618战报出炉，再买智数据背后的剁手的年真相是什么？

随着各大电商平台618战报陆续发布，今年的轻人消费市场呈现出一种微妙而有趣的现象。

从宏观数据来看，开始今年618全网电商累计销售额达到9340亿元，疯狂同比增长4%。下单这一增速在往年锣鼓喧天、硬件动辄双位数增长的再买智背景下，显得相对平稳，剁手的年甚至略显平淡。轻人

然而，开始在整体大盘趋于理性的疯狂表象下，AI硬件赛道却呈现出爆发式增长态势，下单成为今年消费市场中最大的硬件亮点。

• 天猫平台：AI智能硬件销售额同比增长高达 80%。再买智
• 其他平台：AI眼镜、AI PC、大屏AI手机、AI学习机等品类销量同比翻倍（增长 100%+）。
• AI家电：同比增长 40%。

那些曾号称“再买就剁手”、对消费电子持观望态度的年轻人，如今却在直播间里对智能硬件下手毫不留情。

这并非因为大家突然暴富，也不是厂商集体做慈善，核心原因在于：这批硬件终于“换脑子”了。

从“伪智能”到“真实用”：基座模型的代际跨越

回顾去年，大众对AI硬件的认知往往停留在概念阶段，甚至带有调侃色彩：

• AI胸针：号称能替代手机，结果发现功能鸡肋，沦为“电子玩具”。
• AI方盒子：宣称能操控一切，实则操作繁琐，最终沦为桌面摆件。

这些产品之所以失败，根本原因在于底层模型能力不足。当用户提出的需求无法被精准理解或执行时，所谓的“AI智能”便成了为了赶风口而制造的噱头。这也导致早期AI硬件的主要买家多为测评媒体，而非普通消费者。

但今年，随着基座大模型的迭代升级，技术瓶颈被打破。许多曾经无法解决的痛点，如今得以完美呈现。于是，真正具备实用价值的AI眼镜、学习机、摄像头等产品纷纷涌现。

以天猫直播间近期展示的创新AI硬件为例，我们可以清晰地看到技术落地带来的体验变革。

1. 3D打印：从“极客专属”到“傻瓜式操作”

过去，3D打印是硬核极客的领域。普通用户购买设备后，需掌握建模、修模、拓扑、贴图、切片等复杂流程。对于零基础用户而言，学习成本堪比掌握一门新技能，导致大量设备闲置，甚至被二手回收平台收购。

现在的痛点：能否实现“拍照即生成3D模型”，甚至“自动诊断并修复打印故障”？

技术突破：随着多模态图生3D能力和视觉诊断能力的成熟，这一需求已成为现实。

• 案例：创想三维 SPARKX i7
• 技术支撑：接入阿里 Wan 2.7生图模型及 Tripo生3D技术。
• 体验升级：用户只需拍摄照片，即可直接转换为3D建模文件，实现“所见即所得”。
• 故障诊断：当出现吐丝、报错等问题时，用户拍照上传，系统调用 Qwen3.6-Plus的视觉能力进行多轮推理，提供手把手的解决方案。

这一变革将3D打印从专业设备降维成了“傻瓜相机”，极大地降低了使用门槛。

2. 语言交互：突破口音与环境噪音的壁垒

出国旅游或从事外贸工作时，语言障碍始终是痛点。传统翻译设备在面对浓重口音或嘈杂环境时，往往表现不佳。

技术突破：高精度拾音算法与大模型语义理解的结合，彻底解决了这一难题。

• 案例：安克创新 声阔C50i 耳夹式耳机
• 技术支撑：内置 Fun-ASR语音识别技术与 Qwen3.6大模型。
• 核心优势：支持100种语言实时互译。
• 实测表现：即便面对极具挑战性的“咖喱口音”，翻译准确率仍高达 97%。

此外，该耳机还接入了 Qwen3.7-Max和 Qwen-Plus模型，支持用户通过语音直接提问或搜索，无需掏出手机，实现了真正的“动口不动手”。

3. 系统级AI：从“手动搜索”到“意图直达”

在缺乏AI嵌入的传统系统中，用户搜索信息需要经历“复制-切换APP-打开浏览器-点击广告-再次搜索”的繁琐流程，体验极差。

技术突破：系统底层接入多模态大模型，实现屏幕内容的直接理解与交互。

• 案例：vivo 蓝心小V（小V圈搜）
• 技术支撑：系统底层接入 Qwen多模态能力。
• 功能实现：用户只需在屏幕上圈选任意内容，大模型即可自动提取主体与信息，直接给出答案或执行操作，彻底告别繁琐的跳转流程。

4. 内容创作：AI重构Vlog制作流程

记录生活并制作Vlog，传统流程涉及拍摄、导入、剪辑、后期等多个环节，耗时耗力。

技术突破：具备长视频连续理解能力和多模态生成能力的AI，能够自动化完成全流程。

• 案例：Looki AI相机
• 技术支撑：挂载 千问全家桶。
• 核心功能：
• 智能剪辑：通过 Qwen3.5-Omni对原始音视频进行同步理解，自动剪辑精彩片段。
• 创意生成：结合 Wan 2.7，每日自动生成“漫画日记”。
• 健康助手：利用 Qwen3.7-Plus的实时状态识别与历史记忆，主动提醒久坐用户起身活动，并提供长期生活状态分析。

为什么硬件厂商纷纷选择“千问”？

在AI硬件爆发的浪潮中，一个显著现象是：创想三维、安克创新等头部硬件厂商，清一色选择了通义千问（Qwen）作为底层大模型支持。这背后有着深刻的商业逻辑与技术考量。

1. 硬件场景对“容错率”要求极高

• 网页聊天：卡顿或错误，用户尚可容忍。
• 智能硬件：识别错误或响应延迟，直接导致用户体验崩塌，甚至引发退货（如“7天无理由”）。

2. “端云协同”的技术门槛

硬件设备算力有限，无法独立运行超大模型，必须依赖“端侧小模型+云端大模型”的协同架构。这要求模型厂商具备从 不到1B到几百B全尺寸模型的适配能力。

• 千问的优势：提供了完整的模型矩阵，既能满足端侧低功耗运行，又能支撑云端复杂推理，实现了真正的端云协同。

3. 从“聊天”到“执行”的Agent能力

硬件厂商需要的不再是单纯的对话模型，而是能够“看懂并做完”的智能体（Agent）。

• 千问的进化：
• Qwen3.7-Plus：进化为多模态混合智能体，具备强大的工具调用能力。
• Qwen3.7-Max：支持复杂的AI Coding开发，甚至能包揽前后端开发工作，加速硬件软件生态的建设。

4. 阿里云的“一条龙”服务

阿里之所以能吃到这波红利，不仅因为模型强，更因为其全栈服务能力：

1. 基座层：千问大模型提供强大的AI能力。
2. 基础设施层：阿里云保障高并发、低延迟的稳定调用。
3. 商业落地层：天猫等电商平台直接帮助硬件厂商出货变现。

这种“模型+云+渠道”的闭环生态，为硬件厂商提供了从技术研发到市场销售的全方位支持，极大降低了入局门槛。

结语：AI硬件大时代已来

对于消费者而言，风向标已经改变。

消费电子行业正从过去单纯比拼屏幕亮度、电池容量等参数内卷，回归到以用户需求为核心的价值创造。

用户愿意为新硬件买单，不再仅仅是因为旧设备损坏，而是因为新设备能够真正分担任务、节省精力、提升生活效率。

这种变化让人联想到多年前数码产品百花齐放、生机勃勃的景象。随着大模型与AI Agent技术的成熟，AI硬件的大时代，或许真的已经到来。