對話希揚資本姚致遠：AI 消費硬件投資，投老二、老三意義不大

作者｜子墨

编辑｜李小天

“有创新力的团队就像厨子做菜，菜都是那些菜，但有人做出来的是人间美味，有人做出来的却是寡淡无味。”

在专注 AI 消费硬件赛道的希扬资本执行董事姚致远看来，做投资如烹小鲜。

这个比喻不难理解：食材人人买得到，真正拉开差距的，是火候、取舍和对味道的判断。放到AI消费硬件上也一样，芯片、传感器、大模型，供应链上都是“现成的菜”，决定一款产品能否立住的，是团队怎样把它们组合起来，做成用户愿意反复使用的体验。

当下，AI 消费硬件赛道正处于一个极其微妙的拐点。

2025年中国消费级AI硬件的市场规模已突破 1.1 万亿元，并预计在2026年进一步向 1.27 万亿元跨越。

在细分赛道上，2026 年 H1，中国智能眼镜全渠道销量已达到 90.9 万台，同比增长 85.5%，销售额近 19 亿元；以 AI 耳机、智能戒指为代表的轻量化端侧设备领域，华强北等前端市场的 AI 硬件销售占比已从 2023 年的 12% 飙升至 2026 年的超 60%。AI 吊坠、AI 陪伴玩具等多元形态的产品更是多点开花。

2025-2026H1 中国智能眼镜市场季度销量趋势，单位：万台，数据来源：洛图科技

然而，在这组宏观高增的数据背后，行业也正经历着大浪淘沙的洗牌期。

一边，是创业者极度残酷的现实竞争：在这个赛道里，窗口期短得令人窒息，因为“没有什么东西是不能抄的”。大家都在持续内卷，也都在持续地对抗内卷，处于一个不进则退的状态中。

另一边，则是资本的强焦虑——生怕一不小心就 miss 掉了某个未来的巨型品类。

但面对层出不穷的新机会，如何判断一个品类的真实潜力，同样考验着投资人的眼光。

希扬资本的投资路径，或许能提供一个观察视角。

成立于2015年的希扬资本，前十年在模型不成熟的时期，从 AI Infra 切入，投资了三石园、奥创普等项目，获得了较为可观的回报；如今进入第二个十年，又将目光转向了 AI Agent 和 AI 硬件，投资了致瑞科技、阅星曈等创新项目，涉及 AR 眼镜、AI 墨水屏等细分方向。

面对这些不断涌现的 AI 消费硬件新品类，投资人的判断标准也在发生变化。相比追逐热门概念，识别真实需求、评估产品的差异化能力，以及判断一个细分市场能否孕育出更大的机会，才是更值得关注的事。

为此，霞光社与希扬资本执行董事姚致远进行了一场深度对话，试图在纷繁的市场叙事中，还原 AI 消费硬件的变化与逻辑，窥见这个赛道最真实的底牌。

市场高开低走，最怕的是“没变化”

霞光社：你观察到，今年 AI 消费硬件投资领域，相比去年有什么新变化？

姚致远： 感觉今年 AI 消费硬件有点高开低走。从去年到今年初，市场整体还比较火热，资本集中投了一批硬件。OpenClaw 的爆火，也带动了一批 Agent 软件和消费硬件。但从二季度开始，市场逐渐冷静下来。

一方面，供应链上的存储、算力等成本较高，会转嫁到用户端，影响产品出货；另一方面，去年集中投资的一批硬件经过一年左右的市场检验，复购率、日活、月活等指标大多没有达到预期。

不过，现阶段依然是一个很好的投资窗口。AI 驱动着技术和产品快速变化，创业公司有机会不断匹配新的市场需求，找到并打爆新的 PMF。其实对投资人来说，最怕的反而是什么变化都没有，一潭死水就意味着没有新的投资机会。

当然，机会越多，也越容易投错。AI 消费硬件面向 C 端，直接面对千人千面、需求“善变”的用户，我们看到的信息和得出的结论往往只是局部的。再加上行业这么火热，大家最不愿意承受的就是 miss 掉某个具有巨大潜力的品类。

整体来看，行业依然处于波动向上的大浪淘沙过程中。

霞光社：现在各行各业都在强行挂钩 AI，这究竟是真需求，还是老硬件借机卖溢价？

姚致远：传统行业融入 AI 确实有增加亮点和启动销售的一面，但我觉得更多是创造出了新的消费需求和增量需求。就像拓竹，过去手工建模和搭建模型库的门槛极高，而现在通过文生 3D 模型可以直接生成 CAD 文件并进行打印，这种技术补充极大地丰富了用户的可打印内容，也真实地促进了整个 3D 打印机的销售。

拓竹旗下 MakerWorld 平台支持文/图生 3D

霞光社：在众多的智能硬件形态中，希扬目前比较看好哪些细分品类？

姚致远：我们比较看好两类方向：一类是跟人靠的比较近的，比如 AR 眼镜、AI耳机、智能戒指以及各类 Always On 的设备；另一类是承载人长时间交互场景中的终端，这类长时间交互的场景中，随着AI交互越来越有机，像 NAS、Homelab 设备、智能音箱或桌面终端都在不断迭代，很有可能演化出新的硬件主体。

另外，我们也会关注一些新的长时间交互场景的机会。从客户群体看，我们更关注面向 Z 世代、Prosumer 人群的机会，对新技术敏感，审美在线，喜欢折腾智能硬件，热衷于社区共创。

霞光社：为什么是 AR 眼镜，不是 AI 眼镜？

姚致远：目前 AI 眼镜的交互大都以听觉为主，但如果未来人机交互变得非常复杂、需要高信息密度时，单靠听觉效率就太低了，必然会向显示更复杂的 AR 方向演进，而且 AR 在良率和成本上有巨大的迭代空间。

霞光社：相比上一代的智能家居热，这一轮家居类 AI 硬件的底层逻辑究竟有何不同？

姚致远：当年的智能家居主要是为了抢占家庭物联网入口，受限于当时 NLP 技术的边界，交互比较浅层和局限，用户需要花时间去试探它的指令边界。而这一轮无论是端侧算力的增强，还是大模型带来的精准、定制化回复，都让大众对大模型的认知大大提高，不需要创业公司再去重新教育市场了。

当然，产品还在不断迭代，目前仍面临首 Token 延迟、模型成本高以及上下文窗口等问题。这也非常考验创业公司看碟下菜的能力，要非常清楚现在技术的边界在哪里，演进方向和时间节点大概是什么样，这样才能够在不同的阶段追求可实现的极致的产品能力，最终才能够打动客户。

没有什么是“不能抄的”，所有人都“不进则退”

霞光社：市面上充斥大量的同质化项目，希扬会用什么标准快速筛选？

姚致远：我们非常看重团队对市场和目标用户群体的了解程度，以及产品定义能力和破圈能力。如果市场上已经存在多个同类团队，差异化能力就极为重要——比如对某小撮用户需求的深刻洞察，或是通过自研子部件带来不可复制的体验。

其中的关键不在于一开始就去赌一个庞大的通用需求，而是看能不能先在一个细分市场做出最符合用户需求的 SOTA 级别的产品，把细分市场吃干净。然后某天一个客户发现这个产品在另一个细分市场改改也能用，于是拓展出新市场，最终一点一点做到破圈。

比如做 NAS 私有云设备的公司，过去觉得一般只有极客、爱折腾的人才会买，结果现在已经拓展到宝妈人群，关键的市场洞察是因为宝妈手机里拍了大量宝宝的照片和视频，宝妈是一群手机内存严重不足的人，于是转化出了私有云存储的需求。如果没有洞察能力、没有差异化，只是单纯打价格战，肯定会被直接 Pass 掉。

我们也观察到，优秀的消费硬件公司，为了创造不可复制的体验，往往企业会自研一部分上游子部件，形成私有供应链壁垒，比如大疆的飞控，戴森的无刷电机等等，这也是我们核心关注的点。

霞光社：你会要求项目必须具备自研模型的能力吗？

姚致远：这要分不同的细分领域来看。通过上下文工程、外挂记忆层、后训练和前训练都能实现较好的垂直应用效果。现在很多产品也是以 Agent Harness 的形态交付，对模型没有太多的绑定。有些场景为了企业级应用或更低的首 Token 延迟，在端侧算力充足的场景下，可以通过开源模型加上自己的后训练，在端侧部署几 B 的小模型，并在成本可控的前提下大幅提升体验。

今年比较火的 Jev 类的决策模型，也开始有开源产品出来，这也是一个值得探索后训练的方向。但如果自研后训练在场景里面体验差距不大却需要投入大量成本，那就未必值得去做了。

霞光社：面对早期极度不确定的项目，你会特别关注哪些核心指标？

姚致远：因为早期公司的产品还没经过充分市场验证，我们更多是定性去判断它是否解决了用户场景中的价值点。但既然我们投的是 AI 硬件，就极其看重 AI 功能本身，包括核心 AI 功能的日活、月活以及付费转化。我们希望用户是因为 AI 功能而买单，并且能够产生持续的后端持续订阅付费与粘性，而不是把产品当成一锤子买卖。

霞光社：PPT 讲得再漂亮也是故事，你怎样判断一个团队究竟有没有“创新力”？

姚致远：有创新力的团队就像一个厨子做菜，菜（技术）大家用的都一样，但有些厨子做出来的菜就是格外好吃，有些就会差一点，其中的关键就在于“产品定义”的能力。

比如科大讯飞的录音耳机，传统录音设备只能录制外放音源，它专门针对高铁或嘈杂会场等无法外放的场景，通过耳机声卡单开一路通道专门做录音。类似这种真正从具体场景切入、精准触达用户痛点的产品定义，才能真正撬动特定人群。

科大讯飞录音耳机

霞光社：在投资决策中，你最担心的风险是什么？

姚致远：商业化能不能跑通。消费硬件不像造光刻机那样可以持续融资烧钱，一个新品类的窗口期可能也就几年。在这个行业里，没有什么不能抄的，大家始终处于持续内卷与对抗内卷、不进则退的状态中。如果不能在窗口期内跑通商业化、实现自我造血，公司就会迅速陷入收缩和下滑，这是非常危险的。

AI消费硬件，投老二、老三的意义不大

霞光社：如果一个品类已经出现头部玩家或大厂下场，你会觉得这代表这一品类的市场已被验证，还是后来者的投资价值会下降？

姚致远：AI消费硬件市场是有机会“赢家通吃”的。我们对市场格局比较看重，如果出现了满足我们核心条件的很明显头部玩家，肯定会更喜欢头部玩家，除非是市场规模巨大的行业，否则去投老二、老三意义不大。至于大厂，它们有自己的边界和能力圈，创业公司在任何年代都是在大厂的夹缝中找到自己的生存空间。

霞光社：现在的 AI 硬件项目估值普遍偏高，甚至有些虚高，你们还敢下手吗？

姚致远：估值并没有统一的公式，完全是 case by case 地去谈。由于当下市场整体热度比较高，所以整个估值体系也偏高。我们通常会在中观层面看到创业公司在产品定义、找目标群体、破圈能力以及行业格局都比较清晰时才会下手。我们的投资决策非常快，今年做的两个 case，从第一次接触到第一笔打款，都只用了一个半月的时间。好的项目估值都不便宜，但宁可牺牲一点估值、少赚点钱，也要换取更高的胜率。

霞光社：对于产品刚出货、财务数据根本支撑不起高估值的早期项目，怎么给出合理的定价？

姚致远：消费类创业公司的增长往往非常快，很难单纯通过现有的收入和销售数据去量化定价。比如我们投过的阅星曈，做墨水屏 AI 副屏项目，刚投时总共才出了几千台，不到一年时间每月出货翻了上百倍。因此，更多还是要从项目本身定性的维度去看，时间窗口很短，无法完全按传统收入指标去参考。

希扬资本投资的 AI 墨水屏项目阅星曈

霞光社：当时投阅星曈这个项目的主要原因是什么，它和 Kindle 有什么区别？

姚致远：首先是品类创新，Kindle 相对厚重，而阅星曈主打小巧便携，可以直接磁吸在手机背面。我们投的时候，只有他们在做这个细分品类，算是开创者。其次是用户共创，创始人会时常会在社交媒体上展示样机设计、分享遇到的难题，不断收集采纳用户需求，很“听劝”。另外就是团队执行力非常强，去年 2 月构思，3 月搭原型，4 月搞众筹，5 月做设计，6 月就出货了。不过等他们把这个产品定义跑通之后，市场上跟风的抄袭的，也很快就出来了。

创业不应该“To VC”，好的团队都是始于微末

霞光社：出海几乎成为了硬件团队的必选项，中国团队凭什么能在海外弯道超车？

姚致远：我们会将“出海”这个事纳入整个 AI 应用的框架来看，并不会刻意强调只投硬件，本质上投的是“软硬件结合的 AI 应用”。美国大厂的基础模型和应用能力非常强，国内公司如果只做纯软件，和美国大厂 PK，最多也就是“五五开”。

但如果我们能发挥中国强大的硬件优势，把 AI 应用做成“软硬件结合”的产品，就能创造出海外难以复制的独特体验，这也是国内公司弯道超车、构建核心壁垒的关键所在。

霞光社：现在硬件产品通常也都是要结合 APP 一起使用。

姚致远：这也是我们非常看重的一点。相比之下，海外硬件产品的 APP 往往比较传统，主要停留在基础的数据展示或简单的 AI 功能提示上。

中国互联网行业多年的积累，像抖音、拼多多这样优秀的大厂培育了大量产品经理。这种“产品经理”与“工程师”的优势结合，正是国内团队做软硬件结合时的两大核心底牌。过去在互联网红利中沉淀下来的丰富产品定义经验，能够很好地反哺并赋能给中国的硬件团队，从而筑起竞争优势。

霞光社：未来 AI 消费硬件投资的机遇与挑战有哪些？

姚致远：挑战在于 To C 产品极难做，因为人的需求和喜好变化很快，再加上行业持续内卷，犹如走独木桥。但机遇同样巨大，一方面 AI 渗透率依然很低，未来增长空间广阔；另一方面，一旦消费电子领域的爆品跑通，资本市场往往会给予极高的市值回报。

霞光社：现在都在喊“AI 泡沫”，作为置身其中的投资人，最真实的观感是什么？

姚致远：目前来看，虽然真正深度使用 AI（如每天使用 8 – 10 个小时）的人比例还非常少，但现阶段 AI 的训练与推理已经占用了海量的芯片、光通信和电力资源。未来当每个人都实现深度使用时，市场规模会成百上千倍地放大。大家现在觉得有泡沫，除了对市场规模的判断，主要是对爆发的 timing 和增长节奏存在预期差。从微观角度来看，我们依然充满信心。

霞光社：很多创业者都在焦虑如何能融到资，给他们一些“生存建议”吧。

姚致远：创业不应该是为了“To VC”而做，做得好的团队往往都是始于微末，从发现一个未被很好满足的真实需求切入，先通过强执行力把产品做出来并推向市场。然后再一步步破圈，扩展到其它场景，最终走向更广阔的大众。优秀的企业就是永远在破圈的路上。