AI与科技第 151 期 ·

科技巨头为何想把摄像头戴到你脸上

我们想要的是萨曼莎,可到货的却是一双监视你的眼睛。

科技巨头为何想把摄像头戴到你脸上

开篇

当我们想象人工智能时,脑海里总会浮现出一张面孔。钢铁侠里的贾维斯说“早上好”的场景,电影《Her》里的萨曼莎先一步察觉到我的心情的场景。AI被描绘成理解我的存在,一个站在我这边、协助我度过一天的伙伴。

2026年7月,这种想象终于以“机器”的形态到来了。几天前的报道勾勒出OpenAI首款设备的轮廓,那是一款没有屏幕的音箱型伴侣。它装有摄像头和传感器,能自行小幅移动以营造“活着”的感觉,甚至会读取我的邮件,从而越来越了解我。Meta已经在出售戴在脸上的摄像头——智能眼镜。萨曼莎、贾维斯,就这样被摆上了商品货架。

但我读到这则消息时,感受到的不是欣喜,而是一种熟悉的不安。几个月前,我曾写过多伦多一个富人区在整个社区布设AI监控摄像头的故事,当时我问的是:“当你把钥匙交给贾维斯的那一刻,那个贾维斯究竟属于谁?”那时,监视存在于“社区”之中,架在路边的电线杆上。这一次,那双眼睛来到我的脸上、进入我的客厅。而且这一次,是我们亲自邀请这双眼睛进来的。因为我们想要一个伴侣。

这篇文章要谈的,正是这份邀请函里的小字条款——藏在“想拥有贾维斯”这个愿望背后的交易,以及科技巨头为何如此执着地想把摄像头戴在你的脸上。

inkling

Inkling: Our open-weights modelOur first open-weights model: multimodal, Mixture-of-Experts, with controllable reasoning effort. Available to fine-tune on Tinker.thinkingmachines.ai

先提前说明一点。当下的AI业界正在分裂。一边是Mira Murati押注于更大、可调校的语言模型(不久前公布的那个975B开放权重模型),另一边是Yann LeCun坚称“语言模型无法理解世界”,索性离开公司另辟蹊径。方向截然相反,但两条路抵达的终点却是同一个——最终都是某种必须“注视你”的东西。

现在被打造出来的,不是“聪明的助手”,而是“常驻观察者”

OpenAI’s first hardware device is reportedly a screenless speaker that can move | TechCrunchThe device is weirdly described as involving “mechanical elements that can move on their own” and the Bloomberg report includes the detail that the device is designed to “feel like a companion and bectechcrunch.com

拆解OpenAI正在筹备的首款消费级设备的规格,几乎看不到关于性能的描述。取而代之的是这些:摄像头与环境传感器、让设备可在房间之间携带使用的电池、能自行移动以装出“活着”样子的机械装置,以及一种随着对用户的长期观察而愈发个性化、愈发主动的“性格”。这家公司押注的胜负手不是基准测试分数,而是“人格”与“陪伴感”。他们以65亿美元收购名为io的硬件团队,并借助曾打造iPhone的Jony Ive之手,正是为了让技术“被感受为私人化的存在”。

这里出现了一处令人不安的对称。一个先我一步为我着想的伴侣的规格,和一个时刻监视我的监控装置的规格,实际上是同一套东西。要预测我的需求,就必须观察我的日常;要读取我的邮件,才能成为“了解我”的存在。便利与监视,是用同一种原材料做成的。

Meta Ray-Ban Display:AI眼镜的创新未来 - haebomMeta Ray-Ban Display与神经腕带、EMG技术一起,发出了以新一代AI眼镜取代智能手机的新时代信号弹。haebom.dev

Meta在这个方向上走得早得多、力度大得多。无屏幕智能眼镜仅在2026年第一季度,出货量就增长了167%,成为可穿戴设备中增长最快的品类,Meta与EssilorLuxottica合计占据了这一市场超过80%的份额。上个月,他们不再躲在Ray-Ban这个品牌背后,而是直接以“Meta”命名推出了一款眼镜,售价299美元,比现有产品线便宜80美元。这是一种先铺量、再用数据拓宽护城河的策略。这款眼镜主打的核心功能是“超感知”,即实时识别眼前的物体和场所的能力。

总结一下:如今的竞争已经从“谁更聪明”转移到了“谁能更持续地待在你身边、看到更多”。而胜出的形态恰好是脸上的摄像头,这绝非偶然。

要让贾维斯真正有用,它必须看见世界(也就是你)

在这里我想再深入一层。为什么偏偏是现在,钱如此密集地涌向带摄像头的硬件?答案在模型那一侧。

要让贾维斯真正有用,光是会说话是不够的。它得理解我房间的结构、物品摆放的位置、此刻正在发生的情况。而Yann LeCun认为,今天的AI恰恰做不到这一点。他最近辞去了Meta首席AI科学家的职位,创办了一家名为AMI Labs的公司(规模约5亿欧元),他的立场宣言就是这个:现在的模型只是把语言处理得看似合理、显得聪明而已,并没有真正理解世界。

他所主张的替代方案是世界模型1和JEPA2。核心想法是这样的:物理法则不在文本之中。杯子是怎么倒下的、光线是如何落在表面上的,这些无论把互联网上的文字读多少遍都读不出来。那些东西存在于世界之中。所以这一派人马不用文本学习,而是用视频学习,也就是通过“观看”世界来学习。借用世界模型创业公司World Labs的负责人、募集了10亿美元的Fei-Fei Li的说法,语言模型是没有眼睛的“黑暗中的语言工匠”。能言善辩,却看不见世界。

这一段是本文的核心。把AI打造成“理解世界的存在”这项研究,机械地来看,就是“持续不断地观察世界”这项研究。要为世界建模,就必须去看这个世界,而这个世界里有你。感知层与监视层,其实是同一层。

LeCun特意离职这件事,本身也是一个信号。这意味着构成伴侣“大脑”的世界理解能力,还没有准备好。大脑不足,就需要更多的观察数据;需要更多的观察数据,就得在你的脸上和客厅里放置传感器。硬件竞赛和世界模型竞赛,不是两条各自独立的新闻,而是同一台机器的两半。

但这并非消费者主动想要发生的事

这里要澄清一个常见的误解,即“聊天机器人已经过时了,接下来一切都要走出屏幕”这种叙事。我认为这是夸大其词。理由恰恰来自反方向。

试图把人送入虚拟世界内部的沉浸式尝试,正在崩塌。苹果放弃了原本作为Vision Pro后续、正在评估的平价XR头显所用显示屏(业内称为G-VR的项目)的开发,三星显示也决定在9月提前终止该项目。售价3499美元的Vision Pro在销售低迷中不断传出停产和停产相关报道。把眼前的画面塞满、把人带去另一个世界的承诺,消费者并不买账。

苹果放弃“平价XR显示屏”开发 - THE ELEC苹果中止了原本作为Vision Pro后续、正在评估的平价扩展现实(XR)设备用面板开发项目。硬件趋势正从XR头显转向人工智能(AI)智能眼镜。thelec.kr

重要的是接下来这一幕。科技巨头并没有放弃可穿戴设备本身,而是从“沉浸”转向了“观察”。不再是把你送入虚拟世界的头显,而是把AI引入你的现实世界的眼镜。为什么会转向?不是因为需求火热。常驻开启的伴侣设备的需求,至今从未被证实过。像Humane和Rabbit这样贩卖过类似梦想、随后销声匿迹的产品坟场,早已存在。

即便如此仍要强行推进,理由只有一个:谁握住智能手机之后的下一代交互界面,谁就握住了下一个平台。Meta在Reality Labs每年承受约100亿美元的亏损,却依然不放开眼镜这条线。OpenAI在上市前需要一个能讲给投资者听的硬件叙事。299美元这个价签,瞄准的不是利润,而是市场份额——他们要在谷歌和三星带着Android XR眼镜到来的今年秋天之前,先把地基铺好。

所以说,眼下发生的这一切,主语并不是“你”,而是“科技巨头”。不是你想要萨曼莎,市场才因此转动,而是科技巨头想要坐上下一个平台的王座,于是把“萨曼莎”这个故事卖给了你。

虚拟世界早已完成了彩排

如果这套观察装置让你感到陌生,不妨想想我们早已长期练习过的一个空间——游戏。

在游戏里,我们已经欣然同意接受“完全的观察”。每一次输入都被记录,每一个动作都被追踪,如今更出现了和我一起游玩的AI队友。Krafton与NVIDIA联手打造的CPC(共同游玩角色)已被植入《PUBG》,推出了名为“PUBG Ally”的AI队友;在人生模拟游戏inZOI里,则运行着能自行读取情况、自主决定行动的NPC。

- YouTubeEnjoy the videos and music you love, upload original content, and share it all with friends, family, and the world on YouTube.youtu.be

有意思的是接下来的发展。**Krafton正把为游戏积累起来的物理引擎和虚拟环境构建能力,延伸到机器人、自动驾驶、防务产业等实体AI领域。**他们在美国和韩国建立了机器人研究组织,与Hanwha Aerospace联手,并向共享汽车公司Socar投资了650亿韩元。这笔投资,瞄准的正是Socar每天累积的110万公里实际行驶数据。

这股潮流说明了一件事:曾经用来搭建虚拟世界的工具,正在变成观察和建模现实世界的工具。游戏,是我们“为了乐趣”而练习被完全观察的一场彩排;伴侣设备,则是把这种观察“为了便利”搬到现实中的正式演出。舞台只是从虚拟换到了客厅而已。

Oswarld视角

在制定GTM战略时,我总会先问两个问题:这款产品真正的客户是谁,真正的商品又是什么。用这个视角来看伴侣设备,答案有点冷。表面上的客户是想要贾维斯的你,但真正的商品,可能是“被观察的你”。正如Shoshana Zuboff在《监视资本主义时代》中所说的那样,这是一种以人类经验为原材料的结构。

萨曼莎与贾维斯令人不安的真相就在这里。一个完全了解我的存在,就是一个完全观察过我的存在。而这些观察的记录,栖身之处不是我的脑海,而是某人的服务器。几个月前我写Rosedale那一期时,监视是立在社区入口的一道闸门;而这一次,闸门被戴在了我的身体上。更贴近、更温柔,因此也更难挣脱。

请不要误会,我并不认为这种伴侣一定是坏事。对于行动不便的人、独居的老人、忙得恨不得多长几只手的一线工作者来说,这类工具确实有着实实在在的价值。将观察全部在设备内部处理的端侧3设计,以及不把数据外传的方式,在技术上也是可行的。所以问题不在于“想要一个伴侣”这件事本身。问题在于当下的轨迹——依赖云端、由饥渴于数据的世界模型牵引、整个结构又由科技巨头所拥有。这三者一旦叠加,天平就会向监视一侧倾斜。这不是说监视是必然的结果,而是说当下的设计正朝着那个方向走去。

所以我想抛出的问题不是“贾维斯什么时候到来”,而是“那双眼睛究竟属于谁,而我又将为此每月付出什么代价”。

结语

在电影《Her》的结尾,主人公发现萨曼莎并非只属于他一个人的恋人。萨曼莎同时在和数千人对话。对我来说,那是世上独一无二的亲密;但对创造萨曼莎的一方而言,那份亲密不过是数千份数据中的一份。

如今摆在我们面前的眼镜和音箱,也怀揣着同样的结构。对你而言,它是陪伴左右的伴侣;对制造它的一方而言,它不过是观察这个世界的数亿双眼睛中的一双。是否邀请这双眼睛进门,如果邀请,又该以怎样的条件邀请,最终得由我们自己来决定。因为很多时候,本该在技术到来之前问出的问题,一旦技术抵达,就再也问不出口了。

你呢?为了拥有一个了解你的AI伴侣,你愿意把自己一天中的多少部分,交给那双眼睛?


参考资料与延伸阅读

核心来源

  • Mark Gurman, “OpenAI’s First Device Will Be Moveable, Screenless Speaker Built as AI Companion”, Bloomberg, 2026. 相关报道 ··· 这是该设备配备摄像头、传感器、邮件读取功能以及可自行移动的驱动装置这一规格信息的原始出处。也是本文“伴侣=观察装置”这一论点的起点。
  • Kim Geon(音译), “Apple Scraps Development of ‘Affordable XR Display’”, THE ELEC, 2026. 链接 ··· 这是关于苹果撤出沉浸式头显、转向智能眼镜的独家报道,是第三部分“从沉浸到观察”论点的依据。
  • “AI’s next frontier moves from words to world models”, Fortune, 2026. 链接 ··· 整理了LeCun和Fei-Fei Li分别以10亿美元规模押注世界模型的动向,以及对LLM的批评。
  • Fei-Fei Li & World Labs, “A Functional Taxonomy of World Models”, 2026. 链接 ··· 该文将世界模型分为渲染器、模拟器、规划器三类,也是“语言工匠”这一比喻的出处。
  • “Beyond Games to Robotics and Autonomous Driving: Krafton Expands Its AI Territory”, News1, 2026. 链接 ··· 这是游戏物理引擎能力延伸至实体AI这一“彩排”论点的韩国依据。

背景知识 / 概念

  • Shoshana Zuboff,《监视资本主义时代》(The Age of Surveillance Capitalism),2019年。 ··· 这本书讨论了人类经验如何成为预测性商品原材料的结构,是本文的理论骨架。
  • “What is Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA)?”, Turing Post, 2026. 链接 ··· 从I-JEPA到V-JEPA,浅显易懂地解释了“预测的是抽象表征而非像素”这一概念。

推荐搭配阅读的往期文章

  • OZ Talking,《你的隐私值多少钱》 阅读往期文章 ··· 这是监视还只存在于“社区”里的那一期,可视为本文的前篇,先行铺垫了圆形监狱与监视资本主义的框架。

📝 术语说明

安光涉个人插画

作者安光涉是世宗大学经营学教授,也是 OBF(Oswarld Boutique Consulting Firm)首席顾问。他在大学教授经营数据管理、商业分析等统计与数据分析课程,同时在产业现场负责 GTM 与人工智能战略咨询,设计技术与商业的连接方式。他曾发表关于 AI 对话系统记忆架构(HEMA)的学术论文,并运营每日策展全球 AI 论文的 Daily Arxiv 项目。他毕业于高丽大学技术经营专业研究生院与 KMBA,著有《把思考交出去的人:Homo Brainless》。

注释

  1. 世界模型(World Model):让AI在内部建立一个关于世界如何运转的模型,从而预测接下来会发生什么、并据此规划行动的一种方法。可以理解为,它学习的不是语言的统计规律,而是空间与时间的统计规律。

  2. JEPA(联合嵌入预测架构,Joint Embedding Predictive Architecture):这种结构不逐个生成像素或token,而是训练模型去预测在已观察的语境中缺失部分的“抽象表征”。这是LeCun力推的、作为LLM替代方案的设计。

  3. 端侧(On-device):一种不把数据发送到云端、而是直接在设备内部处理的方式。由于处理内容不会外流,在隐私方面相对更有优势。