作為世界上第一批號稱“取代手機”的可穿戴AI智能產(chǎn)品，隨著AI的推移， 隨著Pin的陸續(xù)發(fā)貨，第一批用戶的體驗也陸續(xù)出現(xiàn)。但在這些體驗中，差評占據(jù)了大部分份額，客戶的吐槽包括，不限于AI助手反應(yīng)遲鈍、AI功能有限、達不到預(yù)期等。與此同時，該型號配備的純色投影屏幕，也受到客戶吐槽使用場景高度限制，在戶外幾乎看不見。

這樣的種類，讓很多用戶認為AI。 Pin還遠遠沒有達到值得購買的水平，甚至有人認為它是“AI時代的美麗小廢物”。

雖然AI Pin的設(shè)計理念是基于對AI應(yīng)用的探索，但在當前技術(shù)條件的限制下，該產(chǎn)品的實際性能顯然尚未達到預(yù)期效果，其關(guān)鍵無疑是缺乏當?shù)氐腁I計算能力，因此高度依賴云服務(wù)。就實現(xiàn)方式而言，AI 事實上，Pin的方式與目前AI應(yīng)用的入門級機型高度相似，都是通過大型云模型和計算能力的支持來彌補當?shù)赜嬎隳芰Φ娜笔А５獳I 除了性能弱之外，Pin還使用了投影來顯示信息，這意味著一些用戶反饋說他們的熱量很大，甚至過熱很容易導(dǎo)致關(guān)機。

如果響應(yīng)時間太慢，則是AI。 目前Pin被吐槽的另一個問題是，網(wǎng)絡(luò)延遲和云服務(wù)器的響應(yīng)速度會影響響響應(yīng)速度，因為它的大部分計算都需要在云中進行。據(jù)報道，在實際使用中，客戶通常需要等待幾秒甚至幾十秒才能得到反饋，并且與目前主流的智能語音助手Siriri。、與小愛同學(xué)等相比，顯然是沒有優(yōu)勢的，而且這顯然也會在一定程度上降低顧客體驗。

更為致命的是，Ai Pin的準確性也很差，顧客說每一個正確的答案背后都有幾個不正確的答案，而且還存在答非所問的情況。事實上，這些因素并非AI。 Pin本身的問題是，它訪問的大云模型暫時并不完美，因為AI幻覺是一個大模型至今難以克服的問題，即使它比GPT-4強。、Claude 3 Opus等也不能完全解決。但對于AI 對于Pin來說，這個問題特別突出的主要原因是它的信息輸入更依賴于視覺和語音識別，導(dǎo)致輸入的準確性遠不如打字準確。

現(xiàn)在陸續(xù)曝光的使用體驗，也意外地暴露了云大模型對內(nèi)容審核的相關(guān)問題。根據(jù)某些用戶的反饋，AI Pin要么忽略含有得罪詞(如作為語音助詞)的請求，要么修改這些詞。但是，這種審批和修改的過程可能會改變客戶請求的核心部分，導(dǎo)致答案與用戶的需求相差甚遠。

除此之外，AI Pin的功能受限也是他感覺不好的重要原因之一。之前在官方宣傳中展示了它在對話翻譯中的優(yōu)勢，但是有用戶反饋說這個場景中有很多信息丟失的問題。同時，一些用戶習(xí)慣了導(dǎo)航、秒表、日歷、記時器等基本功能，這些功能只是需要。AI 到目前為止，Pin還沒有配置，它的應(yīng)用領(lǐng)域也進一步受到限制。

值得注意的是，AI 由于Pin在設(shè)計上與目前主流的智能手機有很大的不同，因此需要再次培養(yǎng)用戶的使用習(xí)慣。以互動方案為例，用戶可以通過觸摸、語音等方式與手機互動，但是AI Pin則需要通過傾斜手掌等手勢控制來完成，這無疑會為許多用戶增加一定的學(xué)習(xí)成本。此外，AI 目前Pin的應(yīng)用場景也存在一定的局限性，在特定場景中，如數(shù)據(jù)信號不佳，將對其使用體驗產(chǎn)生較大影響。

所以盡管官方稱之為AI Pin的目的是“取代手機”，但在目前的技術(shù)標準和市場環(huán)境下，這種愿景顯然很難在短時間內(nèi)實現(xiàn)。這其實在一定程度上說明了。雖然智能手機不是目前AI落地的唯一媒介，但至少在這個階段，更符合用戶使用習(xí)慣的手機可能仍然是最好的選擇。

日本有消息來源透露，iOS 18將為iPhone的Spotlight搜索工具提供生成人工智能的新功能，但是它可能會在當?shù)赝耆\行。然而，之前有傳言說蘋果和谷歌在一起，OpenAI，而且百度等公司曾經(jīng)就此合作進行過討論，所以不排除它會提供基于云的AI相關(guān)功能。此外，許多分析師已經(jīng)透露，蘋果正在積極布局AI服務(wù)器。

如今，作為AI功能在手機上落地的核心要素，大型模型的重要性已經(jīng)顯而易見。雖然目前市場上的大型模型令人眼花繚亂，但手機廠商在選擇這類合作伙伴時尤為謹慎。畢竟數(shù)據(jù)安全、客戶體驗、核心競爭力等因素都會影響手機廠商的決策。此外，手機制造商不太可能完全向第三方制造商開放系統(tǒng)API，因此自主研發(fā)模型已經(jīng)成為許多大型頭部制造商的選擇。

就實際著陸而言，目前大部分手機廠商都采用了端側(cè)。 云混合方案，但由于各廠商都有自己的重點，所以仍然很難判斷目前是以端為主，還是以云為主。

由于包括高通驍龍8 Gen3、包括MTK天璣9300在內(nèi)的新SoC在當?shù)谹I計算率方面有了很大的提高，這也促使手機廠商在AI功能的落地上有了更多的選擇。比如驍龍8 Hexagon3的Gen3 這次NPU升級了全新的微架構(gòu)，性能提升98%。、能效率提高40%，大模型可以以20tokens/s的速度運行100億參數(shù)。升級APU后，天璣9300甚至可以在極限狀態(tài)下運行330億參數(shù)的大型模型。但到目前為止，端側(cè)運行的AI功能暫時是中高檔車型的專屬。未來，隨著相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，這一功能必然會滲透到更低的市場。

現(xiàn)在AI在中端設(shè)備上的落地?zé)o疑還處于起步階段。雖然智能手機不是唯一的選擇，但至少在這個階段可能仍然是最好的選擇。包括AI 包括Pin在內(nèi)的這種“AI原裝設(shè)備”顯然會給整個行業(yè)帶來更多的啟發(fā)。就像智能手機出現(xiàn)之初，體驗遠不如當時的功能機。

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