当你知道你是你的时候，你就不是你了。
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​我性格里最大的病灶就是“一边极度的追求外界认可，一边极度的叛逆”。
导致我所有选择都是“看上去很光鲜的工作、恋人，实际上一边选择一边付出隐忍的代价”，因为骨子里是极度不服，极度讨厌公认的规则。
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弱者幕强，强者慕真。弱者都想借助贵人、平台、大佬、一步登天，但强者最能祛魅这些光环，只在乎到手实际的利益。

祝我好运。
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终于又在公众号上写文章了，关于AI陪伴硬件的非共识思考，看了6个月，也交了自己的答案，该去看看新的赛道了～

🌚年纪轻轻，下了班，只想躺着，有时候对一些群体的社交活动甚至感到抗拒并且认为没意义。

这种状态和节奏感觉自己不配在创投圈呆着。

有成就的人总是喜欢自谦，会说运气好以及会感谢之前提携过自己的人。

但他没说也不会说自己在今天这个点破发后面做的功夫到底有多深刻，因为自吹自己做了多少不符合老中人传统。

​ 所以后面传到其他人耳朵里，全都变成了这个人牛是因为“运气＋贵人”。

能被贵人带飞的人，本身就是一只鸟。
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我是典型的nt型人格。
以前觉得凡事最重要的是框架，任何事情最重要的是输出框架。

现在反而觉得输出大框架是一件很容易的事，因为信息极其发达的现在，如果一个人连基本的research出行业内共识的能力都没有，那他就不能在牌桌上。

但是牌桌上有太多重复的鹦鹉学舌的人，而魔鬼藏在细节中。只有少部分人能把最后的1公里路做到极致，而做到极致的往往不足1%。

我要做这样的人。

再来讲一点非共识，去论证AI玩具硬件要靠IP这条路有多难走！

1.给大模型做加法设定某类性格很容易，比如告诉他你是个小猪佩奇。但是给大模型做减法很难，而用户对ip的破坏都会从减法发难：

用户会问，小猪佩奇，勾股定理怎么解？
用户会问，小猪佩奇，中日甲午战争谁对谁错？

小猪佩奇这个IP，本身就不应该知道这两个问题的答案，但是底层的通用模型来说，这两个答案是最基础最简单，会脱口而出的。

当然可以有办法让小猪佩奇不做回答，但是让他不回答是个减法的过程，这样的减法比起直接告诉小猪佩奇应该会什么，更难做。因为这类减法是设定不完的。

但往往正是这种不应该回答的要做的减法，会破坏ip！

欢迎激烈讨论！

闲来无事，分享些AI陪伴硬件insights，欢迎激烈讨论：

1.IP不需要AI就已经足够赚钱了，而大模型只有在IP上才能体现特性，因为通用的，讨好的豆包打开手机就能谈话。只有IP才能给用户购买大模型对话硬件的理由。

2.IP分两种，内容IP和形象IP，
形象IP例如labubu，无声的存在本身代表态度，大模型加持反而让用户对这种无声的酷下头。
内容IP如哪吒其他的虽然看上去适用大模型，并且是大模型发挥作用之地，但是ip厂商态度会更保守，因为一旦因为模型幻觉说出一句不吻合ip的话，又会崩塌。

知道自己想要成为什么样的人，一路上的艰难险阻就不怕。
如果怕了，觉得委屈了，那就是还不够明确，还不够想要。

总结一下，所以ROPET做对了什么？
1.技术和商业模式达到了良性互动： 1）用户群体画像足够精准：小红书重度用户、27-35办公女性、喜欢泡泡马特 、萌物、会在办公桌上摆放香薰、玩具。

2）技术支撑了用户付费的理由：这类用户群体会因为Ropet的“灵性”而产生付费冲动&粘性，这种付费理由可以带来很高的商业溢价。Ropet的多模态感知系统+多模态融合模型+不确定的交互动作正是能让Ropet产生“灵性”的来源。

以下是技术路径的大致分析：
多模态感知系统：4个触觉感知器，隐秘的很好的摄像头、麦克风不出戏（对比Lovot）。 多模态融合大模型：这样技术上判断一个产品最终是否有灵性的本质是，是否能通过单个模态的独立性以及多个模态的互补性，挖掘更多、更深、更有层次的有效信息。 根据分析结果确定交互动作（回应）。

2.硬件外观&模型角色完全服务产品定位： 1）产品定位是弱陪伴的桌宠，所以设计上无足、不会讲话、克重600g方便拿起、但是会观察用户情绪主动弱交互。（对比lovot虽然设定上可以抱起，但是重量上对于女性有点吃力） 2）虽然接入了GPT，但是没有直接扮演“多轮问答”的形式。模型角色符合产品“宠物定位’,（宠物是不会讲话的）。 在目标群体的办公场景中，问答式类似AI火火兔、Fototoy、反而不适用。

最后，梳理一下可能存在的风险。

试用过部分硬件陪伴，感觉最难以解决的问题是产品不知道我在做什么，以至于无法给出及时的交互。目前众多硬件陪伴产品的手势识别、表情识别较弱。
Lovot商业模式是订阅制，Ropet没有采用订阅的方式，而是先卖硬件需求打开市场，后续通过软件的迭代、养成玩法的升级留住用户。
供应商、供应链是否能及时交付？案例，某拍拍镜。

在上海GDC关于陪伴硬件的感悟

1.真正做to c的产品，从用户视角来看情绪价值大于技术本身。用户或许不关心技术，但是一定会在”软件测生成的定制报告“、”专属自己的定制特调酒“、”爱自己且弱陪伴的萌宠“中感受到自己被偏爱的感觉。而大模型生成的内容本身就是随机的、不妨从这个视角去把大模型赋能到自己的产品中。

2.对于如何处理用户粘性的问题，cocube是最让我眼前一亮的。做所有AI硬件都绕不开一个终极命题，就是产品本身和”手机“这个超级终端关系的探讨，因为大部分人的注意力已经被手机占用了。在所有展位中cocube是吸引小朋友并且小朋友留存时间最长的，他们或许是做对了些什么。

3.我看好陪伴硬件的主要原因：在AI落地之前，我们现在的生活并没有井喷式的爆发某种巨大的需求，简而言之就是现在这个时代大家不缺吃穿，并且生活的体感不错，较为满足。所以在AI来临之时，创业者承担的是供给侧的身份，这也就是目前AI落地困境的因素之一----用户还没有被引导出井喷的需求。而弱陪伴场景下的AI更轻量级，更能满足情绪价值，这或许是当代人们所欠缺的。