從滅蚊高手到智能寵物項圈，獵奇AI硬件的市場突圍

AI硬件一直是個冰火兩重天的賽道。

一邊是巨頭和明星創(chuàng)業(yè)公司砸下重金卻頻頻翻車。Humane的AI Pin，估值一度達到8.5億美元的699美元胸針上市僅10個月就因續(xù)航崩潰、發(fā)熱嚴重、語音響應延遲高達10秒等問題遭遇海量退貨，最終以1.16億美元“賤賣”給惠普。Rabbit R1，曾創(chuàng)下4天售賣10萬臺的紀錄，卻因產(chǎn)品力跟不上、用戶反饋參差，在2025年底被曝出資金鏈斷裂、欠薪的困境。

據(jù)不完全統(tǒng)計，2024年約90%的AI初創(chuàng)失敗源于市場需求不足和高成本，而2025年AI硬件的失敗率或達85%。

另一邊，一些聽起來不太“正經(jīng)”的產(chǎn)品卻在悄悄收割市場：一臺會自己瞄準的激光滅蚊器，讓歐美中產(chǎn)家庭排隊掏錢；一個能翻譯貓叫的寵物項圈，成了養(yǎng)寵年輕人的社交硬通貨；記錄健康的AI戒指，正在被海外市場瘋搶。

一邊是資本瘋狂涌入，一邊是產(chǎn)品大面積陣亡。為什么這么難啃的賽道，反而被這些無厘頭設計撕開了口子？2026年要做AI硬件，需要注意些什么？

如果兩年前有人告訴你，中國公司出海最火的硬科技產(chǎn)品是一臺專門轟炸蚊子的“激光炮”，你大概率會覺得這是Reddit平臺上的沙雕假新聞。

但就在這幾天，這件事不僅成了真，還讓老外們徹底瘋狂了。

來自常州的“光之矩”公司推出了一款名叫Photonmatrix的AI激光滅蚊器。

這東西有多離譜？它能在6米開外，一眼從幾十只飛蟲里鎖定那只討厭的蚊子，0.003秒內擊穿它的翅膀，而且一秒能打下來30多只。

技術上其實沒有發(fā)明什么新東西：邊緣端AI視覺識別+低功率脈沖激光+高速云臺。芯片本地跑輕量化識別模型，專門針對蚊子振翅頻率和體態(tài)特征訓練，不會誤傷蜜蜂。激光功率控制在1瓦以下，對人眼和寵物安全。這套技術組合拳原本用在無人機目標跟蹤上的技術組合被套用在滅蚊上，卻有了意想不到的效果。

眾籌初期，項目日均籌款只有2000美元。轉機出現(xiàn)在王川回常州老家的時候，他在河邊公園的草坪上錄了一段激光滅蚊的實景視頻，隨手發(fā)到TikTok。

“睡前還只有1萬播放量，沒想到一覺醒來突破了100萬，后來又飆升至2000萬。”視頻在海外社交媒體瘋傳，評論區(qū)老外直接炸鍋，“這是我見過最實用的技術”“建議立刻裝備亞馬遜雨林”“蚊子也有怕激光的一天”。

眾籌訂單隨之暴漲。原定2萬美元的目標，最終籌了160多萬美元，超額80倍。截至目前，這款定價600-620美元的產(chǎn)品收獲了超3000個訂單，累計金額超200萬美元。

AI滅蚊器的爆火說明，2026年的AI硬件圈，早已不是那個只會卷大模型參數(shù)的“書呆子”了。

現(xiàn)在的中國創(chuàng)業(yè)者腦洞大到能裝下整個宇宙。他們正在用AI這把利刃去解鎖各種獵奇的小眾設計。

那么，AI有哪些野路子打法？那些腦洞大開的AI硬件背后，有著怎樣的技術考量？

如果我們把視線放得更遠，會發(fā)現(xiàn)近兩年的AI硬件市場不止AI滅蚊器一枝獨秀。更多腦洞大開的設計和創(chuàng)意涌現(xiàn)于AI硬件這一賽道。

先看智能穿戴領域一個正在升溫的品類——AI戒指和吊墜。芬蘭品牌Oura是這條賽道的先行者，截至2025年，其智能戒指已迭代至第四代。這款戒指主打健康監(jiān)測，通過紅外PPG、三軸加速度計、溫度傳感器等多模態(tài)傳感器，持續(xù)追蹤深度睡眠、REM睡眠、淺睡眠及睡眠效率，生成完整健康數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)顯示，Oura Ring在2025上半年占據(jù)了全球智能戒指市場74%的份額，實際使用用戶已突破440萬人。

前美團智能硬件負責人打造的Looki吊墜，主打“人生回看器”定位——一枚32克的掛墜定時自動拍攝生活影像，AI生成每日vlog、連載漫畫和洞察分析，將被動記錄轉化為情緒價值。這款產(chǎn)品在海外發(fā)售后迅速走紅，近期完成了超2000萬美元A輪融資，由螞蟻集團領投。

另一邊，在寵物市場爆火的AI寵物項圈不僅能監(jiān)測心率、體溫、呼吸頻率等生理特征，還能精準識別出開心、緊張、焦慮等不同情緒狀態(tài)，判斷出“餓了”“想出門”“哪里疼”，然后推送到主人手機上：“你的貓說它今天罐頭給少了。”硅谷寵物情感AI公司Traini的模型已覆蓋近120個犬類品種，內部測試中情緒翻譯準確度最高達94%。

AI全息親友盒子則更戳人心窩，上傳已故親人的照片和語音，它就能用親人的語氣和你對話。技術底層是大模型微調加語音克隆，原本應用于客服機器人的技術，被重新包裝成了“讓思念有回聲”的情感載體。

2025到2026年的硬件賽道已經(jīng)被這些足夠小眾的AI硬件產(chǎn)品闖出一條賽道。而通過以上對AI獵奇產(chǎn)品的分析，我們還可以看到AI硬件在獵奇外表下成功突圍的共同邏輯。

首先，它們都選了一個有清晰痛點的場景。成功的獵奇AI硬件往往能精準捕捉到用戶在物理世界或精神層面的某種需求空缺。蚊子帶來的困擾、現(xiàn)代人特有的焦慮、傳統(tǒng)服務流程的效率低下，這些都是痛點。

滅蚊打不著、睡不好，寵物的健康報告去醫(yī)院體檢太麻煩、太貴……AI的價值恰恰是把這些人不想做的事、人做不好的事、人懶得做的事變成一件在技術輔助下足夠有趣、簡單的事。

無論是Photonmatrix對微小目標識別的攻克，還是AI寵物項圈對情緒的精準識別，這些小眾AI硬件都離不開底層“硬核技術”的支撐。

這些技術能力被巧妙地應用于解決一個具體的、長期存在的痛點，從而創(chuàng)造出明顯的技術溢價。用戶愿意為這種高效、智能、有時甚至帶有未來感的解決方案支付更高的價格。

其次，他們都有很強的話題新鮮度和社媒傳播力。

這些產(chǎn)品往往以其新穎的概念和獨特的實現(xiàn)方式，迅速吸引了大眾的目光。AI戒指的健康截圖天然就是社交貨幣。激光滅蚊器的“每秒擊殺30只”視頻，放在TikTok上就是爆款素材。這些產(chǎn)品都在短時間內引爆了社交媒體。而市場新鮮度是產(chǎn)品初期獲取關注、積累用戶的重要驅動力，尤其是在眾籌平臺，以及通過視頻營銷快速冷啟動時，更能發(fā)揮奇效。

那反過來看，那些死掉的AI硬件做錯了什么？

某巨頭的AI萬能遙控器，能控電視、空調、燈光、窗簾，但每樣都控制得稀爛，最后用戶還是拿起了原來的遙控器。AI Pin和Rabbit R1犯的是同一個錯誤：貪大求全。總想解決所有人的所有問題，結果連一個都解決不好。

行業(yè)觀察者指出，很多項目不是死于不創(chuàng)新，而是死于“過度創(chuàng)新”，為了創(chuàng)新而創(chuàng)新，追求技術或概念的顛覆性，卻忽視了真實的市場需求。

聊到這里，一個更本質的問題浮出水面：AI硬件這條賽道上，失敗和成功的產(chǎn)品，分水嶺到底在哪里？

答案其實不復雜：噱頭與真需求之間，隔著一個“用戶到底痛不痛”。

AI Pin和Rabbit R1的失敗，本質上是為AI而AI的典型案例。它們的產(chǎn)品邏輯是這樣的：我們有一項很酷的AI技術（激光投影、大模型對話），讓我們把它做成一個硬件，然后告訴用戶“你需要它”。至于用戶原本有什么痛點、這個硬件比現(xiàn)有方案好在哪里、用戶愿不愿意改變習慣去用它，這些問題都被跳過了。

反觀那些活下來的產(chǎn)品，它們的邏輯剛好相反：先找到一個真實存在的、讓用戶頭疼已久的問題，蚊子打不著、聽不懂貓在叫什么……然后用AI技術給出一個“離譜但有效”的解決方案。

簡單來說，噱頭驅動的產(chǎn)品，技術是主角，用戶是配角，創(chuàng)業(yè)者花大量時間回答“我們能做什么”，卻很少問“用戶需要什么”。真需求驅動的產(chǎn)品，用戶是主角，技術是工具，團隊基于這一觀察，可以對AI硬件賽道提煉出幾條更具操作性的啟示。

第一，放棄“大而全”的幻想，專注于一個極小的點。

那些失敗的AI硬件往往試圖解決太多問題。某巨頭的AI萬能遙控器，能控電視、空調、燈光、窗簾，但每一樣都控制得不夠好，最終用戶還是拿起了原來的遙控器。AI Pin和Rabbit R1同樣犯了“貪大求全”的錯誤，試圖取代手機，卻連續(xù)航和發(fā)熱等基礎問題都沒解決。反觀成功案例：PhotonMatrix不滅蒼蠅、不滅飛蛾，只滅蚊子；Traini的寵物項圈專注于行為與情緒翻譯。這說明，將單一體驗做到極致或許比堆砌功能更能建立用戶粘性。

第二，用體驗優(yōu)先替代技術炫技。

團隊不要總想著堆最貴的芯片、最大的屏幕。一個明顯的趨勢是，一個爆款AI硬件產(chǎn)品的思路往往并非來自技術巨頭，而是被天然具備技術優(yōu)勢的小創(chuàng)業(yè)公司提出來的。芬蘭品牌Oura的智能戒指放棄屏幕和通知推送，把空間留給傳感器和電池，換來更長的續(xù)航和更連續(xù)的數(shù)據(jù)采集，目前實際使用用戶已突破440萬人。比起技術噱頭，用戶更愿意為實際體驗付費。

第三，先驗證需求，再投入量產(chǎn)。

PhotonMatrix、Traini智能項圈、Looki吊墜等項目均通過眾籌或預售完成市場驗證。在大規(guī)模量產(chǎn)之前，眾籌除了能夠籌集資金，還能驗證目標用戶是否愿意為產(chǎn)品理念付費。如果頁面掛出去一周數(shù)據(jù)慘淡，說明產(chǎn)品方向需要調整；如果反響熱烈，拿著訂單去找供應鏈，風險將大幅降低。

AI硬件的未來增長窗口，將高度依賴于能否將前沿AI能力有效下沉到消費者日常生活中尚未被充分滿足的垂直場景中。

這意味著，開發(fā)者需要放棄泛化誤區(qū)，即試圖用一款設備解決所有問題，轉而專注于一個點、一群人、一個場景，深挖痛點并給出極致的解決方案。

從AI滅蚊高手到智能寵物項圈，這些看似不著邊際的AI硬件闖出了一條可能的硬件需求賽道。未來五年，隨著邊緣AI芯片成本持續(xù)下降、大模型推理能力不斷向終端遷移、3D視覺模組成本逐步降低，此類“細分場景專用”的AI硬件將具備更低的開發(fā)門檻和更廣的落地空間。也許下一款產(chǎn)品，就誕生于某個日常生活中“麻煩卻未被解決”的小問題。