我对互联网公司或者偏软件的公司做硬件，总体上是偏悲观的。

不是因为它们找不到供应链，招不到硬件工程师，或者没有能力做出一台看上去完整的产品。今天借助成熟的ODM体系，一家公司从概念走到工程样机，已经比过去容易得多。真正令人担心的是，这些公司的组织能力、决策方式和风险意识，大多形成于一个可以快速试错、随时回滚的软件世界，而硬件所处的却是一个充满不可逆承诺的物理世界。

软件可以灰度发布，可以A/B测试，可以关停项目，也可以在发现需求不足后迅速缩减服务器和人员。硬件一旦进入量产，预测就会变成模具、物料、产线、库存、工人和银行贷款。

因此，软件公司做硬件最容易被忽略的，不是技术，而是责任：对消费者长期维护的责任，对供应商订单稳定性的责任，以及对错误销量预测所产生损失的责任。

这也是我看类似眼镜或者手机产品时，最难消除的担忧。

对供应商来说，销量预测不是一个数字

Meta的智能眼镜不能被简单写成一场失败。

2021年推出的第一代Ray-Ban Stories确实表现不佳。公开报道显示，这款产品累计卖出约30万副，但月活跃用户只剩约2.7万。连接、语音和续航等问题，使大量眼镜在购买之后被闲置。

但第二代Ray-Ban Meta已经明显成功。截至2024年底，其累计销量接近200万副；2025年上半年销售额又同比增长超过200%。2026年，新一代带显示功能眼镜的部分零部件订单也从约8万件上调至15万件。

所以，至少从目前的公开信息看，Meta眼镜不是一个“预期很高、卖不动、已经大规模砍单”的简单故事。Meta近期订单收缩和供应商调整的报道，更多指向Quest等VR业务，而不是正在增长的AI眼镜。

但这并不意味着供应商的风险不存在。真正的问题在于，Meta所给出的量，究竟是一份经过长期运营数据校准的销量预测，还是一项战略目标。

Meta与EssilorLuxottica此前提出，要在2026年底把智能眼镜年产能提高到1000万副；之后又有消息称，双方讨论的潜在产能可能达到2000万副甚至更多。

对Meta而言，这些数字可能代表对下一代计算入口的战略判断，也可能只是为了确保成功时拥有足够产能。但对零部件和制造企业来说，1000万不是一个愿景，而是一整套现实投入：采购设备、预订元器件、建设产线、扩招人员，甚至为单一客户调整研发方向。

问题恰恰出现在这里。

传统硬件厂商当然也会预测失误，也会临时调整订单，苹果同样以严格压价和供应链管理著称。但苹果经过了几十年的产品周期，拥有相对稳定的SKU节奏、渠道数据、激活数据和区域销售模型。供应商未必喜欢苹果，却大致知道苹果给出的预测是如何形成的，也能够依据历代产品表现判断其中的可信度。

Meta和字节这样的公司则不同。它们进入的通常是一个尚未被证明的新市场，管理层容易从“未来入口”的战略重要性出发，反推一个足够大的市场规模。这个规模首先服务于公司战略，然后才被翻译成供应链预测。

因此，同样是“1000万台”，苹果的数字更接近一项经过多轮产品周期修正的经营判断，Meta或者字节的数字则可能更接近一项战略愿望。

一旦管理层改变对行业的判断，公司可以重新配置资源，但供应商已经为这个愿望投入的产线和库存无法跟着转向。此前Meta收缩部分VR投入、调整Quest供应份额时，歌尔等供应链企业所受到的冲击，已经说明了这种不对称性。

对Meta来说，从VR转向AI眼镜是一次战略优化；对供应商来说，却可能意味着减值、亏损和裁员。

Meta眼镜的成功，来自对硬件规律的服从

Meta眼镜后来的成功，反而可以帮助我们理解软件公司做硬件的正确方式。

第二代产品的成功，并不只是因为Meta AI能力变强了。更重要的是，Meta没有试图独自定义一副眼镜。他卖的是一副稍微智能一点的普通太阳镜。端侧AI的第一战，为什么卡在一副眼镜上？

镜框设计、重量、佩戴舒适度、处方镜片、时尚品牌、线下门店和配镜服务，主要由EssilorLuxottica完成；Meta提供摄像头、语音、AI和社交能力。消费者首先购买的仍然是一副可以正常佩戴的Ray-Ban，其次才是一台戴在脸上的计算设备。

Meta没有要求消费者为了自己的技术愿景，接受一种完全陌生的硬件。它是在一种已经被验证的产品形态上增加新能力。

这是一种很重要的硬件意识：技术并不是产品的全部，甚至未必是决定消费者是否愿意长期使用的第一因素。重量增加几克、镜腿变厚几毫米、电池少用一个小时，都可能比模型能力提升多少更直接地决定产品命运。

Meta第一代眼镜的问题，某种程度上正是把“能拍摄、能连接Facebook”当成了产品价值；第二代的进步，则来自它开始理解，眼镜首先必须是一副人们愿意每天戴出去的眼镜。

Meta因此不是软件公司做硬件必然失败的证据。相反，它说明软件公司只有在愿意服从硬件行业原有知识、把一部分定义权交给真正懂产品形态的合作伙伴之后，才可能获得成功。

但做对一代产品，并不等于公司已经建立了苹果式的销量标尺和长期订单纪律。

印奇的方法没有改变：缺少什么，就引入一个成熟团队

2026年7月，阶跃星辰发布了终端品牌STEPX、智能体操作系统Step AOS、个人智能体Amoo，以及首款手机STEPX Neo。

这场发布会有完整的战略叙事，却没有公布具体配置、价格和上市时间，产品也没有进入量产销售。

这种发布方式很像一家软件公司的产品预告：先公布方向和架构，具体功能以后迭代，市场反馈可以继续观察。但对硬件来说，配置、价格、交付时间并不是随后补充的细节，它们本身就是产品。

阶跃星辰并非完全没有硬件经验。董事长印奇过去在旷视已经多次尝试从算法进入物理世界。但复盘这些经历，会发现一条相当稳定的路径：进入一个陌生行业时，先引入或者收购一支成熟的行业团队，再把旷视的算法和平台能力叠加上去。

旷视进入机器人领域时就是如此。

2018年，旷视全资收购仓储机器人公司艾瑞思。艾瑞思创始人彭广平随后出任旷视副总裁并负责机器人业务。旷视联合创始人唐文斌当时坦率地说，旷视在机器视觉和感知层有积累，但在机电、机械方面“没有什么积累”，而艾瑞思恰好能够补齐这些能力。

进入智慧城市和城市物联网之后，旷视也补充了大量安防、政企项目、行业销售和交付人才。其基本方法并不是让原有算法团队慢慢长成一家硬件公司，而是先把熟悉行业的人和组织能力引进来，再尝试用AI重构原来的产品。

现在做手机，方法并没有发生本质变化。阶跃星辰负责模型、智能体和操作系统，华勤提供整机研发、供应链和制造能力，产业链投资者则覆盖ODM、传感器和手机渠道。

这套方法的优点很明显：速度快，能够迅速补齐知识，也可以避免一家软件公司从头学习结构、射频、散热、认证和量产。

但它过去的结果并不足以让人乐观。

如果以“建立一项规模化、可复制、拥有稳定毛利和现金流的硬件业务”为标准，旷视此前的软硬一体化尝试很难算成功。当年功败垂成的科创板招股材料里，供应链物联网长期是旷视三大业务中规模最小的板块；随着机器人、仓储设备和全栈项目中的硬件比例上升，毛利率明显波动。2020年，一个整仓项目延期甚至导致该项目毛利率为负，并拖累整个业务板块。

城市物联网也遇到了类似问题。软件算法原本拥有较高毛利，但进入软硬一体项目后，公司需要承担摄像机、服务器、集成和交付成本。与此同时，项目制业务带来了很高的应收账款。旷视2018年至2020年的应收账款余额占当期营业收入的比例，从约75%继续上升到83%以上。

这些结果不能简单证明旷视的机器人和城市业务“失败了”，但至少证明了一件事：把行业团队、硬件供应商和AI算法拼在一起，不等于建立了成熟的硬件经营能力。

它可以解决“有没有产品”，却未必解决毛利、现金流、需求预测、标准化交付和长期服务的问题。

从艾瑞思到华勤，印奇采用的仍然是相似的方法。不同之处在于，这一次面对的不是少数企业客户，而是竞争极其成熟、消费者转换成本极高的手机市场。供应链可以帮助阶跃星辰把手机造出来，却不能替它回答用户为什么购买、渠道怎样建立、售后由谁承担，以及一部手机应该备多少货。

阶跃星辰已经有了手机，但还没有回答为什么需要这部手机

STEPX Neo目前最根本的问题是：Amoo为什么必须生活在一部新的手机里？

如果它的主要能力也可以通过应用，或者通过与现有手机厂商合作实现，那么独立造手机并没有创造新需求，只是帮助阶跃星辰获得了更多系统权限、传感器数据和用户入口。

这对阶跃星辰具有战略价值，却不必然对消费者具有产品价值。

很多软件公司做硬件，首先不是因为用户需要一个新设备，而是因为公司害怕失去入口。模型能力逐渐趋同之后，纯模型公司容易被手机厂商、操作系统和超级应用包在中间。拥有自己的硬件，意味着可以控制系统权限、交互方式、用户数据和服务分发。

但公司的入口焦虑，不能自动转化成消费者的购买理由。

仓储机器人面对的是相对明确的企业客户和应用场景：客户投入一套设备，是为了提高效率、降低人工成本，其收益可以被测量。消费手机面对的则是无数分散用户。用户不仅关心AI能做什么，还会关心信号、续航、发热、拍照、手感、售后、维修、系统更新和二手残值。

华勤可以帮助阶跃星辰解决“怎样把手机做出来”，却无法替它回答“用户为什么要买”。

回顾天猫精灵和PICO的问题，都是把战略需要当成市场需求

天猫精灵早期通过大幅补贴迅速扩大销量。2017年“双十一”，原价499元的产品被降到99元，业内人士判断这一价格甚至无法覆盖硬件成本。

阿里希望智能音箱成为家庭入口，进而带动购物、内容和IoT服务。这个逻辑在战略上很完整：阿里需要家庭入口，语音可能成为下一代交互方式，因此天猫精灵应该获得足够大的装机量。

但用户愿意用音箱听歌、定闹钟和查询天气，并不意味着他们会通过音箱完成足够多的购物。补贴能够买来出货量，却不能自动创造高价值行为。

PICO的经历更加直接。字节跳动以惊人的高价收购PICO之后迅速增加人员、内容和营销投入，希望用互联网增长方式加速VR普及。2023年，PICO把年度销量目标从100万台下调至50万台，随后进行大规模重组。PICO负责人承认，公司此前对行业和市场增长速度的判断过于乐观。

PICO并不缺少硬件团队。问题在于，公司为硬件设定目标时，仍然容易沿用互联网业务对增长速度的期待。

互联网公司习惯先迅速扩大规模，再通过网络效应、广告或者增值服务完成商业化。但硬件销量一旦依靠补贴和乐观预测被提前做大，尚未形成的需求就会立刻变成真实库存。

软件的增长实验失败了，可以关闭入口；硬件的增长实验失败了，需要有人承担减值。这个承担者有时是品牌公司，但更多时候会沿着合同和议价能力，被传递给供应商。

苹果和Amazon说明：软件能力不能漂浮在硬件之上

苹果有时也强调自己首先是一家软件和体验公司。但苹果的软件能力，从来不是脱离硬件独立存在的。

iOS之所以能够形成稳定体验，是因为苹果同时控制芯片、整机、操作系统、应用分发、零售和售后。苹果不是先拥有一套软件，再为它寻找一个硬件外壳；它的软件从一开始就是在具体的功耗、屏幕、传感器和交互限制中生长出来的。

因此，苹果不能简单被视为“软件公司成功做硬件”的反例。它本身就是一家拥有深厚硬件运营、制造和供应链能力的公司。它所谓的软件优势，是建立在硬件已经被长期做好之后的。

Amazon更接近一个真正的跨界样本，但它给出的结论同样复杂。

Kindle获得成功，是因为Amazon本来就拥有图书、账户、支付和内容分发体系，而电子墨水屏又解决了手机和电脑不适合长时间阅读的问题。硬件完成了一个已经存在的消费闭环。

Echo则说明，仅仅占据入口并不够。据《华尔街日报》披露，包含Alexa设备在内的Amazon设备业务在2017年至2021年间累计亏损超过250亿美元。Amazon原本希望通过低价硬件带动购物和服务收入，但这一设想没有充分实现。

Amazon的经验可以压缩成一句话：当硬件解决了一个真实而高频的问题，平台能力会成为优势；当硬件只是为了占据一个想象中的入口，规模越大，亏损也可能越大。

阶跃选择了一条自己最不擅长、市场也尚未证明的路

所以，我的悲观，并不来自“软件公司一定做不好硬件”这样的判断。

阶跃星辰仍然在研发基础模型，其公开技术路线也依然指向多模态、世界模型和AGI。不能说它已经放弃了模型竞争。

但在全球AI公司仍然密集追逐AGI、推理能力、Coding、Agent以及各种SOTA指标的时候，阶跃星辰却把相当重要的组织资源和外部叙事，押在了手机、操作系统和消费硬件上。

这不是一次普通的产品扩展。

一家独立大模型公司本来就需要持续投入训练、推理、数据、人才和算力。现在，它又要同时面对操作系统生态、整机产品、供应链、渠道和售后。这相当于在模型竞争尚未结束的时候，又主动进入一个自己历史上并不擅长、市场也没有证明愿意付费的领域。

AI智能体手机可能是未来，但“可能是未来”与“现在值得一家模型公司亲自下场造手机”之间，仍然存在巨大的距离。

更危险的是两种业务的时间尺度并不一致。大模型的领先窗口可能只有几个月，一家公司的技术位置会随着新一代模型发布迅速变化；手机业务却需要按年投入，需要建立渠道、服务和用户信任。如果硬件迟迟不能形成需求，它消耗的不只是资金，也是管理层注意力和模型竞争最宝贵的时间。

阶跃星辰当然可能判断正确。系统级智能体也确实可能需要新的权限结构和硬件形态。所有真正重要的创新，在被证明之前都显得不成熟。

但正因为这个判断如此重要，也如此昂贵，我们更应该追问：这究竟是从用户需求出发的产品判断，还是一家模型公司为了避免失去入口，而选择的一场战略豪赌？

未来观察STEPX Neo，最重要的不是发布会上的模型参数，而是首批备货规模、渠道真实销量、激活率、退货率、一年后的活跃率，以及供应商的库存和应收账款。

阶跃目前没有给STEPX Neo设定硬性出货目标，这可以被理解为一种谨慎。但如果产品既没有销量目标，也没有清楚的单机经济模型，那么它究竟是一项准备长期经营的消费业务，还是一台用于证明“模型—系统—终端”战略完整性的样机，仍然需要回答。

相对稳妥的路径，可能是先把它作为小规模参考设备或者开发者版本：控制产量，公布真实使用数据，验证几个只有系统级智能体才能完成的高频场景，再决定是否进入大众市场。与成熟手机厂商共同推出深度定制产品，也可能比一开始就独自承担品牌、渠道和售后更合理。

软件公司做硬件，最大的优势是能够想象一种尚不存在的交互方式；最大的危险，则是把这种想象过早翻译成供应链订单。

它们最令人担心的，不是没有能力开始，而是太擅长转身。

公司可以调整战略，关闭项目，把工程师调往新的方向。供应商为预测建设的产线、渠道尚未售出的库存，以及消费者手中等待更新的设备，却不会随着战略一起消失。

硬件不是软件的载体。它是一家公司对消费者和供应链共同作出的一项长期承诺。真正的硬件能力，不只是把产品制造出来，也是当预测错误、销量不足、热潮退去以后，仍然愿意为这项承诺留下来。

阶跃星辰选择了一条自身最欠缺经验、市场也尚未证明的道路。我希望印奇这一次的判断是对的，也希望阶跃能够在这条路上真正赢一次。

只是对于一家仍处在全球模型竞争中的AI公司，这场胜利不仅要证明手机可以被制造出来，还必须证明：它值得用户购买，值得供应商相信，也值得阶跃为之放弃原本可以投入AGI和SOTA竞争的时间。