一边看产品技术，一边与各方探讨业态。CES、硅谷前后尤其密集。
1.全生态转变已开始，AI是主驱动但不是化学反应全部，还有另外五个要素；
2.实际上从百年跨度大周期来看正在进入指数级发展的第二曲线的前端，第一、二曲线奇点相交在即，但第二曲线陡峭向上并不意味着第一曲线的陨落，两条曲线恰恰会形成乘数效应；有可能大家说的智能不是同一个智能，AI不是同一阶段的AI，AI1.0向AI2.0的转变，不止大模型；第二曲线的深度解读，可参考我近期将发表的《1950-2050：人智关系百年探索，第二曲线》。
3.DeepPlayer不仅着眼算力提升，还在酝酿计算架构之变，变化不会是线性的，有可能业者讨论的未来其实是现在，而不是升维后的未来；
4.接下来看NAIQ与MOTGAME的博弈，面向下一代生态平台，基本都是SCCIEOSS八层布局；
6.AI原力在底层，应用只是需求牵引力；国内团队适合从应用着手说法没错，但过早定格一觉醒来发现楼塌了不是没有可能，还是需要有人聚焦底层之变，包括硬件底层，硬仗有人打，至少紧跟；
7.一定是云端边-大中小-PPP混合AI，如此战场方能展开；但不能只着眼AI，感数算智、软硬协同、形态创新等维度交织才是完整视角，也是价值展开的关键；如果只是窄化为算力算法意义上的AI，轻量化为场景需求意义上的应用，无异于互联网思维，只可能第一天就卷，只可能是store里的一个GTPs，就像互联网时代曾经活成了"很厉害"的App的样子；这是一场原力致胜的立体战役，最需要褪去的就是互联网思维；
8.消费端7类主力产品驱动：AI2.0意义上的AICar、AIPC、AIPhone、AIRobot、AIWearableDevices、AIHome、AIEntertainment，但不只是AIInside那么简单，未来形态至少需要基于6要素和8层结构重新想象；
9.并不智能的机器人需要；VR在向MR进，AR在向MR退，VR以后只是MR的一个功能，MR是产业科技目前能够到的交叉点，最难突破的AR未来才是主要形态；
10.AIforScience应从十分重视调整为十万分重视，原力之源，创新之根，最重要的母科技，不被拉下太远的关键；锚定芯片设计、仿真设计、生物医药、可控聚变、材料科学、气候环境、金融与经济发展等关键领域，战略深耕；AIforScience每个层面都是不可急就的系统工程；
11.中美科技生态的竞合脱钩，确定已过分水岭，转眼又是急下坡，需要为H型未来做准备，H型下的生态路径怎么走也需要重新想象。
下面是观察与思考札记：
与150多个国家的13万人在CES现场一起行走，看4300多家企业的数万种技术产品，像是在山峦之间起伏穿越。格万物，知季节，越山丘，观生态。从Smart意义上的智能一路走来，这方世界正在进入AI意义上的智能，甚至半只脚已经踏入AGI意义上的超级智能时代。未来渐次到来。
CES有三种看法。一是看题材热点，比如AIforall；二是根据领域划分，看特点，比如数字健康新品涌现；三是从产品演进与产业科技大周期看形态看进展。第三种角度与本文所提第二曲线内在契合，所以也是本文的角度。
从技术进化、产品进阶、市场进展的12个角度，对数万参展新品当中比较有特点的产品技术择要分析，有助于穿越喧嚣，穿透纷繁复杂，得到不一样的判断。
7个（更偏爱的）产品形态角度：生态驱动产品、大周期新品、指数级产品、临界点产品、新形态产品、探索型产品、趣玩型产品。5个产品状态角度：启动态产品、加速态产品、渐进态产品、徘徊态产品、过渡态产品。
1.生态驱动产品之一：NAIQ以芯片、计算架构驱动端侧算力/AI之变，角度赞但力度不足
提升算力，面向AI转变计算架构，不同智能设备算力赋能与各类应用场景构建，是生态基础设施层级玩家的着力方向。
端侧AI进一步起势。AIInside、AIinall，背后是提供算力驱动，以计算架构与效能之变，促动智能设备向大模型等AI生态跃迁的NAIQ（Nvidia、AMD、Intel、Qualcomm等）AI算力生态基石企业。CES2024这几家包括Google、微软等平台和系统企业都比较活跃，甚至开幕领衔。但从具体情况来看，NAIQ各自概念很足，消费端力度并不太足，算力、架构从端侧AI角度看处于过渡阶段。
接下来主要是NAIQ与MOTGAME的博弈，面向下一代生态平台，基本都是SCCIEOSS八层布局。MOTGAME主要包括Microsoft、OpenAI、Google、Amazon、Meta、。并不是说NAIQ与MOTGAME是两个阵营，只是说它们目前分别处于算力第一、第二梯队，MOTGAME在AI计算、芯片领域有雄心有行动，会是影响NAIQ既有格局的关键力量。并且当前和下一步，MOTGAME的SCCIEOSS立体结构，属于不同程度卡位传感Sense、Computing计算、Connection网络连接、Intelligency智能、Engine引擎、OS系统、Synergy协作合约、Store市场的生态平台打法。
尽管声称“生成式AI正在成为最新科技发展拐点，Nvidia是这一重大科技转型核心”，Nvidia因为遥遥领先，在消费端反倒有所保留。原本我抱有挺高期待。在CES2024发布SUPER系列三款消费显卡，其中RTX4080SUPER在本地生成式AI工作流中，视频、图像生成速度比上代RTX3080Ti快1.5倍、1.7倍以上，显存只有16G。尽管去年推出了显存-内存贯通技术，参数较高的端侧模型速度慢、爆显存的情况还是免不了。反倒是ChatwithRTX技术Demo和TensorRT-LLM开源库等软硬协同的努力，方便AI爱好者在自己电脑上部署AI模型和内容、数据交互，以及加速大语言模型的推理性能，比硬件升级带来更多的速度增益。
Intel终于完整的14代酷睿完整产品线，在生产力、游戏性能的提升方面，是个位数的牙膏级，但端侧AI算力提升是亮点。集成NPU的酷睿Ultra主打AIPC，总体算力最高34TOPS。Nvidia声称RTX显卡笔记本的AI性能要比主要靠NPU的笔记本好20-60倍，不过酷睿Ultra的优势在于中低配的商务笔记本也能跑端侧模型，高性价比、普及性方面略好。XPU加速、低比特量化，结合BigDL-LLM框架及其他软件层面优化，看到国内开发者70亿参数的通义千问、130亿参数的百川，国外开发者130亿参数的LLaMA2大语言模型、155亿参数的StarCoder乃至200亿参数的模型，都已在酷睿跑通。
AMD节奏比Intel慢些，这届CES发布RadeonRX7600XT显卡，8000G系列台式机处理器，后者宣称用户无需独立显卡就可畅玩《赛博朋克2077》这样的桌面高清大作，但更重要的是，AMD在x86架构下首次集成了同样面向AI的NPU，算力16TFLOPs，在类似Intel的XPU概念下算力39TFLOPs。AMD同时积极支持各类软件适配锐龙AI引擎。就理解为总体上和Intel的AIPC打法差不多但生态略慢略小就好。
Qualcomm之前已经发布的新款PC处理器骁龙XElite在CES也走了一波。XElite号称专为处理AI任务而设计，如视频会议抠像、摘要邮件、撰写文本和生成图像。搭载XElite的多款AIPC年中发布。
2.生态驱动产品之二：智驾芯片乱战，SoC算力跃进2000TOPS时代，平台统分有悬念
重要设备和终端，不仅有算力赋能问题，还面临重新定义。
汽车智算领域CES一团混战。大白话就是Nvidia不仅要扩大优势，还想挤占Qualcomm的智能座舱。Qualcomm坐稳座舱的同时全线推进数字底盘，觊觎Nvidia的智驾SoC。Intel节奏慢但手握Mobileye智驾SoC和座舱都想要。且大家都主打一个“硬件攻占汽车，软件定义汽车”。
Nvidia2025年量产的智驾SoC芯片Thor，CES期间宣布理想、极氪等将在下一代车型搭载。单颗算力2000TOPS，八倍于前代Orin，这暴力升级和任性横打，有雷神之锤即视感。目前量产主力车型大多在用Orin，相比之下Mobileeye掉了不少市场，双Orin算力508TOPS，四Orin算力1000TOPS，支持城市NOA等高阶智能驾驶功能。
1000TOPS被认为已经足以支持L5自动驾驶。Thor为什么要飙升到2000TOPS？原因之一，自驾领域其它芯片算力在几百至1000TOPS范围内，Thor以代差优势甩开竞争对手；原因之二，车内计算要全包，Nvidia不仅要做自动驾驶SoC，而且要通过Thor一统天下，成为中央计算平台，一颗顶六颗，同时为自动泊车、智能驾驶、车机、仪表盘、驾驶员监测等多个系统提供算力。
Thor比特斯拉HW4.0芯片算力提高近14倍，就算Nvidia并不是要攻到Tesla门下，HW4.0（单片算力216Tops）跟Orin比也是相形见绌啊，云端Dojo这几年也是升级不够给力。展后我在硅谷听说Tesla在设法提振。
从具体动作来看，Intel在CES首日发表车规SoC，号称全新AI增强型软件定义汽车系统级芯片，也称极氪将首家采用。作为AIEverywhere战略的具体动作，Intel同时还宣布收购汽车芯片设计公司SiliconMobilitySAS。两方面目的都在于推动英特尔发力AI芯片“上车”。
AMD紧随其后发了两款7nm制程的车规级芯片，搭载AI引擎。上届CES，AMD的数字座舱SoC方案就有在Smart的上车展示，过去一年似乎进展不大。倒是在独立显卡和AI计算两个领域，AMD虽然后发，近两年力道十足。
城墙被各路大神捶得震天响，Qualcomm联合宝马等展示数字座舱、数字底盘（涵盖数字座舱、车联网技术、网联服务、先进驾驶辅助与自动驾驶系统，且面向生成式AI）和骁龙车对云服务等全栈能力。去年的SnapdragonRideFlex单颗SoC，同时支持数字座舱、ADAS和自动驾驶功能，有把战火引到Nvidia地界的意思，也就不能怪Thor如今捶门挑衅。
不过我一直认为车计算即使有平台能做到大一统，从安全可靠、生态演进的角度，还是中心+分布的架构更靠谱，统分结合对大家都好。
Mobileye发布下一代EyeQ6片上系统以及传感和地图软件的解决方案，其中包括构建全栈自动驾驶系统。尽管Mobileye也宣布了与一家大型跨国车企的合作，涉及17款燃油和电动车型的自动驾驶解决方案，个人还是认为Mobileye会被市场逐步边缘化。不过Mobileye也算是在及时纠错，将激光等雷达传感引入原来以CMOS视觉为主的传感体系，作为给到Tier1的自驾解决方案选型之一。Tesla离融合传感还有多远？
中国造车芯力量方向，黑芝麻智能展出自动驾驶芯片华山系列A1000和智能汽车跨域计算芯片武当系列C1200。芯驰科技展示已量产上车的X9舱之芯系列，在中国市场是车规级智能座舱芯片的国产选项。安波福推出采用中国芯片的产品，包括一个高性能单系统级芯片打造的跨域融合计算平台。地平线没参展，相对恰当的决定。
3.大周期新品：首批AIPC主诉“轻快-费效-优化”，降低AI普及门槛，有利市场导入
AI将会是“每个人的AI”，每个人的AI从每个人拥有自己的设备开始，AIPC、IC智脑、算力设备、Agent、助手……无论它叫做什么。
大周期产品并非一时一地，并非局部亮点，而是出现之后会长期处于重要生态位，甚至是智能科技、智慧经济的普遍设施。大周期产品大概率会逐步进化为新物种，有新概念但不是纯概念产品，高可用性，用户实感不可或缺。
大模型让AI的巨大势能成为历史性的驱动因素。NAIQ生态驱动，设备厂商联手催化，端侧模型-混合智能-个人AI起势，三股力量使得2024年成为毋庸置疑的AIPC元年。
AIPC视觉呈现不如透明显示屏、机器人、概念车有冲击力，但是CES2024的全场C位，有AIPC一席。从特征看，AIPC第一波以“轻快、低价、优化”为主诉，100亿以内参数模型，30-100TOPS算力区间而不是向工作站看齐，结合入门级笔记本的移动性，大幅降低用户和开发者成本和使用门槛，典型的AI普及、市场导入特征。
联想、戴尔、惠普、华硕等头部PC厂商都发布了各类“AIPC”。产品多，落地快，初代产品用户实感较好，在生成式AI、端侧模型推理等方面的确可用。
不过三星的AIforAll侧重智能家居语境下的电视、冰箱、洗衣机等设备的智能化连接交互。
宏基发了AIPC新品Swift、AspireVero16两个系列，像联想本一样也配置了Copilot按键，不过微软这个“硬切”意图随后另说。戴尔常规动作发了Ultra新本。惠普动作稍慢，预告其第一批AIPC将于2024年下半年上市。
华硕和技嘉的AIPC主要跟随Nvidia路线，“RTX系列独显+NVIDIATensorRT引擎”，辅之以Intel酷睿Ultra的NPU降低负载，浓浓的游戏本向AIPC摇身一变的味道，不过高功率下的高算力怎么都不过分，广谱AI，模型量化损失也小。
4.指数级产品：大幅降低资源、能源消耗，提高能量效率、性能指标，暗合第一性原理
产品形态并未根本改变，但性能、能效或费效比有指数级大幅度提升，形成较强市场扩展势能的物种，我称它们为指数级产品。
节省90%能源，低温快速烘焙减少40%营养损失的Sevvy智能炊具，正好对应到了我过去对微波炉破坏细胞营养、电烤箱简单粗暴的所有不满。算是欧姆加热技术用到消费级产品，CES的创新金奖给了这个不起眼的产品以肯定。类似节能角度还有可节约90%用电，Nanoelectronics的3D纳米加热片，以及有3倍性能改进的FroreSystems公司的固态有源冷却芯片AirJet。
AirFarm用水量减少99%，比其“世界上第一个充气农场”的名号来得实在。空气水分转化为水，农作物产生的水分循环到根部，没有水基础设施也可运行，可以随时随地生产食物。部署轻便，感觉还算牢固但不一定安全，不过有希望成为干旱、灾害、粮食匮乏地区的希望。太空、火星上是不是也用得上？
智能汽车实际上是倾注最多资源力量的进化最快的机器人，也会是最先集齐计算、感知、连接、协约、能源等五要素的智能体，是第二曲线的中坚力量。现阶段在计算、能源之外，传感这个维度的发展尤为突出。激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达以及基于CMOS图像传感的融合感知，一直是产业科技层出不穷的发展热点。
禾赛科技展出的512线激光雷达，也可列为指数级产品。记得朋友创业的酒店服务机器人，早期用得还是单线雷达。早期自动驾驶路试车辆的机械雷达只有十几线。价格指数级下降，性能指数级上升。相比之前128线的明星产品AT128，AT512线数跃升为原来的4倍。300米标准测远，相比AT128提升了50%。自动驾驶大潮刚起的时候，CES现场展出的各种车载雷达，不是Velodyne、Luminar就是Quanergy。机械、半固态、固态等不同形态一路走来，如今禾赛等也是第一梯队。不过即使AT512点云密度提高到AT128的8倍，也只是2400x512的全局分辨率，Musk一直对激光雷达不感冒，这算是部分原因。
速腾聚创全球首款940nm激光实现300米测距的M3，相较传统超长距激光雷达体积缩减50%多，成本降低50%，功耗降低30%以上。通过帮助智能汽车提前发现避让路面散落的轮胎等障碍物，L3自动驾驶速度上限有希望提升至120km/h。懂车帝等在路测中暴露出来多数智能汽车百公里速度范围内时常无法识别前方障碍导致刹车不及时问题，的确是bug级的存在。M3和一径科技价格大幅降低到一千多元的EZ6一样，都具有指数级发展意义。激光雷达领域中企整体进步显著。
5.临界点产品：透明显示，可穿戴设备监测血糖，可卷曲收纳屏幕，AI导盲
新的突破，可能意味着某些技术从概念进化为产品，或者由此有望广泛应用。一些产品正在进入这样的临界点时刻。
苹果据称已为此努力十多年，自研、收购、合作各种路径都有尝试，主要从光电光谱方向着力，AppleWatch新增血糖检测功能的呼声很高但一直未能实现。传闻2024年的AppleWatch可能新增“睡眠呼吸暂停监测”与“血糖监测”两项功能。
华为也有长期研究，之前Watch4的血糖功能很多人以为是直接检测，但华为提示非血糖出值，实际是通过连续检测运动睡眠等情况，综合评估血糖风险。之前WatchD微泵测血压是可穿戴设备健康检测方向的重要突破血糖检测还不算是。
透明显示屏往届多次展示，本届大出风头的原因一是LG把它做成了全球首款推向市场的77寸无线透明OLED电视，原因之二是分辨率提升至4K且色彩质感和透明度大有提升。三星透明MICROLED观感也还可以，不过只是概念样机。
面板制造商友达光电AUO的MicroLED透明交互车窗也颇为吸睛，娱乐、商务、安全提醒，可明可暗可显示，结合触控功能，我想这才是车窗玻璃可以有的样子。
友达、京东方、三星等展示的车用可卷曲收纳屏幕，也是娱乐大屏该有的样子。目前L9、M9等车型里的大彩电，体积大、重量高，无论如何收纳，占用空间都不小，安全方面也是隐患，纯过渡形态。可卷曲抽拉屏幕展示了好几年，也该产品化了。汽车是最适宜的场景之一，移动商务笔记本和大屏手机也在等。
MicroLED也有走向临界点的意思，但感觉还有些距离。这届CES比较亮眼的AR、透明显示屏、可卷曲屏产品，背后大多是MicroLED。从LCD、LED、OLED到MiniLED，显示技术不断更迭，不过并不是就往后就越好，不同场景各有优劣。但如果MicroLED良率大幅度提高，巨量转移技术和彩色显示问题能解决的更好，成本能大幅度降低的话，未来谁不用？显示像素密度极高、亮度对比度色彩范围都极高、能耗低、响应速度快延迟低脱影基本消除、可视角度宽、尺寸不受限、寿命长等特点，MicroLED可以说集优点于一身。希望MicroLED的门槛能降下来，临界点早日到来。
6.新形态产品：飞行汽车-个人飞行器-电动飞机，eVTOL多形态，汽车模块化-空间重塑
eVTOL（电动垂直起降航空器）这个领域整体上处于形态探索、技术积累、产品深耕期。
小鹏汇天展示的陆空一体式飞行汽车，已经是第6代形态。另一款陆地航母分体式飞行汽车今年四季度开启预订，明年四季度可能成为全球首款面向个人用户量产交付的分体式飞行汽车。
现代汽车旗下公司Supernal的首款电动飞行出租车S-A2，8组螺旋桨和机翼硕大，可乘坐四五个人面向60多公里距离城际旅行。
起亚面向商用市场的PBV概念车从小到大PV1、PV5和PV7三款，柔性滑板底盘，可灵活更换后车身，在皮卡、MPV、物流车、露营房车等不同模块形态间灵活切换。
CES之后在洛杉矶开FF91走了一圈，单就形态创新和设计美感而言，至少在新能源车领域至今依然无人超越，只是……
7.探索型产品：机器人走向AI2.0，智能健康、生活服务产品纷呈，太阳能进展有限
消费级机器人产品一直充满探索感，但也一直在探索，说白了就是一直在解决基本问题，技术深耕的同时找寻产品感觉，突破方向若隐若现但总是打不开局面。机器人产业科技，需要一场“身体与灵魂深处”的革命。这是CES2024现场内心的声音之一。
无论是会爬楼梯的Mobinn，还是踹不倒的人形H1，会像特斯拉Optimus一样干活的K1，形色各异的机器人背后，是这个产业困在非常努力的线性成长里已经有数年之久。2017、18、19年间，机器人也是CES大热主题。但直到现在，类Asylon和铁蛋们一样，还处在对波士顿LS3的模仿式超越进程当中。
接入大模型或者内置中小体量模型，正在成为潮流，也仿佛是机器人解题的方向。比如K1搭载了云端多模态大模型，本体部署了响应速度更快的行业小模型。伴侣机器人Loona自称是世界上第一台接入ChatGPT的消费机器人，实际上接入GPT的机器人已经不少。
消费者可能很难理解，今天的机器人大多数其实并不是真正智能的，或者说AI1.0阶段的机器人还不够智能。机器人领域也需要又一场面向AI2.0的革命。但是不是AI2.0就够了，AIRobot就完全解题了？不尽然。文末结合“重新想象机器人”将另外分析。
机器人之外，这届CES探索感的产品大多集中在智能健康、生活服务方向。
motionsleep智能枕头检测打鼾，测量氧饱和度。根据动态检测结果，7个安全气囊可以动态调整头部和背部位置，创造舒适呼吸环境减少打鼾。据称可减少89%的打鼾，顺带降低睡眠呼吸暂停风险。
VivooUrineTest尿液健康检测通过改进比之前更方便，实际上往届CES也有Withing等推出过类似产品，国内高速公路服务区卫生间遇到过扫码缴费就可以通过尿液检测健康的小便器。
MoonwalkerX可以理解为电助力轮滑鞋，穿上后步行速度比正常行走快250%，仓储等特定行业的步行工作量大的工作人员每天可以轻松3万步。很容易和韩国创企的WIM行走助力机器人联想到一起，我倒是觉得首先CES逛展就挺需要。WIM也可以反过来增加步行阻力，让你步履沉重，锻炼腿部肌肉，就是自己跟自己较劲也能让自己更强大的意思。
小巧到沙粒一般的环保可充电固态电池ITX181225，让我想起国内最近一则微型原子能电池的新消息。从三元、半固态、固态这样的车用电池，到物联网边缘设备、长航时无人机、个人移动计算设备，天上的卫星和太空之旅，地上的核聚变发电与分布式储能，能量密度、能量转换效率提高的每一小步，都是产业科技的一大步。
美国GenesisSystems公司从空气中生产淡水的WaterCube，概念挺好，但严重怀疑也就是空气压缩机+水分收集，能耗可能不低，具体没来及搞懂。
8.趣玩产品：有简单需求、噱头、天马行空就有新产品，不切实际和创新是硬币的两面
看到Cappella婴儿声音翻译器是个App，为啥一瞬间想起狗语翻译器。Cappella声称其技术准确率约为95%，而人类理解婴儿需求的准确率只有30%左右。
面对面说话让在场其他人听不见的静音口罩SkytedMask，防止猫把死老鼠叼回家的智能猫门Flappie，都是典型“外国人”的脑洞。智能烤牛排的PerfectaGrill相比之下更为可用，手机上就能看宇宙的HestiaSmartphoneTelescope也是。DuskRx电控变色眼镜简单，空客的舷窗也是这么干的。Govee智能灯实际没啥，不知道为啥一堆人围着看。
OcleanXUltra牙刷会在你刷牙过程中做出感知反馈，通过骨传导技术跟你唠叨，告诉你什么才是正确的刷牙姿势。
SKFlyingCarpet像是拉斯维加斯高度100多米的MSGSphere大球的微缩版，也能提供360度的4D体验。显示占领眼球，屏幕铺满世界。CES内外，包括一些概念车型，屏幕多到夸张。在追求极致感光刺激的道路上发足狂奔停不下来，人类有些过头了。最极端且让人有不适感的WeHead让ChatGPT具像化，AIAgent看得到人并与人交互的初衷是好的，但是四个屏幕和摄像头组成的工业设计极为失败的这个奇葩产品，实在是丑到了天际。
海信投影仪概念车其实是为了展示激光电视技术，车库墙上看电影只是噱头，估计没几个汽车厂家愿意量产装车。但是汽车大灯内置微透镜芯片和算法，以塑形灯光铺路，在道路上显示简单的行车指示图案，这方面奔驰、奥迪以及一些中国车企已有尝试。
索尼的电动汽车从来是只展示不上市，这届展出的Afeela号称与本田合作生产，2026年上市，趣玩性在于可以用PS5手柄操控。量产车型也会这么干吗？打个问号。
现代eCorner四轮转向技术的概念车Mobion现场也有围观。但实际上2010年克莱斯勒就在吉普概念车“飓风”上展示了类似技术。电动汽车这一波其它车企也有探索试用。不过可以肯定即使量产越野车型绝大部分都不会装备这项冗余技术，其它形态和用途的车型更无必要。
业余喜欢野外探索，看到了几个这方面用得上的产品。OptySun内置紫外线杀菌消毒功能的杯子，不过野外水源有时不仅仅不干净，还有杂物、浑浊、虫卵、矿物质等方面问题，这款杯子要真正可用，还需要有过滤、水质检测、加热煮沸功能。过往以来看到的不少昙花一现的产品都有这个问题，就是只解决了一个问题，只有一个功能，没有站在使用场景角度考虑功能整合。买这种杯子的用户在野外如果只是为了解决清洁用水的问题，不可能带好几样装备。
另一个产品WILLCOOK野外也用得上，便携的织物外观的微波炉包。300克左右，可能是全球最轻也最扁的微波炉，手机控制，通电10分钟温度到90度，20分钟130度。
9.启动态产品：与其说是AR不如说是MR，但产品还有较大提升空间
当然和VR产品相比，VisionPro还是有进步的，区别就是你戴着VR可能会撞墙，而VisionPro不会。加上良好的手势追踪，12ms不到的延迟，4K解析力，尤其是基于空间计算的全景视觉，VisionPro这个假AR带动着真AR上了半个台阶，市场表现出开始启动的意思。
真正在为AR努力的，还应该包括CES场内的那些老实人。AR还是应该首先能让用户肉眼看到真实的现实对吧。要不然这么多年AR业者何必在光场/光波导显示方面苦苦坚持。2010年就创立的AR品牌MagicLeap获得沙特主权基金投资5.9亿美元，融资帮助MagicLeap，与VisionPro和Meta的Quest3竞争。
10.加速态产品：折叠屏、数字健康检测、实时传译，市场进入扩张、普及阶段
折叠屏笔记本，比如联想X1Fold、华硕ZenbookFold、HP的，折叠屏手机，比如三星、Moto等，2024年销量份额必将显著增长。技术与产品形态成熟，价格向下与中高端笔记本、手机的价格接壤。市场从导入开始进入扩张、普及阶段。折叠屏笔记本与电脑模块化方向再结合一下会有更有趣的形态产生，折叠屏手机当中两次折叠展开后横屏宽高比例4:3或更宽的双屏形态（而不是目前的方屏），将会是今后的主流方向。
健康检测领域一批产品走向可用。比如Withings的一体化诊断工具BeamO，血氧饱和度检测，单导联心电图检测，充当听诊器，检测数据可以传送给医生。
X1实时传译器，和搭载ChatGPT的智能眼镜SolosAirGo3，核心功能是实时翻译。实时翻译市场一直都有，不过在AI2.0的加持下，今年才可能真正接近“高可用、便携性、可离线”的产品市场启动时刻。尤其如果采取“手机+耳机”的架构，手机里的端侧AI和耳机交互的话，耳机传递给用户的实时翻译效果是不是会更好。不过X1不是这个思路，时空壶公司采取的是“手持终端+耳机”的架构，好处就是终端轻松碰一碰，就可以在两个或者多个用户之间创建实时会话小组。
11.渐进态产品：不是那么智能的工具机器人，朴素务实、持续深耕的基础产品
有相当高比例的某些产品，姿态稳，节奏慢，但是不断深耕，扎实精进，属于渐进式的产品进化类型。比如曾经无限可能但实际上局限多多的无线充电，依然有企业坚持纵深推进。Powercast的方案现在隔着一堵墙也可以给设备一对一、一对多充电。
三星BallieAI球形机器人2020年就推出了，这届更新的设计更大功能更多，语音召唤，四处走动，更像是一个AI宠物了。BallieAI检测屋内主人的身体姿势和面部角度，相应调整投影角度，投影功能也可以充当手机屏幕，播放音乐和影片，视频通话。LG的家庭机器人相比之下进步慢些。
3D显示，全息显示。3D打印有进步但不大。倒是3D扫描成像与建模方面，比如VRIN3D等，比之前简便很多，质素也提升不少。人类在视觉复现3维世界、小尺度重塑物理实体方面，还有很长的路要走，全息影像更是。尽管3D打印、RPM其实已经有非常广泛的工业应用。
手环，8K电视，停滞状态。其实电视领域整体难言进步，更大，背光分区更多，光控更精密，亮度更高，色域更宽广准确，刷新率更高，MiniLED，智能屏……也就这些。创维的展位像是进了大中电器。三星的画质提升芯片，竟也成了传播噱头。尽管有Matter之类标准的推动，不同厂商智能家居设备之间的互联互通还是尬局。
当然，徘徊期的产业一定也包括VR。只有画面解析力显著提升，其它乏善可陈。2023年中国AR/VR全渠道销量17.8万台，同比下降51.2%。
13.过渡态产品：RabbitR1、AiPin、Copilot实体键、氢能源汽车，是否过眼云烟
RabbitR1的所有功能，未来只会是手机里的一款App，或者是手表里随时可以语音唤醒的AI助理。但是现在把它做成了一款199美元的设备。说是化繁为简，但是用户的口袋里反倒需要多装一个东西，谁会放下手机，只带一款语音智能助理？而且还是有屏幕且体量并不小的硬件设备。
微软力推在电脑键盘上加入的Copilot实体键，体现的只是微软自己硬切AI的意图，并不是用户的长期必然。谁还记得二十年前电脑曾经有过的上网键？
氢能源汽车，可能是最后几次展出了。储能、工业等场景下氢能源必将得到更为广泛的应用，但是作为汽车动力，数年后只有一个结果，退出。可传输、储存、复用的能源首先必须是通用能源，电才是通用能源。
14.重新想象机器人：智能体或具身智能的四个特征
过去相当长一段时期，消费机器人主要在解决看得见、站得住、走得稳、躲得开、翻跟斗、简单的语言交互、专业服务问题。负责运动的“小脑”还不发达，负责思考的“大脑”尚未形成，机器人本身的智力进展实际非常有限。机器人的进化，处在从Smart、AI到AGI的前夜。但即使AGI到来，也并不意味着Robot完成了从机器到机器人的转变。
需要从融合传感、空间计算、AGI智脑、自然交互、专业服务等角度，以智慧体的，重新想象机器人。对黄仁勋所讲“AI下一个浪潮将是具身智能”不能更赞同。具身智能（EmbodiedIntelligence）将人工智能技术应用于实体机器人或其他物理设备中，使其能在真实世界执行复杂任务。我有一个比具身智能更形象的提法，“智能体”。在智能体语境下的机器人和具身智能一样，具有特征：1.具有可在线可离线的智脑，通用与专业混合的AI2.0意义上的超级智能；2.可基于符号、规则、语义进行交互，更可基于传感-认知展开行动；3.完整的个体形态，适度的独立性和自主性，可完成行为闭环；4.基于向人类对齐这一前提。
15.重新想象汽车：距离移动时空自由、机器人有多远，要走的路就有多远
汽车产业的主要部分，依然在惯性之中。新能源是变革1.0，刚到中途；智能是变革2.0，刚开始热身。Tesla等声称自己是机器人公司，远未做到。
之前我在别处的观点：2030之前汽车领域四个比较大的相变点，能量密度翻倍的固态电池，L3Plus的开始普及，空间功能应用形态重塑，智能场景的展开。滑板平台、模块化，车企逐步走出传统造车形态框架。全尺寸SUV和空间导向MPV成为今后形态热点，空间主义的背后是重塑移动智行的空间功能与场景形态，这方面刚刚开始。
但是这还远远不够，新能源智能汽车即使做到这四点，依然不是移动时空自由的机器人。
16.重新想象AR：技术难度最大，销量占比最小，何以成为未来主流
AppleVisionPro是假AR真MR，以显示实现“现实”可见，用VR的方式做AR，取巧而已。
实际上VR在往MR走，AR在往MR退。MR是现有SoC、OS、显示、传感（深度成像+动作捕捉+眼球追踪）、空间计算引擎、工业设计能力等六位一体，努力之后可以够得着的虚拟与现实之间的交叉点，性价比与用户体验结合较好的平衡点，而且对绝大多数用户来说还比较贵。AR的技术突破是最难的，未来难点主要在于3D沉浸显示、人眼视觉耦合、足够轻量化，其它问题反倒不是难以逾越的障碍。看看笨重的Hololens，就能从另外一个角度理解微软为什么拿不到新的订单。看看铁古董一般疙里疙瘩的MagicLeap2，就知道AR离用户还有多远。
尽管在AR/MR/VR设备里销量占九成，VR产品将是未来的边缘产品，主流一定是目前技术难度最高、销量份额最低的AR。大部分情况下，VR只会是MR设备的一个功能，低端头盔例外。
在可以预见的将来，VR和MR设备之间只隔着一道变色玻璃，中低端真AR和MR设备之间只隔着一道透明显示屏，高端AR产品光场/光波导方向还需持续突进。AR看得见的终点是眼镜。
在成为真正轻量化的可穿戴设备之前，无论AR/MR/VR销量都不会太高。
并且始终不会成为下一个iPhone。
17.重新想象AIPC：如何面向广谱AI，以线性增长的算力实现倍速提升的效率，未来形态
一直认为至少眼前，100TOPS算力，128G运存，是AIPC的草莽起点。但现实是Inel们给SoC加了一个NPU，CPU+GPUNPU的总体算力34TOPS，就把它称之为AIPC。其中原因在于大量优化、int4/int8量化（有损）、模型压缩等工作，使得入门级笔记本电脑，就可以离线运行7B甚至更高参数的模型。甚至StableDifusion等在没有独立显卡的核显电脑也能出图。
这样做的好处显而易见，降低设备门槛，用户能够低成本快速普及AI。缺点就是，这样的AI不够广谱。AIPC还是要考虑大多数情况下绝大部份用户的广泛需求。这样的需求，即使是基于Nvidia最高性能消费级显卡的PC，目前都不能满足需求。开发着需要的性能，往往只有十多万元的工作站能够提供。
Apple的M系列芯片的GPU和NPU性能，远不如Nvidia的CUDA核心高效。但是统一内存架构先天优势，不会像Nvidia只有24G、16G显存的显卡那样动不动就爆内存，反倒受到开发者欢迎。包括常规用户，也开始在笔记本电脑上运行参数量较高的AI模型。M2Ultra的MacStudio，可以训练700亿参数的LLaMA2模型。最高见到有人用M2Ultra76-coreGPU192GBRAM跑Falcon180BQ4_K_M版本，内存占用101g，速度5token/s，1800亿参数。
所以姑且断言性能方面，AIPC内存/显存架构会向Apple看齐，多管齐下，统一内存、显卡上的显存/内存扩展、多元异构下的算力抽象、模型压缩、模型定向微调、AIChip任务算力调度、类TensorRT工具、内存与显存贯通，以及高效率的中小模型技术，在SoC算力线性增长的情况下，AIPC实现AI任务处理速度的10X倍速提升。
形态和连接方面，AIPC模块化，设备之间算力共享，数据与应用虚拟化，应用OTT设备，Agent跨设备漂移。每一台智能设备，都是一台AIPC，或者里面都有一个AIPC一般的中心模块，每个人的AI因此实现。不再从PC的角度理解AIPC，而是从AIAgent、AI助手角度看AIPC，从每个人都需要一部软硬合一的智算设备。AIInside的角度看AIPC，会发现AIPC不是PC，而是IC，智脑。只有重新想象，才能做出真正的AIPC，并且最终不会将它定义为AIPC。
AIPC的未来，是每个人的AI，每个人的智能之心。
18.为什么可穿戴设备也需要重新想象？以智能手表为例
用户很快会发现，与其RabbitR1，与其AIPin，不如AIWatch。
2024年接入大模型，2025年前后加入血糖检测集齐五星，2030年前后完成健康监测、管理与服务产业闭环，2040年前后就有可能每个人AI、每个人的第一AI交互设备、每个人第一位“工作”时长的智能设备？
这条路，已经走了24年。如今终于有了越过山丘，豁然开朗的感觉。智能手表的进化之路，前后三个阶段。前14年是探索期，2000年IBM基于Linux的WatchPad，2004年微软SPOT，2010年第一款支持AndroidOS的SonyEricssonLiveView……1.0阶段智能简单笨拙，功能寥寥无几。2014年苹果发布初代AppleWatch，到2020年华为发布WatchGT2ProECG首款可以测心电图的医疗器械级智能手表，2.0阶段的智能手表逐步找到自己——运动与健康的基础定位，各项功能逐一融入，产品形态渐次清晰。
智能手表的能量迸发将主要来自五星结构MOPHG：血压、心脏、血糖、血氧、运动监测。PHGOM架构下的精准监测、健康管理和服务，和AI自然交互设备。这将是智能手表3.0发展阶段。
智能手表功能与应用场景的第二圈层，是12项主要运动健康场景，计步、轨迹、其它运动计量、提醒、体温、运动与睡眠呼吸监测、睡眠质量、压力分析、血管评估、HRV、跌倒检测报警、通讯与呼救等。
智能手表功能与应用场景的第三圈层，是自然交互、智连/智控、商务/智行、学习/资讯、娱乐/社群、消费/金融。
3.0阶段的智能手表，以运动健康、健康管理为发展基准的智能设备。这个阶段大致在2022-2030年之间随着传感、算法、智能的倍速成长而完成，监测能力从消费级向医疗级过渡，健康大生态也从局部到整体构筑成型，从监测到运动、健康、医疗服务的闭环也逐步形成。
2030-2050年预计是智能手表的4.0发展阶段，智能进度、算力速度、能量密度、传感精度、材料尺度、云与端关系、端与显示关系的加速进化，可能在2040年前后让我们看到，智能手表是这8种意义上的未来个人第一自然智能设备：第一网络入口、第一智能入口、第一个人计算设备、第一个人数据、第一健康管家、第一财富管家、第一身份终端、第一安全终端。
最快可能在2030-2040年间，智能手表的“在用时长”（而不是使用时长），会超过智能手机。手机占据人眼“注目时长”第一位的状况，将随着智能手表的发展以及分布式泛在显示技术的发展而改变。将人眼从手机的约束中解放出来的任务，将部分由智能手表来完成，另一个部分接替手机应用场景的智能终端会是AR眼镜等增强现实设备和柔性显示、无屏显示，VR注定只会是局部场景下局部选择。智能手表是未来个人第一自然智能设备，这是一个重要的定义。
19.思考：12类产品技术状态与5种重新想象的底层逻辑，是第一、第二曲线，
地球上数以亿计的电脑、手机等智能设备，不同程度接入多模态大模型，或具有大中小、云端边、公共-私域-个人大模型兼备的混合智能。这是一种什么样的场景？
超级智能点亮亿万机器之心，不是科幻，这是一个时代的序幕。
1950年前后发端的以“计算机与信息科技”为主的第一条科技曲线，蜿蜒爬行到这个世纪之后陡峭到起飞。不过在2020年左右开始进入指数级爬升的第二条曲线面前，第一条曲线的弧度竟然显得有些平坦。第二曲线的起点与第一条曲线基本同源，长期在第一曲线之下潜行徘徊，一直到20世纪第二个十年才真正起势。进过近几年的急剧加速，第二曲线已经开始孕育出指数级成长的智能生态。计算功能智能、计算感知智能、认知智能、内生智能、自主智能等五个阶段、五种业态同时存在。我们正处于一个历史性的大周期的起点。
第二曲线进一步探索，可参考我近期即将发表的《1950-2050：人智关系百年探索，第二曲线》，以及之前发表的《超级智能的9个奥本海默时刻，索引AI发展21原则》、《2024年的16个可能》、《每个人的AI：普慧算力驱动的智能将创造哪些可能？当AIPC来临》。
20.思考2：感知-计算-智能-连接-协约-能量，第二曲线起飞的6个要素
CES内外，其实同时有三种智能。Smart意义上的功能智能，昔日AI意义上的计算感知智能，也就是弱智能（AI1.0），2020年以来（尤其2023年被视为正式开端）认知智能意义上的强智能（AI2.0）。认知智能必然走向超级智能，反卷一切的同时也在加速进化，形态融合-分化。眼前看超级智能主要在于算力，这是计算智能发展阶段使然。但未来感知（交互）、计算（数据）、智能（）、连接（网络）、协约（关系）、能量（能源）等6要素，是第二曲线起飞并缔造超级智能纪元的关键，6要素也是智能科技、产业、经济、社会的6个基本要件。
从6要素的角度，会发现不只是AI，不能只着眼AI，感数算智、软硬协同、形态创新等维度交织才是完整视角，也是价值展开的关键；如果只是窄化为算力算法意义上的AI，场景需求意义上的应用，无异于互联网思维，只可能第一天就卷。
从6要素角度也会发现，第一、二曲线奇点相交之际，第二曲线陡峭向上并不意味着第一曲线陨落，两条曲线恰恰会形成乘数效应。
21.以终为始，着眼底层逻辑和未来秩序，重新想象旨在重新选择：以AIforScience为例
以终为始，本质思维，第一性原理的话。会有新的科技观，新的产业观，新的发展观，新的生态观。也会由此出发，重新看待我们和世界的关系。
比如AIforScience，应从十分重视调整为十万分重视，原力之源，创新之根，最重要的母科技，不被拉下太远的关键；锚定芯片设计、仿真设计、生物医药、可控聚变、材料科学、气候环境、金融与经济发展等关键领域，战略深耕；AIforScience每个层面都是不可急就的系统工程。
22.为什么科技中国与世界的关系需要重新想象？
在“2024年的16个可能”中我表达过这样的观点，2024年同时处于四个周期的起点。
一是超级智能驱动下的科技创新与生产力变革周期来临，尤其AIforScience驱动“智能-生物-能源”科技三维，进入面向智慧经济的第四次科技革命（不是工业革命）；
二是第四产业浮现，新兴产业、产业重塑、产业转移同步进行，解构与重构初步完成之后的经济再全球化（而不是逆全球化），进入周期起点；
三是国内经济从四十多年的“放量增长”周期，铸底之际开始进入“内涵成长”周期，适度可控通胀背景下的经济流动性变化，将使得投资创业、产业市场环境均较2023年有所改变，企业以物种蜕变穿越周期；
四是基尼系数扩大与网络效应耦合，局部熵增考验科技与商业智慧。
CES中国企业参展数量减少三分之一，展位面积减少三分之二，头部企业几乎全数缺席。大量韩国企业、创业团队填补空白，表面有韩升中降的意思。这些都只是量化表征，不参展不等于产业科技实力不存在。一个CES说明不了什么。
不过仅就上面涉及产业问题的第二点而言，如果进一步拆解，全球化4.0语境下，我们面临的问题不止脱钩，而是五重挑战：科技演进意义上的产业形态重塑，产业结构意义上的体系重构，全球分工意义上的产业转移，彼此竞合与自身需求意义上的角色定位，科技脱钩意义上的生态区隔连接。中美科技生态的竞合脱钩，确定已过分水岭，转眼又是急下坡，需要为H型未来做准备。
而无论H型下的生态路径怎么走，还是科技中国与世界的关系，要想比走一步看一步略微不那么被动的话，也需要重新想象、主动变局。