Limitless展示AI裝置新方向，但依舊還只是手機配件-今日必看

Limitless展示AI裝置新方向，但依舊還只是手機配件

來源：笑聲快車釋出時間：2024-04-29 06:15

日前，Limitless AI推出了號稱世界上最小的AI可穿戴裝置Limitless，其售價為99美元、約合717元人民幣。據悉，這款裝置內建大模型，能夠全天候記錄對話內容，並提供了AI總結功能。Limitless AI創始人Dan Siroker隨後宣稱，這一裝置的銷量已突破2萬臺，其大部分使用者來自中國和美國市場。

其實從產品形態來看，Limitless與稍早亮相的AI Pin頗為類似，但前者更專注於語音記錄、備忘等功能，因此從功能上來說也更像是AI Pin的精簡版，或是隨身的智慧音箱。據官方公佈的相關資料顯示，Limitless的核心功能集中在“Transcript”（轉錄直譯）、“Notes”（要點摘錄），以及“Summary”（總結）三個方面，與目前一些具備AI功能的錄音筆產品類似。

Limitless總結功能演示

值得一提的是，雖然Limitless支援Wi-Fi和藍芽、具備一定的獨立工作能力，但由於其同樣沒有配備螢幕，因此也高度依賴手機或其他裝置來提供諸如內容查閱等方面的支援。因此Limitless AI方面也並沒有排斥智慧手機，甚至還計劃為iPhone和Android機型推出原生應用。從這一點看，Limitless與AI Pin的設計思路就明顯有所差異。

針對使用者對於AI相關功能在隱私方面的擔憂，Limitless也提供了“信任燈”、同意選項，以及隱私雲等多重保障。但對使用者而言，目前在大模型產品上常見的AI幻覺以及訂閱費用，顯然同樣也是一大問題。

事實上，AI幻覺是目前是大模型領域至今尚未完全解決的一個問題，因此由此所提供的AI總結、AI摘要等功能的準確性，同樣也會收到相應的影響。再加上Limitless並未配備螢幕和視覺識別模組，這就導致其互動將高度依賴語音，因此也使得這個問題可能會被放大。

此外，如何解決雲端大模型在響應、延遲等方面的短板，同樣也是這類AI裝置亟待解決的問題，畢竟這會直接關係到使用體驗。

Limitless所提供的訂閱服務

相比之下，AI功能的訂閱服務費用，目前就已經開始陸續出現。由於Limitless大機率引入了第三方大模型為其提供相應功能的支援，因此收取訂閱費用幾乎也是必然。此前vivo副總裁、vivo AI全球研究院院長附近就曾透露，目前與大模型進行一次對話的成本為0.012元到0.015元，而且大模型輸出的AIGC內容無法享受到規模效應的加成，使用者數量的上升所帶來的成本會不降反升。

此前三星Galaxy AI的收費風波其實就已經揭露了這一問題的本質，由於訂閱費用是用於購買第三方的大模型服務，但使用者對於這種模式的接受程度顯然還有待觀察。

如今，智慧手機早已滲透到諸多使用者生活中的方方面面，因此近期開始出現的所謂AI原生裝置，首先就需要面對使用習慣這個最大的問題。這種市場態勢也使得相關廠商不得不從多個方面尋求突破，試圖探索出新的應用場景，以期在細分市場找到生存空間。由此也就不難理解，相關廠商將AI Pin和Limitless歸類到智慧可穿戴裝置的原因，畢竟這類產品目前有著相當客觀的出貨量，而且在使用者習慣上與其多少也有些重合。

此前AI Pin所遭遇的大量使用者差評，其實也已經在一定程度上表明，當前這類AI裝置的依舊還受到諸多技術方面的侷限性。其中的關鍵，在於其受制於羸弱的本地算力，只能高度依賴雲端大模型。並且事實已經證明，這種方案過於受限網路連線和本地算力，因此現階段的實際表現並不那麼盡如人意，甚至在識別語音命令這類“基操”都還存在一定的困難，要麼反應遲緩、要麼識別錯誤。

這一問題也導致相關廠商需要採取更務實的方式來進行調整，以Rabbit R1為例，其目標並非取代手機，更是將其設計成“為使用者提供一個完整的、合用於各種應用的通用控制器”。事實上，類似的情況大機率也會在Limitless上重現，不過與Rabbit R1和AI Pin相比，Limitless的定價幾乎坐實了科技潮玩的定位。

Rabbit R1的形態與手機幾乎一致

但這種相對務實的策略還帶來了一個近乎無解的難題，那就是AI裝置想要用相對較低的價格來吸引使用者，就必然要對成本進行更為嚴格的控制，削減本地算力顯然也就成為了幾乎唯一的選擇。但即便不計成本的加強本地算力，這些問題就真的能迎刃而解嗎？

眾所周知，目前包括高通驍龍8 Gen3、聯發科天璣9300在內的新款旗艦SoC在端側AI算力上迎來了大幅提升，例如驍龍8 Gen3的Hexagon NPU能夠以20tokens/s的速度執行100億引數的大模型，天璣9300在極限狀態下甚至能跑330億引數目的大模型，但這些數字與雲端大模型相比，差距則是指數級的，因此目前智慧手機基本也都採取的是端側+雲端的混合方案。

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