2026年的日歷剛剛翻開，深圳的風(fēng)向似乎變了。

過去兩年，我們談?wù)揂I時，總有一種高高在上的距離感：千億參數(shù)、AGI（通用人工智能）、硅谷的算力軍備競賽。這些詞匯性感、昂貴，且遙不可及。

對于大多數(shù)在華強(qiáng)北尋找商機(jī)，或者在義烏盤算下一個爆款的商家而言，AI像是一個住在云端的富豪親戚——聽起來很厲害，但跟自己那個賣耳機(jī)、賣玩具、賣貓砂盆的生意，似乎沒多大關(guān)系。

但在1月8日的阿里云通義智能硬件展上，這種隔閡感消失了。

逛完一圈展區(qū)，最大的感受是：AI祛魅了。這里沒有那種讓你看半天不懂的復(fù)雜架構(gòu)圖，取而代之的是1000多款實(shí)實(shí)在在、甚至顯得有些“腦洞大開”的硬件。

大模型從神壇上走了下來，鉆進(jìn)了76個細(xì)分品類里，變成了一把順手的“錘子”、一塊通用的“電池”，誰都可以拿來用，誰都能用它成就自己的創(chuàng)意。

當(dāng)千問被塞進(jìn)1000種硬件里

如果在2024年，你告訴一個做樂器的老板：“你的產(chǎn)品應(yīng)該結(jié)合AI”，他大概率會覺得你在忽悠他燒錢。但到了2026年，情況完全不同了。

不信你看，在展區(qū)一角，LiberLive無弦吉他和趣丸智能吉他圍滿了年輕人。

按照傳統(tǒng)邏輯，賣吉他就是賣“木頭”，商家賺的是器材錢，但用戶往往因?yàn)椤皩W(xué)不會”而讓吉他吃灰，退貨率和閑置率極高。但現(xiàn)在，這把吉他接入了千問大模型，它能“聽懂”曲譜，基于Qwen-Audio等技術(shù)幫你自動生成伴奏，甚至根據(jù)你的哼唱實(shí)時補(bǔ)全旋律。

這就是典型的技術(shù)下沉——用AI把一項(xiàng)需要數(shù)年苦練的專業(yè)技能（樂理、演奏），降維成了“有手就行”的娛樂體驗(yàn)。商家賣的不再是器材，而是“三分鐘成為音樂人”的成就感。

同樣的邏輯也能套用在更硬核的工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域。深圳數(shù)馬電子做了個Xmachine桌面五軸加工中心，聽起來是個專業(yè)的工業(yè)設(shè)備，但它接入了通義萬相2.6的文生圖系統(tǒng)，能讓一個完全不懂CAD繪圖的DIY愛好者，只要說幾句話，AI就能幫他生成3D模型。

把原本只有工程師能用的設(shè)備，變成了普通發(fā)燒友也能上手的“大玩具”，這生意的天花板瞬間就被捅破了。

在極度內(nèi)卷的消費(fèi)電子市場，聰明的華強(qiáng)北老板已經(jīng)開始琢磨怎樣用AI來為自己的產(chǎn)品附加“情緒價值”。Pettichat寵物翻譯器就是一個很好的例子。

寵物賽道雖熱，但傳統(tǒng)產(chǎn)品大多同質(zhì)化。Pettichat寵物翻譯器依托100多萬寵物聲音樣本訓(xùn)練，結(jié)合通義千問大模型的多模態(tài)語義理解能力，實(shí)現(xiàn)了94.6%的翻譯準(zhǔn)確率。

當(dāng)貓狗的叫聲被AI實(shí)時轉(zhuǎn)化為人類能聽懂的“吐槽”或“撒嬌”時，它解決的不再是飼養(yǎng)問題，而是鏟屎官的情感剛需。

還有一類商家，他們身處競爭最慘烈的紅海市場，卻利用AI找到了新的增長方式。

就拿智能穿戴領(lǐng)域來說，羅杰夫血壓手表和秋果中醫(yī)智慧手表都在尋求另一種路徑。通過搭載通義千問，這些手表不再只是記錄心率數(shù)據(jù)的傳感器，而是成為了“健康分析師”——它們能將枯燥的體征數(shù)據(jù)上傳分析，生成通俗易懂的健康日報(bào)，甚至結(jié)合中醫(yī)大模型算法進(jìn)行體質(zhì)評估。

更令人動容的是瞳行助盲AI眼鏡。它集成了通義千問VL（視覺理解）、CosyVoice（語音生成）等模型能力。對于視障人士而言，這款眼鏡能實(shí)時識別紅綠燈、描述周圍環(huán)境、朗讀文字。技術(shù)在這里沒有炫技，而是實(shí)打?qū)嵉爻蔀榱艘曊先耸康摹把劬Α薄?/p>

這些五花八門的產(chǎn)品證明了一件事：AI不再是巨頭的專利。

當(dāng)它像塑料組件、鋰電池一樣標(biāo)準(zhǔn)化時，華強(qiáng)北的老板們展現(xiàn)出了驚人的創(chuàng)造力——他們不在乎模型有多少層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，他們只在乎這東西能不能讓自己的產(chǎn)品多賣50元，或者多留住用戶一個月。

為什么是“千問”成了商家的首選工具？

面對市場上琳瑯滿目的大模型，為什么華強(qiáng)北和產(chǎn)業(yè)帶的商家們紛紛選擇了通義千問？這背后其實(shí)是一筆精明的生意賬。

“大品類挺難的，因?yàn)榇髲S能力強(qiáng)。但我看到很多小品類，只要做得早，就會有自己的用戶積累?！?strong>阿里云智能集團(tuán)通義大模型業(yè)務(wù)總經(jīng)理徐棟在本次展會上敏銳地指出了中小商家的機(jī)會點(diǎn)。

對于這些中小商家而言，他們不需要人人都去訓(xùn)練一個千億參數(shù)的模型，那既不經(jīng)濟(jì)也不現(xiàn)實(shí)。通義千問的“全尺寸、全模態(tài)”策略，恰好擊中了這一痛點(diǎn)：

大到理想、小鵬汽車的智能座艙，需要復(fù)雜的邏輯推理和多模態(tài)感知；小到義烏小商城里的一個單詞卡、一個耳機(jī)，只需要輕量級的端側(cè)模型；通義千問提供的從0.5B到72B甚至更大的全尺寸模型矩陣，讓商家可以像買螺絲釘一樣，根據(jù)自己的算力預(yù)算和場景需求，選擇最合適的那個“型號”。

更重要的是開源。對于精打細(xì)算的生意人來說，開源意味著沒有高昂的授權(quán)費(fèi)，意味著代碼的可控與可改。結(jié)合深圳供應(yīng)鏈“上午設(shè)計(jì)、下午打樣、次日量產(chǎn)”的極致速度，通義千問的開源生態(tài)讓商家能夠以接近零的試錯成本，快速推出AI硬件原型。

然而，僅有模型是不夠的。徐棟在演講中坦言：“僅靠基礎(chǔ)大模型仍無法同時滿足硬件設(shè)備對低成本、低時延、功能豐富和高質(zhì)量效果的需求?！?/p>

一個典型的AI硬件開發(fā)流程極其復(fù)雜：需要解決端側(cè)的信號處理、云端的ASR（語音轉(zhuǎn)文字）、大模型推理、TTS（文字轉(zhuǎn)語音）等，不僅鏈路長，而且任何一個環(huán)節(jié)的延遲疊加都會導(dǎo)致交互體驗(yàn)的崩塌。

為此，阿里云發(fā)布了本次展會“主角”——多模態(tài)交互開發(fā)套件。

首先，它具有極低開發(fā)門檻。徐棟形容這個套件讓開發(fā)變得像“拖拉拽”一樣簡單。套件集成了千問、萬相、百聆三款基礎(chǔ)大模型，并預(yù)置了十多款A(yù)gent和MCP工具。商家想做一個“會講故事的玩具”或者“能看懂路況的眼鏡”，不需要從頭寫代碼，直接調(diào)用預(yù)置模組即可。

其次，它擁有極致的體驗(yàn)優(yōu)化。針對硬件最頭疼的時延問題，阿里云在云端做了大量工程化優(yōu)化。據(jù)徐棟介紹，該套件支持全雙工語音交互，端到端語音交互時延低至1秒，視頻交互時延低至1.5秒。

更關(guān)鍵的是，它背后所代表的商業(yè)模式變革，即從Token到License。

徐棟在采訪中提到，傳統(tǒng)的按Token（字?jǐn)?shù)）計(jì)費(fèi)模式讓硬件廠商很難核算成本——“用戶對話多一點(diǎn)，成本就爆了”，而新的套件嘗試將計(jì)費(fèi)模式轉(zhuǎn)變?yōu)榘从布K端數(shù)量（License）收費(fèi)。

這種確定性的成本模型，讓硬件廠商終于敢于大規(guī)模量產(chǎn)和定價，是AI硬件從“玩具”走向“商品”的商業(yè)基石。

未來的電商拼什么？

逛完這場展，一個趨勢已經(jīng)非常明顯：單純賣硬件的時代結(jié)束了。

展會現(xiàn)場那1000+款接入千問的硬件，絕非孤立的個案，而是一場正在發(fā)生的“行業(yè)大爆發(fā)”。就像當(dāng)年實(shí)體戶都要適應(yīng)電商時代一樣，現(xiàn)在的商家們正在逐漸嘗試“產(chǎn)品AI化”。

正如徐棟所言：“我們特別看好智能硬件在26年，中國應(yīng)該會看到很多新品類，絕對不是光手機(jī)、汽車和眼鏡。”未來的爆款，可能誕生在任何一個不起眼的細(xì)分領(lǐng)域——也許是一個能陪你聊天的打火機(jī)，也許是一雙能指導(dǎo)你步頻的跑鞋。

在這個過程中，阿里云和通義千問扮演的角色，不再是高高在上的技術(shù)布道者，而是基礎(chǔ)設(shè)施的鋪路人。他們提供了全尺寸的模型、開源的生態(tài)和低代碼的套件，將AI硬件的入場門檻降到了歷史最低。

對于深圳華強(qiáng)北的創(chuàng)客、對于義烏的商戶、對于所有在存量市場中焦慮尋找出路的生意人來說，這或許是過去十年里最好的一次機(jī)會。

別去糾結(jié)AGI什么時候取代人類，先看看能不能用通義千問把手里的產(chǎn)品重做一遍。因?yàn)樵谙乱粋€春節(jié)到來之前，你競爭對手的SKU里，可能已經(jīng)擺滿了“能聽、會看、會思考”的新商品。

擁抱這個“新工具”，就是擁抱下一個增長點(diǎn)。生意，從來都是屬于先看見未來的人。