● 发展趋势：交互、数据和商业模式亟待创新突破
在AI与硬件终端融合的发展趋势上，孙雪峰指出未来将呈现三大核心方向：一是多模态技术在消费电子领域的深度应用，通过实时声音、视觉数据采集与硬件结合，实现个体与环境的AI化感知，这种数据采集量级的跃升将为AI发展奠定关键基础；二是个性化AI算法体系的构建，以儿童腕表为例，设备通过长期交互积累用户多模态数据，形成专属算法模型，让AI真正实现“懂用户、陪伴用户”的个性化服务，而非依赖通用大模型；三是硬件免费的商业模式重构，如儿童腕表可通过“1元领取”触达用户，企业依托背后AI服务实现商业价值，这一模式有望延伸至AI电视、手机等终端设备。
● 发展挑战：AI体验待提升，垂直场景内容需研发
在业务推进面临的挑战方面，孙雪峰强调当前存在两大现实问题：其一是大模型技术迭代速度与硬件产业链发展的不同步，以儿童腕表为例，对话时延问题直接影响用户体验，消费者易将其归咎于硬件质量，亟待产业链上下游协同研发适配大模型的AI芯片与模组；其二是垂直场景的内容适配难题，通用AI模型无法满足儿童等细分群体需求，例如儿童提问“云彩为何不掉下来”，需用30-40字的趣味化、科学化语言解答，而非机械套用通用回答逻辑，这要求应用厂商深入场景研发专业内容模型。
● 市场落地：做大模型互补能力，挖掘下沉市场潜力
关于AI能力下沉终端的实践策略，孙雪峰分享了小水智能的落地经验：一方面，企业应构建与大厂互补的团队配置，无需自研底层AI模型，只需紧跟大厂技术演进，聚焦消费电子垂直场景深度开发，如小水智能作为中国移动唯一AI儿童腕表合作伙伴，正是通过差异化场景适配切入头部品牌主导的市场；另一方面，深度聚焦下沉市场潜力，放弃中高端有限市场，依托中国制造优势开发200-300元的普惠型硬件，覆盖千万级儿童用户，形成规模效应后拓展至全球下沉市场，该策略同样适用于AI音箱、玩具等多元终端。
2024年以来，小水智能推出一系列AI硬件产品迎来快速发展，其AI儿童腕表，不仅具备基础的定位和通话功能，还依托先进的AI技术，实现学科知识问答、通识知识解答、AI心理对话等功能，为孩子提供个性化的学习陪伴；AI讲题机则专注于解决学生学习难题，精准解析各类题目，助力学习效率提升。此外，面向老年群体的手环和手机，融入AI事项提醒等独家专利功能，为老年人的生活提供便利与关怀。
孙雪峰对AI硬件的未来发展充满信心，他表示当前是发展AI硬件的最好窗口期。随着技术的持续进步、市场需求的不断释放，AI硬件有望在更多领域实现突破，为人们的生活和工作带来更多创新体验。小水智能也将继续深耕AI硬件领域，加大研发创新力度，推出更多满足市场需求的优质产品，在这场AI硬件发展浪潮中勇立潮头。
