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“通用產(chǎn)品是空中樓閣”,潘宇揚(yáng)聊 AI 硬件丨100 個 AI 創(chuàng)業(yè)者

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“消費(fèi)屬性比 AI 更重要”。

文丨祝穎麗

編輯丨宋瑋

潘宇揚(yáng)是一個在深圳的 AI 硬件創(chuàng)業(yè)者,這一點(diǎn)讓他很不一樣。簡單來說,與北京的創(chuàng)業(yè)者們相比,他對 “AI 硬件” 具體的落地場景、給用戶的具體消費(fèi)價值更為看重。他幾乎旗幟鮮明地認(rèn)為,將硬件只當(dāng)做 AI 的 “載體”,當(dāng)做通用入口,而不說清楚實(shí)際用處,是一條錯誤道路。

當(dāng)然,潘宇揚(yáng)也共享 AI 敘事帶來的 “高估值”,他今年 7 月出來創(chuàng)業(yè),組了一個十幾人的小團(tuán)隊,目前已經(jīng)以極快的速度拿到了不菲的投資和不錯的估值。

這離不開他過去的履歷。他畢業(yè)后就去了華為,然后跳到字節(jié),參與過 AI Agent 平臺 Coze 的從 0 到 1,還做過 AI 眼鏡、豆包手機(jī)。作為一個 97 年出生、被投資人歸為 “小天才” 類的創(chuàng)業(yè)者,潘宇揚(yáng)不缺乏講述 AI 故事的能力。但如果誠實(shí)一點(diǎn),他覺得這只是對投資人講述的故事的 B 面,而創(chuàng)業(yè)者終究需要面對的是自己的用戶,他必須告訴大家,一個購買 AI 硬件的明確理由。

潘宇揚(yáng)做的是一個名為 Odyss 的 AI 項(xiàng)鏈,它的明確的價值在于:利用多模態(tài)視覺大模型的能力,記錄和分析用戶吃進(jìn)嘴里的每一口東西,為健康飲食提供記錄和指導(dǎo)。

Odyss 項(xiàng)鏈目前尚在樣品階段;不過我在潘宇揚(yáng)深圳的辦公室里看到過實(shí)物,它前面的微型攝像頭幾乎隱形;電池倉設(shè)計成了磁吸卡扣,掛繩是一種極為輕便的材質(zhì),戴上后很輕,幾乎沒有感覺。



Odyss 項(xiàng)鏈

解決飲食的問題,可能也有十億用戶市場

潘宇揚(yáng)對 “吃” 的關(guān)注與家庭有關(guān)。他家里兩代人都是醫(yī)生,對健康極為關(guān)注;而他母親的家族有遺傳性的高血壓和糖尿病,他自己也是這些基因的攜帶者。很早以前他就看到,當(dāng)一個人被診斷出糖尿病時,往往已經(jīng)太遲了——這種病癥是過去幾十年生活習(xí)慣累積的終點(diǎn),而非起點(diǎn)。

2025 年初,潘宇揚(yáng)讀了一本《超越百歲》的書,里面一個觀點(diǎn)說,未來的健康管理不應(yīng)是 “有病治病”,而應(yīng)通過精準(zhǔn)的行為規(guī)劃和健康的生活方式,將發(fā)病風(fēng)險提前化解。這再次提醒了他。

潘宇揚(yáng)發(fā)現(xiàn),在智能穿戴市場中,運(yùn)動、睡眠、情緒三個板塊已經(jīng)擠滿了硬件解決方案,唯獨(dú) “飲食” 這塊影響健康最大的拼圖,卻是一片空白。而傳統(tǒng)的軟件,無論是國內(nèi)的薄荷健康,還是海外的 MyFitnessPal,都極其依賴用戶的自律——你得在動筷子前,手動輸入食物名稱或拍照。

更大的問題在于,拍照識別的準(zhǔn)確率很低,“多人共餐記不進(jìn)去,沒吃完記不進(jìn)去,飲食的順序、速度、頻率全部記不進(jìn)去。” 潘宇揚(yáng)說,碎片化的進(jìn)食(比如隨手抓的一把薯片、半杯奶茶)其實(shí)才是現(xiàn)代人熱量失控的元兇,而這恰恰是手機(jī) App 的盲區(qū)。

2025 年,視覺多模態(tài)大模型(VLM)和端側(cè)低功耗芯片的成熟,讓 “自動監(jiān)測進(jìn)食” 變得可行。

粗暴地理解,這個產(chǎn)品的邏輯是個掛在脖子上的攝像頭,可以提供一天 20 小時的續(xù)航(不含睡眠);但它不是全天候錄像,而是通過一個小模型在后臺監(jiān)測。當(dāng)小模型感知到用戶開始進(jìn)食,主攝像頭會提高分辨率和幀率,捕捉食物被送入口中的那個瞬間。

潘宇揚(yáng)解釋道,通過對用戶手指的標(biāo)定和三維建模,系統(tǒng)可以精準(zhǔn)計算出食物的體積,甚至識別出你先吃的是碳水還是蛋白質(zhì),進(jìn)而計算出這一餐對血糖(GI 值)的影響,“先吃蔬菜還是先吃碳水,對血糖的影響完全不同”。



潘宇揚(yáng)團(tuán)隊利用小模型在后臺計算用戶吃進(jìn)去的食物

隱私問題也提前被考量進(jìn)來,雖然全天候開啟,但用戶無法通過這顆攝像頭看到任何視頻素材,只能看到對自己飲食的記錄和分析。

這種 “有用性” 在海外市場得到了極速驗(yàn)證。2025 年底,他在 Meta 上投放了針對歐美高收入群體的廣告。在 “黑五” 期間,獲客成本降到了驚人的 2 美金左右,“ 5 美金以內(nèi)就算 PMF(產(chǎn)品市場契合)了,如果去掉黑五的廣告溢價,我們能做到 1 美金多?!?這給了他極大的信心,至少已經(jīng)有很多歐美用戶愿意為健康飲食付出一筆幾百美金的硬件成本。

是 AI 硬件,更是消費(fèi)硬件

解決一個具體的問題,然后用消費(fèi)硬件的邏輯來做,這是潘宇揚(yáng)和大多數(shù) AI 硬件創(chuàng)業(yè)者身上明顯的差別。

潘宇揚(yáng)說,硬件的購買邏輯是先看到外觀、再看到功能,與軟件相反。為了理解用戶真正喜歡什么,他們的設(shè)計團(tuán)隊內(nèi)部先后產(chǎn)出了十個不同風(fēng)格的設(shè)計稿,然后制作了多款 3D 展示圖投放至美、英等目標(biāo)市場,讓潛在用戶針對顏色、材質(zhì)、工藝進(jìn)行 0-5 分的打分 。

他們還進(jìn)行了多輪線下測評,線下用戶的一分權(quán)重等同于線上五分,最終選出了目前一款男性用戶投票率高、購買可能性高的設(shè)計。這推翻了他們最初的設(shè)想,起初他們以為女性會是目標(biāo)用戶,但調(diào)研后發(fā)現(xiàn),關(guān)注健康的男性更愿意嘗鮮。

這種對具體消費(fèi)者的研究,迥異于其他更愿意談 “AI” 本身的創(chuàng)業(yè)者。潘宇揚(yáng)說,他們甚至官方宣傳里幾乎不會出現(xiàn) AI 兩個字,“用戶不需要 AI,用戶需要的是結(jié)果和情緒價值?!?/p>

他并不避諱對同行的 “不理解”,認(rèn)為 “收集 上下文” 喂給 AI 是創(chuàng)業(yè)者的一廂情愿,“用戶不是傻子,憑什么花幾百美金幫你收集數(shù)據(jù)?你得先對他有用?!?他也不覺得新形態(tài)的通用硬件,能取代手機(jī)。在他眼中,手機(jī)是人類探索了 20 年最完美的交互載體,GUI(圖形用戶界面)的傳輸效率遠(yuǎn)高于語音。

在創(chuàng)辦這家公司之前,潘宇揚(yáng)曾深度參與了字節(jié)跳動的 AI 眼鏡項(xiàng)目。但他判斷,AI 眼鏡在這幾年一定會收縮乃至失敗,因?yàn)橹悄苎坨R目前面臨的是物理學(xué)層面的死結(jié):重量、續(xù)航與佩戴舒適度無法兼得。更重要的是,眼鏡存在巨大的 “社交負(fù)擔(dān)” 和 “配鏡成本”。

“如果你讓一個視力很好的人為了每天跟 AI 聊天而戴上眼鏡,這事兒在當(dāng)下是不成立的?!?潘宇揚(yáng)說,海外智能眼鏡出貨多,主要是因?yàn)樗麄兊哪R市場大,而在中國,大多數(shù)戴的是近視光學(xué)鏡,加上配鏡和驗(yàn)光成本,AI 眼鏡這件事情就更不成立。

相比之下,他認(rèn)為項(xiàng)鏈?zhǔn)侨梭w最天然的 “傳感器支架” ,因?yàn)椴弊邮侨沓兄啬芰ψ顝?qiáng)的部位,即便 50 克的設(shè)備掛在這里也幾乎無感。更關(guān)鍵的是,它處在人體的正面,視覺和聽覺視角完美重合。他曾在字節(jié)內(nèi)部極力推崇項(xiàng)鏈形態(tài),但大廠的邏輯是尋找 DAU(日活用戶)破億的大賽道,大入口,而垂直的飲食場景在決策者眼中 “太小了”。

“小” 也是很多人對潘宇揚(yáng)做的事情最初的感受,因此他偶爾也必須講講想象空間的故事。

在他的視野里,海外 MyFitnessPal 全球有兩三億注冊用戶;國內(nèi),薄荷健康的 200 萬活躍用戶,都是這個產(chǎn)品直接的潛在用戶;而如果再往上看,全球運(yùn)動穿戴市場約有十幾億用戶,是已經(jīng)習(xí)慣記錄睡眠和步數(shù)的群體,也是他們可轉(zhuǎn)化的用戶,因?yàn)轱嬍车男枨蟊冗\(yùn)動更普適 。

2025 年下半年,AI 硬件的投融資市場在加速,創(chuàng)業(yè)者的步調(diào)也因此有機(jī)會變得更快。潘宇揚(yáng)預(yù)計,他們將在今年 3 月將第一批樣機(jī)送給海外 KOL(意見領(lǐng)袖);緊接著是第二季度的眾籌和第三季度的發(fā)貨。

盡管目前只有十幾人,但潘宇揚(yáng)堅信,自己在做一家信仰驅(qū)動的公司。這也是他創(chuàng)業(yè)的初心,“我很在乎能為 10 年、50 年、100 年后的人類解決什么樣的問題。只要這個事情對人類的生活是有利的事情,這個公司就沒有白白的存在過?!?/p>

他之所以給產(chǎn)品取名為 Odyss(奧德賽),是因?yàn)樗X得,健康管理是一場充滿冒險、需要英雄主義敘事的長途探險 。

為呈現(xiàn)創(chuàng)業(yè)者在一些問題上的思考完整度,我們篩選了幾個問答,與正文互為補(bǔ)充:

晚點(diǎn):你們在產(chǎn)品出來之前,就提前在 Meta 打廣告、跟用戶做深度跟蹤調(diào)研,好像只有你們是這么做的,為什么?

潘宇揚(yáng):你如果講一個 AI 多模態(tài)入口的故事,它并不解決一個特定問題,其實(shí)沒辦法做的,因?yàn)槟悴恢酪蚴裁礃拥漠嬒?,打什么樣的功能點(diǎn)。

你如果說我男女老少所有的畫像都打,那你對設(shè)計或者對需求的偏好是沒有意義的,它太散了。我們在一個具體項(xiàng)目、具體需求下是有意義的,但你要在 100 個不同的畫像下面得到一個需求,這沒意義,因?yàn)樽詈罂赡軐?100 個人都不太好用,你最后可能平均出來是這個結(jié)果。

我們就是去解決吃的硬件,也是第一個掛脖形態(tài)的,項(xiàng)鏈的硬件。這跟軟件的買單邏輯非常不一樣,軟件我可以每天可以下 100 個,都有七天的試用,我一分錢不用花。

硬件的邏輯是反的,因?yàn)殄X要花在前面,你要先付個幾百美金,他才能拿到手開始體驗(yàn)。所以如果說你不把前面那個購買理由說清楚,買這個東西要解決什么問題、提供什么樣的情緒價值,那就不會有人買。不會有人買的東西,自然跟后面的體驗(yàn)無關(guān)。

所以我們現(xiàn)在做硬件的思路,跟很多的所謂 AI 硬件都不太一樣,我們需要把用戶為什么要買,什么人在什么情況下為什么要買,買來怎么用,這件事情說的非常清楚,然后我們再去推向市場。

晚點(diǎn):我們之前采訪過光帆科技的創(chuàng)始人,他的觀點(diǎn)是,未來是通用硬件是長期的,會吞噬專有硬件,你為什么反對這個觀點(diǎn)?

潘宇揚(yáng):通用戰(zhàn)勝垂類這件事情上面,其實(shí)在軟件上都沒有。Manus 看起來是個通用的 agent 平臺,但它實(shí)際上是做了很多很多個垂域 agent 的。它有一個路由,不同的任務(wù)分發(fā)到不同的地方去。

硬件上也是一個邏輯,就是任何一個通用模型都沒有辦法去解決好,比如說飲食這個問題時,那就先得有一個做飲食這個問題的垂直產(chǎn)品,把這個事情的 know how 跟數(shù)據(jù)壁壘做的足夠高。

然后你用這個 know how 和數(shù)據(jù)才能去誕生通用的東西。你不可能起個空中樓閣。如果我任何一個事情下面還沒有干好時,你直接干上面一層了,我覺得這是對模型缺乏理解的表現(xiàn)。

晚點(diǎn):所以垂類是一個過程,最終可能還是通用對吧?你們在這一點(diǎn)上可能沒有分歧?

潘宇揚(yáng):那你直接去做 “最終” 是干嘛的呢,你中間的橋是斷的。你說我直接跳到對面去了,那你這個硬件賣給誰?我不理解這個事兒。你不應(yīng)該是先追求過程,然后由過程去導(dǎo)向那個結(jié)果。

我們能看到的有很多直接追求 “終局” 的公司,也有很多去做過程的公司。我覺得大概率,做過程的公司,它更有可能弄好;當(dāng)他把一個或者幾個過程做到非常高的壁壘時,他就會去吃別的中間態(tài),然后慢慢把自己擴(kuò)成一個通用的東西。

但你作一個比如說通用的產(chǎn)品,你實(shí)際上對任何一個垂域都沒有抓手,都沒有弄好。你不知道飲食怎么做,你不知道工作怎么做,你不知道會議怎么做,什么都不知道。然后你說在某個時間我就要把你這些專業(yè)公司全干掉?我覺得這事兒不可能,他必須得有 know how。

晚點(diǎn):那你們做飲食這件事情,難度在哪里,know how 在哪里?

潘宇揚(yáng):真的開始做飲食這件事情的時候,我們會發(fā)現(xiàn)這件事情好難,你要把用戶吃的每一口東西、所有的東西算清楚,這個過程很難。

我們的產(chǎn)品其實(shí)核心是,我們算物體的體積,算物體在圖像中的切割面積。我們對用戶的手做標(biāo)定,知道用戶的手有多大之后,我就可以知道這個物體的體積有多大。桌面上有什么只是我參照,核心看的是每口的食物,這個事情才是第一次把用戶吃什么這件事情做到極致。

歐美人平時 80% 吃的那種白人餐,幾個食材混在一個盤子里,比如說牛肉是牛肉,雞蛋是雞蛋,番茄是番茄,這種我們的準(zhǔn)確率是可以到 90% 以上。

但比如說中餐火鍋的場景,你去拍那個火鍋一點(diǎn)意義都沒有,我們的產(chǎn)品是識別用戶從鍋里夾起來的菜放到嘴巴里的過程,但這個過程因?yàn)橛刑怯杏?,它的?zhǔn)確率我們現(xiàn)在基本上是在 70% 到 80%,會比那種顆粒分明的白人餐差一點(diǎn)。

還有一種極端場景是那種糊狀物。比如說印度人特別喜歡吃的那種餐,準(zhǔn)確度就是它的核心。它不是難在吃多少,而是難在這個食物里面的成分。這種情況下我們會給用戶一些輸入。比如說他可以通過語音或者事后的手動輸入,以及我們會 check 用戶做飯的過程,去看看這個東西里面到底是怎么構(gòu)成的。

所以你告訴我你沒有經(jīng)歷過這個過程,你想要在這個事情上戰(zhàn)勝我沒有可能。

晚點(diǎn):做 AI 硬件上,聽起來非共識的東西還挺多的,你覺得現(xiàn)在這個行業(yè)里面有什么共識嗎?

潘宇揚(yáng):我覺得共識是,都需要去補(bǔ)生活中的信息,補(bǔ)每個人的人跟世界的交互。因?yàn)楝F(xiàn)在的模型訓(xùn)練全都是互聯(lián)網(wǎng)或者手機(jī)里面的內(nèi)容,實(shí)際上我們怎么在現(xiàn)實(shí)中說話、做事情,怎么去生活,這件事情是沒有被數(shù)字化的。

把這一部分信息數(shù)字化,提供一些額外的服務(wù)增量,這個事情是共識。不管是董紅光、孫洋還是我做的事情上面,其實(shí)都在這個路線上。大家的想法,都是收集物理世界的信息,所以大家都要做傳感器。

對物理世界信息的數(shù)字化帶來的體驗(yàn)增量,這件事情是大家都在做的事情,是核心的主線。

題圖來源:Odyss 創(chuàng)始人潘宇揚(yáng)

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