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一场由AI驱动的硬件体验升级，正在悄无声息地上演。
想象这样一个极其日常的移动办公场景：你刚刚结束了一场两小时的头脑风暴，只需对着手机说一句“帮我总结一下上午的会。”
过去的语音助手，大概率只能机械地转录一段没有标点符号的文字，但现在的AI 录音设备会立刻开始工作：
它一口气“听”完两小时的录音，自动提炼出待办清单，精准识别出团队的决策分歧，甚至还能顺手起草一封发给相关责任人的跟进邮件。
这背后，不只是比录音笔多了一个AI功能，准确地说，是智能终端的底层逻辑变了：过去的设备是在“听指令”，现在的设备开始“理解需求”。
用户看到的是一句话完成复杂任务，背后却是端侧硬件、云端模型、AI搜索、智能体能力共同协作的结果。
硬件的上限不再只由端侧芯片决定，云端AI基础设施，正在成为AI硬件商业化的“隐形脊梁”。
在2026年百度Create大会上，李彦宏首次提出AI时代的"度量衡"——日活智能体数（DAA）。他认为，Token只代表成本、衡量的是投入，而DAA才更接近价值本质，"关注有多少Agent在给人类干活，并交付结果"。他预测，未来全球DAA可能超过100亿。百度智能云升级为“新全栈AI云”，从算力、模型、Agent工程化平台到应用工具，致力于为AI硬件企业提供从底层到场景的完整能力。
一个更值得关注的问题也随之浮现：当AI硬件从概念验证走向大规模出货，谁能成为硬件企业背后的云端大脑？
一
AI硬件爆发，
云端基础设施成为“隐性赢家”
AI硬件并不是单一品类的红利，而是一场全终端的智能化大迁移。
从我们随身携带的手机、办公用的录音设备、AI智能眼镜，到监测情绪的脑机接口，再到家里的扫地机器人，AI能力正在成为硬件产品的“新增标配”。
终端越是多样化、碎片化，单一的端侧算力就越难以覆盖所有的长尾场景。终端越卷，云端基础设施的价值就被放得越大。
在这个隐秘的战场上，百度智能云已经悄然占据了核心身位：
1、全栈与算力绝对领先：赛迪顾问报告显示，百度智能云以40.2%的市场份额位居中国AI云全栈服务市场第一；沙利文报告指出，在中国自研GPU云市场，百度智能云同样以40.4%的份额稳居榜首。
2、前沿赛道卡位：在代表未来的具身智能AI云市场，百度智能云更是以35%的份额领跑，领先优势超过第二、第三名之和。
3、深厚的商业造血能力：2025年全年及2026年一季度，百度智能云在大模型中标项目数量与金额上连续霸榜“双第一”。中国100家央企中，有80%都在使用百度智能云。
4、庞大的硬件生态：目前，百度智能云已与超千家AI硬件企业达成智能化合作，覆盖全球Top10手机厂商、智能家电、智能穿戴、机器人等多类终端。
AI硬件市场越分散，越需要统一的模型、算力、Agent、搜索和工程化底座。
一家硬件企业可能只押中一个品类、一个爆品、一个周期，但底层AI云基础设施可以同时服务多个品类、多个场景、多个企业。
百度智能云的价值，不只是服务某一个AI硬件爆品，而是成为多品类AI硬件背后的基础设施平台。
二
为什么硬件企业需要“新全栈AI云”？
把AI装进硬件里，是一项极其复杂的工程。
硬件企业的痛点显而易见：端侧受限于空间、功耗、散热和BOM成本，注定无法长期承担极其复杂的AI推理。
在2026百度Create大会上，百度智能云给出的解法是：全栈重构。这不仅是技术的升级，更是对硬件商业化痛点的精准打击。
1、 AI Infra：先把每一次智能响应的成本降下来
AI硬件看起来是终端生意，但终端的物理约束非常强。
手机要考虑续航，眼镜要考虑重量，录音设备要考虑功耗，机器人要考虑实时性。
越是轻量化、便携化、长期佩戴的硬件，越不可能把所有复杂推理都压在端侧完成——云端能力的成本、效率和稳定性，就成了AI硬件能否跑通商业模式的关键变量。
在AI Infra这层，百度智能云以百度百舸计算平台为底座，为AI硬件创作者提供涵盖"昆仑芯"在内的多元异构算力，以及云服务器、存储、网络等完整的基础设施支撑，把算力底兜牢。
与此同时，通过KV Cache分层池化、Agentic强化学习效率提升、吉瓦级AIDC建设周期压缩等新能力，让大模型调用变得更便宜、更快、更可持续。
AI硬件一旦进入量产，就不再是实验室里的少量调用，而是千万级设备、海量用户、全天候场景下的持续高并发。每一次响应的边际成本，如果压不下来，硬件企业的规模化之路就很难走通。
2、Agent Infra：从“能回答”走向“能办事”
过去的智能硬件，交互方式大多停留在单轮问答——用户说一句，设备答一句。
但进入AI Agent时代，终端要处理的是长上下文、多轮任务、记忆调用、子任务拆解和跨应用协同。硬件的核心体验，不再是"更会聊天"，而是"更会持续完成任务"。
在Agent Infra层，百度智能云以百度千帆平台为核心，整合文心大模型在内的多家主流模型，提供Agent开发工具链与安全能力，并通过长上下文管理、记忆机制、Sub-agent调度、可观测Agent Runtime等新能力，让终端从"问答入口"真正升级为"任务入口"。
更重要的是，百度智能云把过去在C端产品中积累的成熟技术能力，转化为面向B端的解决方案组件——AI搜索、企业级网盘、地图、RTC实时互动等能力，作为Agent基础设施的内置模块直接开放给AI硬件合作伙伴。
这也是AI硬件从"智能功能"走向"智能伙伴"的关键一步。会议助手不只转写文字，还要识别关键角色、整理行动项；AI眼镜不只显示信息，还要理解用户所处空间、记住长期偏好；运动头带不只监测脑电波，还要把专注力、压力、疲劳等状态转化为可训练的建议。这些场景背后，都需要扎实的云侧Agent基础设施支撑。
3、工具与生态，提供企业级的“第二研发系统”
百度智能云提供的不是单点API，而是一套面向AI硬件企业的“第二研发系统”。
千帆平台提供大模型调用、多模态交互、Agent构建等能力；
百度AI搜索补足实时信息检索与内容总结能力，适合会议、学习、出行、商务问答等高频场景；
Comate、DuMate等工具，则不仅赋能终端产品，也进入企业研发、办公、协同和业务流程之中。
这意味着，百度智能云不只是帮助硬件产品“多一个AI功能”，而是帮助硬件公司重构产品研发、用户体验、内部效率和商业交付。
三
从Demo到量产：
三个“超级终端”的样本路径
那这些硬核能力到底是怎么落到AI硬件里的呢？
我们深度拆解了AI硬件商业化中的三类典型难题：
一个是语音与商务场景中，如何从“记录”走向“理解”？
一个是智能眼镜场景中，如何在轻量化和低打扰前提下提供长期智能？
一个是脑机接口场景中，如何让人体状态被计算、被训练、被服务？
这些企业面临着不同的商业化难题，却在百度智能云上找到了相同的答案。
1、追觅 D·NOTE：把“录音硬件”变成“商务理解入口”
近期，追觅AGENT硬件事业部推出了一款名片大小的AI硬件——D·NOTE AI录音名片。
它不仅支持145种语言识别和5米大范围拾音，更绝的是它能“听懂”会议。
传统录音设备解决的是“把声音保存下来”。但在真实商务场景里，用户真正需要的不是一段音频，而是这段对话背后的结论、共识、分歧、待办、风险和后续行动。
这正是追觅D·NOTE的变化：它把录音硬件变成了商务理解入口。
追觅AI Agent事业部总裁林韬在采访中表示，做这款产品“源于追觅独创的N+1创新方法论”，其核心不是从零重造一个行业，而是“先拿下行业90%的标准答案，选择已经被市场验证的成熟赛道，再做差异化创新、拓展行业边界”。
这个判断决定了D·NOTE的产品逻辑：它不是为了做一支更小的录音笔，而是在一个已经被市场验证的AI录音品类里，继续向商务理解、内容处理和任务执行延伸。
硬件制造本身已经越来越成熟，真正拉开差距的是软件体验和AI能力。林韬认为行业已经形成“大软件、小硬件”的共识；在他看来，“中国制造供应链能力已经非常成熟，没有做不出来的硬件”，如果所有环节都自研自建，“就是重复造轮子，浪费资源”。
因此，追觅选择把自身优势放在硬件研发、供应链和产品定义上，把更复杂的语音理解、AI后处理、内容审核和大模型能力交给更成熟的生态伙伴。
对此，林韬也明确表示，追觅的优势是“硬件研发和供应链能力”，但在“AI基础设施、大模型算法层面”，需要外部顶尖力量；百度智能云刚好能在“语音算法、AI Agent服务、多模态处理、百度云算力存储”等方面提供支撑。
更值得注意的是，用户对这类产品的期待也在变化。林韬在采访中提到，用户希望产品“不只是单一工具，要做成硬件生态平台”；单纯录音工具只能完成录音和AI总结，但用户真正需要的是“打通从记录、处理到任务执行的完整办公链路”。
这就把D·NOTE从“录音硬件”推向了“商务任务入口”：会议录音只是第一步，真正的价值在于把对话转化成摘要、待办、文档、协同和后续执行。
5月15日，追觅首款 AI录音名片D·NOTE 正式在京东开启预售。
对于百度智能云而言，AI云的价值不是让硬件多一个AI功能，而是让硬件从信息采集端，变成可理解、可沉淀、可执行的生产力入口。
2、MemoMind：AI眼镜的暗战，拼的不是摄像头
智能眼镜是AI硬件里最受关注的赛道之一。
但MemoMind选择了一条不一样的路。
MemoMind隶属于深圳青睐科技有限公司，由知名投影品牌极米科技孵化，核心聚焦AI技术与个人智能终端的深度融合创新。它主打AI智能眼镜与“主动式AI”体验，强调轻量化、长期佩戴、低打扰，品牌理念是“让技术隐于无形，让人回归生活的重心”。
MemoMind首席营销官吕俊熹在采访中介绍了这款AI智能眼镜：一方面，这是极米光学能力的自然延伸，基于极米在工业设计、光学技术、研发制造、供应链管理、全球化渠道等方面的长期积累，可以说是最懂如何把画面“放进眼睛里”的企业；另一方面，AI能力越来越强，眼镜作为可穿戴式硬件，更加容易融入日常生活应用。
与市面上一些主打摄像功能的智能眼镜不同，MemoMind拒绝做“脸上的摄像头”。
吕俊熹表示，没有选择追逐摄像头路线的原因是：MemoMind主打商务社交场景，而无摄像头设计隐私性更强、社交侵入感更低；同时，去掉摄像头也有利于降低重量和功耗，可以把综合续航优化到更适合全天候佩戴的水平。
所以，MemoMind的竞争逻辑并不是把更多硬件堆到眼镜上，而是先让它成为一副用户愿意长期佩戴的眼镜。
也正因为MemoMind选择“低打扰、长期佩戴”的路线，云端基础设施的重要性反而更突出。轻量化眼镜不可能无限堆叠端侧算力，地图导航、空间服务、语音交互、长期记忆、任务执行等能力，都需要端云协同支撑。
吕俊熹表示，目前首先以百度地图能力为核心切入点，MemoMind是“业内首家接入百度地图的显示类智能眼镜”，在骑行、步行导航时可以做到更安全便捷。
同时，MemoMind也在调用百度AI算力和大模型多模态能力，并采取混合云模式接入。百度从芯片、云、大模型、智能体到硬件的全栈布局，为智能眼镜后续场景拓展提供更多基础设施选项。
吕俊熹认为“眼镜天然是很好的AI入口和交互窗口，当AI硬件变得越来越轻、越来越贴近生活，可拓展的场景空间非常大。”
3、脑回路 Nuromova：当“大脑状态”变得可被计算
如果说追觅D·NOTE处理的是声音，MemoMind处理的是个人信息与空间交互，那么脑回路Nuromova则把AI硬件的边界进一步推向人体状态。
脑回路Nuromova是一家专注AI驱动脑机接口技术的公司，核心产品是搭载专业级脑电波传感器的智能运动头带N1。它可以实时监测使用者的专注力、压力、疲劳与情绪状态，让大脑状态“可被计算”。
脑回路创始人张昊天在公开采访中提到，团队最初从驾驶运动场景获得启发：在这类“对高精尖、数据精准度要求很高”的场景中，用户对“额外的这种内在隐藏的数据”有强需求。
因为运动进入后半程后，影响表现的不只是体能和动作，更包括意志力、抗压能力、注意力和情绪状态。
这也是脑回路选择运动场景的原因。张昊天说，将这个逻辑迁移到所有对表现有要求的场景后，他们发现“所有的这种运动表现有要求的场景都需要对我们内在的状态去进行一个把控”。
在正式做硬件之前，脑回路把大量精力放在用户验证上。张昊天说：“我们正式做产品之前，80%的工作都用在市场验证上，因为创业方向一旦启动很难掉头，所以前期一定要把方向验证清楚。”
在这个场景中，百度智能云的作用也不只是提供底层算力。张昊天谈到与百度合作时说，百度智能云给脑回路对接了“大量资源”。
对一家早期AI硬件公司来说，这些资源直接对应从产品验证到商业化放大的关键环节：算力和存储支撑脑电数据处理、模型训练和产品运行；工程技术资源帮助产品体系持续迭代；客户资源和大会曝光则帮助初创硬件快速接触精准种子用户。
张昊天还提到，在本次百度开发者大会上，脑回路与pumpbot联合展出，“运动体验+数据监测”的组合让展位全程排长龙，并积累了大量用户声量。现场组建的百度开发者大会专属用户群，都是未来核心种子用户。
这正是百度智能云生态价值中容易被低估的一面：对于AI硬件企业，云不是只在产品上线后才发生作用，而是在用户验证、场景联动、客户触达、数据安全和后续迭代中都能参与进来。
四
投资AI硬件，
本质是投资“万物有灵”的基础设施
眼下，AI硬件行业正在进入一个新的阶段：
第一阶段，行业关注的是“有没有AI功能”。
第二阶段，行业关注的是“AI功能好不好用”。
第三阶段，行业真正要比拼的，是AI能力能否在真实场景中长期、稳定、低成本、可合规地持续运行。
这也意味着，硬件的壁垒正在从单体制造能力，迁移到端云协同、模型服务、任务执行、数据治理和生态连接能力。
AI硬件越轻、越小、越贴近日常生活，背后的云端基础设施反而越重、越关键。
短期内，AI硬件会持续诞生爆品；中期看，爆品会不断迭代甚至淘汰，底层平台会持续沉淀；长期看，真正穿越周期的，是能够支撑多品类、多场景、多企业持续智能化的AI云基础设施。
百度智能云凭借算力底座、千帆大模型平台、Agent工程框架、AI搜索、Comate、DuMate以及海量生态伙伴，已经形成从底层算力到上层应用的商业闭环。
这也是为什么，在AI硬件的下一个十年里，真正值得关注的不只是站在台前的终端品牌，还有站在幕后、支撑它们持续智能化的云端基础设施。
AI硬件之争，表面上看是千姿百态的终端入口之争，但在看不见的深海里，实则是“云端大脑”的底座之争。
当每一台设备都开始学会理解人类，真正稀缺的不再是设备本身，而是让这些设备持续理解人的基础设施。
而百度智能云正在做的，就是成为AI硬件时代，那不可或缺的“水电煤”。
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