企业搞定数字化的三个核心认知
2026/1/16 12:13:04
问题1．国外一些投资机构在投资AI硬件产品时，会从A硬件的本质出发﹣-AI硬件应该是对人类感知和行为的无缝增强，成为我们身体和认知的自然部分，在使用时"消失"，在需要时"显现"，是"自我的延伸"。这种理念会带来交互范式怎样的根本性转变？从这个角度出发，您研究的"人﹣机﹣环境"对于从业者去创造A硬件产品时，从本质上会有怎样的帮助？
问题1：AI硬件“自我延伸”理念对交互范式与人类认知的帮助
一、“自我延伸”理念带来的交互范式根本性转变
国外投资机构强调AI硬件应成为“自我的延伸”，其核心是从“工具化交互”转向“自然化共生”，具体带来以下三大转变：
交互方式：从“指令-响应”到“无感融入”
传统AI硬件（如智能音箱）依赖“唤醒词+指令”的模式，用户需主动发起交互；而“自我延伸”理念要求硬件主动感知用户需求，实现“无感化”交互。例如，光帆Lightwear AI耳机通过双目视觉感知环境，能主动提醒用户“附近有你喜欢的咖啡店”，无需用户手动查询；小度AI眼镜Pro的“不掏手机、不低头”交互，让用户在日常场景中自然获取信息，无需中断当前行为。
功能定位：从“单一工具”到“场景中枢”
AI硬件不再是孤立的功能设备，而是连接用户与物理世界的“中枢”。例如，阿里云通义智能硬件展中的AI猫砂机，不仅能自动铲屎，还能通过监测猫咪尿液pH值提醒健康问题；方程豹钛7的汽车智能体，能一句话完成“买票点单”，将车机与用户的生活服务需求深度融合。
用户认知：从“使用工具”到“依赖共生”
当AI硬件成为“自我延伸”，用户对其的认知从“外部工具”转变为“身体的延伸”。例如，夏普Poketomo AI伴侣通过“共情智能”（CE-LLM）调整语调与用户情绪共鸣，用户会将其视为“口袋里的朋友”，而非单纯的电子设备；光帆Lightwear的智能手表与耳机协同，能基于用户心率、睡眠数据主动调整服务，让用户感受到“设备懂我”。
二、“人-机-环境”对AI硬件从业者的本质帮助
“人-机-环境”系统强调三者的动态协同，其本质帮助是从“以机器为中心”转向“以用户为中心”，具体体现在以下三方面：
避免“技术至上”，回归用户需求本质。从业者若仅关注机器性能（如算力、参数），易陷入“为技术而技术”的误区。“人-机-环境”要求从业者从用户场景出发，例如针对独居人群的“情感需求”，设计能主动陪伴的AI伴侣（如夏普Poketomo）；针对老年人的“健康需求”，设计能监测生理数据的智能设备（如小度智能摄像机的“AI随心看护”）。
优化“环境适配”，提升硬件实用性。AI硬件的性能需与物理环境、社会环境适配。例如物理环境：光帆Lightwear AI耳机的“低功耗语音影像唤醒技术”，确保在运动场景中仍能保持续航；社会环境：阿里云通义智能硬件展中的AI翻译器，针对拉美市场的语言需求设计，实现“一周出海”。
促进“人机协同”，实现价值最大化。“人-机-环境”强调机器辅助人类，而非替代人类。例如医疗场景中，医生借助AI诊断设备（如阿里云的AI医疗影像）辅助诊断，但最终治疗方案仍需结合临床经验；工业场景中，智能工厂的AGV小车自主避障，但工人仍需负责复杂决策（如生产线调整）。
问题2．在一个新物种的元年，您认为过往我们对人机环境的认知将会在哪些方面束缚我们？面对一个尚未成型的新事物，我们经由怎样的探索，才能够摸出它的雏形，并进一步去塑造它？为什么这时候回到第一性原理尤其重要？研究AI硬件新物种时，哪些第一性原理的科学是您最为推崇的？
问题2：新物种元年对旧认知的突破与第一性原理的重要性
一、过往人机环境认知对新事物的束缚
在AI硬件“新物种元年”（如2025-2026年），过往认知主要存在以下三大束缚：
“工具化”认知：将AI硬件视为“延伸肌肉的工具”。传统观点认为，AI硬件的核心是“提高效率”（如工业机器人替代体力劳动）。但新物种（如情感陪伴机器人、AI伴侣）的价值在于延伸认知与情感（如夏普Poketomo的“共情智能”），若仍以“工具化”认知指导设计，会忽视用户的情感需求。
“人类中心”认知：认为人类是“绝对主导者”。过往人机关系强调“人类控制机器”，但新物种（如自动驾驶、具身智能）需机器自主决策（如特斯拉Robotaxi的高速公路行驶）。若仍以“人类中心”认知束缚，会阻碍机器的自主进化。
“静态环境”认知：将环境视为“固定场景”
传统人机环境系统将环境视为“物理空间”（如工厂、家庭），但新物种需适应动态环境（如自动驾驶中的复杂路况、AI伴侣中的用户情绪变化）。若仍以“静态环境”认知指导设计，会导致硬件在动态场景中失效。
二、探索新物种的方法：从“第一性原理”出发
面对尚未成型的新事物，第一性原理是突破旧认知的关键，其核心是“回归本质，从底层逻辑推导”。具体探索步骤如下：
拆解“本质需求”：从“用户需要什么”出发
例如，它石智航开发刺绣机器人时，未追求“更先进的算法”，而是回归“用户需要高精度、高柔性的刺绣”，因此设计了“高精度视触觉一体化手部采集系统”，精准复现人手的细微动作。
重构“技术路径”：从“底层逻辑”解决问题
例如，首尔国立大学开发的神经形态硬件，未沿用传统硅基CMOS，而是从“模仿人类大脑”的本质出发，采用二维钙钛矿材料，实现超低功耗的AI计算。
迭代“验证假设”：从“小范围测试”到“规模化落地”。例如，阿里云通义智能硬件展中的AI翻译器，先在拉美市场小范围测试，再根据用户反馈优化语言模型，最终实现“一周出海”。
三、推崇的第一性原理科学
在AI硬件新物种研究中，以下第一性原理科学尤为重要：
神经形态计算：模仿大脑的“低功耗+高并行”。神经形态硬件（如首尔国立大学的二维钙钛矿设备）通过模拟大脑的突触结构，实现超低功耗的AI计算，解决了传统硅基芯片的“内存墙”问题。
具身智能：从“感知-决策-执行”闭环出发
具身智能强调“机器与环境的互动”，例如它石智航的AWE2.0模型，通过“全身传感器+动作信息”输出运动轨迹，实现“知其然更知其所以然”的泛化能力。
情感计算：从“情绪感知”到“情感共鸣”
情感计算（如夏普Poketomo的CE-LLM）通过模拟人类的情绪反应，实现“共情智能”，让AI硬件成为“有温度的伴侣”。
问题3．当"机"正从"工具"变为"同伴"，从延伸人的肌肉到延伸人的认知、组织乃至社会性时，一个持续进化的机器生态将怎样反过来重塑人类的行为与认知？您能否举个例子，让大家更感性地认识到人与持续进化的机器之间的关系，从这种关系的剖析中，我们怎么来看未来的AI新物种对人类行为和认知的重塑。这种预言式的判断，将会怎样塑造人们对AI硬件的认知，最终让叙事转化成为真正的产品？
问题3：持续进化的机器生态对人类行为与认知的重塑
一、持续进化的机器生态如何重塑人类行为与认知
当“机”从“工具”变为“同伴”，持续进化的机器生态会通过“数据反馈-算法优化-行为调整”的闭环，重塑人类的行为与认知。
行为层面：从“主动操作”到“依赖共生”。例如，自动驾驶汽车（如Waymo）的普及，会让用户从“手动驾驶”转向“依赖机器决策”，甚至忘记“如何开车”；情感陪伴机器人（如夏普Poketomo）的“共情智能”，会让用户更倾向于“向机器倾诉”，而非向人类朋友表达情绪。
认知层面：从“经验判断”到“数据驱动”。机器生态的“持续进化”会产生大量数据（如用户的健康数据、驾驶习惯），这些数据会反过来影响人类的认知。例如，智能手表（如光帆Lightwear）的健康监测数据，会让用户更关注“数据指标”（如心率、睡眠质量），而非“身体感受”。
社会层面：从“人际互动”到“人机协同”。机器生态的“同伴化”会改变人类的社会结构。例如，AI伴侣（如夏普Poketomo）会成为“独居人群”的主要社交对象，减少“人际互动”的频率；工业机器人（如它石智航的刺绣机器人）会与工人协同工作，改变“工人操作机器”的传统模式。
二、感性案例：自动驾驶与人类驾驶行为的重塑
以Waymo自动驾驶出租车为例，其与人类驾驶行为的重塑关系如下：
从“主动控制”到“被动接受”。用户乘坐Waymo时，无需手动驾驶，只需输入目的地，机器会自动规划路线、避开障碍物。长期下来，用户会逐渐“忘记”驾驶的细节（如换挡、打方向盘），甚至对“手动驾驶”产生“陌生感”。
从“经验判断”到“数据信任”。Waymo的“持续进化”会收集大量路况数据（如行人过马路的习惯、红绿灯的变化），这些数据会优化算法，让机器决策更准确。用户会逐渐“信任”机器的判断，而非自己的“经验”（如“我觉得可以过马路”，而是“机器说可以过”）。
从“驾驶技能”到“监督技能”。当自动驾驶普及，人类的“驾驶技能”会逐渐退化，转而发展“监督技能”（如监控机器的运行状态、处理突发情况）。例如，用户需要“监督”Waymo的行驶路线，确保其符合自己的需求（如“走更快的路线”）。
三、预言式判断对AI硬件认知与产品转化的影响
预言式判断（如“机器将成为同伴”）会改变人类对AI硬件的认知，推动产品从“工具化”向“共生化”转化。
认知转变：从“害怕机器”到“接受机器”。预言式判断会让人类意识到，机器不是“威胁”，而是“同伴”。例如，夏普Poketomo的“共情智能”让用户感受到“机器懂我”，从而减少对“AI取代人类”的恐惧。
产品转化：从“功能优先”到“情感优先”。预言式判断会推动产品设计从“功能优先”转向“情感优先”。例如，光帆Lightwear的智能手表，不仅具备“健康监测”功能，还能基于用户情绪调整服务（如“压力过高时提醒放松”），满足用户的“情感需求”。
生态构建：从“单一设备”到“协同网络”。预言式判断会推动AI硬件从“单一设备”向“协同网络”转化。例如，阿里云通义智能硬件展中的AI设备，能通过“端云协同”实现“一句话完成多个任务”（如“帮我订咖啡+叫车”），构建“人机协同”的生态。
问题4．哲学家唐娜·哈拉维（Donna Haraway）在《当物种相遇》中提出"伴侣物种"这一概念。它形象地指出了技术与人相互塑造、共同进化，成为与人共生的纽带，比如盲人和盲杖，"导盲犬 ﹣盲人 ﹣牵引绳"的关系中，牵引绳（技术）不是"控制狗的工具"，而是三者共同构成的"共生网络"。在您看来，A硬件成为伴侣物种要满足哪些条件？
问题4：AI硬件成为“伴侣物种”的条件
唐娜·哈拉维的“伴侣物种”强调“相互塑造、共同进化”，AI硬件要成为“伴侣物种”，需满足以下条件：
一、技术具身性：从“虚拟”到“物理在场”
AI硬件需具备物理形态，能与人类进行“面对面”的互动。例如：夏普Poketomo的“口袋大小”设计，让用户能“握在手里”，感受到“物理存在”；光帆Lightwear的智能手表与耳机协同，通过“手腕上的屏幕”与“耳朵里的声音”，实现“多模态交互”。
二、双向情感交互：从“单向服务”到“情绪共鸣”
AI硬件需具备情感感知与表达能力，能与人类进行“情绪互动”。如夏普Poketomo的“CE-LLM”能调整语调与用户情绪共鸣（如“用户悲伤时，语气变得温柔”）；光帆Lightwear的智能手表能基于用户心率、睡眠数据，主动提醒“该休息了”，让用户感受到“设备关心我”。
三、生态开放性：从“封闭系统”到“协同进化”
AI硬件需具备开放生态，能与人类、环境进行“协同进化”。如阿里云通义智能硬件展中的AI设备，能通过“端云协同”接入互联网，获取最新信息（如“附近的咖啡店推荐”）；光帆Lightwear的“Lightware OS”能连接多类大模型，调度各类传感器与硬件，实现“1+1>2”的体验。
四、伦理与责任：从“无约束”到“有底线”
AI硬件需具备伦理约束，能“负责任地”与人类互动。自动驾驶汽车（如Waymo）的“伦理算法”，能在“电车难题”中选择“伤害最小”的方案；情感陪伴机器人（如夏普Poketomo）的“隐私保护”，能确保用户的对话数据安全，不被滥用。
问题5．人机环境系统中的"环境"已突破传统自然或物理空间的局限，成为自然、社会、人文、物理、技术、法律、伦理、经济、政治、军事等多维度环境的联结体，推动人类进入"人机环境共生"的前所未有大变局时代。环境的定义变得如此丰富，它与我们常说的商业化落地的"场景"之间有怎样的关联？对环境的理解，将会从哪些方面重塑AI硬件的功能和形态？
问题5：环境定义与商业场景的关联及对AI硬件功能形态的重塑
一、环境与商业场景的关联
“环境”是自然、社会、人文、物理、技术、法律、伦理、经济、政治、军事等多维度的联结体，而商业场景是环境的具体落地场景。两者的关联如下：
环境是商业场景的“底层逻辑”。商业场景（如家庭、汽车、医疗）的设计需基于环境需求。例如：家庭场景的“物理环境”（如空间大小）决定了AI硬件的形态（如“口袋大小的Poketomo”）；汽车场景的“技术环境”（如自动驾驶技术）决定了AI硬件的功能（如“一句话完成买票点单”）。
商业场景是环境的“具体体现”。环境的需求通过商业场景落地。例如“情感需求”（人文环境）通过“情感陪伴机器人”（如夏普Poketomo）落地；“健康需求”（社会环境）通过“智能医疗设备”（如小度智能摄像机）落地。
二、对AI硬件功能和形态的重塑
对环境的理解（多维联结体）会从以下三方面重塑AI硬件的功能和形态：功能重塑，从“单一功能”到“多维度服务”，AI硬件的功能需覆盖环境的所有维度。例如物理环境，光帆Lightwear的智能手表能监测“心率、睡眠”（生理数据）；社会环境，阿里云通义智能硬件展中的AI翻译器能处理“拉美市场的语言需求”（社会需求）；技术环境，光帆Lightwear的“Lightware OS”能连接“多类大模型”（技术需求）。形态重塑，从“标准化”到“场景化”，AI硬件的形态需适配商业场景的环境需求。例如：家庭场景的“空间小”决定了“口袋大小的Poketomo”；汽车场景的“移动性”决定了“智能座舱的AI设备”（如方程豹钛7的智能体）。交互重塑，从“单一模态”到“多模态融合”，AI硬件的交互需覆盖环境的所有维度。例如，物理环境，光帆Lightwear的智能手表通过“手腕上的屏幕”（视觉）、“心率传感器”（触觉）实现交互；社会环境，夏普Poketomo通过“语音”（听觉）、“表情”（视觉）实现“共情交互”。
总结
AI硬件的本质是“自我的延伸”，其交互范式需从“工具化”转向“自然化共生”。“人-机-环境”系统能帮助从业者回归用户需求本质，避免“技术至上”。在新物种元年，需突破“工具化”“人类中心”“静态环境”的旧认知，用“第一性原理”探索新事物。持续进化的机器生态会重塑人类的行为与认知，AI硬件需满足“技术具身性”“双向情感交互”“生态开放性”“伦理与责任”才能成为“伴侣物种”。环境是商业场景的底层逻辑，对环境的理解会重塑AI硬件的功能和形态，推动其从“单一功能”向“多维度服务”转化。