苹果式 AI 哲学：不着一字，处处落子

来源：雪豹财经社，作者：镜宇 cupl

图片来源：由无界 AI工具生成

头显元年还没来

苹果史上最贵的产品Vision Pro，发售首年的销量目标被砍掉95%。

6月8日，据韩国媒体Pulse News报道，苹果公司已将Vision Pro的今年的销售目标下调至15万台。彭博社早前消息显示，苹果最初对Vision Pro首年的销量目标是300万台。

这款似乎不被市场看好的新产品，拥有一次很典型的苹果式亮相。

后发制人，不是行业“首发”，却凭借更强的技术和产品能力，配合独特的交互设计、完备的生态体系，重新定义产品甚至行业。iPod、iPhone、Apple Watch、Mac，莫不如是。

在我看来，Vision Pro不是更好的Meta Quest或PICO，而是基于空间交互的全新计算平台，XR领域的新物种。原因如下：

1. Vision Pro是一个完全独立的计算平台，硬件由M2和R1芯片驱动，软件有Vision OS，虽然看起来不太像电脑，但它的性能足以吊打市面上绝大多数电脑。
   
2. 在核心硬件和技术领域拥有绝对碾压的优势，在头显设备最核心的几个环节——图像采集、图像显示、空间感知，以及各种硬件堆料方面，都是遥遥领先。
   
3. 没有配备手柄，完全依赖眼动追踪、语音、手势等全新的极简交互方式。
   
4. 依托苹果生态的内容优势，包括数以万计的应用和AppleTV+等。
   
5. 同时兼具了AR（Augmented Reality，增强现实）、VR（Virtual Reality，虚拟现实）和MR（Mixed Reality，混合现实）的功能和形态，是截至目前XR（Extended Reality，扩展现实）领域的集大成者。

以上任意一点，Vision Pro都比同行表现出色，加在一起，说一句“新物种”不过分。

但今天的Vision Pro，未必能成为当初的iPhone。

即便强如苹果，充分利用在产品、技术和生态上的绝对优势，在逼近现有技术极限的基础上打造出来的新物种，也没能解决这种头戴式设备最核心的问题——使用场景。

在已经有iPhone、iPad和Mac的情况下，为什么我们还需要一个独立的空间计算设备？

影音娱乐自然是首要场景，空间的延展确实能够带来完全不同的体验，演示视频里过半篇幅都是在介绍看电影的效果如何炸裂。苹果还邀请了迪士尼CEO鲍勃·伊格尔（Bob Iger）为发布会站台，全世界最大的内容平台之一配合Vision Pro的沉浸式体验，想想都让人觉得兴奋。

不过，苹果只是想要造一台“空间版PlayStation”吗？当然不是！

苹果给出了一些很模糊的演示，比如在医疗领域可以用Vision Pro更好地看到器官的构造，比如学习。但只是一闪而过，完全没有“言之凿凿”，反而更像是人为创造的“伪需求”，就像苹果一直硬拗iPad Pro是生产力工具一样。

受限且单一的使用场景，加上3499美元起步的售价，注定了Vision Pro还不足以开启头戴式计算设备的元年——它只是少数人的玩具。

相比之下，我更看好的是，随着技术持续进步，这套空间计算能力可以跳出Vision Pro的产品形态限制，应用在更多设备和更广阔的领域。而作为当下载体的Vision Pro本身，反而不那么重要了。

苹果保守了吗?

一些声音认为，苹果在这一轮AI竞赛上已然落后。Vision Pro发布后，甚至有人发出批评：苹果点错了科技树，当大家都在玩AI时，库克却搞起了头盔，和整个科技界的浪潮背道而驰。

苹果在AIGC上保守了吗？

恰恰相反。苹果可能是这个星球上在AI领域布局最早、技术积累最多、产品应用范围最广的公司之一。

库克曾在接受采访时明确表示，他也在使用AI聊天机器人，并对其感到兴奋。他还透露，苹果正在密切关注这项技术，并有一些独特的应用场景。

事实上，苹果在很多年就开始了在AI领域的探索，甚至早于大部分人的想象。

2011年发布的iPhone 4S上，已经搭载了当时令人惊艳的智能助手Siri，背后的核心驱动技术就是“NLP（自然语言处理）”，也就是今天ChatGPT等生成式人工智能的基础技术之一 —— 让机器理解人们说话的意图。

周鸿祎在一次采访中称：NLP是人工智能皇冠上的明珠，谁参玩透了对语言的理解，谁就真正理解了这个世界，成为未来其它人工智能任务的底座。

随后十数年间，苹果以iPhone为核心载体，不断迭代在AI领域的硬件和软件能力。

在刚刚过去的WWDC 2023上，我们能够看到苹果在“机器学习”这件事上挑战的全新高度。硬件领域，苹果已逐渐转移到M系列芯片，M2 Ultra芯片可以负担大规模机器学习的性能需求，在某些场景和需求下甚至可以部分替代独立图形处理器。软件领域，新一代iOS、iPad OS、MacOS、WatchOS甚至Vision OS，都大规模地应用机器学习来提升用户体验。