全球新AI产品品鉴

大家好呀，我们是Waffo，一家专注在服务线上业务（AI、SAAS、游戏、短剧等）全球支付解决方案，我们想在北京放一个岗位，如果现在已经在AI出海赛道的老师或者有合适的伙伴推荐，欢迎随时联系我！感恩~

上周四晚「SmallWOD 世界开放麦」第一次在北京举办了线下聚会。 这场 SmallWOD 和知乎科技联合主办的「AI 出海，好用又好玩」的主题开放麦，到场了超过120位朋友，很多朋友一直待到场地空调关闭。不得不说北京的朋友们真能聊！ 以下是本次活动分享的部分总结。希望未来能有更多朋友参与到 SmallWOD 线上线下的各种聚会。大家下次见啦！ 王碧豪，心影随形联合创始人：最重要的是问对问题 我叫王碧豪，从大学就开始写 APP，那会儿还没有 AI 全靠手敲，到现在发了几十个 App，其中两三个做到了百万级用户。毕业后我在百度做过运营、转过产品，后来在 B 站做商业化产品总监，又在快手做业务总监。开发、产品、运营、市场我基本都干过，其实以前这种人叫半吊子，现在有个好听的叫法，OPC。 我现在的公司叫心影随形，主要是用 AI 创造快乐，主打产品是豆豆 AI（海外叫 HakoAI），它是一个桌宠，能实时看到你的屏幕，你打游戏它在旁边看着，你输了它吐槽你菜，你赢了它夸你，还能把高光时刻录下来。上线两年多，有 1700 多万用户。 这么多用户带来大量琐碎的运营工作，我们现在基本都交给 AI agent，用的就是 vibe coding。我的理解是，vibe coding 是用写代码的方式去做一件事，而不是去写代码本身，哪怕你是个编辑要写文章，也可以用这种方式完成工作。 我们的方法论就一个公式，拆成三层。第一层，Human as foundation。AI 特别像一个很会做题的小镇做题家，见过的全会，没见过的一点都不会。很多人把它当许愿器，"帮我赚一百万"这种问题它答不了。这个时代人最重要的能力，是向 AI 问出正确的问题。而 AI 判断不了的东西，我统称为审美。AI 让你执行得更快，但执行越快，审美问题暴露得越多，所以人才是最重要的。如果我让 AI 写个 GPU 驱动，但我完全不懂渲染和计算，它给我的一切都是黑盒，我根本没法判断对错。所以进新领域，我一般先让 AI 当老师，跑大规模调研、抓很多信息源，再用三种不同的 AI 给结论投票。你不一定要成为专家，但至少得成为这件事的初学者。 第二层，让 agent 真正干活：先给它建知识库，再给足够的工具和权限，最后搭一个 agent loop 让它自己判断做得好不好。前提是任务本身能被验证，coding 就很典型，代码能不能跑、有没有 bug，都是可检测的。 第三层，Model over everything，模型就是天花板。选模型别靠感觉，要跑 evaluation：同一个任务交给多个模型，人来打分，再把结果放进模型路由，保证每个任务都由最合适的模型完成。 所以我理解最大的要点很简单：决定一件事做得好不好的其实是人，如果 AI 说的东西你完全不理解，最好先停下来学习。 Yufei @Yufei ，evobeing CMO：睡眠之外醒着的 16 个小时很重要 大家好，我是 Yufei，evobeing 的 CMO，我们是一个 AI 可穿戴品牌，首款产品是智能戒指。 先说今年整个 Smart Ring 的行情。首先是"百戒大战"，你今天去 Kickstarter 或者日本的 Makuake，几乎每天都有一款新戒指上线。光深圳今年至少有二三十家公司在做。另外睡眠、语音、交互也是重点。有人做睡眠监测，有人加麦克风随手记录再用 AI 生成 memo，有人加交互模块用手势翻 PPT、控制手机。投资人关心的最多的还是不同公司产品的差异化。 热闹背后，硬件其实在迅速同质化。各家采集的无非是心率、血氧、体温、步数这些，当所有产品都是一个圈戴在手上，真正的差异化在软件和 APP：数据收上来之后怎么分析、怎么定义指标、怎么让用户真正看懂自己的状态。 行业里做得最成熟的是 Oura，它今年要 IPO 了，十年卖了 500 多万个戒指，在硅谷圈甚至成了一种社交货币，因为从硅谷回来的创始人手上很多都戴着。但它被吐槽的点也很明显：入门款 399 美金还不算完，每个月还要再交 5.99 美金订阅；分数基本是睡一觉之后生成的，白天不会随状态实时变；APP 有两百多个界面，给了你一堆数据和 insights，但是看完之后接下来该做什么用户其实还是不知道。 我们做 evobeing 的初衷很简单：醒着的 16 个小时同样重要。 上午开了一上午会，中午吃完饭下午特别困想喝咖啡，这些时刻都很重要，可穿戴设备不该只是个数据收集器。AI 应该通过 APP 和你的身体数据，告诉你一个相对合理的答案，帮你认识自己的生活习惯和 routine，而不是让你每天自己猜。 我们还做了一个 Body Check 功能，当你觉得身体不太舒服、又拿不准的时候，它能在你需要回应的那个 moment 给你一个可以执行的 action。 我们对标 Oura，但更想服务偏 Z 世代、更年轻更活跃的人群。当然前提是数据够准。设备一旦要根据身体数据给你反馈，前面的数据不准，后面的判断就毫无意义。所以精确度这件事，我们看得非常重。我们第一步做北美和欧洲，打算在Q4 登陆日本。 Stephy Deng@Stephy Deng ，Adofaer Founder & CEO：出海日本最难的是接受市场重新训练你 我是 Stephy，Adofaer 的创始人兼 CEO，base 在香港，每个月有一半时间在东京。我们做的事简单说就是用 AI 把 IP 玩具商品化。 如果有人告诉你，出海日本只需要三件事：找个日本销售、把产品翻成日语、找几个日本大企业，千万别信，因为我们就是这么走过来的，以失败告终。 第一个关卡的教训是速度有时候并不是优势。刚开始客户说"我想要这个，能不能改"，我们马上答"好好好，这周五就给你"，他们会惊叹“哇好厉害，AI is cool"，但就没有下一步了，项目永远推不到下个阶段。后来我才想明白，日本客户判断要不要把生意交给一个中国 founder，真正看重的是你是否了解企业与客户间的关系，企业是否能真的承担出问题的责任，以及企业是否明确什么可以改、什么不能碰。你交付得快只能证明你能做，但证明不了你值得信任。 第二个关卡是 POC。我们熟悉的 POC 是验证技术、效果、效率，验证完再扩大。但在日本大企业里，POC 是一台 CT，最后照出来的是一家企业的组织。你要一份历史数据，很多关键判断根本不在任何系统里，只在具体的人和组织经验里。详细来讲，答案在部门 A，A 需要 B 确认，接着又牵出品质部、AI 审查部……这时候你才发现，真正的问题是怎么让一个组织达成第一个"Yes"。 第三个关卡是本地化不只是翻译材料、调整表达、学会鞠躬。真正的本地化是你能不能看懂一个组织怎么看待责任、风险和长期关系，并把这种理解做进产品的基因里。客户最开始问"你们这 AI 能干啥"是把你当工具；后来问"能不能跟我们一起做"开始把你当供应商；再后来问"如果我们都用这个东西，未来流程该怎么设计"，这时候你才真正参与定义这家公司未来怎么工作。 所以我认为出海最难的点是你能不能接受这个市场重新训练你自己，能不能接受一个新市场重新定义你未来要做一家什么样的公司。产品迭代要快，但尊重文化要慢。在日本，狼性太强有时候真的会把客户吓到。 Julie Wang@Julie ，Clink Co-founder & CMO：agent 买咖啡，难的不是怎么付钱，是买什么 大家好，我是 Julie，Clink 的联合创始人兼 CMO。我今天想从"agent 点咖啡"这个场景，聊聊我们在做的 agent commerce。 我不太认同"agent 以后会取代人类成为消费者"这个说法。人和 agent 会作为两种消费者长期共存。我自己很爱购物，因为 shopping 不只是完成交易，它还有发现新商品、发现新内容、发现世界的情绪价值，把所有购物都交给 agent，其实忽略了人对购物过程本身的需要。但在效率场景里，agent 一定会很快进入：每天帮我买一杯咖啡，或者替我调一个模型，这些 agent 做起来又快又好。 现在大家谈 agent payment 容易把重点放在"它怎么付钱"，但我们观察下来，最大的瓶颈其实不是怎么付钱，而是买什么。人类支付已经相当成熟，意愿高、方案也全；真正难的是，agent 拿到十美元预算之后，有什么东西可以买？它能不能找到正确的商品和 SKU？咖啡是冰的还是热的、大杯还是小杯？能不能接进商家系统完成下单和取货？ 所以 agent commerce 不会一步到位，我觉得是渐进式的。最先跑通的可能是数字商品，模型、API、付费 skill，以及现在是 GUI、未来可能变成 API 的 SaaS 产品；然后是咖啡、外卖这类高频又简单的生活消费；最后才是真正意义上的零售电商，让 agent 按你的 profile 自己选品。 至于谁会成为新的交易入口，我非常看好 Messaging。第一性原理很简单：消费者在哪里，哪里就是下一个交易入口。Messaging app 不缺场景也不缺用户，缺的是背后那套基建。长期看，我也很看好企业自建的数字员工和个人自己搭的 agent，因为它们会携带更多上下文、记忆和 preference，最终给你更懂你的消费体验。 最后多说一句我们最近的观察：我对 OPC 其实比较悲观。真正涨得快的不是一个人包办所有事，而是三到五人的小团队，其中每个人都有明确的长板和很强的专业判断，背后再配大量 agent。这种组织更容易快速搭出产品矩阵，也更有机会把事情做长久。 AI 投资人的私人审美：Wayne Shiong × 沈颖 四场开放麦结束后，Argo Venture Partners 管理合伙人 Wayne Shiong 和峰瑞资本执行董事沈颖坐下来，聊了聊他们眼里的 AI 出海和投资判断。 Wayne Shiong@Wayne ，Argo Venture Partners 管理合伙人： 我们是一支在硅谷投中国人的基金，在硅谷算非常小众。我常开玩笑说，硅谷不是歧视中国人，是歧视中国公司。你看生产力，很多最顶级的 AI 人才都是中国人，但中国人的资本化能力相对还是弱。所以这一轮出海得"肉身出海"，你不能只在北京做个小东西，指望海外把钱打回来。TikTok 电商在印尼被抵制、Shein 在欧洲被抵制，本质都是你动了别人的蛋糕，进一个新市场必须照顾当地的生产力、利益和就业。你要的是变成当地生态的一部分，而不是把当地变成你的一部分。 我不会刻意去找非共识。好的非共识不是为了跟别人不一样，而是你的逻辑成立，只是成功路径暂时和别人不同。我经常跟老同事开玩笑说,你们要是遇到骗子了,请介绍给我。因为很多"骗子"最后都做出了百亿公司,他只是成功路径跟别人不一样,长得就很不一样,于是你觉得他是骗子。两年前你看张雪可能也觉得悬,现在红杉投了,大家就说厉害厉害。所以踩点很重要，最好的时机不是长期反共识,而是踩在非共识刚要变成共识的那一下。 相比于马斯克，我现在个人更想研究吉利、比亚迪这些从修摩托车、做冰箱一路走出来的人，看他们怎么在二三十年的工程迭代里变成万亿巨头。对于技术路线其实也一样：最初看起来最先进的方案不一定真做得出来；一个当时的次优方案，经过持续的工程优化，最后反而可能变成最优。 沈颖@Ying shen沈颖 ，峰瑞资本执行董事： 投资人确实会给创业者贴标签，但各家风格不一样。有的偏爱年轻人，看中他们的热情和最前沿的视野；有的更喜欢老兵，看中行业经验。所以创业者也该多聊聊资本，这本身就是个双向匹配。我们常讲两句话：老人做老事，新人做新事。你要做的事如果本来就存在、竞争又激烈，那最好有相关行业经验再来；但像 AI agent、AI 社交、AI 教育这种全新赛道，反而适合找新人，因为大家都没历史包袱，新人的想象力可能更强。 小天才我们当然愿意赌，但大家看到的往往是成功案例背后还有更多失败。创业前更该去看那些条件看着很好、最后却没成的人为什么失败。 从投资逻辑上，我更看重一家公司能不能从第一天就做出业绩，而不是去套资本市场当下喜欢的主题。因为热点和周期都会变，泡沫破了以后，如果公司本身没创造足够大的价值，风险就很高。我们也喜欢非共识，但不会为了非共识而非共识，越到共识形成的时候反而越谨慎；真正有价值的机会，常常来自交叉学科。另外，投资很少看一份 BP 就决定投资，我们通常愿意先接触、观察三个月半年甚至更久，看创业者怎么理解问题、怎么迭代方向。路线变化很正常，重要的是人在变化中表现出来的判断力。

我有一些ex-Meta中国硬件工程师可以分享给他们。没找到Valo主页 能不能分享下？

2017年的那个夏天的深夜改变了我的命运。如果不是那通告别电话，如果不是我的奋不顾身，我会失去了一位很重要的人。中国人的心理健康问题真的无解吗？直到2023年，我遇到了我的合伙人和压力管理，我找到了问题的答案。 AI给我们带来生产力的飞升，但也带给我们更多的问题。在硅谷四年，我看到太多的悲剧，有些朋友连告别都来不及…… 我们利用人的智慧和AI的能力，帮助我们去管理自己的压力。我们的工具很简单、我们的训练很简单，给云窝十分钟的时间，还你一个好梦。

VALO是创建于深圳的智能硬件创业公司，创始团队来自腾讯，AI大厂和Apple等，目标海外市场和AI Native智能穿戴硬件。现寻找志同道合的创业人士加盟。 智能硬件结构工程师： 结构设计与堆叠：负责 Valo 智能穿戴/消费电子产品的全生命周期结构设计，包括架构评估、三维堆叠（3D Layout）、零件建模（Creo/ProE）及 2D 工程图绘制。 外观（ID）落地与可制造性（DFM）：与工业设计（ID）团队紧密合作，在保留外观设计语言的前提下，评估结构可行性；完成模具拔模、壁厚、分件及装配性（DFA）优化。 微型化与防水/防护设计：负责产品高密度空间堆叠、高等级防水（IP68/5ATM等）密封结构、卡扣/螺钉锁附及天线/传感器（心率、血氧、陀螺仪等）的结构装配设计。 材料与工艺选型：评估并选择适合人机佩戴/接触的材料（生物相容性材料、轻量化合金、工程塑料、硅胶等），制定表面处理工艺（NCVM、PVD、阳极氧化、喷涂等）。 模具与试产跟进（NPI）：跟进模具开发（T0/T1），主导试产阶段（EVT / DVT / PVT）的结构问题排查与解决，处理干涉、缩水、变形等装配及良率问题。 可靠性验证与优化：制定结构可靠性测试标准，跟进跌落、滚筒、高低温、盐雾、按键寿命等测试，对测试失败项目进行有限元分析（FEA）及结构改善。 薪酬待遇和股票期权因人而异，有兴趣详谈。

SmallWOD 世界开放麦 · 北京

1. 场景切入：做了个AI工具，海外用户想付费，结果卡在信用卡收款这步。Stripe个人开不了，开了也怕风控。 2. Anyway的优势： · 不用海外公司——身份证就能开 · 直接提现支付宝——不用折腾离岸账户 目前在内测阶段，感兴趣的可以私信我，一起测测避坑。

我的主要需求是用chrome浏览网页的时候，能够直接侧边栏ai读取信息并提问

潘老师太高产了，之前也有非常类似的想法，但一直没动手做；马上用起来潘老师的app