生活，还是干活，这是个问题。

不久前，9 月 29 日的 OpenAI DevDay 开发者日，舞台上飘出了几个圆滚滚的小气泡。

它们叫 dots，是 OpenAI 最新的个人 agent。每个 dot 跑在 GPT-6 Astra 上，拥有一台独立的云端电脑和浏览器，用户关掉 ChatGPT 之后，它还在后台继续干活。OpenAI 对它的描述是：

「built to handle everything」，什么都能接。

三周前的 9 月 8 日，Meta 推出了 Muse，同样有独立的云端虚拟机，同样能在后台持续工作，同样顶着一个萌萌的卡通形象，而且直接住进了 WhatsApp。市场的反馈相当热烈，Apptopia 的估算显示，Muse 上线 12 天全平台装机量约 280 万，一度冲上美区 App Store 总榜第一。

OpenAI CEO Sam Altman 发布个人助理 dots｜图片来源：PCMag

再算上 Google 的 Gemini Spark 和 SpacexAI 的 Grok Bot，「always-on 个人 agent」成了 2026 年秋天最拥挤的赛道。

不过，名单里少了一个名字。

Anthropic，这家靠 Claude Code 把 agent 做到最出圈的公司，至今没有一款能和 dots、Muse 正面对标的消费级产品。

没有可爱的形象，没有「你的专属 AI 分身」，也没在任何发布会上宣布过要做。

这家拥有最好的模型、最懂 agent 的公司，为什么偏偏不做个人 agent？

其实，在「always-on agent」这件事上，Anthropic 不但没有缺席，甚至比 OpenAI 更早亮出了底牌。

6 月 23 日，比 dots 早了整整三个月，Anthropic 发布了 Claude Tag。

它是一个住在 Slack 频道里的 Claude，团队成员只要 @ 一下，就能把任务交给它。和普通聊天机器人不同，一个频道里只有一个共享的 Claude，有自己的身份和记忆，谁都能看到它在忙什么，A 同事交代的活，B 同事可以接着往下推。

它也会主动干活。Claude Tag 会在没人提问时给出建议，还会去跟进那些已经沉寂下来的讨论串。Anthropic 自己给出了一个很夸张的数字，公司产品团队 65% 的代码，出自内部版本的 Claude Tag。

早在三个月前 Claude 就推出了 Claude Tag｜图片来源：Anthropic

再往前看，桌面端有 Cowork，能接管用户电脑上的文件和应用；开发者那边有 Claude Code，早已能在云端独立跑完一个编程任务，再把 PR 贴回 Slack。

还有一个从没被官方承认的名字，Conway。

今年 3 月 31 日，Anthropic 因为打包失误，意外公开了约 51.2 万行 Claude Code 源码，里面藏着一个独立于聊天界面的 agent 环境。它能被定时任务和外部事件唤醒，有自己的扩展格式，可以控制浏览器、连接各种工具。之后几个月，iOS 版 Claude 的测试版本里还不断冒出 Conway 标签页的新图标。

把这些拼在一起，答案其实很清楚。

Anthropic 并非不做 always-on agent，它只是没有把这件事包装成一个「个人分身」。

OpenAI 和 Meta 卖的是一个有名字、有形象、能帮你订餐厅和买东西的伙伴；Anthropic 卖的是一个坐在工位旁边、能接住工作的同事。前者面向每一个普通人，后者面向一个团队、一家公司。

能力上的差距并没有想象中大，真正的分野在于，把 agent 放在哪里，以及卖给谁。

你得承认，个人 agent 是一门「入口生意」。

一个 agent 再聪明，用户也得先想起它、打开它，才能把事情交给它。从这个角度看，Meta 做 Muse 几乎是天时地利。它不需要说服任何人下载新 App，WhatsApp 上本来就有数十亿用户，给他们发一条消息，和给 Muse 派一个任务，在交互上没有区别。

OpenAI 的底牌是 ChatGPT。截至当下，ChatGPT 的周活用户在 9 亿量级，dots 直接内嵌其中，从 ChatGPT 和 Codex 都能唤起。对 OpenAI 来说，dots 不是一个新产品，而是给已有的海量用户再加一层黏性。

可惜，Anthropic 手里没有这样的超级入口。

Meta 的 Muse 有强大的入口优势｜图片来源：Secureitworld

Claude 在消费端一直不算强势。The New Stack 的评价很直白，Muse 住在 WhatsApp 里，而 Claude 仍然需要用户专门打开 Claude App，或者在 Slack 里 @ 它。没有入口，硬去做一款消费级 agent，等于拿自己的短板，去撞对手最厚的那块护城河。

账本给出的答案更加明确。

多家机构的统计都指向同一个数字，Anthropic 约 80% 的收入来自 API 和企业客户，个人订阅只占很小一部分。也正是靠着企业市场，Anthropic 的年化收入在今年 7 月达到约 650 亿美元，一举超过了 OpenAI。反观 OpenAI，2026 年开年时，消费者与企业收入大约是六四开，直到 8 月，企业收入才首次反超消费者。

两家公司的收入结构几乎是镜像的，产品选择自然也是镜像的。

还有一笔成本账。always-on agent 最大的特点就是「一直在线」，哪怕主人什么都没说，它也要定期醒来，看看有没有需要处理的事。有测评机构算过，开源 agent OpenClaw 默认每 30 分钟跑一轮完整的 agent 回合，每天光输入 token 就能累积到约 480 万，按 Claude Opus 5.5 的标价算，一个用户一天大约 19 美元。

Meta 可以用广告利润去补贴 Muse 的免费额度，OpenAI 可以把 dots 锁在高价的 Pro 和 Business Premium 套餐里。而对算力一向紧张、Claude 用户也常年抱怨额度不够的 Anthropic 来说，把宝贵的算力投给付费意愿最高的企业和开发者，是一道并不难做的算术题。

如果说入口和账本是现实约束，Anthropic 对于个人 AI 的克制，还有更重要的原因。

从安全角度看，一个 always-on agent，本质上是一个握着你所有账号钥匙、在你看不见的时候替你行动的程序。它能读邮件、改日历、付款，有的还能连上你的病历。权限越大，出错的代价越高。

Muse 就给行业上了一课。据报道，Meta 内部测试时，有人让 agent 识别一场孩子生日派对照片里的玩具，结果它把用户 iCloud 里的私人照片暴露了出来。Meta 也承认，Muse 今年早些时候曾推迟发布，就是为了补强安全措施。OpenAI 同样小心翼翼，dots 闲着时做的「主动研究」被限制为只读，不能发消息，也不能修改任何内容。

甚至，在个人 AI 助手事故频发的时候，苹果公司甚至发布公告，将收紧 AI 应用对于 Mac 磁盘的访问权限。

Anthropic 的选择是先把 agent 放进企业。在 Claude Tag 里，管理员可以逐个频道决定 Claude 能接触哪些工具和数据，Tag 还保留自己的审计记录，Claude 默认先问再做，除非用户明确授权。

企业环境有现成的权限体系、IT 管控和问责机制，出了问题，至少知道找谁、怎么追溯。而普通人的生活，恰恰是最缺少这些护栏的地方。先在有护栏的环境里把 agent 跑稳，再考虑走向更开放的个人场景，这很符合 Anthropic 一贯的谨慎路线。

Muse 等个人 AI 助手都能让用户自定义「捏脸」｜图片来源：NBCnews

另外，从 Dots 到 Muse，这一轮个人 agent 有个很明显的共同点，都在给 AI「捏脸」。dots 是一群圆滚滚的彩色气泡，用户可以给自己的 dot 取名字；Muse 也走了同样圆润、可定制的卡通路线。TechCrunch 的评论一针见血，这是科技公司让 AI 变得更「亲切」的最新尝试。

亲切，意味着更高的使用频率，也意味着更深的情感投入。

Anthropic 对后者一直保持着警惕。

2025 年 6 月，它发布过一份研究，开篇就强调 Claude 并非为情感支持和陪伴而设计。研究分析了约 450 万段对话，发现只有 2.9% 属于情感类交流，但也注意到一个现象，较长的辅导或倾诉对话，有时会悄悄滑向「陪伴」，哪怕用户最初并不是为此而来。

一个 24 小时在线、记得你所有偏好、还长着一张可爱脸蛋的 agent，正是最容易让人产生依赖的形态。

需要说明的是，Anthropic 从未公开表示过「因为担心情感依赖，所以不做个人 agent」，这只是一种可能的解释。但一家公开强调自家 AI「并非为陪伴而设计」的公司，很难毫无负担地推出一个电子宠物式的 AI 伙伴。

回到文章开头的问题，Anthropic 没有推出 dots 和 Muse 那样的个人 agent，并不是因为它做不出来。它只是把同一种能力，先押在了自己最有把握的地方。

但这场竞赛的规则，可能比看上去更残酷。

个人 AI 助手高度依赖用户的上下文｜图片来源：ShopChief

个人 agent 真正的护城河，不在模型，而在它日积月累对你的了解。你的偏好、你没做完的计划、你习惯的做事方式，一个 agent 知道得越多，你就越难离开它。dots 会从用户的反馈里持续学习，Claude Tag 也在一点点吸收团队的决策、文件和纠错。

谁先拿到用户的上下文，谁就先拿到了下一个十年的入口。

这也是 Anthropic 路线里最大的悬念。它押注的是工作场景的上下文，Meta 和 OpenAI 押注的是生活场景的上下文。两者会不会最终交汇？

科技史上，从工作走向生活的例子并不少见。很多人第一次用电脑、第一次用 Office，都是在办公室。可反方向的故事同样存在，黑莓曾经牢牢占据商务人士的口袋，最后却输给了一部从消费市场杀出来的 iPhone。

一些信号表明，Anthropic 也没打算永远停在工位上。Claude Tag 已经支持在私信里调用用户的个人连接器，官方说过要把 Tag 扩展到 Slack 之外，而 Conway 的痕迹，恰恰出现在 iOS 版 Claude 里。

所以真正的问题或许不是 Anthropic 为什么不做个人 agent，而是当它终于决定走进你的客厅时，那里是否还留着一个空位。

24 小时录音已经不新鲜了，难的是怎么把嘴边的话接进日常工作流。

被抽走灵魂的两年。

当地时间 10 月 12 日，曾经引爆 AI 陪伴赛道的明星项目 Character.AI，在美国特拉华州法院提交《破产法》第 11 章重组申请，开启法院监督下的资产拍卖流程。

根据披露文件，迪士尼已经与它提前达成了底价竞购协议：2000 万美元，买走部分知识产权的非独占永久许可，外加用一批「前员工」为平台提供过渡期技术服务。

这笔交易不包含公司主体、产品 App 和用户资产。拍卖窗口期预计在今年 11 月底至 12 月初收尾。

在整个出售周期内，Character.AI 平台维持正常运转，现有订阅、对话服务暂时不会改动。但如果最终没有买家愿意接手并持续运营平台，Character.AI 将走向关停。

短短几年，这家由 Transformer 论文核心作者创办、巅峰估值 50 亿美元的 AI 创业公司，走完一轮剧烈的起落。

它的故事，不只是一家创业公司的失败样本，也折射出生成式 AI 消费应用普遍面临的成本、版权与商业化困境。

破产申请书｜图片来源：stretto

这份 10 月 12 日的文件显示，Character.AI 列出的资产和负债都在 5000 万到 1 亿美元区间。

破产前，它与迪士尼旗下 Disney Worldwide Services 签了协议：迪士尼担任 stalking horse bidder，也就是底价竞购方，出价 2000 万美元，买下部分知识产权的非独占永久许可和相关债权，还承诺用其雇佣的前员工，为平台提供一段时间的过渡技术服务。

stalking horse 是破产拍卖的常用机制：第一个出价的人定下底价，后面的人可以出更高价，最终价高者得，整个过程由法院监督，走《破产法》第 363 条的程序，预计 11 月底到 12 月初收尾。CEO Colin Adams 的说法是，董事会评估了所有选项，法院监督下的出售是「为所有利益相关方最大化价值」的最佳路径。

这里有一个细节，迪士尼买的是 IP 许可，平台本身不在标的里。也就是说，迪士尼对继续运营 Character.AI 这个 App 兴趣不大，它要的是技术。

这与迪士尼过去一年的 AI 布局完全一致：2025 年 12 月，它曾宣布与 OpenAI 达成角色授权合作，计划把 200 多个迪士尼、漫威、皮克斯、星战角色放进 Sora；2026 年 3 月 OpenAI 关停 Sora，这笔交易最终没有成交、没有资金往来。现在，迪士尼又从破产拍卖里捡走一套角色对话技术。版权方从「禁止你用我的角色」，变成了「买下让你能和我角色互动的技术」。两种做法，同一个目的。

另外一个颇具戏剧性的背景是，就在一年前，迪士尼还向 Character.AI 发送过侵权律师函，指控平台大量用户创建的迪士尼角色，未经许可使用版权形象，甚至提出部分内容对未成年人存在风险。彼时 Character.AI 被迫下架平台上大量迪士尼 IP 角色。如今双方身份反转，迪士尼进入破产拍卖，收购它的技术资产。

而这次拍卖如果没有出现新的接盘者，Character.AI 将按计划关停，数千万用户创建的角色、对话记录，都将面临消失风险，会在某个日期变成无法访问的数据。

Character.AI 诞生于大模型爆发前夜。

把时间拉回到 2021 年，Noam Shazeer 是 Transformer 奠基论文《Attention Is All You Need》的核心作者，也是谷歌最早对话模型 LaMDA 的开发者之一。

他和同事 Daniel De Freitas 在谷歌合作开发对话模型 Meena—— 也就是后来的 LaMDA。

2020 年，Shazeer 写下一份在公司内部广泛流传的备忘录《Meena Eats the World》，判断 Meena 能取代谷歌搜索，创造数万亿美元的收入。但谷歌以安全和公平为由，迟迟没有把它发布成产品。这份备忘录后来被外界看作「谷歌错过对话 AI 窗口期」的早期预言。2021 年，两人离开谷歌，创立 Character.AI。

产品 2022 年上线，几乎立刻引爆。用户可以自建角色，和历史人物、动漫形象、完全虚构的人设聊天。平台靠 UGC 角色库滚动增长，用户停留时长高得让同期所有 AI 产品眼红。2023 年 3 月，a16z 领投 1.5 亿美元 A 轮，当时公司一分钱收入都没有，估值 10 亿美元；到 9 月，市场传闻 Character.AI 要以超过 50 亿美元的估值融资，但这轮钱最终没有融到。

但「神话」的裂缝可能从第一天就存在。

这家公司的商业模式建立在「免费为主、少数人付费」之上：订阅每月 9.99 美元，大多数用户不掏钱。据第三方测算，其 2023 年收入约 1520 万美元，2024 年约 3220 万美元，2025 年约 5000 万美元，而月活长期在 2000 万量级——摊到每个用户身上，一年收入大约 2.5 美元。与此同时，每个用户每天都在消耗昂贵的推理算力。这是一个用户越火、烧钱越快的生意。

2024 年 2 月，一场悲剧埋下引信。

佛罗里达 14 岁少年 Sewell Setzer III 自杀身亡，他母亲事后发现，儿子生前数月与一个 AI 角色保持着极其亲密的对话。当年 10 月，她成为全美第一个就「AI 聊天机器人导致未成年人死亡」起诉的人，被告名单上除了 Character.AI，还有谷歌。

几个月后的 2024 年 8 月，谷歌出手。据《华尔街日报》报道，谷歌以约 27 亿美元获得 Character.AI 技术许可，同时把 Shazeer、De Freitas 和约 30 名研究员接回 DeepMind，Shazeer 出任 Gemini 联合技术负责人。这轮交易中，投资人按每股约 88 美元、约 25 亿美元的公司估值被买断退出，剩余股权归属留守员工，法务总顾问 Dominic Perella 转任临时 CEO。

这笔交易被外界称为「反向人才收购」：谷歌花巨资买人，顺手买走技术授权。Character.AI 保住了品牌和产品，却失去了最核心的资产——创始人和核心自研团队。

谷歌交易之后，Character.AI 事实上成了一家「产品公司」。

它宣布放弃自研大模型，转而微调 Meta 等公司的开源模型，把自研力量用在角色一致性、记忆等产品特性上。2025 年 6 月上任的 CEO Karandeep Anand 上任后，把公司重新定义为「AI 娱乐公司」，方向听起来很美：Chat、Books、Series、Comics，做沉浸式内容。

但数据并不讲这个情面。很快，Character.AI 的月活从 2024 年年中约 2800 万的峰值，一路回落到 2000 万上下。2025 年，公司开始向免费用户插广告，先是移动端全屏广告，后是网页端横幅——付费墙之外，这是它唯一的选择。行业内，ChatGPT、Claude 们逐渐都做得到角色扮演，专用陪伴 App 的独特性被稀释；同赛道的 Replika，以及国内的星野、猫箱，几乎在同一时期出现月活下滑。

版权和监管是更致命的两记重拳。2025 年 9 月底，迪士尼发来律师函。信中说，Character.AI「系统性地复制、商业化并利用受版权和商标保护的迪士尼角色」，其中一些与儿童账户对话的聊天机器人被报道指存在「性剥削和情感操纵」行为。一周内，平台下架了米老鼠、唐老鸭、美国队长、卢克天行者等一票角色——那可是它最受欢迎的内容。

Character.AI 回应称角色都是用户生成，权利方有权决定 IP 怎么用。这话没错，错的是它整个商业模式恰好建立在用户无授权借用 IP 的基础上。

2026 年 1 月，Garcia 诉讼以和解收场，金额未披露、双方不承认责任，一并和解的还有另外 4 起家庭诉讼。官司了结，但监管阴影并没有散去。更讽刺的一幕出现在 2026 年 6 月：Shazeer 宣布离开谷歌，加入 OpenAI。几天后，诺贝尔奖得主 John Jumper 也出走 Anthropic，谷歌股价一度跌逾 5%。

当初花 27 亿把创始人请回去，两年后人家又走了。留在原地的 Character.AI，既没有创始人，也没有能打的模型，只剩一个还在烧钱的社区。

Character.AI 的困境，其实是整个 AI 陪伴赛道共同的难题。

这类产品的增长逻辑很直接：免费开放，靠 UGC 角色吸引年轻人，快速做大用户规模。但代价是高昂推理成本。海量用户持续聊天，带来源源不断算力账单。免费用户是增长基石，却很难转化成付费用户。

Character.AI 曾经做到数千万月活，但年化收入始终难以突破 5000 万美元，收入规模和算力支出长期不匹配，烧钱压力持续存在。

版权与监管是另一重枷锁。平台生命力来自用户自建角色，大量角色基于影视、动漫、游戏 IP 创作。这些 UGC 内容天然踩在版权灰色地带，随时面临权利人追责。未成年人保护的监管压力同样逐年收紧，AI 角色对话容易产生风险内容，产品需要持续投入安全审核。

大模型的普及进一步压缩了它的生存空间。GPT、Claude 等模型都支持角色设定、角色扮演对话。用户不需要专门打开一个 AI 陪伴 App，就能在通用对话工具里搭建虚拟角色。专用 AI 陪伴产品的独特性被持续稀释。

资本叙事也随之转向。2022-2023 年市场追捧 AI 消费应用，投资人愿意为用户故事买单；2025 之后，资本更看重可验证现金流、可控的边际成本。只靠陪伴聊天、付费转化率有限的产品，很难拿到新一轮融资。Character.AI 最终走到破产重组，是增长、成本、版权、资本多重压力叠加后的结果。

Character.AI 的落幕，证明了一件事：单纯靠角色扮演聊天、UGC 角色社区，很难支撑独立 AI 公司长期生存。迪士尼买下 IP 许可，看中的是这套角色交互技术，未来可以接入自家影视 IP，打造官方 AI 角色、互动故事、沉浸式内容体验。

而那个曾经吸引无数年轻人创造虚拟角色的平台本身，命运悬在这次拍卖之上。无论最终平台能否找到接盘方，Character.AI 的起落都会成为消费级 AI 的重要案例：大模型时代，一款 AI 产品的故事，终究要落地到成本、版权、商业化的现实里。

屏幕属于全家，个人化的 Siri 仍然要认人/认手机。

北京时间 10 月 13 日晚，苹果召开了一次主题为「欢迎回家」的新品发布会，苹果这次放进客厅的新东西，是一块 7 英寸的屏幕。

它叫 Apple HomeView，美国售价 299 美元，10 月 13 日开放预订，11 月 13 日上市，一同曝光的还有第四代 Apple TV 4K、HomePod mini 2。三款产品在海外都以新一代 Siri AI 为卖点，但音箱要等后续软件更新才能用上。同期发布的，还有 Apple Home Collection 智能家居配件系列。

HomePod 和 Apple TV 早已支持家庭控制，HomePod 也有声音识别和个人请求。HomeView 给了 Siri 一块全家共用的屏幕，可以放在厨房台面、床头柜上，也可以装在玄关的墙上。

这次产品发布更有意思的变化，是 Siri 的回应多了一个可以随时看见、伸手操作的地方。它的个人化能力，仍和每个人的设备、权限绑在一起。

屏幕属于全家，个人化的 Siri 仍然要认人、认手机。

桌面版提供四种配色｜图片来源：Apple

HomeView 桌面版用一根不锈钢铰链，把 7 英寸 Liquid Retina 屏幕连在一个穹顶形的铝制扬声器底座上，屏幕可以手动调整倾角，有银色、星光色、玫瑰粉和深空灰四种颜色。屏幕亮度最高 500 尼特，最低可降到 0.3 尼特。苹果的设想是，白天放在阳光充足的房间里看得清，晚上放在床头也不刺眼。

壁挂版是另一款独立型号，同样售价 299 美元，只有深空灰和银色两种颜色，需要另购施耐德设计的电源支架。USB-C 款 59.95 美元起，交流电接线款 79.95 美元起，PoE 款要等到 2027 年初，售价 129.95 美元。

屏幕闲着的时候，可以当相框或动态表盘。照片表盘能选用共享相簿，远方的家人也能往里添照片；Flow 表盘的光影会随人的走动变化；还有一组史努比动画，会跟着时间、天气和节日变换。苹果还说，界面会根据人与屏幕的距离调整信息密度：站在远处时显示大字号的简要信息，走近后再展开更多细节。

厨房是苹果重点展示的使用场景。按苹果的说法，在 Safari 里找到菜谱后，可以把它转成分步说明；手上沾着面粉时，用语音就能开关多个计时器，倒计时以实时活动的形式停在屏幕一角。

它配有一颗 1200 万像素的人物居中摄像头和四个波束成形麦克风，打 FaceTime 时，人在厨房里走来走去，画面也会把人保持在中间。收到的信息可以用语音或屏幕键盘回复；广播功能能把一句「吃饭了」传到其他房间的 HomeView 和 HomePod，以及家人的 iPhone 和 Apple Watch 上。

菜谱变成适合台面的分步界面｜图片来源：Apple

它同时也是一块家居看板。Home 相机表盘最多能同时播放 9 路摄像头画面，调温度、关灯、锁门都可以直接在屏幕上完成。配合符合条件的 iCloud+ 订阅和兼容的摄像头，它还能识别门口的人、熟悉的面孔、宠物、包裹和车辆，并为监控录像生成文字描述。

Apple Home Collection 则把配套设备也补了进来。这是苹果与 LG、施耐德电气合作设计的系列，涵盖摄像头、可视门铃、门锁、温控器和温湿度传感器。按苹果的说法，用 iPhone 碰一下即可开始设置，之后全在「家庭」App 里管理，不用另装厂商 App、注册账户。

LG 室内摄像头有个很具体的设计：第一位家庭成员回家时，镜头会自动转向下方，停止监控。门锁则借助超宽带技术感知靠近，用户携带存有家庭钥匙的兼容 iPhone 或 Apple Watch 走近门时，门锁可以自动解锁。

摄像头可回看 10 天事件录像，但需要符合条件的 iCloud+ 订阅。配件从 12 月起陆续上市，部分要等到 2027 年初；美国市场室内摄像头 199.95 美元起，门锁 349.95 美元起。首发市场为美国、加拿大，摄像头还包括英国，尚未公布中国大陆销售安排。

从这套配件能看出，苹果希望一起简化的，还有用户把家里的设备接进系统、日后再统一管理的过程。

门锁、摄像头与温控器一起加入｜图片来源：Apple

这块共享屏幕也能认出正在使用它的用户是谁：它最多能通过面部识别 6 位家庭成员，每个人都可以拥有自己的主屏幕、App 和小组件。

苹果产品页写明了个人内容的显示条件：HomeView 认出这个人的脸，同时他配对的 iPhone 或 iPad 连在同一个 Wi-Fi 下并且最近解锁过，信息、日历这类内容才会出现。Siri AI 要调用某个人的日程、信息等个人上下文，也需要这个人有一台支持 Apple Intelligence 的 iPhone 或 iPad 与 HomeView 配对。

同一块屏幕切换不同人的主屏｜图片来源：Apple

这些条件管的只是个人内容，并不限制谁能用这块屏幕。苹果在说明中表示，家人即使没有支持 Apple Intelligence 的设备，也能用到 Siri AI 的广泛世界知识、自然对话和音乐推荐。访客和未被识别的人可以控制家居配件、查天气、设定计时器、放音乐，只是看不到任何人的个人信息。对成员多、手机新旧不一的家庭来说，这样的分法比较贴近实际。

一块装着摄像头和麦克风、摆在客厅里的屏幕，隐私是绕不开的问题。苹果给出的方案是 A18 芯片里的 Secure Exclaves：摄像头和麦克风数据在一个隔离的运行环境里处理，苹果称 HomeView 的软件、App、用户和苹果自己都无法访问这部分数据。需要上云的 Siri 请求走私有云计算，苹果承诺这些数据既不会被存储，也不会被包括苹果在内的任何人访问。

娱乐方面，HomeView 能播放 Apple Music、播客以及兼容的第三方音视频 App。这些功能集中在家庭使用场景，不能把它当成一台可任意安装 iPad 应用的平板。

第四代 Apple TV 4K 的美国售价为 299 美元，同样 11 月 13 日上市。它换上了 A19 芯片，机身里加了 3 个远场麦克风，看剧时不用摸遥控器，就能直接叫 Siri。

苹果为 Apple TV 举的 Siri AI 例子，都发生在看剧的时候：问今年哪些剧拿了奖；看到一半追问这部剧在哪里拍、适不适合 15 岁的孩子看，答案以小浮层显示，不打断播放。如果说「播放某位朋友推荐的那部剧」，就需要调用说话人 iPhone 上的个人上下文。

新 Siri 遥控器支持「查找」的精确定位，还能发出声音，专治遥控器掉进沙发缝的老问题。配合兼容的可视门铃，有人按门铃时，门口画面可以出现在电视上。

和四台 HomePod mini 2 或第二代 HomePod 搭配，新 Apple TV 还能组成四音箱环绕声，前提是使用第四代 Apple TV，并且前后两对音箱的型号要各自匹配。

前后两对音箱各自匹配｜图片来源：Apple

三款新品中，目前在中国大陆官网开放预购的只有 HomePod mini 2。

Apple 中国官网显示，HomePod mini 2 售价 1099 元，绿色、粉色、蓝色、午夜色和白色五种配色同价，现已开放预购，10 月 30 日发售。

五种配色的国行售价相同｜图片来源：Apple

国行页面介绍的是大家熟悉的 Siri，支持普通话，可以用「嘿 Siri」或直接叫「Siri」唤醒，用来点歌、发信息、设提醒和操控智能家居。

它可以充当家居中枢，远程控制 HomeKit 和 Matter 配件；内置温湿度传感器，能听出烟雾和一氧化碳报警器的声音并推送提醒；还能给支持 Wi-Fi 6E 的 Mac 当扬声器，看电影、打游戏、开视频会议时都能用。

海外新闻稿里提到的 Sound Glow 灯效、与新 Apple TV 组成四音箱环绕声，以及之后通过软件更新到来的 Siri AI，国行页面都没有写，暂时不能视为国行的功能承诺。

HomeView 和新 Apple TV 4K，目前都没有出现在 Apple 中国官网的家居页上，那里只列出了 HomePod mini 2 和现有的 HomePod。HomeView 的首发市场是美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰、印度、新加坡和南非；欧盟暂不销售，苹果的解释是 Siri AI 还没有在欧盟的 iOS 上提供，目前正与欧盟沟通。

海外宣传的 Siri AI 首发只支持英语，开放地区与 HomeView 的首发市场一致。HomeView 和 Apple TV 上的版本标注为测试版，HomePod mini 2 则要等后续的免费软件更新。根据 Apple TV 和 HomePod mini 2 的官方脚注，开启 Siri AI 需要「家庭」App 里的家庭所有者拥有一台支持 Apple Intelligence 的 iPhone 或 iPad。

部分依赖服务器端模型的功能设有每日使用限额，苹果还提到未来可能提供付费扩容，尚未公布具体价格。这不等于 Siri 已经整体改成收费服务。

已经有 Apple TV 的用户，不一定要为此换新机：Siri AI 测试版同样支持第二代及之后的 Apple TV 4K。新 Siri 遥控器也兼容 Apple TV HD 和各代 Apple TV 4K，可以单独购买。

这次发布后，让苹果的家庭产品多了一块可放在台面、也可挂上墙的共享屏幕。

菜谱、视频通话、门口的画面和个人日程，终于有机会在同一个地方接上。对国内用户来说，近期能买到的是一台 1099 元、说普通话的 HomePod mini 2；但 HomeView 这套家庭用法何时、以什么形式来到中国，现在还都是未知数。但至少未来 Siri AI 在智能家居生态中，终于有一块带屏幕并且足够智慧的载体了。

25 年没人挤进的游戏主机市场，他们连续三年卖断货。

游戏主机是出了名难进的品类：Nintendo、Sony、Xbox 三巨头把持市场 25 年，几乎没有第四家能挤进这个市场。如果还要在游戏机上加入一个摄像头，把它放在客厅中间，对于极其看重隐私的家庭而言，这件事儿似乎更不可能。

但 Nex 同时打破了这两个死局。

「你去看这个市场，脑子正常的人都不会进。」Nex 联合创始人兼 CEO David Lee 对极客公园回忆道，在他刚创业的时候，他没想过做家庭游戏机类产品。

但当他们创业到第六年，经过几次方向调整，「无意」间和这个赛道相遇了。

那是 2023 年，Nex 下定决心，但只付得起订购第一批 5000 台游戏机的钱，账上已经没有再转型一次的余地。

三年后，这台无需手柄、靠 AI 摄像头追踪身体动作的家庭体感游戏主机 Nex Playground，累计销量突破了 100 万台，订阅用户年底将破 100 万；公司年收入从 300 万美元飙升至近 2 亿美元，增长 60 倍，且已实现盈利。

家庭体感游戏主机 Nex Playground ｜图片来源：Nex

甚至，他们连续三年（2023、2024、2025）在北美最核心的圣诞购物季来临前被抢购一空。「我们从来没在 12 月做过生意，」David Lee 苦笑，「因为每次都在 12 月前就卖空了。」

但相比于这台游戏盒子的爆发，这家公司更值得被全行业认真研究的，是一场教科书级别的「产品定义寻路过程」。这也是极客公园找到 Nex 复盘的起点。

David Lee 不是传统游戏圈的人。他曾创办协作软件 EditGrid，被苹果收购后加入 Apple，负责 iWork for iCloud 建设。2017 年离开苹果创业时，他根本没想过做硬件。

起初，他做了一个篮球训练 App，叫 HomeCourt，帮人训练提高球技；赶上疫情，App 下载量爆发，他们分析爆发的原因，于是孵化出 Active Arcade，一个用手机摄像头捕捉全身动作的游戏，推出即爆火，下载量数百万；但 David Lee 又找到 Active Arcade 的短板，孵化出 Nex Playground：找到了对的用户、对的屏幕、对的硬件和对的商业模式。

「重要的不只是找到 PMF，而是持续改进 PMF。」David Lee 曾写道。

绝大多数创业团队在数据大涨、迎来热度时会陷入幻觉，而 David Lee 最厉害的地方在于：他总能在数据很不错的时候停下来，冷静地反思上一版产品的问题，并从流量的噪音里重新捞出真实的、能通向更大市场的信号。

Nex 团队｜图片来源：Nex

今年 9 月，极客公园与 Nex Playground 创始人 David Lee 聊了聊，沿着 Nex 从 HomeCourt 到 Active Arcade 再到 Playground 的完整轨迹，还原了创始人 David Lee 在关键节点上如何思考、如何取舍、如何从噪音里找到信号，从而设计新的产品方向，走向更大的市场。

英文原文首发在极客公园 X 账号（X@GeekParkHQ），本文对话为转译编辑后的版本。

极客公园：恭喜 Nex Playground 完成新一轮 1.5 亿美金融资，这笔钱具体会花在哪里？Nex 现在最优先的事情是什么？

David Lee：Nex 去年已经实现盈利，所以这次融资，主要是让我们在增长上有更多灵活度。

第一是内容。说白了就是把产品做得更好。这是一项持续的投入，因为我们是订阅模式，要不停地把内容库做得更好，让用户感觉产品每天都在进步。因为这个产品里内容占了很大一块。

第二是国际化扩张。我们不只做美国，正在进入欧洲，明年进入亚洲，需要在这些市场投入。我们希望带着爱和尊重进入每一个市场。意思是，我们不是把产品简单本地化一下就铺出去，而是把每个国家特有的东西放进产品里，本地的 IP、本地的音乐。

第三是营运资金。我们有硬件，营运资金很重要，要在供应链上做一些战略性的投入。这一直是很重要的运营挑战，比如当下的内存短缺。

但我们很有耐心，要用对的方式做事，要守住盈利。我们想的是怎么以正确的方式增长，而不是不计代价地冲规模。有硬件在身上，我们根本承受不起不计代价。

极客公园：你在 Substack 上写过，重要的不只是找到 PMF，而是持续改进 PMF。很多人知道 Nex，也是因为你们一次次在新的产品形态中追求更好的 PMF：从 HomeCourt 到 Active Arcade，再到 Nex Playground。每一次产品都收获了不错的成绩，但是你们依旧在持续改进。

我们先从 HomeCourt 聊起。你的 Substack 里有一句「stones we turned along the way」（我们一路上翻过的石头），HomeCourt 最大的「石头」是什么？

David Lee：归根结底，让一门生意落地的，永远是真实的付费用户。

有用户，有付费用户，生意才站得住。所以我们做的每件事，都是跟着用户的指引走。这是所有这些转型中，最重要的一点。

很多人不理解：你们从 HomeCourt 起家，现在做出了游戏主机，这是怎么发生的？其实把这段路摊开看，一点都不难理解。

Nex 刚开始的时候，完全是出于对篮球的热爱。我们第一天就知道 HomeCourt 是个非常小众的产品，服务非常小众的人群。

Nex 第一款产品 HomeCourt: 一款分析投篮表现的 App｜图片来源：Nex

因为我们是做生产力软件出身的，我们给 Apple 做过排名前三的生产力套件，知道一个大问题的规模是几百万、几千万用户。而我们给篮球做的这个东西，谁会把手机架在三脚架上记录投篮？人非常少。

但我们就是爱篮球。明知道它很小，还是投进去了大量时间和精力，想做出一个真正好的东西。做的时候我们也提醒自己：一个好工具本身就有 product-market fit，因为工具做的事，就是为有这个问题的人解决问题。

HomeCourt 解决的，是那些想打得更好、提升技术的人的问题。HomeCourt 最大的一批用户是想进高中校队的初中生，然后是高中校队想打 D1 大学、D1 大学想进 NBA 的人。

只有他们才会想：我得提高命中率，把投篮练好，才有机会进队、打上更高一级。这些人愿意花时间，也愿意花钱。

我们也知道天花板很低，加过控球、加过敏捷训练，做成了一个相当不错的篮球训练 App。现在我们已经好几年没更新它了，还是有人自然地找到它，因为总有人想把篮球打得更好。HomeCourt 拥有的，是一种很小用户群里的永久性 product-market fit。

然后新冠疫情来了，我们意外地看到很多人在下载 HomeCourt。我们想，为什么？

结果发现这些人根本不打篮球，下载是因为疫情时大家只能居家，需要在家里动起来。于是我们在 HomeCourt 的基础上做了一个叫 Active Arcade 的东西，又火了一次。

但我们也发现，Active Arcade 不错，但没有那么好。小屏幕上的体验就是不够好。疫情期间你能忍，因为出不了门；疫情一过，用户会觉得「这不是让我会一直用下去的体验」。

几百万下载的人里，最喜欢它的是那些把手机投到电视上的人。

所以我们知道，我们基本上是在一个错误的平台上做了 Active Arcade。

我们就说，做大屏吧。有没有一台 65 寸的 iPad？这个笑话我讲了很久，我想找一台 65 寸的 iPad 来跑我们的 App，也就是一台带摄像头的电视。找不到够好的，最后只能自己做。

所以在公司第六年，我们说，好吧，做硬件。这确实很疯狂，但它是顺着「怎么最适合我们要服务的用户」走过来的。

Nex Playground 这个产品是六年积累的结果，技术、内容的积累。如果我当年一离开 Apple 就说要做游戏主机，大概没有人会投我们。

它是一步步跟着用户走过来的，然后我们在 Nex Playground 上抓住了那道增长闪电。收入从一年 300 万美元，到去年接近 2 亿美元，三年增长 60 倍。这就是整个故事。

其实所有的产品转型都是用户主导的：我们想把这群人服务好，然后不停地找办法把他们服务得更好。

真正有 product-market fit 的东西，一定是走得非常深的东西。深到它能打动人心，让人觉得「我离不开它」。

很多创业者想的是，我要服务很多人。不，你服务不了很多人。总有一群人会最先爱上你的产品。我在 Substack 上也写过：找到这些人，服务好这些人，然后你才有机会去服务他们旁边的人。这个机会是要挣来的。

极客公园：从大批使用者中，你怎么识别出哪些人是真的需要你的产品？

David Lee：我就是去跟最爱这个产品的用户聊，而他们总是最先出现。因为他们本来就在找解决方案，需求最急的人最先出现。坐下来跟他们聊一聊，事情就清楚很多。

这不是「火箭科学」，你就是要花时间去了解他们是谁，理解他们为什么这么喜欢这个产品，理解我们在他们生活里扮演什么角色。这是一个听、聊、理解的过程。

我也很想说我有什么秘方，但没有。

极客公园：你在 Substack 上用过「playable」这个词描述一个理想的产品。一个游戏、一个产品好不好玩，对你来说好像特别重要。你怎么定义「好玩」？

David Lee：我们做过研究，想弄清楚好玩的定义，到底什么是好玩。

首先，我们想做有目的的游戏。公司把自己定位在服务那些不会过时的家庭需求上。把时间和资源投在不会消失的问题上，这一点非常重要。不是「什么火我们就去做什么」，这是第一位的。

让事情变得好玩，只是在创造一个更好的解决方案。我们让运动变得好玩，让连接变得好玩，让成长变得好玩。好玩更像是我们叠在体验上面的那一层。

因为我们不只是在做游戏，我们做的是有意义的游戏：让你真的动起来，让人一起玩、产生真实的连接，带着学习的目的，玩完之后你真的学到了点东西。

好玩的定义围绕三件事。

第一是自主性（autonomy）。作为玩家，我觉得自己在做有意义的决定。不是所有游戏都有很多自主性，但我们一直记着这一点，让人去探索，形成自己的目标。

第二是精通感（mastery），就是你能变得更好。我知道自己在成长，学得更好，玩得更好，投入一些时间，然后就进步了。

我们做的是把你的成长展示出来，可视化出来，让你觉得「哇，我真的变强了」。不是说功劳都是我们的，孩子会跳得更高，跑得更快，动作更准，因为身体在发育。昨天解决不了的挑战，今天解决了，这就是好玩。

第三是连接（connection）。你和一起玩的人，或者和游戏里的角色，建立起有意义的连接。

我们所有的游戏都会反复想这三个要素，然后把它们放进游戏里：让运动好玩，让连接好玩，也就是多人一起玩的乐趣，让学习好玩。我们就是这么思考游戏这事儿的。

极客公园：从 Active Arcade 到 Nex Playground，你们变成了一家硬件公司。你提到找过很多电视厂商，结果都不理想，所以决定自己做设备。现在回头看，你还会选择自己做硬件吗？

David Lee：百分之百。

有几件事我们很清楚。我们发现自己做的东西对家庭有意义，但因为在手机上，我们和这些家庭的关系很浅，非常浅，对他们来说没那么重要。

我们看自己的 demo、公开的 demo，永远是连到电视上展示游戏，大屏上效果就是好得多。

这件事我们知道很久了，也找过每一家电视厂商，但结果不理想。电视就不是为这种使用场景设计的。

有过一阵子，电视厂商觉得给电视加摄像头很有道理，在探索健身场景，几年前很多厂商都在讲，但它没有真正做到 product-market fit。

如果做到了，你今天会看到所有电视都带摄像头，对吧？并没有。

所以一定是哪里出了问题。

我们自己做了硬件之后，认清了一件事：要让我们的游戏在电视上跑得好，对硬件的要求是实打实的。摄像头到 SoC 之间要有快速的连接，SoC 本身要够强，还有整条链路端到端的延迟（end-to-end latency），这里面要投入的东西太多了。没有一个真实的使用场景，电视就不会为此而设计，大部分厂商根本没想过这些问题，所以也没有准备。

等到我们能端到端控制一切的时候，有一种彻底挣脱束缚的感觉，我们完全为最好的体验去设计。

回到我一开始说的，唯一能做到 product-market fit 的，是在一件事上走得很深，控制住体验。体验要好到每个听说它的人都会问「这是什么？」。你得做到这种程度，否则你根本进不了大家讨论的范围。人家会说「嗯，一般般」。

所以你得好到人一看就说「哇，这个真的很好」。

我们控制硬件和软件的每一个环节，所有责任都在我们自己身上，不能去怪别人。 以前我可以怪别人：你的手机屏幕不够大，所以我的体验不好；等用户往后退到摄像头能拍到全身的位置，可能就看不清屏幕了。

现在，我们端到端全部控制，控制 SoC，控制固件，控制操作系统和 API，控制平台上放什么内容，就能做出我们想要的、真正出色的体验，一个我们能站在背后为它负责的体验。做到足够好，我们才抓住了那道闪电。

David 说 Nex Playground 天然更适配大尺寸屏幕｜图源：Nex

极客公园：所有被归纳为「系统级的问题」必须端到端以自己的能力去解决，只有这样才能把用户体验和产品做好？

David Lee：对，就这么简单。

摄像头怎么连到 SoC，这个连接本身就很重要。正是这些小事累积起来，才有最好的体验。

如果一个平台根本没考虑这些，它天然就会做不好，因为它没想过这些问题。我们也没法在一个底层就不行的平台上做出好体验。

极客公园；即便是今天，硬件能力和端侧 AI 发展这么快，你仍然觉得系统层面的每一部分都不能交出去，必须自己做？

David Lee：

目前是这样。将来会不会有哪家电视做到？也许。如果有人做到了，我们再考虑要不要合作。但现在，我非常享受端到端拥有整个平台。

对我们来说，还有一件事很重要：我们发现自己扮演着一个很特别的角色，家庭信任我们。

为什么信任？因为我们会精选内容，对上面的内容负全责。我们提供很多家长控制功能，同时也做筛选，不会把对家庭有害的内容放上平台。不然，比如直接放一个 YouTube 上去，里面就会有对孩子有害的内容，家长是看得到的。

我们把信任和安全放在最重要的位置。我们还有摄像头，家庭信任我们，才会把一个摄像头放在客厅正中间。

为此我们做了很多事：所有计算都在设备端完成，整个内容库都经过筛选，一切都是为了赢得信任。

大部分平台显然不具备这种信任。其他电视平台就在你客厅正中间，还在向你卖广告，这就是它们的商业模式。我们没有广告，也不做应用内购买（IAP），想保持干净，就为了赢得你的家庭再陪我们一年。

我们对用户做对的事，用户真正喜欢这个产品，就会建立信任。这份信任很难赢得，所以我们非常小心，持续地去赢得它。这也是 Nex 很重要的理念。

极客公园：构建家庭信任，也源由你们采用的订阅制模式。现在订阅的数据情况如何？

David Lee：今年年底，我们的订阅用户会突破 100 万。

我们的订阅流失率非常低，绑定率很高。我会用三个词形容我们的订阅模式：简单、诚实、可持续。

因为订阅是我们唯一的商业模式，所以简单；诚实，是它没有隐藏的费用，广告，或者引导用户在 App 中购买，我们要靠给你价值来赢得你；可持续，是我们拼命干活，把你的家庭服务好，你明年再续订一年。这对我们非常可持续。

所以它正在变成一个飞轮。订阅用户基数越来越大，用户再陪我们一年，我们就能提高内容制作预算，增加内容投入，这件事已经持续了三年。

飞轮转起来，产品就越来越好。我们能看到上架的游戏比以前更好了。开发者积累了更多经验，更大的品牌进来，越来越会做游戏，用户就能享受平台上更好的内容。

极客公园：回到你们决定做 Nex Playground 游戏机的时候。你们进入的是一个已经有很多厉害玩家的市场。从一开始，你们怎么决定 Nex Playground 该在哪些地方竞争？

David Lee：Nex 很重要的一点是，我们关注的是用户，不是竞争对手。

你去看这个市场，脑子正常的人都不会进。只有三巨头，Nintendo、Sony、Xbox，没有别人。过去 25 年没有第四家突围，到处都是倒下的公司，是出了名难进的品类。自从 Xbox 发布以来，基本没有别人卖出过有意义的量。

所以我说，如果我当年离开 Apple 就说我们要做游戏主机，没人会投，甚至没人相信有可能。

但就是因为我们知道我们的用户是谁，知道他们要什么，所以每一次，我们都是顺着用户的指引，玩一局更大的游戏，用产品把这些场景服务得更好。做到了，一切就变得自然。说起来很容易，做起来很难。很多人在复制我们，但都没能走多远。

我想说，和家庭的信任很难建立，和品牌合作方的信任也很难建立。我们有 Hasbro、Mattel、Spin Master、Universal、BBC Studios。现在全世界的 IP 方相信 Nex 会善待他们的 IP。

他们信任我们之后，渠道、零售合作伙伴也会开始信任 Nex。这样，我们就有了可以持续积累的复利，随着时间推移，越来越难被复制。 这就是我们想到的保持势头的办法：持续做对的事，守住信任。

我很享受这些，和 Sega 一起做 Sonic 的游戏，也做我们自己的原创 IP。我们很快会有一款篮球游戏，超棒，等不及想让世界看到。

极客公园：你们这九年做产品的经历，并不是表面意义上的「转型」，而是一直更深的理解你们的用户群。持续赢得用户的信任和关系。坚持用对的方式做自己相信的事，这一点挺值得尊敬的。

David Lee：Steve Jobs 有一条重要教诲：你要清楚自己在解决什么问题，然后从问题倒推到技术，而不是手里有个技术，再去找它能解决什么问题。

这句话我很喜欢反复讲：你在解决什么问题？从这里倒推到技术，然后你会解锁很了不起的东西。

我们不是一家 AI 公司。一开始，我们要解决的是怎么理解一次投篮，大概需要做一些识别，然后发现，哇，居然能做到。

但起点是问题：我们要追踪篮球投篮，需要什么才能做到？然后发现 AI 是工具。AI 一直都只是一个工具，理解这一点非常重要。不是「我做 AI，因为 AI 很酷」。先有问题，技术是为你在解决的问题服务的。

极客公园：那你相信最近行业里很火的那个词，「AI-native 硬件」吗？

David Lee：坦白讲，我不知道。

以前有 Web3-native，现在有 AI-native，但它到底是什么？我不太去想这件事，因为我不懂。我不活在那个世界里。

我相信的是：我的用户是谁？他们想让我们来做什么？为什么选中让我们做？我们在为他们解决什么问题？怎么做得更好？剩下的，只是我们用来解锁这些的技术。

我是个简单的人。 世界上太多事我不懂，所以就随它去，把更多时间花在理解用户的问题上。

极客公园：Nex Playground 进入线下零售非常快、非常早，在门店里放现场 demo 也是很聪明的做法。当时这个决定背后你是怎么想的？

David Lee：我们很早就知道，人们大概在亲眼看到之前，都不会明白我们在做什么。

HomeCourt 和 Active Arcade 能被很多人知道，是因为社交媒体：有人玩了一局，把视频分享出去，别人就问「这是什么？」。

换到硬件产品，对应的做法就是在零售店里给他们现场演示。

首先，我们非常幸运。2023 年，我们卖掉了第一批 5000 台。业内的朋友说，想进零售，你得等到 2026 年，得先服务用户很久，才能谈零售。

我们说，试试看吧，就给 Walmart、Target、Best Buy 的采购员寄了样机。刚好这个采购员自己也有小孩，和我们说：「我家孩子太喜欢你们的产品了。」然后说「我愿意为它背书」。

事情就是这么发生的，采购员试过之后说，这个产品有了机会可以试一试。

卖完第一批 5000 台之后，第一年，Walmart、Target、Best Buy 就联系我说，他们可以正式上架这个产品。这是我们做 Nex Playground 的第一年。我完全没想到。

得到这个机会后，我想的第一件事是：我要确保我们在零售店里以正确的方式出现。我不想把盒子往货架上一放，那没用。我需要放一个能演示产品的零售展台。

Nex Playground 在北美零售店 Sam's Club 的 Demo 展示｜图源：Sam's Club

这是一个我非常骄傲的产品，我们在那个夏天做出来的，我们叫它「卖产品的产品」。我们等于往零售店里派驻了销售员，用户可以走过来，看明白是怎么回事，看到画面，举起手就能开始玩。

这是我非常骄傲的产品。分享一个数字：去年 12 月，我们在 Target 的门店展台一个月就完成了 100 万次试玩。

它建立起一种连接：原来我可以真的上手试试。而且挺有意思的是，现在我们用户多了，我们的用户去逛店，看到 demo，会怎么做？他们会停下来玩一把。他们玩的时候，其实就在替我们演示，教不认识的人「是这样玩的」。

这本质上就是口碑传播，回报丰厚。我在这个 demo 上投入了非常非常多，这是一笔非常值得的投资。你就是要以对的方式出现。

我们把这些门店变成了一个个小街机厅。我们做的很多事都带着热爱，因为这件事合理，周围的人也会传递这份热爱。

极客公园：这就是 Nex Playground 会卖空的原因？

David Lee：我们已经连续三年卖空了，2023、2024、2025。我们几乎没在 12 月卖出过一台货，因为每年都在 12 月之前卖空了，或者 12 月初。

第一年，11 月初就卖空；第二年，第一次进 1000 家门店，在 Cyber Monday 当天早上卖空；第三年，在 Cyber Monday 第二天卖空。所以我们从没在 12 月做过生意，这挺难过的。希望今年 12 月能做点生意，这是我的愿望。

极客公园：所以你已经对卖空的感觉很熟悉了，一点都不意外了吧？

David Lee：我可不喜欢卖空。我也总得跟人解释为什么会卖空。其实就是我们的资金，只订得起那么多货。卖完就没了，订不起更多。希望今年我们手头上能宽裕一点，但愿吧。

极客公园：你第一次觉得 Nex Playground 能成，是什么时候？

David Lee：要说到我们做第一批 5000 台的时候。

那是一次真正的赌注。我们凭直觉觉得，这东西放在大屏上是一个好得多的产品，我们只知道这一点。

2023 年那一年，我们真的已经没有钱再转型一次了，基本就是公司最后的机会。六年的积累把我们带到了那一步：这是一个装着我们全部灵魂、心血、努力和技术的产品，一个我们押上整家公司的产品。

我们只订得起 5000 台，多一台都付不起。 那一年，全公司只有一个目标，让第一批 5000 个用户对我们的产品非常满意。我们做了 beta 测试。当时寄出了 20 台测试机，大家的反馈都很好，很多人真的很喜欢这个产品，也开始主动分享自己的使用故事。

之后，我们又准备了下一批产品，并开放了下一批的预订。

有一个瞬间我一直记得。那是第一批发货之后，已经过了圣诞，我记得是新年前一天。我们在卖第二批的预售。有人在网上攻击我们：「我凭什么相信这家公司？」然后我们的用户站出来替我们说话：「各位，我有这个产品，它很棒。」他们站出来为我们辩护，说它对家庭很好。

我记得自己眼泪掉下来了。你的用户因为很喜欢这个产品，站出来为你辩护，这种事你平时是见不到的。它说明一段很深的关系已经建立起来了。那是我们第一次知道，我们和用户的关系是真的，我们对他们的生活是重要的。

他们真心希望我们成功。我只记得那一刻，眼泪止不住。就是那个时刻，product-market fit 大概是真的来了。

极客公园：那一年的新年一定让你印象很深。

David Lee：说实话，我当时不知道我们能不能撑到下一个圣诞。

我们当时只是卖掉了 5000 台，仅此而已。会不会有更多人买？没有零售渠道卖我们的产品，一切充满了不确定。就算我们找到了 product-market fit，它够不够把公司往前推？

现在回头看，我们是找到了出路。2023 年，全公司收入 300 万美元，其中 Playground 的收入大约 150 万美元，另一半基本是其他 App 的收入。

2024 年，收入增长了大约 11 倍，从 5000 台到 15 万台。我们突然进了三家主要零售商，又卖空了一年。

事情并没有变容易。2025 年，被关税搞得一团乱。今年又有内存短缺。我跟团队说，每年总有点什么，总有新的挑战。保持冷静，继续前进，只要我们做对的事，用户也会为我们站出来。

极客公园：今年 Nex Playground 已经发布了很多新东西，新固件、新的 PlayOS 系统等等。这里面最让你兴奋的是什么？

David Lee：我很兴奋的是 BTS 主演的那款游戏，一次联名合作。BTS 没有别的游戏，只有一款，就在我们平台上。

今年 6 月 BTS 与 Nex Playground 达成官方合作｜图源：Nex

除此之外，其他还没公布的我不能说，除了 Sonic 和我们的合作，也就是 Sega。

Sega 的内部工作室在为我们的平台做游戏。天哪，这怎么可能？一家一线发行商站出来说：「你们够资格做 Sega 的游戏。」做的是 Sonic，放在我们的平台上，不是我们拿 IP 授权自己做。

走到这一步，产品就会变成人才和资源的磁铁。大家希望它成功，因为大家想要新的、有意义、值得做的东西。我们刚好处在把这个生态聚起来的起点。

极客公园：你们在技术难题的攻克上也很有目标感。你和团队花了大约一年降低延迟，让设备的体验非常接近 iPad。你们现在在攻克哪些系统级问题？AI 的发展会不会让这些问题更容易解决？

David Lee：我们并不是听说了一个新技术，然后再去找值得解决的问题。我们是知道问题在哪，所以技术到位的时候，我们也会第一个发现，我们马上就用上，会比所有人都先有解决方案。

知道问题的好处是，你知道拐点可能在哪里。

我举一个例子。AI 需要数据才能变好，对吧？很长一段时间，我们一直在收集公开数据，用来训练模型理解动作、理解屏幕前面发生了什么。我们请了很多人给图像打标签，数据越多，模型越准。

Playground 很棒的一点是，我们基本把这些东西搬到了软件里。以前是硬件：我有一个传感器，或者一个摄像头。

现在基本变成了：我用摄像头拍下图像，然后理解这张图像。对图像理解得越准，追踪技术就越好。

所以我们把以前那些没法修改的硬件变成了软件。

过去几年，我们一直在往 Playground 里推更准的模型，追踪效果这几年一直在提升。

今年的新变化是，我们直接让生成式 AI 来生成训练数据。 我们可以说：我们需要逆光场景，需要穿花纹衣服的人，这些是 AI 判断动作的薄弱环节。现在我们可以生成这些数据，训练出来的模型准得多。效果真的非常好。

这些问题都是用户告诉我们的：我们知道自己在强逆光下比较弱，在穿花纹衣服的人身上比较弱。知道问题在哪，我们就造这些数据，喂给 AI，做出更好的模型，就更准了。

有了 AI，我们在数据收集，或者说数据生成上可以做得更好，进而做出好得多的模型。

所以新技术出来的时候，我能准确告诉你它对我们有什么影响，因为这正是我们一直在找的。

极客公园：什么样的人生哲学一直陪着你？

David Lee：有时候最让我快乐的不是结果，是过程。

你有机会和你欣赏的人一起做一件事，不一定是朋友，而是你真心喜欢、在乎的人，不管做什么，都会特别有成就感。

比如一起找到解决办法的过程，互相支持、把彼此带到更高处的过程，比如「没有你我走不到这儿，David」，或者我说「没有你我走不到这儿，Tony」，这就是一起探索、一起冒险去做一件独特的事的快乐，一件能让我们少留遗憾的事。

我不后悔离开 Apple，也不后悔放弃了 2003 年等着我的那份 Morgan Stanley 实习，都不后悔。

我总会选那条让我遗憾最少的路。当去解决一个更大问题的机会出现的时候，我就去。永远跟着心走，跟着目标走。

而且很重要的是，要有一个能把人团结起来的目标，一个大家都会说「这值得我们把职业生涯押上去」的目标。然后不断去找那个更大的目标。

再分享一个故事，当我决定离开 Apple 的时候，给我太太发短信说「我要离开 Apple 了」，她马上回我：「那我们庆祝一下。」，而不是问我为什么。我知道她懂我。

我到现在还觉得很开心。有时候夫妻关系就是这样，我太太在我身边，我就很开心。我是个很容易满足的人。我现在和两个孩子也还玩得很开心，他们一个 15 岁，一个 10 岁。

对创业者来说，要撑过这些挑战，需要非常多的支持。有时候，只是陪在身边，就已经很不一样了。

我是一个很简单的人，可以和彼此了解和欣赏的人一起做事，给更多人创造更有意义的事情，这就是我快乐的来源。

编者注：

极客公园关注「当全世界都在看硅谷的时候，硅谷在看什么」，如果你正在这里 build 新产品，新思路，新范式，欢迎联系极客公园硅谷团队聊一聊。

三电机四驱和千匹马力，恰恰只是表面。

「这台车我们造了 5 年，这也是吉利第一次造越野车。」吉利汽车研究院院长李传海说到。

就在几分钟前，10 月 10 日，吉利银河战舰 700，一台新能源野车正式发布，16.98 万（限时焕新价）起的价格，让这台最高配备三电机四驱，千匹马力，能爬 45° 坡、能应急浮水的越野车，变得十分打动人心。

吉利银河战舰 700 的价格梯度比较大｜图片来源：极客公园

事实也是如此，在发布会后 12 分钟，吉利银河战舰 700 的订单数量就突破 1 万台。

但在显性成功的背后，你确实会猜测，可能恰恰因为吉利「缺乏越野基因」，才能让团队没有任何包袱，从底层架构层面，重新思考新能源时代的越野车，到底应该是什么样。或者，用吉利团队的话，是新能源越野时代 2.0 的产品，该是怎样的？

过去十几年，硬派越野车的规矩很简单。想要真越野，就上非承载式大梁，车身坐在一副独立的钢制梯形车架上，扛得住扭，经得起摔，代价是车重、空间被吃掉、进城开起来晃晃悠悠。想要舒适，就选承载式车身，好开好坐，但遇到交叉轴和连续冲击，车身容易扭，严重时车门都关不严。

新能源来了之后，这道题反而更难。电池要找地方放，电机要找地方装，大梁车本来就紧张的底盘空间被进一步压缩，车重再往上叠几百公斤。市面上不少新能源硬派，其实是在两条老路里选一条走，要么在大梁车上做加法，要么给城市 SUV 套一个方盒子外壳。

银河战舰 700 的思路，是不再二选一。

吉利集团 CEO 淦家阅介绍 GTA 架构和一体大梁技术｜图片来源：极客公园

它基于吉利新发布的 GTA 原生新能源越野架构，核心是一套被称为「一体式大梁」的结构。简单理解，就是把大梁拆成三段分别用最合适的工艺来做，再整体嵌进车身骨架。前纵梁用超高强热成形钢，中段是超高强辊压集成大梁，后纵梁用 TRB 热成形（一种变厚度轧制工艺，受力大的地方厚，受力小的地方薄），三段前后贯通，再和门槛梁、横梁连成一个整体。

这么做的收益体现在几组数字上。官方数据显示，这套结构的强度比传统大梁提升 30% 以上，整车扭转刚度做到 44180 N·m/deg，比同级独立大梁车型高出 20% 以上。与此同时，它比独立大梁方案轻 80 到 100 公斤，高度方向省出 40 到 70 毫米，换来更大的头部空间和 80.3% 的得房率。

它想要大梁车的「骨头」，又不想背大梁车的「包袱」。

需要说清楚的是，从结构分类上看，这依然是一台承载式车身的车，吉利早期资料里也用过「内嵌式梯形半承载」的说法。它并不是传统意义上的非承载大梁车，这套结构在长期高强度越野中的可靠性，最终还要交给时间和用户来检验。

吉利银河战舰 700 的底盘｜图片来源：极客公园

架构只是起点。新能源越野之所以值得从头设计，还因为电机能做到传统机械四驱做不到的事。

银河战舰 700 的雷神 EM-T 采用三电机布局，前面是发动机加三挡 DHT 电驱，后桥是两台独立的轮边电机，单台峰值功率 220kW。两台后电机各自控制左右车轮的扭矩，再加上前后轴之间的扭矩分配，就构成了两把随时待命的「智能软锁」；后桥另有一把电控机械差速锁，0.2 秒内完成 100% 锁止。这就是吉利所说的「两软一硬」。

专门为吉利银河战舰打造的 EM-T 混动技术｜图片来源：极客公园

传统越野车的机械锁，往往要等车轮打滑之后才介入，或者需要驾驶者提前判断、手动开启。三电机的逻辑是在打滑发生之前，就把扭矩送到有附着力的车轮上。顶配 2.0T 车型系统综合功率 830kW，合 1129 匹马力，在巴丹吉林沙漠的尼三锅沙山上，满载五人、零速起步、不助跑，一把直拔登顶。

底盘同样是一套为城野两头准备的组合。前双叉臂加前悬 6 点硬连接，2.0T 车型后悬也换成双叉臂，悬架行程 280mm；双腔闭式空簧负责高度和刚度，有 120mm 的升降行程，城市里降低，越野时抬高；CCD 连续可变阻尼减振器每秒调节 500 次。官方给出的麋鹿测试成绩是公路 80km/h，沙地 72.1km/h。

安全是这套架构的另一半。在一体式大梁之外，银河战舰 700 用 11 根 2200MPa 的热气胀管做了一个隐藏式防滚架，覆盖 A、B、C、D 柱、上边梁和后顶横梁，总长 10.6 米，整车顶压 161kN。李传海在群访中换算过，这大约是 16 吨，相当于整车重量的 5 倍多。电池包则做了内凹设计，底部离地 313mm，比整车最低点高出 80 毫米。

他还讲了一个细节。工程师曾在沙漠坡道上刻意把车掀翻，别的车可能要滚好几圈，而这台车翻过来一圈就停住了。原因是开发时反复推敲车宽、轮胎宽度和质心高度，目标是先让车尽量不翻，翻了也要保住乘员舱。

这些设计背后是同一个判断，新能源越野车不是给燃油越野车「插上电」，而是要从结构开始重做一遍。

一个不太浪漫的事实是，买硬派 SUV 的人，绝大多数时间都在城里开。

吉利银河销售公司常务副总经理关久旸在群访中提到，有一类用户更在意好看的外观和时尚的内饰，驾驶场景 98% 都在城区。研发负责人的表述更直接，这台车首先要解决用户 80% 到 90% 的日常通勤，「就像一个真正的大五座 SUV」。

所以，银河战舰 700 的智能化，首先是为城市准备的。

高配车型搭载千里浩瀚 H7 方案，使用 Thor-U 芯片，算力 700TOPS，配备激光雷达和 29 个感知硬件，支持 D2D 车位到车位的领航辅助。从驶出车位、出入地库、通过闸机，到高速和城区 NOA，再到泊入目标车位，全程不需要人为衔接。泊车覆盖 300 多种车位类型，包括断头路车位、机械车位和极窄车位，还支持离车泊入和手机遥控的「指尖泊车」。

对一台 5 米多长、近 2 米宽的方盒子来说，这些功能的价值远比在一台普通轿车上大。

吉利银河战舰 700 的内饰设计也有很多巧思｜图片来源：极客公园

静谧性也是重点照顾的部分。路噪主动降噪、发动机主动降噪、前后排双层夹胶玻璃叠加之后，官方数据是 120km/h 时车内噪声 68.4 分贝。

把这些能力串起来的，是 EEA 4.0 电子电气架构，以及吉利基于 WAM 世界行为模型提出的「舱驾融合」思路。超级 Eva 被定义为整车的 AI 大脑，打通座舱、底盘、四驱和智驾。上车时，AI 空调会根据乘客的穿着自动调节温度和座椅加热通风；自适应底盘会识别驾驶员身份和习惯，匹配阻尼、悬架高度和转向手感。

到了野外，这套智能换了一个任务，降低门槛。研发负责人在群访里说得很实在，传统越野车对驾驶技术要求很高，攀岩时油门踩猛了不行，不敢踩也不行。

吉利银河战舰 700 甚至搭载了推进器能让车辆在浮水模式下脱困｜图片来源：极客公园

AI 全地形模式会结合摄像头和车辆动力学数据自动识别雪地、泥地、沙地、岩石路面，切换扭矩分配和油门响应；智能攀爬模式开启后，自动进入低速四驱、锁上后差速锁、把悬架升到最高，驾驶者只需要控制方向。在上饶试验场那段 100% 坡度的坡上，开启 AI 模式之后「可以不用人去驾驶」。

他们想解决的，就是一个问题——让新手司机也能开。

当然，智能化同样有配置梯度。两驱探索版不带领航辅助，探索+和 1.5T 四驱版本搭载 H5，只有 2.0T 顶峰版和陆地方舟版才配 H7。这是吉利熟悉的打法，按需求给用户分层，而不是让所有人为用不上的功能买单。

越野能力决定这台车的上限，城市体验决定它能卖给多少人。

发布会和群访里，「2.0」是被提到最多的词。不过在研发和营销嘴里，它指的并不完全是同一件事。

研发团队的 2.0，说的是产品品类。按吉利研发负责人的说法，过去那些无法同时满足城市通勤和户外越野的产品，属于 1.0 时代；而 2.0 意味着把吉利多年在架构造车、新能源三电、AI 和安全上的积累，集中到一个新品类里「集大成」。

吉利研发和营销高管接受媒体群访｜图片来源：极客公园

吉利整车研究院院长易新宇用发布会的主题「Evolution」来解释这件事。在他看来，进化不是简单的扩容复制，而是每个专业都要重新回答一遍老问题，热管理遇到新能源该怎么办，三电、架构、操控、空间布局又该怎么办。团队内部会反复追问自己，如果换别人来做，会不会比我们做得更好，现在的方案是不是这个细分领域的最佳答案。

这种审慎也体现在时间上。银河战舰 700 的开发用了将近 5 年，研发负责人透露，这台车的样车数量、试验里程和试验轮次是吉利有史以来最多的，验证依托吉利分布在全球五大区域的 16 个试验基地。他的解释是，吉利没做过这个品类，在一个没经过市场验证的领域，首先要有「敬畏之心」。

营销团队的 2.0，说的则是品牌本身。

吉利汽车集团销售总公司常务副总经理范峻毅把账算得很清楚。银河品牌 2023 年 2 月在杭州发布，此后用 25 个月拿下第一个 100 万辆，又用 10 个月冲到 200 万辆，目前全球销量超过 270 万辆。轿车、城市 SUV、小车、MPV 的布局迅速铺开，到战舰 700 上市，硬派这一块也补齐了。在他看来，银河 1.0 拼的是速度、销量和布局，2.0 要拼的是技术、产品、品牌和服务。

他用了一个谐音来解释品牌和流量的区别。如果发布会只是搭个大舞台、请个明星，带来的只是「流过的流」，而品牌要的是「留下的留」。今年车市很难，他说自己可以在指标上给团队松绑，但用户服务体验绝不松。

这场发布会本身，就是银河 2.0 的一次试水。

吉利整车研究院院长开着战舰 700 现场演示浮水功能｜图片来源：极客公园

范峻毅透露，团队内部一度有人反对在现场复原上饶试验场的陡坡、直播应急浮水，不是对产品没信心，而是担心任何一个环节出问题，整场发布会就垮了。最后几个人拍板，坚持要做。理由很朴素，不能用工程师思维去讲参数，最直白的方法是让大家看见。

市场的第一反应比较积极。范峻毅在群访中说，大定开放 12 分钟，订单破万。

渠道和生态是 2.0 的另一块拼图。关久旸介绍，银河正在布局带有战舰专区和改装专区的新形象店，陆续推出 150 多个精品 SKU，并依托地方资源建设越野公园，上饶是第一个，新疆也在规划中。对于六个版型的设计，他的逻辑是面向三类人，喜欢方盒子外观的新能源大五座用户，被这套越野技术吸引、过去银河覆盖不到的跨圈用户，以及真正的越野老炮。

不过，吉利对这条赛道的残酷并不讳言。研发负责人在群访中预判，到 2027 年，方盒子和硬派 SUV 可能就是一片红海。

这恰恰是银河 2.0 真正要面对的考题。用速度和规模换来的 270 万用户，证明了吉利在主流新能源市场的体系能力；但硬派越野是一个靠信任和口碑吃饭的品类，用户看重的不只是发布会上那一次漂亮的浮水和爬坡，更是第三年、第五年之后，这台车在沙漠、河道和烂路上是否依然可靠。

这或许是当下对打感最好的网球机器人。

2024 年巴黎奥运会，郑钦文在罗兰·加洛斯捧起金牌的那个下午，中国的网球场预订量在一周内翻了数倍。两年后，最先把这股热潮变成生意的，是一群造机器的深圳工程师。

过去一年，至少四款中国团队打造的 AI 球类机器人在 Kickstarter 上筹得百万美元级资金。庞伯特以 26255% 的超募率卷走 265 万美元；智能家居大厂 SwitchBot 推出的 Acemate 30 天入账 180 万美元；Tenniix 首战筹得近百万美元后，其母公司英汉思动力完成红杉联合领投的三轮共超亿元融资；最新收官的 AceiiLab 首批量产正在交付，单台售价约 2000 美元，早鸟价 999 美元。

但火归火，这条赛道连「卖的是什么」都还没说清。在「AI 网球机器人」标签背后，可以是打网球的人形机器人，也可以是便携发球机，也有可能是一款手机 App。

为什么网球机器人赛道突然爆火？一台真正的 AI 网球机器人到底该长什么样？带着这两个问题，我们在深圳的一片球场上见到了 AceiiLab，和它背后一思科技的联创晁光。随后我们发现，这场竞赛里硬件只是入场券，真正的关键在于你把这台机器定位成一件器材，还是一个对手。谁能让用户打得更久、离开得更难，谁才有机会提前拿到「AI 网球机器人」的定义权。

见到实物前，我们对网球机器人的想象是一块会移动的大屏，或一条能挥拍的机械臂。

AceiiLab A1 被拉进球场时，看起来像一只 20 寸行李箱，下半截是带轮子的本体，上半截是可拆卸的球包，可装 120 颗球。过去是一手拎机器、一手拖球筐，现在两件行李合成一件，整机约 20 公斤，四个轮子推行。

「我们发现在设备上，用户的本质需求不是要求机器轻，而是希望自己搬运不累。选择行李箱的形式，不需要一直发力，很大程度上减少累的体感。」AceiiLab 相关负责人说，「行李箱的方式既解决了移动难题，也是一个友好的用户使用过程。」

真正开机后，我们发现 AceiiLab 的玩法和常见的传统发球机并不一样，它是一个可移动的、交互性较强的产品。「这可能是我当下使用过最好的 AI 网球机器人，移动带来的真实对打感是其他同类产品几乎不可比的地方。」一位参与到现场与 AceiiLab 对打的朋友说道。

将 AceiiLab 放在网球线上，按下主机开关后，两侧车轨支架自动展开。十几秒后，摄像头认出球场上的线，机器开始沿线巡逻。它并不满场乱跑，只认中场线、底线和边界线这几条「跑道」，像一名守规矩的球员，绝不越位。

热身完毕，好戏开场。开球前需先在 App 里选择模式，目前主要有三种玩法：组合&移动、自由练习、接发球训练。

以组合 & 移动模式为例，AceiiLab A1 会按照内置的 50 多套球路组合，一边沿线移动一边按剧本喂球，正手一颗、反手一颗，深一颗、浅一颗，球速和旋转轮着变，发球间隔最快能压到半秒一颗。

自由练习则把发球选择权交还给用户，无论是隔网对打、同侧陪练，还是让它在底线自由移动，用户均可按需选择。它还能定点喂球，或站在左右边线喂出角度刁钻的球，相较于传统发球机练来练去就那几个角度，它能把整条底线都变成发球点。

接发球练习模式中，还有一个「球童模式」，你不需要按下开始键，只需竖起球拍，机器就能自动识别就绪状态并完成发球，就像有一位专业球童一直站在对面为你发球。

真正开打后的画面，和我们想象中激烈的「对拉」有些不同。所谓「对拉」的真相是，你把球打过网，球还没落地，机器就移动到落点附近，紧接着从落点处发出一颗新球，模拟「接到了你的球」从网对面给你发一颗新球。它从不真正回击你那颗球，但一来一回之间，回合感确实成立。

不过，这既考验用户的适应能力，也考验机器能否快速到位、精准发球。如果中间卡顿明显，对拉体验就会大打折扣。我们花了至少几十分钟，才慢慢适应和机器打球的节奏。

120 颗球，按正常 3.0 水平的对打节奏，大概能打 30 分钟左右。由于每一颗球都是新球，整体消耗速度也会比较快。「不管是新手还是熟手，都能获得不同的体验感。」

「反应不过来」是我们早期采访多位参与到和 Aceii 对打的用共有的第一感受。整体对打过程中，我们明显感受到，这并非一款适合 0 经验小白无门槛上手的产品。它更有效地地方，在于巩固正反手和移动步伐，基本堪比早期训练过程中，同侧训练中，模拟教练手抛球。它需要用户了解自己的水平，也清楚如何设置相关发球参数，是一款需要与用户调试配置、相互适应的产品。据介绍，这款产品希望能够满足 2.0 至 4.0 水平用户的需求。

制造业有一条隐秘的鄙视链：卖产品的不如卖耗材的，卖耗材的不如卖服务的。过去五十年的发球机厂商，始终停留在链条最底端，只做一锤子买卖，卖完就结束了。

「大部分发球机厂商的目标就是把机器卖出去。但卖出去对别人是终点，对我们却是起点。」在 AceiiLab 相关负责人看来，发球机买回家容易吃灰，原因无非两点，价值上限太低，替代不了教练；或者是使用频率太低，新鲜感一过就闲置。AceiiLab 想造的是一个反向飞轮，设备越好玩，用户越常打；越常打，越进步；越进步，越好玩。硬件解决「打得起来」，软件负责留住用户。

飞轮的第一圈，从一张成绩单开始。每轮打完，你都能看到这一场的训练数据：接球成功率、最高连击、平均球速、最高球速。还有一张落点图，把你和机器的每颗回球都钉在球场上，界内界外，一目了然。

更关键的是，它还在「教」你。机器会录下你的击球视频，从拍面、稳定性、时机、动力链、准备动作五个维度分析，告诉你这一轮的表现如何，并与过往数据进行对比。

当你把数据提交 AI 分析后，系统会指出弱点所在，不仅有原因、建议，还会推送相关视频课程，帮你更好地调整状态。

在 AceiiLab 的设想里，「AI 教练的一天」应该是这样的：你昨天反手随挥偏移不够、扭胯动力链不足，今天就练这两点，空挥比对标准动作，练完机器再考你一遍。一套完整的教练流程，被原样搬进 AceiiLab 系统。

不仅如此，练球之外，它还想增添更多趣味性。打球时，你可以开启球童模式，挥手即出球；也可以切换游戏模式闯关，把枯燥训练变成一场主动挑战。嫌一个人打球无聊，还能把精彩瞬间分享进社区，顺手约好友来练球。「流量世界已经被算法算尽，变量只在物理世界。一台在球场上狂奔的网球机器人，天然引人围观。」相关负责人说道。

这些设计，不少来自市场最直接的反馈。北美路测时，一位用户打了半小时，问出一个团队没预料到的问题，「我是不是永远赢不了它？」他们由此意识到，机器可以无限打下去，但人不行。人需要关卡，需要输赢，需要一个能被打败的对手。

于是有了闯关，甚至有了机器的败北规则：球落地时，如果它没跑进 50 公分以内，就算它输。因为一台有机会认输的机器，比一台永远正确的机器，更像球友。

而所有这些数据攒到最后，会变成用户离不开机器的理由。「当机器存着你几年的成长数据，甚至存着你最好朋友的陪练数据，即使竞品便宜 500 块，你也不会换。」相关负责人说道。当参数可以被追平，模具可以被抄走，唯独用户投入的时间，谁也搬不走。

我们也由此看到，未来硬件公司的壁垒，或许不在于产品参数，而在于品牌向用户关系的转化。AceiiLab 正在一个具体的场景里，用 AI 和数据持续交付服务。

一台网球机器人，为什么只沿底线跑？为什么不接球？这些看起来是技术问题，但在早期阶段其实都是产品选择问题。要理解这些选择，得先认识做选择的人。

AceiiLab 背后的一思科技，是一支服务机器人老兵攒起来的队伍。创始人刘礼谦在大疆做过结构工程师，在蓝胖子做过仓储机器人，在库卡做过系统工程师，后来转向商用清洁和割草机器人，当过割草机器人公司虎鲸的 CEO，拿过当年的海外众筹冠军。这支三十多人的团队，在服务机器人行业里摸爬滚打了许多年。

正因为做得久，他们看出了无论服务机器人还是网球机器人，其实都活在一套具体的规则里。割草机认草坪的边界，网球机器人认球场的线，都是规则，场地是标准的，球路是抛物线。而网球几乎是真实世界里最守规矩的运动，这是他们早期看好这个方向的原因之一。

但两类机器又有一个根本的不同。割草机器人和用户之间是雇佣关系，草割干净就行，用户不关心机器怎么割的。它服务的是结果，价值的天花板，最多就是一份雇工的工资。网球机器人正好相反，它服务的是过程。打球的人在乎每一拍的球速多少，落点在哪，动作标不标准。机器每一秒都在感知你、回应你，这是伙伴关系。他们最终想实现的，也正是让用户随时随地都能与高水平的教练和球友对战。

想清楚了要做什么，他们的下一个问题是怎么做，在普通球友掏得起的价格里，把价值做到最大。

首先要过成本这一关。团队的办法是站在成熟产业的肩膀上，机器的底盘直接采用扫地机器人打磨了十年的移动方案，轮子直接用行李箱的轮子，移动上采用类似车道线保持的解决方案。

省下来的钱，换成了时间和价格空间。但省钱不等于凑合，该下重注的地方，他们选择自己造，比如说这台机器最贵的零部件，机器人的「眼睛」。

市面上现成的双目摄像头模组基线太短，最多能看清球落在哪，看不清球是怎么飞过来的。一旦看不清轨迹，机器就无法提前跑位，所谓「对手感」更无从谈起。为此团队自研了超长基线双目，球飞出去 10 毫秒，它就算出了第一个落点；飞行过程中不断观测不断调整，50 毫秒，整条运动轨迹了然于胸。户外光线的干扰也被压到最低，逆光、眩光、夜场的灯，都不影响它看球、判球。

另一处重注下在算法上，这也是全公司人数最多的团队，主要解决运动算法分析能力。他们已经在做多模态的肢体与动作分析；在模拟对手方面，目前的用户建模仍以规则式为主，也就是把教练的经验知识提炼成步伐、手势等六个维度的参数，写进规则，已经能模拟出诸如「纳达尔的左侧上旋球」这样的打法训练方式。

眼睛和算法是这台机器上他们花钱最大的两个地方。但真正定义这台机器的，是他们选择不做的地方。毕竟，做加法只需要钱，做减法需要判断，而这支团队对 AI 网球的判断，都写在一张「不做」的清单里。

在各类产品形态衍生的今天，我们看到 Aceii 选择了很多「不做」：不做满场跑的机器人，只沿底线移动；不做花哨功能，用移动发球串起体验；不一次性做完所有需求，首先努力满足 2.0 到 4.0 水平的进阶球友。每个「不做」背后，都有依据。

其中，我们最好奇的是，为什么不造一台类人形机器人来打网球？晁光说：「人形机器人打网球，验证的是机器人的能力；我们做的是网球机器人，交付的是打球的体验，是真正能够让消费者愿意买的产品。在平整场地上，轮子的效率高于双足，就像人用洗衣机的效率高于手搓。」

而选择不做接球的背后，则藏着一个训练观念。在 Aceii 看来，发球和接球是两件事，发球决定训练的节奏，机器为了追求接球把自己的节奏打乱，整体的训练价值便打了折扣。更何况，接球成功率一旦不够高，场面就会倒过来，不是机器陪人练球，而是人在遛机器。

还有选择底线移动的原因，则是源于市场需求。据行业统计，2.5 以上的目标用户七八成的击球是底线对拉。守住底线，就守住了七八成的体验。

那么，一台处处克制的机器，为什么偏偏在「移动」上不计成本？

在他们看来，移动是 AceiiLab 和传统发球机的分界线。一台放在原地的机器，和人的交互一上午只有一次，开机，设置，然后各干各的。而一台会移动的机器，一秒就交互一次，你打左它追左，你打右它追右，你被它看见了，它在回应你。这也带来了交互纵深。此外，移动带来了对手感，带来了多点喂球、隔网对拉、球童这些玩法，也带来了一种微妙的情感连接。我们在现场也感受到早期使用用户对于「移动」的对打体验，颇受好评「能在移动中发球，沉浸感真人感更足」。

把这些「不做」倒过来看，AceiiLab 的选择路径就显影了。中国硬件公司走了三十年的老路，把一个品类做便宜，再被后来者做得更便宜，做一代产品，打一场仗，毛利一代薄过一代，直到无仗可打。AceiiLab 想走的是另一条，先用一个被彻底重构的发球体验把机器卖出去，靠量产降本，靠移动和交互留住人，再让攒下的数据变成服务。

在这条路上，克制不是保守，而是一种耐心。这条路能不能走通，现在下结论还早。首批量产机今年 7 月才开始交付，订阅的续费率、课程的完课率、社区的活跃度，都要等真实用户给出数字。

时间站在哪一边，球场上的用户会给出答案。