号称再买就剁手的年轻人，开始疯狂下单智能硬件。

发布时间：2026-07-17 07:41:41 来源：安智兰德资讯网 作者：探索

今年的再买智618，风向变了。剁手的年

随着各大电商平台陆续公布618战报，轻人一个有趣的开始现象浮出水面：虽然全网电商累计销售额9340亿元，同比增长4%，疯狂看似波澜不惊，下单但在细分赛道上，硬件AI硬件却呈现出爆发式增长。再买智

数据不会撒谎：
* 天猫平台：AI智能硬件同比增长高达 80%。剁手的年
* 其他平台：AI眼镜、轻人AIPC、开始大屏AI手机、疯狂AI学习机等品类销量同比翻倍（100%+）。下单
* AI家电：同比增长 40%。硬件

那些喊着“再买就剁手”的再买智年轻人，此刻却在直播间里对智能硬件下手毫不留情。

这并非因为大家突然暴富，也不是厂商集体做慈善，核心原因在于：这批硬件，终于“换脑子”了。

从“伪需求”到“真香”：基座模型的迭代革命

回顾去年，大众对AI硬件的认知还停留在“概念炒作”阶段：
* 有的号称要取代手机，结果只是个“电子胸针”，功能鸡肋；
* 有的号称全能操控，结果是个只能看不能做的“方盒子”摆设。

当时的AI硬件，大多是为了赶风口而生。由于底层模型能力不足，用户体验极差，买家几乎清一色是测评媒体，普通用户避之不及。

但今年，随着基座大模型的换代升级，时代变了。

曾经无法解决的痛点，如今被技术红利轻松化解。真正具备实用价值的眼镜、学习机、摄像头等产品集中爆发，市场逻辑从“为了智能而智能”转向了“解决实际问题”。

以天猫直播间近期展示的创新AI硬件为例，我们来看看技术是如何重构产品体验的。

案例一：3D打印从“极客玩具”变成“傻瓜相机”

过去，3D打印是硬核极客的专属。小白用户想要打印一个物品，需要掌握建模、修模、拓扑、贴图、切片等一系列复杂技能。对于零基础用户来说，学习成本堪比换了一份工作，最终机器大概率沦为“转转”上的二手货。

现在的痛点是：我想拍张照片就生成3D模型，机器报错了我拍照就能自动诊断修复。

以前的答案：产品经理觉得你在做梦。这需要极强的多模态图生3D能力和视觉诊断能力。

现在的答案：大模型能力溢出，需求变为现实。

以创想三维 SPARKX i7为例，该设备接入了阿里 Wan 2.7生图模型和 Tripo生3D技术。
* 一键建模：用户只需拍摄照片，系统即可直接转换为3D建模文件，打印机随即开始工作。
* 智能诊断：遇到吐丝、报错等问题，用户拍照上传，系统调用 Qwen3.6-Plus的视觉能力进行多轮推理，手把手指导用户解决故障。

这一变革将3D打印从“极客玩具”降维成了“傻瓜相机”，连长辈都能轻松上手。

案例二：打破语言壁垒，实时翻译更懂“人话”

出国旅游或外贸工作中，语言障碍一直是痛点。尤其是面对非标准口音（如印度咖喱音）或嘈杂环境，传统翻译器往往失效。

技术突破：高精度拾音算法 + 大模型语义理解。

以安克创新声阔 C50i 耳夹式耳机为例：
* 核心能力：内置 Fun-ASR语音识别技术与 Qwen3.6大模型。
* 实际表现：支持100种语言实时互译。即便面对极具挑战性的印度口音，翻译准确率也能达到 97%。

更离谱的是，该耳机接入了 Qwen3.7-Max和 Qwen-Plus模型，具备“自言自语”识别能力。用户无需掏出手机，直接询问耳机即可获取答案，真正实现了“动口不动手”的便捷交互。

案例三：系统级AI，终结“复制粘贴”时代

在原生AI嵌入之前，手机搜索体验极其割裂：复制文字 -> 切换APP -> 打开搜索引擎 -> 忍受摇一摇广告 -> 最终忘记搜什么，反而点了一堆外卖。

vivo 蓝心小V 的解决方案：
通过系统底层接入 Qwen多模态能力，实现了“圈搜”功能。
* 操作极简：屏幕上看到任何内容，直接圈选。
* 智能提取：大模型自动识别屏幕内容与主体，直接给出答案或执行操作，彻底告别繁琐的跨APP跳转。

案例四：AI Vlog，从记录到创作的自动化

拍摄Vlog曾是体力活：开机、拍摄、导入、剪辑、后期，流程繁琐。

Looki 智能相机给出了答案：
* 全链路AI：挂载 千问全家桶，通过 Qwen3.5-Omni对原始音视频进行同步理解与智能剪辑。
* 创意生成：结合 Wan 2.7，每天睡前自动生成“漫画日记”。
* 生活管家：利用 Qwen3.7-Plus的实时状态识别与长期记忆，主动提醒久坐用户起身活动，并分析长期生活状态。

这不仅是相机，更是真正的“赛博外挂”。

行业全景：从“硬演智能”到“自然智能”

除了上述案例，天猫直播间还展示了更多AI重构产品的场景：
* 萤石摄像头：支持自然语言搜索录像。
* 听力熊AI随身智能体：解答儿童千奇百怪的问题。
* 海信电视：一键识别球员信息、预测比赛、生成赛后总结及高光时刻。
* 荣耀手表/创维闺蜜机：支持语音直接操控与信息查询。

核心逻辑转变：
* 过去：硬件先行，为了“智能”而强行植入功能，体验割裂。
* 现在：基座大模型能力补齐，多模态与长期记忆技术成熟，硬件直接调用大模型能力兑现用户需求，体验自然流畅。

深度解析：为何硬件大厂纷纷选择“千问”？

国内大模型众多，为何创想三维、安克创新等头部硬件厂商，清一色选择阿里通义千问（Qwen）？

1. 硬件场景对容错率要求极高
AI硬件不同于网页聊天，硬件一旦卡顿或听错，用户体验直接崩盘，极易导致退货。千问模型的高稳定性是基础门槛。

2. 端云协同的全尺寸适配能力
硬件算力有限，无法本地运行超大模型，必须依赖“端云协同”。千问提供了从不到1B到几百B的全尺寸模型矩阵，既能满足端侧轻量级推理，又能支持云端复杂任务，这是其他厂商难以企及的优势。

3. 从“聊天”到“智能体（Agent）”的进化
硬件厂商需要的不仅是能聊天的模型，更是能“看懂并执行”的智能体基模。
* Qwen3.7-Plus：进化为多模态混合智能体，具备强大的工具调用能力。
* Qwen3.7-Max：支持vivo业务系统的AI Coding开发，覆盖前后端全链路。

生态闭环：阿里为何能通吃这波红利？

阿里之所以能拿下这波AI硬件爆发红利，不仅因为模型强，更因为其“模型+云+电商”的闭环生态：

1. 基座支撑：千问大模型提供强大的底层能力。
2. 基础设施：阿里云保障高并发、低延迟的稳定调用，解决硬件厂商最担心的“调用贵、延迟高”问题。
3. 渠道变现：天猫作为电商顶流，直接帮助硬件厂商出货卖钱。

这种“一条龙包圆”的服务模式，让硬件厂商无需在技术适配和销售渠道上操心，只需专注产品创新。

结语：AI硬件大时代已来

对于消费者而言，消费电子的风向标正在发生根本性变化：
* 过去：卷屏幕亮度、卷电池毫安数等参数。
* 现在：回归用户需求，优先考虑产品能否“多干活、多省心”。

人们愿意为新硬件买单，不再仅仅是因为旧设备损坏，而是因为新设备真正提供了不可替代的价值。

这让人想起多年前数码新品百花齐放、万物竞发的景象。AI硬件的大时代，或许真的来了。

撰文：纳西
编辑：江江 & 面线
美编：焕妍

图片、资料来源：阿里云、SYNTUN、Qwen、天猫等，部分图源网络

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