如果把当下最让人迷惑的科技产品拉个清单，AI 硬件网红们绝对榜上有名。

从 699 美元的 Humane Ai Pin 到 200 美元的 Rabbit R1，这些 AI 创业公司都在兜售同一个美丽的谎言：你需要专门的硬件才能体验真正的 AI。

今天，这个名单上又多了一个新成员——AI Key。

这是一款定位于「AI 助手」的外接硬件，厂商宣传它可随插随拔，通过 iPhone 的 USB 接口连接后，能够帮助你动动嘴操作手机上的应用和功能，从消息、地图到拍照、社交软件，几乎覆盖常见任务。

类似于手机 Agent，它的用法也并不复杂。

只需提出你的需求，确认它调用的应用，接着设备会自动模拟点击、滑动和输入操作。用户既可以盯着它执行，也可以完全交给它处理，并在需要时随时中止或修改。

值得注意的是，虽然苹果提供了如「快捷指令」这类系统级自动化工具，但第三方应用无法深度调用或控制其他应用的行为，这也解释了为什么市场上会出现这类试图填补空白的外接硬件。

外观小巧的它拥有三种配色：午夜黑、蛋奶白和达维粉，售价 89 美元，厂商承诺圣诞节前全球发货。创始人 Adam Cohen Hillel 在 X 平台表示，首批产品在短短 7 小时内几乎售罄。

AI key 的火爆并不令人意外，只是，问题也随之而来，为了把手机变成「AI 手机」，你真的需要额外插一个外设吗？基于此，我们还可以延伸出更深层的问题——我们真的需要为了 AI 而专门创造 AI 硬件吗？

一、AI硬件卷生卷死，但手机形态稳坐C位

尽管苹果高级副总裁埃迪·库多次强调，未来十年内 iPhone 可能被淘汰，但不可否认的是，当下最好的 AI 硬件形态依旧是手机。

你口袋里的 iPhone 16 Pro 搭载第二代 3 纳米制程芯片，能访问 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek 等人类历史上最强大的 AI 模型。而即便抛却云端大模型的加持，手机厂商们也纷纷在端侧模型上大作文章。

哪怕是被诟病在 AI 赛道掉队的苹果，最近也在 Hugging Face 上发布了 FastVLM 和 MobileCLIP2。

这些模型比以往版本快 85 倍、体积缩小 3.4 倍，让实时视觉语言模型（VLM）应用成为可能，甚至还能在浏览器里完全本地运行，实现实时视频字幕生成。

更不用说前阵子发布的 Google Pixel 10 系列手机，堪称买 AI 送手机，它不仅能本地运行 Gemini Nano 模型，还搭载了 Camera Coach 与 Auto Best Take 等功能，能够实时分析拍摄场景、光线与人物动作，自动优化照片甚至给出拍摄建议。

之所以能做到这一点，原因很简单：硬件素质摆在那里。

如果回首第一波涌现 AI 硬件的浪潮，Humane Ai Pin 和 Rabbit R1，均以颠覆者的姿态出现，试图通过「无屏/少屏」的理念，重塑个人计算的未来 。

前者 Ai Pin 由前苹果高管打造，秉承着「让技术成为你的仆人，而非你的主人」使命 。后者的 R1 则以其大胆的橙色设计和「大型动作模型」概念，承诺通过 AI 替用户完成复杂的应用内任务 。

然而，Humane Ai Pin 正式发货后，却被发现有着严重的过热和续航问题，最后卖身惠普。

而 Rabbit R1 同样高开低走，发货初期，R1 的 USB-C 接口对充电线极为挑剔，仅能兼容部分线缆，且电池续航极短，仅 1000 毫安时的电池容量，不仅是质量问题，更反映出初创公司在供应链和品控上的经验不足。

Reddit 论坛上一则评论甚至提到，R1 团队「意外订购了错误的内存部件」 ，这一小插曲生动地揭示了硬件初创公司在供应链管理上所面临的挑战。

二、功能与属性之争：AI硬件的两条路径

当用户要使用 AI 技术时，有两种选择：要么用专门的设备，要么让现有设备变得更智能。这两种思路就像两种不同的生活态度。

第一种思路是「功能导向」，认为 AI 需要独立设备来承载。比如 Humane Ai Pin 的激光投影、Rabbit R1 的语音交互，都是在原有设备基础上增加新功能。这种模式下，用户需要额外学习新操作，就像学开车前得先了解方向盘。

第二种思路是「属性融合」，把 AI 看作系统的一部分，像电力和网络一样自然存在。比如苹果的 Apple Intelligence，它不单独出现，而是渗透到邮件、照片、通知等日常使用场景中。这种模式下，用户几乎感觉不到 AI 的存在，就像水是生命的一部分。

两种模式各有优劣。功能导向的设备能快速实现特定目标，但容易陷入「中间商」的困境；属性融合的模式更持久，但需要长期积累才能形成真正的优势。

三、AI硬件的未来：从盒子到环境

当人工智能这个「新物种」出现时，我们的第一反应几乎是条件反射式的：它也需要一台「专属设备」。一个「AI 盒子」、「AI 终端」，或者至少，是一台「AI PC」。

这种想法，就像一个原始人第一次看到火，不是思考如何利用火的能量去烹饪、取暖、冶炼，而是琢磨着必须制造一根「火棍」，才能将火焰握在手中。

早在 1998 年，Eli Zelkha 和他的团队提出了「环境智能」这一概念，指的是一种能够「感知人类存在并做出响应」的智能环境系统。这些环境通过嵌入式设备（如传感器、执行器、AI 模块）实现与用户的无感交互，试图将技术融入生活而不是成为负担。

真正理解 AI 的公司不会试图刻意创造「AI 设备」，而会让所有设备都变得 AI 化。就像电力和网络连接早已成为设备的底层能力，AI 也会从一个被反复强调的「卖点」，下沉为所有智能设备的基础设施。

届时，你的汽车、冰箱、眼镜、甚至衣服，都将拥有不同形式的智能，它们彼此连接，协同运作，共同构成你的个人「环境智能」系统。

当我们不再谈论 AI 硬件的那一天，才是 AI 无处不在的开始。