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從人人吹捧到人人吐槽,2025年這些科技產(chǎn)品令人失望,它們錯在哪

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前段時間《IT時報》揭曉了2025年科技產(chǎn)品“紅黑榜”。

從紅黑榜中可以看到,紅榜是用戶認可和滿意度非常高的產(chǎn)品,而黑榜里或許是好產(chǎn)品,但是遠遠達不到在用戶心里預期,有的還有些退步,用戶期望能夠督促企業(yè)做出更好的產(chǎn)品。

新的產(chǎn)品做出來需要通過實際用戶市場來驗證,好與不好都有實時數(shù)據(jù),可以分析出產(chǎn)品的不足用用戶的實際需求在哪里,更能改進產(chǎn)品。

以下幾種產(chǎn)品在發(fā)布時,被捧上神壇,說的獨一無二,卻被實際狠狠打臉。



蘋果iPhone 17 Air:AI功能縮水,核心體驗缺失

2025年推出的iPhone 17 Air主要買點是輕薄和高性價比,但從消費者實際使用時,發(fā)現(xiàn)官方吹捧的AI影像優(yōu)化,其實就是簡單調調色彩,在復雜的光線下,尤其在弱光或逆光時,畫面就會出現(xiàn)雪花點、一些細節(jié)也會失真。



功能上跟相同價位安卓機型的AI攝影相比還差一大截。

在AI續(xù)航優(yōu)化說下了重本,結果根本沒用,本來是用來延長續(xù)航的,結果在智能調節(jié)就消耗了大半,整體用下來,續(xù)航還比iPhone 16差了一些。

所謂創(chuàng)新和優(yōu)化,也只是在無關痛癢的緩解做微調罷了,卻要把它偽裝成全新產(chǎn)品做噱頭來銷售,最后銷量下滑不如預期是必然的結果。



谷歌Galaxy MR頭顯:交互卡頓,續(xù)航拉胯

谷歌Galaxy MR頭顯是實現(xiàn)虛擬與現(xiàn)實深度融合交互的頭戴設備,本想靠AI交互搶占XR擴展現(xiàn)實市場。

但上市之后,實際使用體驗很差。核心的AI空間感知功能有嚴重問題,識別環(huán)境物體不準,經(jīng)常誤判,導致虛擬畫面和現(xiàn)實場景對不上。

而且AI手勢操控反應也很慢,簡單的抓取、滑動都要試好幾次。

AI多任務協(xié)同功能體驗糟糕,后臺切換程序時經(jīng)?D、閃退。



最大的槽點在于其所謂的“無限算力”是通過WiFi串流PC實現(xiàn),一旦離開覆蓋范圍,頭顯自帶的電池僅能維持頭顯依靠本機算力運行1.5小時,同時Galaxy MR整機重545克,無法長時間佩戴。

與其在發(fā)布會上宣傳的,用戶只需通過一個簡單的手勢,便可即時獲取眼前物體的相關信息;比Vision Pro更輕便、佩戴更舒適等說法不相符。

用戶使用后,紛紛吐槽佩戴一斤重的頭部設備一兩個小時,頭部嚴重不適,在佩戴游戲體驗中有頭暈目眩,還不如AI眼鏡和一體機方便,這款頭顯很快成了雞肋的存在。

我們要的新產(chǎn)品是是優(yōu)于現(xiàn)存的產(chǎn)品,而不是對現(xiàn)存產(chǎn)品做微調包裝成獨一無二的產(chǎn)品。



閃極AI拍拍鏡A1:功能遲鈍 佩戴不適

閃極AI拍拍鏡A1,主打輕量化設計和第一人稱拍攝功能,主要受眾群體是想要隨時隨地抓拍錄制精彩時刻的萌新用戶。

AI能力方面,支持AI夜景增強、AI降噪和語音交互,可通過鏡腿觸控實現(xiàn)拍照、錄音、聽音樂等操作。

但現(xiàn)實是當你看到一朵盛開的玫瑰花時,想要拍下它最美的一面,結果一看畫面是模糊的,因為熱備畫面聚焦遲鈍,就識別處于靜態(tài)的花朵就要需要對焦五六秒。



好不容易完成聚焦,咔嚓一下,以為是最美的一幕了,結果準確率低到讓你抓狂。

AI交互反應慢,語音指令下達,行動常常跟樹懶一樣慢悠悠的識別,還經(jīng)常識別錯誤,結果總是與你想要的背道而馳,非?简炇褂谜叩哪托。

設計與佩戴體驗也存在嚴重問題:外形跟普通眼鏡一樣,但因為零件處理器集中在鏡腿顯得粗大笨重,戴的時候像被東西夾住腦袋一樣。

這就導致前后重量不平衡,低頭時眼鏡容易滑落,拍攝質量取決于它本身的硬件配置。



如果想要好的質量就得買更好的硬件配制,相應的成本就會增加,而這與它定位的受眾是矛盾的,新手入門奔著好用便宜來的。

打著為新手好的旗號,卻把新用戶當傻子來割韭菜,小白只是不懂拍攝又不是不懂產(chǎn)品的好壞。

他們敷衍的態(tài)度,產(chǎn)品在同行業(yè)中沒有競爭力,又不能獲得消費者認同,最后的失敗是預料之中的事。



富士 X Half:“復古感”不等于“復古機器”

富士相機能火到現(xiàn)在,因為它獨有的膠片質感濾鏡,復古外觀,是現(xiàn)在許多街拍愛好者和女性用戶的心頭好。

2025年,富士膠片公司推出了一款名為富士 X Half的便捷復古相機。



240g的小巧機身比我們常用的手機差不多重,傳感器尺寸僅為1英寸,還自帶濾鏡功能。

這些有點對于街拍愛好者來說很友好,其實這些功能其實現(xiàn)在很多手機都可以做到。如果價格合適,很多復古愛好者還是愿意購買的,企業(yè)給出的市場定價是4999元時,這個價格太高了。

富士公司卻認為這款富士 X Half真正的賣點不是上面那些,而是他們特別制定復古32mm f/2.8定焦鏡頭。

這種定制其實20年前的相機就是這樣的,但因為當時的技術極限只能做到這種程度,而不是為了特殊這樣做,用戶不得不接受。



但現(xiàn)在技術科技早就突破這個壁壘,可以根據(jù)自己需要自由調整焦距,這樣能讓自己拍出來的照片有自己的風格。

富士公司把產(chǎn)品定位錯了,網(wǎng)友辣評,他們喜歡相機有復古感,卻不是要一部古董相機。



豆包手機:理想和現(xiàn)實差距

努比亞M153是字節(jié)跳動豆包團隊開發(fā)的手機助手,是一款AI手機。

其最亮眼的是,能夠跨應用自動完成購物比價、下單等操作,全程不用用戶動手,所以人們都叫它豆包手機。

你只需要下達指令,它就會自動幫你完成所有流程,不需要自己來回比價切換畫面。



這個設想很完美,技術也能做到,為什么最后還是失敗了呢?

原因主要有兩個:第一現(xiàn)如今手機APP,比如微信、京東、淘寶、美團外賣等是有廣告收入的,如果你一句話就買到你想要的商品,那么廣告就沒有存在的意義,所以豆包手機目前有很多APP不給它調用數(shù)據(jù);

第二和原因就是“不穩(wěn)定”,用戶買東西是帶有偏好的,同樣是購買橘子,有人喜歡吃帶點酸的,有人喜歡吃偏甜,客觀上很難統(tǒng)一標準。

這次它能選到你喜歡的口味,下一次估計就選到你不喜歡的了。

豆包手機也和普通手機一樣,網(wǎng)頁開多了,來回切換頻繁會導致手機發(fā)熱,運行緩慢。

對于點個外賣,可能在那運營半天才下單,還不如自己直接點開APP購買來得快。



我們要的是實際中能夠節(jié)省我們時間精力的便捷,而不是程序理論的的方便。



GPT-5的失敗:從狂熱追更到冷靜分析

山姆·奧特曼稱在24年預熱時,稱GPT-5是最新模型比以往所有版本都好,網(wǎng)友對于這個上知天文下知地理的GPT-5有了無限聯(lián)想,瘋狂在網(wǎng)上催更。



2025年8月8日OpenAI在線上進行發(fā)布,發(fā)布會上宣布GPT-5是“世界上最好的模型”,在編程、數(shù)學、寫作和健康醫(yī)療方面獲得更大更專業(yè)提升,還會主動思考回答問題。

GPT-5在發(fā)布后,用戶抱怨其運行緩慢,甚至不如前代產(chǎn)品。在實際使用中連簡單的數(shù)學和拼寫上出現(xiàn)錯誤,發(fā)布稱所謂在一些開放問題時會主動思考和回答,其實就是會編造一些信息。



用戶感到失望,特別是作為普通用戶,他們并不是專業(yè)的醫(yī)學編程和數(shù)學專業(yè)學者,也不是作者,更多的用戶用到的是開放性問題,所以這個點出錯,很多用戶是無法接受的,呼吁恢復使用其前代模型GPT-4o。

最核心的原因就在于,團隊摸到了預訓練階段的天花板。因為GPT-5是極其依賴互聯(lián)網(wǎng)的,而如今互聯(lián)網(wǎng)高質量網(wǎng)絡數(shù)據(jù)已經(jīng)日益枯竭,能給出的答案GPT-4o甚至比它做的更好。

美國麻省理工稱,GPT-5是非常精美的產(chǎn)品,但是并沒有達到奧特曼所說的“技術革命性的躍進”。

GPT-5的失敗遇到天花板,也讓人們恢復理智,AI能幫我們很多事情,但我們也必須正視其錯誤,不要過度依賴AI,只有保持自己獨立思考和判斷的能力才能更好利用AI。



現(xiàn)在是互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時代,信息日趨透明,消費者也越來越理性。

購買產(chǎn)品都會根據(jù)自己實際需求去更換,而不是盲目買買買,任何試圖通過單純堆砌參數(shù)、炒作概念或者修補一些無關緊要的bug就當新產(chǎn)品新科技來撈錢,最終都會被市場無情地拋棄。

企業(yè)廠商們只有正視市場用戶需求,才能在未來的競爭中找準方向。

希望在2026年,我們能夠真正享受到科技產(chǎn)品迭代帶給我們的便利和幫助,而不是作秀。

參考資料:

1、IT時報:《2025年科技產(chǎn)品“紅黑榜”揭曉:iPhone 17 Air該上什么榜?》

2、節(jié)點財經(jīng):《ChatGPT-5 來了:從狂熱贊美到理性質疑》

3、澎湃新聞:《豆包手機:一場“封殺”背后的AI入口爭奪戰(zhàn)》

4、新浪財經(jīng):《豆包手機:從流量狂歡到適配困局,字節(jié)AI生態(tài)的落地試水》

作者|墨玉

編輯|向晚晩

圖|來源網(wǎng)絡侵刪

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