MR+AI 互动娱乐应用融资创业了两年，失败后一直在找更多人交流【信息与效率】，欢迎各位加我微信聊聊天 allenxiang888

也欢迎对虚拟与混合现实感兴趣的朋友，来逛逛我的博客:【Allen在XR大道上的探索-Blog】

光学透镜拉了，甜蜜点太小摘掉面罩的开放式 MR 体验不行，算力不够没法屏幕像素点对点，其他基础体验还真挑不出大毛病，完成度相当不错。​
​唯一感觉到困惑的是不知道VIVO对这设备的长期定义是什么，没有态度就没有决心。

XR能改变世界吗？
2015年时我是怀疑的，2020年时我是憧憬的，今天2025年了，我觉得我是坚定的。到2030年时，时间会给出答案。

做XR最让我快乐的原因是，可以寻找【最大化摄入信息效率×最小化信息传递摩擦】的全局最优解与局部最优解。

目前别的硬件都不太行，同样是 AI 的工程落地作用，不看量级只看效率的话，在手机上的 buff 不如 XR。

今天整理了一下博客结构，形成了：高度凝练文章导流→博客主页Timeline重要思考→三个碎碎念子页面发散，这样的三级结构，也是我从工作第一天开始记笔记，沉淀到现在发现的最佳组合方式，既能让我记笔记这件事不会过于懒惰增大阻力，又能让我有充足的反思和梳理结构，还能做一定的可公开内容传播撬杠杆。

现在有了Flomo和AI后，这件事更加舒适了，前端做无脑记录，AI工作流帮我自动屏蔽敏感工作信息和筛选行业需要保密的信息不要外露，如果能进一步的做到Agent自动化整理，那这才是“信息结构化”带来的“信息流动自由”的更大意义，如果有大规模数据清洗分类与检索，配合AI做讲解和传达，知识流通的巴别塔将彻底崩塌，我们不用依赖脑机接口也能实现人脑最大外部带宽的学习输入。

可惜的是，飞书博客无法被谷歌百度收录，自己部署的博客用起来又不够顺手，文档超长会直接崩溃，wolai和notion和Obsidian都有较大缺点。

如果未来记录Flomo的方式，是我用高斯Avatar录制的话，那这个知识信息传递可能就更加无损了。

技术仍是世界发展的第一驱动力。

在我的有限信息推导思路下，XR的硬件形态基石目前有两条路，欢迎各位来跟我讨论：

AR：200g的颈环硬件，作为OWS耳机、AI对话、instaGo记录的场景时能自成一体，也可以通过停靠磁吸BB模组的方式增强下AI眼镜的刷抖音B站的场景（对科技发烧友们来说相对便宜，屏幕够大够清晰）。

MR：200g的算力分体VST，打透2D电脑投屏和2D手机应用的各种单人多人办公场景，成为一个更好的MacbookAir，让高薪码农和产品经理在部分场景下可以剁手一万元用脚投票（躺在沙滩和阳台coding、午休远控家里电脑玩杀戮尖塔、出门陪家人小孩时能适当兼顾工作）。

绝大多数做新业务或者创业新方向事情的成功率，都是可以靠贝叶斯理念简单估算的。充分的市场调研可以逼近先验概率，成熟产品经理的直觉可以估算出一个更靠谱的似然概率，上线持续的迭代与ABtest，可以逼近分母全概率的路径穷举。

概率估算的精准与否，就是产品作为社会学科难的地方了。以及考虑到产品与技术的边界，受众的边界，资金的边界，能想到的组合性方案一定是有限个的，拿这几个方案去匹配，看我们最容易接受哪个成果。

还有一些似然概率之外的杠杆，比如写做信息hub，比如写博客认识大佬，一切都是“模糊”的数学期望值，当觉得值得做的时候，自然就会选择更高效的方式，比如把博客改为可读性更强，受众更清晰的公众号文章去传播，比如对尽可能多的人用更真诚的态度在最短时间内达成朋友状态和利益一致。

做了快8年产品经理了，在充分了解的前提下，今天我也只敢对3个细分领域能打包票说自己的概率直觉还算精准，那就是C端 APP 、C端 AI 应用、XR应用场景与宏观趋势，但比如要计算XR硬件的落地实现，我是完全没有信心能判断好从EVT到DVT到PVT里有哪些坑，8寸切120片成本与纳米压印工艺良率具体是多少。

唯有抱着谦卑的心态，去啃下晦涩的技术知识，去务实的去做市场调研，亲眼看一看用户脸庞与生活状态，同时打开想象力的天空，才能让我们不断逼近做出一个成功的产品。

听群友们吹了好久，终于第一次戴上雷鸟 X3 pro 体验，事实证明，我作为潜在用户朴素的直觉就是【这个重量平衡太优秀了】。

硬件产品，尤其是穿戴类设备，做的踏实真的要给好评。

具象化Agent交互场景碎碎念

现象：缺失了社区人设模板的Prompt，c.ai和crushon就不好玩了。缺了模板化的规则指引，很多垂直Agent场景PPT/Research/AutoVlog的交付质量就不work了。

那么：有了Agent辅助toC交互，依靠“创作者的模板Rules”简单穷举使用场景，能否可以真正把“技能教会用户”？

先不提个人成长，因为有点反人性不好大规模落地。但公司视角下是有痛点的，比如太多业务负责人阴差阳错得到那个位置，但职业技能和管理技能并不靠谱。

比如，一个业务负责人如何做好业务，可能有两个最最最基础的方法论：
1. 评估手上既有团队资源人力能力边界，按顺序排期做最重要的事稳步推进。
2. 找到一些可能有杠杆但不确定高的事，分配20%比例的时间和资源搏一搏。

对于这两种方法，可以画出两种管道图来辅助自己思考，这时候提醒Agent、画图Agent、交互Agent、Context Agent都能发挥作用，保障这个「管理工具方法」或「个人成长工具方法」能被真正合理运用落地。

回想起之前在字节看过的那个公开的优秀双月会业务汇报文档范文，哪怕迂腐一点，强制要求所有人只按照那种格式来要求每个业务负责人，都可以真正做到“坦诚且清晰”的梳理业务现况。那么如何做到？靠Agent+方法论模板来监督执行，只要LLM大脑够聪明且aliment的合理，那企业的协作的科思边界就真的有可能被打破。

在工作场景，可以用大白话描述就是：给每位员工分配一个「阿里味马云」或「字节范一鸣」的贾维斯。

尤其对Windows和XR OS这种系统级办公触达场景来说，工作助手最怕“不说人话”的鸡肋感，那靠“方法论Rules”的SystemPrompt约束，并且有好的交互Action引导，就能真正执行落地。

跃出聊天框，这是Agent的机遇，也是XR等三维OS的机遇。

想要让“人发的内容”在AI时代不被揉碎重组非署名分发，就只能重新强调“人的权威”，甚至大概率避免不了普遍被“贴标签”的镇痛。

像即刻上贴“标签”其实就是一种UGC时代的，人们自发的效率尝试，在有限的订阅信源和长期观察清理关注list的情况下，其实还是挺Work的。

AI时代反而可以用“尊重常识”的SystemPrompt判断一个人的观点是否有真知灼见，判断一个人的身份是否过于掺杂水分，判断一个人的现金流和社会地位是否足够稀缺，在“机制”的有效性与“算法”的流通性加持下，真正牛的人发出的有价值的声音，可能反而可以打破信息茧房。

信息茧房只是“协同推荐”的技术缺点，公司价值观并不是决定性因素，这个缺点是可 以被新技术克服的，人的价值观是可以在AI Alignment新算法下被对齐的（如果这对产品差异化定位和商业模式有利）。

所以我们倒可以期待，如果某些随身AI硬件或XR硬件真正做到全方位收集到置信度足够高的Context后，就真的可以让「有价值的观点」更自由的流通。

在相似的形态下，我觉得唯一能活下来就看谁做到了：取代你的下一台 MacbookAir&ipad。

取舍关键差异在我看来只有两个点：
1、屏幕与价格的平衡，我觉得 3.5k 屏才是底线，4k 刚好，5k 多余，meta 用 2.5k 屏可能会暴雷。
2、小圈子社交与办公生态完善度，要是串流投屏，安卓应用兼容，Chrome 网页办公，多人开会体验这些都没做好，就没法形成长期口碑留存。