计**

这不是一个新命题,但在AI时代被重新定义了。从陈彬的"硬件本身一定要赚钱"到石一的"从一次性销售变成持续性订阅",从高佳的"3:4:3"到沈俊潇的"Token消耗不会降到零",这些争论背后是一个共识:**你不能只谈产品形态,必须把利润结构当作产品的一部分来设计**。

毛利底线(国内30%-40%,美国50%-60%)、订阅占比(7:3还是3:7)、Use Case的刚需程度——这些看似"琐碎"的数字,决定了一家硬件公司能否活过8-10年。

**2)Memory、Agent、品牌/IP,都在争夺同一件事:成为用户的"默认入口"**

韩云芸说Memory是LLM竞争的壁垒,Hunter说Agent要放大而非替代人,Henry说品牌和IP是唯一不可复制的资产——表面上他们在谈不同的东西,但本质上都在回答同一个问题:**在AI能力趋同的时代,什么才是真正的护城河?**

答案是:**谁能成为用户长期的默认入口**。只是入口的形态不同:有的长在数据层(Memory),有的长在工作流里(Agent),有的长在认知与信任里(品牌/IP)。

**3)AI原生企业的核心,不是"用了AI",而是"让位给AI"**

陈志武的这句话可能是当晚最深刻的洞察。在能力平权的时代,工具不再是壁垒,组织重构才是。从产品经理与开发的配比,到创始人是否愿意"让位给AI",从KPI的进化到Community的建设——这些组织层面的变革,决定了你是在"用AI"还是在"成为AI原生企业"。

而2026年,正如陈志武所说,是AI从"秀肌肉"走向"真正落地"的元年。步子不要迈得太快,但方向要想清楚。

  

06为什么这些对话值得被记录?

  

在CES的巨大展馆里,你能看到无数令人眼花缭乱的产品发布和技术演示。但真正决定这些技术能否落地、这些产品能否成功的,往往不是发布会上的那些时刻,而是像这个夜晚圆桌讨论中那些看似"琐碎"的细节:

硬件毛利率的底线在哪里(30%-60%)  
如何判断是否找到了真正的PMF(可预测、有壁垒、有增长速度)  
用什么KPI定义好的投放(不是Impressions)  
Memory如何解决Context限制(Token消耗仅为1/10)  
Agent的解决率能做到多少(最好95%)  
品牌溢价如何建立(好故事+好定位)  
AI时代的组织应该如何重构(产品经理配比)

这些问题没有出现在任何一场CES主题演讲里,但它们可能比任何一个技术参数都更能决定一家公司的生死。

这也是我们为什么要在CES期间,把这些真正在一线打仗的创始人、投资人、运营者聚在一起的原因——**把"趋势"落到"打法",把"兴奋"落到"算账"**。

如果2026真的是AI"落地"元年,那么决定成败的,不是谁的模型更强,而是谁能更早地把这些看似朴素的商业常识,转化为可执行的策略。

当活动在晚上10点结束,当最后一批嘉宾在Red Rock St.的夜色中告别,这些对话留下的不仅是金句和观点,更是一套可以带走、可以复用的判断框架。

而这,或许就是这个夜晚最大的价值。

  

07关于主办方与合作伙伴

  

本次CES期间线下聚会**「2026 CES AI MeetUp」**由**Unique Research(非凡产研)联合FOSHO与Solvea(Shulex)**共同发起,并由**Master Concept**作为战略伙伴支持。

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非凡产研(Unique Research)是AI领域权威的第三方机构,以"开源、中立、可复现"为原则,通过数据驱动的洞察与生态化资源整合,定期发布全球AI应用榜单与深度报告,为企业与投资者提供关键决策依据。

**FOSHO TECH**是一家以大数据+AI驱动的营销科技公司,以"AI联盟""AI媒介"两大智能营销解决方案,推动品牌全球化流量、销量双增长。FOSHO AFF AI联盟营销云平台是全球首家AI赋能品牌合作伙伴营销的智能增长平台,全面洞察全球超过100万品牌、1000万渠道营销精细化数据。目前已服务全球超2000+品牌客户。

**Solvea(Shulex)**是全球领先的电商AI客服解决方案提供商,通过智能AI Agents帮助品牌高效处理售前、售中与售后各类问题。与传统的问答式机器人不同,Solvea的核心优势在于能真正"解决问题"。依托大量真实业务场景沉淀的行业知识库与流程模板,Solvea可在多渠道快速部署,并在数周内实现显著成效。

**Master Concept(思想科技集团)**成立于2003年,是Google合作产品最全面的合作伙伴之一,也是最高级别的白金级合作伙伴。专门从事Google企业解决方案、云端解决方案和企业内容管理解决方案,被列为最有经验的云计算解决方案提供商之一。

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