「地表最強」ホログラムARメガネを強気に打ち出したザッカーバーグ氏は、熱捜しに何日も滞在し、メッタ氏を激しい「AIハードウェアの戦い」で、一時的に1つリードさせた。
50億ドル、単機コスト1万ドルのホログラムAR眼鏡オリオンを燃やし、ザッカーバーグの「メタ宇宙+AI」版図の利器として、AIハードウェアが着地する想像空間を開いた。
実際、ウェアラブルデバイスは模索の中で数年前に進み、今回のAIブームは、業界の技術動脈に本当に触れたと言えるだろう。マイクロソフトの共同創業者ビル・ゲイツ氏は、「AI技術の普及は私たちの生活と働き方を大きく変えるだろうが、イヤホンとスマートメガネはAIハードウェアの2つの重点分野になるだろう」と述べた。
未来のスマートCTO王松氏は、21世紀の経済報道記者に、AIイヤホンやスマートハードウェアのコースを配置するすべての会社は、本質的には次世代の人間機のインタラクティブな変革の機会を賭けていると伝えた。「電池やチップが画期的に進展するまでは、携帯電話が最も重要なコンピューティングプラットフォームになると思いますが、携帯電話には実現できない機能もあり、ウェアラブルAIハードウェアに残すチャンスです」
千億級市場
Mark Weiser（一般的なコンピューティングの父）は1999年、最も影響を与えた技術は生活の細部に溶け込む技術だと提案したことがある。チップベースの情報技術については、Wearable Device（ウェアラブルデバイス）はパーソナルコンピューティングデバイスの必須の道だと考えている。
Wearable Deviceの究極の答えには、業界には3つの基準があります。つまり、デバイスへのアクセスの容易さ、情報の圧縮と転送の能力、重量です。
この3つの基準とMark Weiserの理念に導かれて、業界はイヤホン、眼鏡が最も希望的なウェアラブルデバイスの雛形であるかもしれないと共同で考えて、前者は軽量で、後者は情報密度がもっと大きい。
王松氏は21世紀の経済報道記者に対し、ウェアラブルAIハードウェアの将来の発展の重点は、インテリジェントなインタラクションと仮想アシスタント、個性化とシーン適応性、小型化と軽量化設計、長時間航続とエネルギー効率の最適化、データセキュリティとプライバシー保護などの面を含むと述べた。
インテリジェントなインタラクションと仮想アシスタントは、音声アシスタント、ジェスチャー制御、眼動追跡などのインタラクション方式がウェアラブルデバイス上でさらに強化され、ユーザーが物理的な操作をすることなくデバイスと自然にインタラクションできるようになることを意味します。これにより、デバイスの使いやすさが大幅に向上し、AI仮想アシスタントが日常生活や仕事によりよく溶け込むようになります。
個性化とシーン適応性とは、AIはウェアラブルデバイスにより強い適応能力を与え、ユーザーの好み、行動パターン、使用シーンに応じてリアルタイムに調整することができる。例えば、スマートメガネは光線の変化に応じて表示モードを調整し、スマートイヤホンはノイズ除去強度を自動的に調整することができるなど、スマートウェアラブルデバイスは多モードセンサーを統合し、ユーザーの行動、生理信号、環境の変化を感知し、理解することができ、スマート化された調整を行うことができる。
ウェアラブルデバイスはより高い快適性と装着性を必要とするため、ハードウェアの小型化と軽量化は将来の発展の核心目標である。新しい材料と統合されたより効率的なチップを使用することで、将来のウェアラブルAIハードウェアはより軽く、より薄くなり、ユーザーの負担を減らすことができます。
航続能力は常に着用機器の痛い点の一つである。AI応用の増加に伴い、将来的にはより効率的なバッテリー技術と低消費電力チップを開発し、機能を犠牲にすることなくデバイスの航続時間を延長し、ユーザーが24時間無停止でデバイスがもたらす強力な機能と便利な体験を享受できるようにする必要がある。
また、ウェアラブルデバイスは大量のプライバシーデータに関連しているため、データセキュリティとプライバシー保護は将来の発展の重点となるだろう。王松氏は、デバイスにはユーザーデータの安全性を確保するために、より強力な暗号化と認証技術を内蔵する必要があると考えている。
実際、Metaが今回発表したOrionもこのいくつかの応用方向を体現している。Metaによると、Orionは「マイクロ化の傑作」であり、そのコンポーネントサイズはミリレベルに縮小されている。将来、MetaはAR表示効果を改善し、視覚をより鮮明にし、より軽量なデザインを最適化し、AR眼鏡の価格を下げるための大規模生産の実現に努めたいと考えている。
AI機能の面では、OrionはコンテキストAIを内蔵し、外部世界を「感知し理解する」ことができ、着用者のニーズを「事前判断と能動的に満たす」ことができる。
例えば、オリオンは撮影した食材の映像からレシピを生成したり、同時通訳機としてリアルタイムの会話を実現したり、携帯電話を使わずにQRコードの支払いを完了したりすることができます。
これらの例を除いて、「Meta AI」パーソナルアシスタントは後続の更新を通じて、反復を続けます。
Verified Market Researchの予測によると、2030年までにAIハードウェア市場規模は4741億ドルに達し、年平均成長率は38.73%に達する。これは、AIハードウェアの需要が多くの分野、特に消費電子と健康業界で強い成長動力を示すことを示している。
Metaのほか、アップル、グーグル、マイクロソフト、ファーウェイ、小米、雷鳥など国内外の企業もAI眼鏡の分野で力を入れ続け、率先して1都市を獲得しようとしている。
「AIにもう一度やり直される価値がある」
AIイヤホンもAIメガネに劣らない人気コースだ。
AIイヤホンの機能には、AIノイズ低減、音声認識と総括、リアルタイム翻訳などが含まれることが多い。
クアルコムの「ハイブリッドAI白書」によると、エッジAI端末の中で、携帯電話やスピーカーに比べてイヤホンの携帯性の優位性が際立っているか、現在の段階で最も急速に発展しているエッジAI端末となり、最終的にはいつでもどこでも使用できる独立したスマートアシスタントになることが期待されている。
AIネイティブハードウェア会社の万物科学技術創業者で元ベンチャー投資家の張碩何氏は、現在のAIイヤホンの市場機会はAIメガネよりも大きいと考えているだろう。
国内市場では、AIイヤホンの競争が始まっている。
未来知能、音智科学技術、フィリップス、Cleer、魅族、機知接続プラドなどの会社は、AIイヤホンの競走ですでにそれぞれの製品を出している。
インターネットの大工場では、バイトの鼓動もハードウェアの版図を放棄していない。ニュースによると、バイト鼓動のAIハードウェアチームは、バンズ大モデルとバンズAppと深く結合したAIイヤホン製品を開発している。
ハンマーテクノロジーの創始者である羅永浩氏と元魅族CMO李楠氏が設立した怒ニャーテクノロジーは、同じくスマートイヤホン製品を発売すると伝えられている。
21世紀の経済報道記者によると、アイフライテックのAIイヤホンは録音転写の面で、聞き取りの正確率を98%に高め、リアルタイム転訳と同時通訳の面で、32言語、12種類の方言、10種類の業界用語と2種類の民族言語の相互翻訳転写をサポートしている。イヤホンに内蔵されたviaim AIは、「会議アシスタント」になり、録音して書き出した会議内容をスマートに分析し、ワンタッチでまとめを生成することができ、「タスク執事」にもなり、会議内容に基づいて準備事項を生成することができる。
音響科学技術のAI多言語音響イヤホンにはAIアシスタントが内蔵されており、リアルタイムでユーザーの指示に応え、転写、翻訳、コンテンツ生成などの機能を実現することができ、運動健康、日常生活の需要に対して、健康データの検出、睡眠補助オーディオ、生活事項の注意などの機能を提供することもできる。このAIイヤホンは動音3 C影音類の中で販売量、売上高、帯域熱ランキングの1位を獲得し、動音単店の単品爆単は10万台を販売したことがある。
人工知能の優れたキャリアとして、AIオーディオデバイスが再構築されている。機能面の単純な反復を超えた後も、イヤホンが単純なオーディオ再生装置から、より多くの機能性を備えたスマート端末に進化していることを示しています。
しかし、現在のところ、AIイヤホンは「真のスマートボディ」の段階ではない。
王松氏は、本物のスマートイヤホンは独立してネットワークに接続し、独立して演算できる設備でなければならず、携帯電話から離れても使用できると考えている。
このような独立した状態を実現するためには、イヤホンが直面しているハードウェアの課題、ソフトウェアの課題が非常に顕在化しています。例えば、体積の制限を受けて、イヤホンの計算力と航続能力に限界があります。ソフトウェアの面では、どのようにイヤホンを現在の制限を突破させ、より複雑なコマンドにワンクリックで直接接続することをサポートするには、更新と改造も必要です。
AI眼鏡とAIイヤホンの結合も、ハイブリッド技術の方向性を失わない。
今年5月、Metaはカメラを搭載したAIイヤホンを開発していることが明らかになった。このイヤホンは物体の識別や外国語の翻訳に利用できることを望んでおり、このプロジェクトの設計とスケジュールは最終的には確定していない。
王松氏によると、現在、将来的にはスマート内部でいくつかの研究が行われている。例えば、イヤホンがどこにいるのか、周りに誰がいるのかなど、周囲の環境をリアルタイムで検出できる機能を提供している。「将来のスマート内部には類似の探索がたくさんありますが、現在の大モデルの能力は限られているため、100%の精度を達成することは難しく、類似の機能を迅速にオンラインにすることはできません」と同氏は述べた。