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一支笔、一只狗、一套能力:京东的AI硬件爆款方法论

张小夏 2026-09-11 09:51
张小夏 2026/09/11 09:51

邦小白快读

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这篇文章拆解了靠谱AI家用硬件的核心判断标准,能帮普通消费者避开伪AI产品的消费陷阱,选出真正实用的AI好物。

首先要明确伪AI产品的特征,避免为噱头买单。

1. 市面不少打着AI早教、AI玩具旗号的产品,仅接入基础语音模块、录入几十句固定话术就上市,往往新鲜三天就被闲置,甚至曾出现AI点读笔因交互太僵化把孩子急哭的情况,2025年大批跟风上市的AI毛绒聊天玩具退货率甚至超过五成,这类炒概念的产品要谨慎选购。

其次要掌握实用AI硬件的核心特质,按需挑选。

1. 真正好用的AI硬件会锚定真实使用场景优化体验,比如升级后的小鸡球球AI点读笔能听懂孩子的含糊表达、留存交流记忆、顺着绘本内容解答好奇;2. 百元级凯米斯AI机器狗动作灵动、支持多音色多方言、续航表现好,除了适合孩子,也适合作为老人赠礼、科技爱好者把玩的潮品。

文中京东JoyInside联手品牌打造AI硬件爆品的实操路径,为硬件品牌开展AI升级、做好产品与渠道运营提供了务实参考。

首先是产品研发层面的核心思路,避免走伪AI的弯路。

1. AI升级不能脱离产品原有定位做大而全的通用聊天功能,要锚定核心使用场景做深做透,比如点读笔要聚焦绘本阅读场景,针对性解决儿童语音识别、长记忆陪伴、阅读内容延伸的真实痛点;2. 要摒弃“先堆技术参数再找落地场景”的思路,从真实用户反馈倒推产品设计,杜绝体验生硬的概念化产品。

其次是风险防控与渠道合作的可参考方向。

1. 品牌可对接具备全链路陪跑能力的平台,借助平台的用户数据洞察减少产品定位失误,通过包销协议降低库存与定价风险,还能获得流量扶持、展会曝光、渠道下沉等运营资源,提升爆品打造成功率;2. 要关注非预设客群的需求,比如凯米斯机器狗原本定位宝妈群体,实际延伸出老年赠礼购买者、成年男性科技爱好者两类客群,可挖掘更多增量空间。

当前AI硬件赛道存在明确的消费增长机会,同时也需警惕概念炒作带来的经营风险,选品与合作可参考文中的实操逻辑抓住红利。

首先要明确赛道的风险与机会点,优化选品方向。

1. 风险提示:无真实场景支撑的伪AI产品极易遭遇滞销,比如2025年市面大批跟风推出的AI毛绒聊天玩具退货率超五成,若盲目囤货很可能出现库存全损;2. 机会提示:锚定真实场景的亲民价AI硬件需求旺盛,升级款AI点读笔、百元级AI机器狗均跑出了爆品成绩,且客群不止预设的低龄儿童家庭,还覆盖为孙辈买礼物的老年人、喜爱科技潮品的成年男性,选品可覆盖多元需求。

其次是可借力的合作与模式,降低经营成本。

1. 可对接京东JoyInside的模块化AI能力选品,这类产品落地周期短、体验成熟,还能获得平台包销托底、流量扶持、全渠道推广的配套支持,大幅降低新品试错风险。

传统硬件工厂可抓住AI向日常硬件渗透的产业机遇,依托成熟的模块化方案降低AI转型门槛,对接平台资源降低生产经营风险。

首先要把握当前市场对AI硬件的设计生产要求,打磨适配需求的产品。

1. AI硬件不能脱离实用场景堆砌参数,要针对性打磨细节体验:儿童类硬件要适配低龄用户吐字含糊、语序跳脱的表达习惯,加入长记忆陪伴功能;宠物类硬件要优化动作反馈逻辑、调整交互音色、设计低功耗待机模式,避免出现语音动作脱节、响应延迟、答非所问的体验硬伤。

其次是可落地的转型与经营路径,减少试错成本。

1. 工厂无需从零投入自研大模型,可复用京东JoyInside的模块化AI技能组件,像搭积木一样匹配对应品类的功能模块,大幅缩短开发生产周期、降低边际成本;2. 可对接京东的全链路陪跑合作,依托平台用户数据明确产品设计方向,通过包销协议兜底产能消化风险,借助平台全渠道运营能力打开销路,避免库存积压。

传统硬件AI升级的服务市场空间广阔,服务商需跳出纯技术参数推销的思路,围绕客户真实痛点打磨场景化、高落地性的解决方案,才能获得品牌认可。

首先要精准把握服务客户的核心痛点,找准服务切入点。

1. 技术端痛点:中小硬件厂商自研大模型需要海量数据、算力与专业团队,成本与研发周期不可控;采购通用大模型API则存在场景适配差、响应延迟高、数据丢包、交互体验生硬的问题,难以匹配细分产品需求;2. 商业端痛点:厂商担心AI升级的成本传导不畅导致消费者不买账,也害怕产能铺开后遭遇库存积压、产品滞销,试错顾虑较重。

其次是可参考的解决方案设计思路,提升服务竞争力。

1. 技术层面可将AI能力拆解为可复用的模块化组件,支持品牌按需组合功能,优化数据直连链路减少响应延迟,针对细分场景做定向模型调优;2. 服务层面可延伸覆盖产品全生命周期,配合客户打磨场景细节,联动渠道资源为客户提供销量托底、运营赋能,打消客户落地顾虑。

京东JoyInside的AI硬件生态打法,为平台布局AI硬件赛道、服务平台商家提供了可复制的成熟运营范式。

首先要精准捕捉平台上硬件商家的核心诉求,找准服务方向。

1. 当前平台上的硬件商家做AI升级普遍存在双重门槛:技术上面临自研成本高、通用方案适配差的难题,商业上面临定价难、库存风险高、推广资源不足的问题,既需要低门槛、高适配性的AI技术支持,也需要平台在用户洞察、销量保障、流量推广上的配套支持,降低新品研发与销售的风险。

其次是可借鉴的平台运营与生态搭建做法,实现平台与商家共赢。

1. 技术层面搭建可复用的模块化AI能力底座,让不同品类、不同规模的品牌都能低成本快速接入AI能力,缩短产品落地周期;2. 商业层面建立全链路陪跑机制,前置用户洞察指导产品定义,通过采销包销为商家兜底风险,配套流量扶持、展会曝光、渠道下沉的全渠道运营支持;3. 要做好风向规避,引导商家摒弃无价值的AI概念炒作,减少高退货率产品带来的平台口碑损耗。

文章呈现的AI硬件落地路径与京东JoyInside模式,反映了AI产业向物理世界渗透的最新产业动向,具备较高的产业研究价值。

首先可关注当前AI硬件产业发展中暴露的现实新问题,把握产业发展堵点。

1. 行业早期存在浮躁的伪AI乱象,大量产品仅接入基础语音模块、套上AI概念外壳就推向市场,体验差导致退货率高企,损害消费者对AI硬件的信任;2. 中小硬件厂商AI升级面临技术、商业双重门槛,自研模型成本与周期不可控,通用大模型场景适配性不足,同时面临定价难、库存风险高的现实阻碍,拖慢了产业AI化的进度。

其次可重点研究产业涌现的新动向与创新商业模式,总结可推广的经验。

1. AI落地正从数字世界向物理世界渗透,去中心化的分布式AI入口思路正在探索落地,即通过模块化AI能力渗透到各类日常硬件中,而非打造单一的中心化超级入口;2. 京东探索出“从场景中长技术”的落地路径,以模块化可复用AI技术为底座,叠加用户洞察、包销托底、全渠道运营的全链路陪跑模式,大幅降低中小厂商AI升级门槛,为产业普惠式升级提供了可参考的新范式。

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我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

This article breaks down the core criteria for evaluating reliable AI-powered home hardware, helping everyday consumers avoid gimmicky "fake AI" products and select genuinely useful AI devices.

First, it is critical to recognize the traits of fake AI products to avoid paying for marketing hype:

1. Many products marketed as AI early education tools or AI toys only integrate a basic voice module with dozens of pre-recorded lines. These devices are often abandoned after a few days of novelty; there have even been cases of children getting upset when AI reading pens failed to respond flexibly. In 2025, the return rate of the flood of me-too AI plush chat toys exceeded 50%, so consumers should be cautious of these concept-driven products.

Second, consumers can select devices that match their needs by identifying core traits of practical AI hardware:

1. Truly useful AI hardware is optimized for real use cases. For example, the upgraded Chicken Ball AI reading pen can understand children’s unclear speech, retain conversation memory, and answer curious questions tied to picture book content. 2. The Kaimisi budget AI robot dog (priced under RMB 100) features agile movements, supports multiple tones and dialects, and has strong battery life, making it suitable not only for children but also as a gift for seniors or a novelty item for tech enthusiasts.

The practical playbook detailed in the article for JD JoyInside’s co-creation of hit AI hardware with brands provides actionable references for hardware brands pursuing AI upgrades and refining product and channel operations.

First, brands should adopt core R&D principles to avoid the pitfalls of fake AI products:

1. AI upgrades should not abandon a product’s original positioning to build generic, all-purpose chat functions. Instead, they must anchor deeply in core use cases: for example, reading pens should focus on the picture book reading scenario, specifically addressing real pain points such as children’s speech recognition, long-term companion memory, and extended reading content. 2. Brands should discard the approach of "piling up technical specs first then hunting for use cases," and instead reverse-engineer product design from real user feedback to eliminate clunky, concept-only products.

Second, the article outlines actionable directions for risk mitigation and channel partnership:

1. Brands can partner with platforms that offer end-to-end operational support, leveraging platform user data insights to reduce product positioning errors, lowering inventory and pricing risks through guaranteed sales agreements, and accessing operational resources such as traffic support, exhibition exposure, and lower-tier channel expansion to improve the odds of building hit products. 2. Brands should monitor demand from non-target customer groups: for example, the Kaimisi robot dog was originally positioned for mothers, but ended up attracting two additional segments—senior gift buyers and adult male tech hobbyists—unlocking further incremental growth potential.

The AI hardware sector offers clear consumer growth opportunities, but sellers must also guard against operational risks brought by concept hype, and can reference the practical logic in the article for product selection and partnerships to capture the upside.

First, sellers should clarify the sector’s risks and opportunities to optimize product selection:

1. Risk alert: Fake AI products without real use case support are highly vulnerable to poor sales. For example, the 2025 flood of me-too AI plush chat toys saw return rates exceeding 50%, and blind stockpiling could lead to total inventory losses. 2. Opportunity alert: There is strong demand for accessibly priced AI hardware anchored in real scenarios. Upgraded AI reading pens and budget AI robot dogs have both emerged as hit products, with customer bases extending beyond the target group of families with young children to include seniors buying gifts for grandchildren and adult fans of tech novelty items, so product selections can cover these diverse needs.

Second, sellers can leverage available partnerships and models to reduce operating costs:

1. Sellers can select products powered by JD JoyInside’s modular AI capabilities, which feature short go-to-market cycles and mature user experiences, while enjoying supporting benefits including platform guaranteed sales, traffic support, and omni-channel promotion, significantly reducing trial-and-error risks for new products.

Traditional hardware factories can seize the industrial opportunity of AI integration into everyday hardware, lowering the threshold for AI transformation via mature modular solutions and reducing production and operational risks by connecting to platform resources.

First, factories should align with current market design and production requirements for AI hardware to develop products fit for demand:

1. AI hardware should not stack technical specs detached from practical use cases, but instead refine granular experience details: children’s devices need to adapt to young users’ unclear articulation and disjointed speech patterns, and include long-term companion memory functions; pet-like devices need to optimize motion feedback logic, adjust interaction tones, and design low-power standby modes to avoid experience flaws such as mismatched voice and movement, response lag, and irrelevant answers.

Second, factories can adopt actionable transformation and operation paths to reduce trial-and-error costs:

1. Factories do not need to invest in self-developed large models from scratch; they can reuse JD JoyInside’s modular AI skill components, matching functional modules for corresponding product categories as if assembling building blocks, which significantly shortens development and production cycles and reduces marginal costs. 2. Factories can engage in JD’s end-to-end supported partnerships, leveraging platform user data to define product design direction, hedging capacity digestion risks through guaranteed sales agreements, and opening sales channels via the platform’s omni-channel operational capabilities to avoid inventory backlogs.

The service market for traditional hardware AI upgrades holds broad space. Service providers must move beyond purely technical spec pitches, and build scenario-based, highly implementable solutions around clients’ real pain points to win brand recognition.

First, providers need to accurately identify core client pain points to define service entry points:

1. Technical pain points: Small and medium-sized hardware manufacturers face uncontrollable costs and R&D cycles if they self-develop large models, as this requires massive data, computing power, and specialized teams; procuring general-purpose large model APIs, meanwhile, leads to poor scenario fit, high response latency, data packet loss, and clunky interaction experiences, making it hard to meet segmented product needs. 2. Commercial pain points: Manufacturers worry that AI upgrade costs will not pass through to consumers, leading to weak demand, and also fear inventory backlogs and slow sales after scaling production, creating high caution around trial and error.

Second, providers can reference the following solution design approaches to improve service competitiveness:

1. On the technical side, providers can break down AI capabilities into reusable modular components, supporting brands to combine functions on demand, optimizing direct data connection links to reduce latency, and conducting targeted model fine-tuning for segmented scenarios. 2. On the service side, providers can extend coverage across the full product lifecycle, collaborating with clients to refine scenario details, and linking channel resources to provide sales guarantees and operational enablement, addressing clients’ implementation concerns.

JD JoyInside’s AI hardware ecosystem playbook provides a replicable, mature operational paradigm for platforms looking to position themselves in the AI hardware sector and serve their merchant base.

First, platforms must accurately capture core demands of hardware merchants on the platform to define service priorities:

1. Currently, hardware merchants on the platform face dual thresholds for AI upgrades: technically, they struggle with high self-development costs and poor fit of generic solutions; commercially, they face pricing challenges, high inventory risks, and insufficient promotion resources. They need both low-threshold, highly adaptable AI technical support, and platform backing in user insights, sales guarantees, and traffic promotion to reduce risks in new product R&D and sales.

Second, platforms can reference the following ecosystem building and operational practices to achieve win-win outcomes with merchants:

1. On the technical side, build a reusable, modular AI capability base that allows brands across categories and scales to access AI capabilities at low cost and speed up product launch cycles. 2. On the commercial side, establish an end-to-end support mechanism, embedding user insights upfront to guide product definition, hedging merchant risks through procurement and guaranteed sales agreements, and providing omni-channel operational support including traffic backing, exhibition exposure, and lower-tier channel expansion. 3. Platforms should proactively mitigate unhealthy trends, guiding merchants away from valueless AI concept hype to reduce reputational damage caused by high-return-rate products.

The AI hardware implementation path and JD JoyInside model presented in the article reflect the latest industry trend of AI penetrating the physical world, and hold significant value for industrial research.

First, researchers can examine emerging practical problems exposed in the current AI hardware industry to identify development bottlenecks:

1. The sector’s early stage was marked by frivolous fake AI chaos: a large number of products launched with only basic voice modules wrapped in an AI concept shell, and poor user experiences led to soaring return rates, eroding consumer trust in AI hardware. 2. Small and medium-sized hardware manufacturers face dual technical and commercial thresholds for AI upgrades: self-developed models carry uncontrollable costs and cycles, general-purpose large models have insufficient scenario adaptability, and real obstacles including pricing difficulties and high inventory risks slow the pace of industrial AI adoption.

Second, researchers can focus on emerging industry trends and innovative business models to summarize replicable experiences:

1. AI implementation is expanding from the digital world to the physical world, and the decentralized, distributed AI entry model—embedding modular AI capabilities into various everyday hardware devices, rather than building a single centralized super entry point—is being explored and implemented. 2. JD has developed an implementation path of "growing technology out of scenarios," using modular, reusable AI technology as a foundation, overlaid with an end-to-end support model covering user insights, guaranteed sales, and omni-channel operations. This model significantly lowers the AI upgrade threshold for small and medium-sized manufacturers, providing a new reference paradigm for inclusive industrial upgrading.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

线上的入口早已成型,物理世界的入口,京东正打算一支笔、一盏灯、一台烤箱、一架轮椅地去攒。

傍晚七点半,刚上一年级的安安趴在书桌前,举着PIYO PEN小鸡球球AI点读笔,点到《西游记》绘本大闹龙宫的段落。书页的朗读声刚刚落下,她歪着脑袋小声嘟囔:“龙王为什么要生气呀?不就是一根棍子吗?”

若是在两年前,这个问题大概率得不到任何有效回应,传统点读笔只会读预设好的书页内容及固定对话,多一个字都答不上来。

但那天,点读笔用软乎乎的儿童音接了话:“金箍棒是龙王的宝贝呀,被人抢走当然会生气。你上周不是还因为同桌拿走你的新橡皮难过了一阵子吗?”

安安的眼睛亮了亮,她没料到,这支笔居然还记得一周前她随口提起的小委屈。

这个发生在千家万户书桌前的微小片段,正是大模型落地的一个侧写。

原本只存在于手机、电脑屏幕里的人工智能,正在跳出数字世界,附身到一件件普通人家里最常见的玩具、家电、健康器械、日用品里,一步步攒出物理世界里最大的去中心化AI入口。

被AI“笨哭”的孩子与行业的集体困境

点读笔是个有二十多年历史的品类,但它的进化路径一直很“内卷”。

从离线到联网,从单一发音到精致内容,从属性上看,它始终是一件“指哪读哪”的发声工具。

PIYO PEN小鸡球球是这个品类里少有的激进派。

2020年产品上市时,它是行业内第一家把AI装进点读笔的品牌,比ChatGPT首次大规模进入公众视野还早了两年。只是当时能装进去的,只有类似智能音箱的指令式AI,“成语接龙”“播放儿歌”大致就是它的能力边界。

靠着这笔超前的投入,心喜阅逐步积累了近百万AI点读笔用户,旗下产品几乎成为3岁左右小朋友的标配,也收到过不少反馈,有好的也有坏的。曾有一位家长投诉,把视频发送到客服窗口,说你家点读笔的AI都把我家孩子“笨哭了”,画面里孩子攥着点读笔,一边抹眼泪一边问点读笔“你怎么这么笨啊”。

对一家把“懂孩子”当作家底的育儿品牌来说,这大概是最哭笑不得的一条差评,却也戳中了整个行业的痛点——彼时市面上大批打着AI玩具、AI早教旗号的产品,大多属于“伪AI”,接一个基础语音模块,录几十句固定话术,套上精致外壳就推向市场,结局往往是用户买回家新鲜三天,最后扔进角落吃灰。

同样的窘境,也困扰着千里之外的凯米斯AI机器狗团队。

凯米斯是在京东经营了五六年的资深品牌商,它此前一直走传统遥控路线,在玩具市场同质化的红海里拼价格、拼造型、拼动作数量,最后利润越来越薄,产品生命周期越来越短。

2023年开始,全行业都在喊“AI升级”。但落到玩具这类低客单价、大众化的产品上,还要过技术和商业两道坎。

技术端,自研大模型需要海量训练数据、尖端算力与专业算法团队,对单一产品线而言成本与研发周期均不可控;而直接采购的通用大模型API,既不理解儿童的使用场景,也不懂玩具产品的实际交互逻辑,接入后往往“能用但不好用”。

至于商业端,AI升级产品要不要加价?加少了覆盖不了成本,加多了消费者不买账。更重要的是,没有人敢笃定“AI玩具”一定能获得市场认可,一旦消费者不买账,前期铺下去的产能、囤积的库存,就会全部砸在厂商手上。

行业的浮躁,很快印证了这份担忧。2025年市场上涌现出大批AI毛绒聊天玩具,但不少产品的退货率一度超过五成。

沉到场景里打磨AI,联合共研背后的“笨功夫”

2024年下半年,心喜阅团队前后接触了几十家AI方案商。

其中不乏头部通用大模型厂商,一开口便是百万级的项目费用,关注点全在商业变现上,是典型的重转化、轻产品思路;也有中小方案商虽然报价低廉,实际体验效果并不尽如人意。

一圈谈下来,这支点读笔的AI化改造方案依旧悬而未决。

直到与京东JoyInside第一次沟通,心喜阅团队才感受到截然不同的思路。

京东团队没有一上来就询问预算、敲定合作模式,也不急于堆砌模型参数、算力规模这类技术指标,反倒不断抛出问题:孩子平时怎么用点读笔?更喜欢聊哪些话题?家长投诉最多的问题是什么?甚至会和品牌反复探讨,当AI无法回答孩子提问时应当给出怎样的反馈,一处一处抠细节。

后来心喜阅团队才理解,这正是JoyInside的逻辑:对一件具体产品而言,AI技术本身有多牛,先放在一边;能替用户解决多少实际问题,才是真正的卖点。

京东这种务实的产品导向,让脱胎于少儿出版社、行事偏稳健的心喜阅团队,很快萌生了推进合作的想法——市面上手握大模型能力的厂商不在少数,但愿意沉下心陪一支旧笔较劲的,仅此一家。

双方于2025年初正式敲定合作,整个产品打磨分为两个阶段推进。前期先拿一款走线下渠道的新品试水,打磨三四个月;再将最畅销的主力款完成全量切换,又磨了三四个月。“加起来可能有八九个月砸在上面,比人家从零做一支全新硬件花的时间还多。”心喜阅智能产品负责人郑康表示。

让AI更“听得懂”孩子

敲定合作之后,心喜阅团队做的第一个关键取舍,就是不去打造一款大而全的通用聊天机器人。

在郑康看来,单纯承接孩子漫无目的闲聊的路子很难走通,AI不能脱离硬件本身定位去凭空发挥,必须立足产品原有能力完成AI赋能与体验升级。

他打了一个形象的比方:“你把一位哈佛出身的教育学专家丢进幼儿园,对小朋友而言未必受欢迎,反倒是一位性格和善、懂孩子的幼师,会更受孩子们喜欢。”

话糙理不糙,大模型的参数再亮眼,也要讲究术业专攻。不过,这不代表AI要被束缚在书本的方寸之间,它理应成为一扇窗口,承接住孩子源源不断的好奇心,带领他们望向更广阔的现实世界。

基于这一认知,双方最终达成共识:把AI能力深度锚定在绘本阅读这一核心场景,做深、做透。

想要实现理想的交互体验,三道实打实的难关正摆在团队面前。第一道坎,就是要听得懂孩子的“婴言婴语”。

成年人说话逻辑通顺、指令清晰,大模型识别起来得心应手。可低龄小朋友是另一套表达体系,吐字含糊、语序跳脱,还总夹杂各种语气词,识别效果会直接大打折扣。

为此JoyInside技术团队专门针对儿童语料开展定向调优,采集不同年龄、不同口音的孩子语音样本,重新训练识别模型;同时增加语义纠偏能力,哪怕孩子说得颠三倒四,系统也能拨开零碎的词句,还原背后的真实想法。

第二道坎,是赋予AI记忆,塑造真正的陪伴感。

绝大多数AI对话都是“一次性”的,本轮对话结束,过往的交流就全部清零。对成年人这算小瑕疵,但换到孩子身上,一旦发现“它不记得我了”,就会产生很强的失落与挫败感。

JoyInside把长记忆能力深度植入点读笔之中。AI能够记住孩子的名字、喜爱的卡通人物、之前聊过的生活小事和吐槽过的委屈。这种能力正是“工具”与“伙伴”之间的那道分水岭。

第三道坎,是拒绝漫无目的闲聊,顺着绘本做内容延伸,接住各种奇思妙想。

就好比读完孙悟空大闹天宫的故事,如果孩子兴致勃勃说“我也想当孙悟空”,AI也会接住这股好奇心、顺着孩子的思绪往下延展,阅读的边界就此被撑开。

让机器狗像真的小狗一样

几乎在同一时期,凯米斯AI机器狗的改造,也在走同样的路。

四足机器人的AI改造,不只是语音交互,还要跟机械动作、步态、灯光联动。当时市面上很多方案商做出来的产品语音和动作脱节,设备话音已经说完,动作才迟缓跟上;或者指令一下达,机器猛地一蹿,生硬得没有半点宠物的灵动感。

仅“听到指令跑过来”这一个看似简单的动作,JoyInside和凯米斯的团队就反复打磨了很久。

观察真实的小狗能发现,听到主人呼唤时,小狗常会先愣神片刻,抬头辨明声源,再摇着尾巴奔向主人。恰恰是这短短一瞬的停顿,造就了小动物鲜活的生命感。于是,双方特意在程序逻辑中加入一小段反应延时,让机器狗的动作反馈看上去好似真的接收指令、经过思考后,才做出回应。

项目初期,机器狗默认采用标准成人女声,听感生硬刻板。采纳JoyInside团队的优化建议后,凯米斯研发团队将默认音色更换为软糯的孩童声,后续又陆续上线几十种音色供用户自由切换,还新增了9种主流方言对话能力,让不同人群都能顺畅交互。

续航待机更是一道现实难题。为此双方联合研发了低功耗感应待机模式,没有人和它玩耍时,机器狗自动进入休眠省电状态;当感知到人声唤醒时,它才缓缓亮起灯光表情,苏醒过来。这套设计既缓解了续航焦虑,也营造出“它一直在等你”的亲密陪伴感。

在凯米斯团队眼中,和JoyInside的合作优势不只体现在交互细节的打磨上,更凸显在项目落地效率层面。

此前他们也曾对接过其他头部互联网厂商的大模型方案,用户数据需要经由中继服务器中转,好比上网还要多绕一道路由器,多余的中转链路不仅造成明显的响应延迟,还频繁出现数据丢包,机器狗时常答非所问甚至静默宕机,一系列棘手问题拖了很久都无解。

切换至京东JoyInside方案后,用户数据能够直连服务端,去掉了多余的中转环节。项目于2025年12月正式立项,2026年1月便完成大模型对接;算上硬件适配与整机调试,从工厂立项到实现量产上市,整体周期也不过三个月。“这种效率,换作其他品牌的大模型方案,我们是做不到的。”凯米斯产品负责人感慨道。

两个现象级爆品和一套可复制的方法论

产品上线之后的市场反馈,证明了慢打磨的价值。

心喜阅PIYO PEN小鸡球球点读笔接入JoyInside短短几个月,目前用户量已经突破了10万,且还在不断增长中。

眼下,PIYO PEN系列下一代点读笔已经蓄势待发。新品跳出传统点读笔 “只能读绘本” 的边界,新增拍照识物能力,打破书本的局限,直面孩子层出不穷的 “为什么”,为孩子开启探索现实世界的全新入口。同时还有4G联网、AI绘本等多项革新功能同步落地。

而在世界机器人大会的现场,凯米斯这款百元级小型AI机器狗意外出圈,展台人气居高不下,不少观展观众当场下单,日销达上千台。回到京东线上平台,它更是卖得火爆,还收获一批计划外的用户群体。

产品最初瞄定为孩子选购玩具的二三十岁宝妈,实际销售数据显示,买家中有一类是购置作为孙辈礼物的老年人,另一类是看重科技属性、买来自己把玩的成年男性。就连当初并未作为主打卖点的图形化编程功能,也收获了不少意外好评。

两款品类迥异、目标人群各不相同的产品,相继跑出现象级爆品成绩,这已不能简单归为单个产品的偶然成功,而是验证了一整套可复制的方法论。

这套方法论的技术底座,是JoyInside的Vibe Coding能力。

在传统的AI硬件开发里,每做一款新品,都要从零开始对接模型、写代码、调功能。品类越多,重复工作越多,成本越高,周期越长。

Vibe Coding的逻辑是先把AI能力拆解成一个个可复用的技能模块,比如语音识别、长记忆、意图理解、设备控制等。品牌方要做新品,只用自然语言描述清楚“这个产品是什么场景,要完成什么事”,就能快速组合出对应的AI能力。

就像“搭积木”一样,做点读笔,就组合“绘本识别+童声优化+长记忆+阅读延伸”的模块;做机器狗,就组合“语音控制+动作适配+情绪反馈+低功耗管理”的模块,带来的结果就是开发周期大幅缩短,边际成本持续下降。

而京东配套的全链路商业支持,进一步打消了品牌方的重重顾虑——研发投入砸进去,产品却卖不动怎么办?产能铺开之后,库存积压又该如何处置?

JoyInside的答案是深度陪跑品牌,走完产品的完整生命周期。

首先是用户洞察前置,依托京东平台海量用户数据挖掘真实消费痛点,以用户反馈反向指导产品定义,从源头降低产品定位失误的风险。

其次提供风险兜底,京东采销会与品牌签订包销协议,为新品销量提供托底保障,让厂商吃下“定心丸”,安心把资源投入到产品打磨。

再叠加全渠道运营赋能,从新品上线的流量扶持、大促期间的资源倾斜,到线下展会曝光、渠道下沉拓展,京东会全程协同品牌完成市场推广。

技术底座叠加商业全链路能力,才构成完整的“JoyInside模式”。

放到整个行业里看,JoyInside选择了一条开放、普惠、深度陪跑的路线。对海量中小硬件厂商来说,这也是当下最务实的AI升级路径。

这份差异化的选择,根植于京东对待AI截然不同的底层思维。市面上大多数企业做AI,是从技术找场景,先训练好大模型,再四处搜寻落地机会,属于“先做鞋后量脚”;京东做AI,则是从场景中长技术,先看到真实的供应链问题,再围绕这个问题去打磨算法、沉淀数据、训练模型,是“先量脚再做鞋”。

这是一条“由内而外”的路径——先用AI将自身供应链效率打磨到极致,再把经过实战淬炼的能力开放给行业伙伴与客户。

去中心化入口:AI的终局在物理世界

两个现象级爆品、一套方法论、一张全屋场景蓝图,背后藏着京东对AI的底层判断——AI的未来,在物理世界。

JoyInside并不局限于玩具早教赛道,能力已经拓展至亲子陪伴、居家生活、健康养护三大核心家庭场景,搭建起AI Home智能服务生态,逐步完成全场景品类布局。

在亲子陪伴场景,AI点读笔、AI机器狗之外,还有毛绒玩具、投影学习等等硬件搭建起亲子情感桥梁,通过悄悄话、成长心愿双向传递,陪伴孩子成长。

居家生活场景下,智能床垫升级为可以实时监测睡眠质量、输出健康报告的AI健康助手;蒸烤箱、炒菜机器人接入AI之后,用户只需要说一句“想吃烤红薯”,设备就能够自动匹配火候与烹饪时长。

在健康养护场景,AI轮椅、血压仪、体脂秤等设备搭建起三级递进守护体系,覆盖日常用药提醒和陪伴关怀,从专业问诊指导到紧急情况预警呼救,全方位填补居家养老的陪伴与安全缺口。

整套生态完成了从“单品被动响应”到“全屋主动服务”的体验跃迁。

不同于行业普遍追捧的“超级入口”,JoyInside的逻辑,是做一张“去中心化的分布式入口”网。

超级入口是造一个强大的中枢,把用户拢进来;去中心化则是让AI化整为零,把每一件物品都变成入口,任意品牌都能以较低成本完成接入。两百元价位的凯米斯机器狗,与几十万级别的工业平台,共享同一套底层技术脉络。

这背后,是京东“打造全球最大的物理世界运营中心”的长期战略。云、数、模、端、场、链六位一体的超级AI供应链作为底层基础设施,助力行业加速跃迁,赋予物理AI完整生命力。

深耕电商二十余年,京东长期扎根物理世界,从供应链、仓储、物流、到实体经营、上门服务……京东最懂怎么把数字世界的能力,落到真实的物理场景里。某种意义上来说,京东的供应链本就是为物理世界而生,也是AI走向物理世界最好的“训练场”和“第一站”。

JoyInside就是京东铺向物理世界的一张网,以附身智能的方式,把AI能力拆解、渗透到千千万万件日常硬件里。目前这张网才刚刚铺开,未来会有越来越多的传统硬件被装上“懂人的大脑”。

很多人都在等一个“AI杀手级应用”,期待某款革命性产品横空出世。但真正的AI变革,或许不会这般轰轰烈烈。终有一天人们发觉,家里的每件东西都好像变聪明了一点,却又说不出具体是哪一刻改变了。AI就这样,润物细无声地融入了日常生活。

线上的入口早已成型,物理世界的入口,京东正打算一支笔、一盏灯、一台烤箱、一架轮椅地去攒。

注:文/张小夏,文章来源:钛媒体(公众号ID:taimeiti),本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

文章来源:钛媒体

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FAQ回顾

京东JoyInside是什么?

京东JoyInside是京东推出的AI硬件落地解决方案,以Vibe Coding为技术底座,将AI能力拆解为可复用技能模块,配套用户洞察、销量兜底、全渠道运营等全链路陪跑支持,覆盖亲子、居家、康养等家庭场景,可帮助硬件厂商低成本、高效率完成产品AI升级。

传统中小硬件厂商做AI升级面临哪些普遍痛点?

传统中小硬件厂商做AI升级普遍面临两大核心痛点:技术端自研大模型成本高、研发周期不可控,直接采购通用大模型API不匹配垂直场景交互逻辑,体验不佳;商业端AI升级定价难,市场接受度不确定,易面临库存积压、投入难以收回的风险。

京东JoyInside赋能AI硬件升级有什么核心优势?

京东JoyInside采用场景优先的落地思路,技术端通过可复用AI技能模块大幅缩短开发周期、降低边际成本,针对垂直场景做定向交互优化;商业端提供用户洞察、包销兜底、全渠道运营支持,降低产品定位与销售风险,可高效陪跑厂商打造AI硬件爆品。

京东JoyInside目前有哪些落地的AI硬件爆品案例?

目前已有多个成熟落地爆品案例:心喜阅PIYO PEN小鸡球球AI点读笔接入后可精准识别儿童表达、搭载长记忆能力、支持绘本内容延伸,上线数月用户量破10万;凯米斯百元级AI机器狗实现自然动作联动、低功耗待机,上线后日销上千台,覆盖多元用户群体。

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