CES 變「AI 全家桶」：連傳統演算法也被硬貼上 AI 標籤

逛一圈 CES 展廳，你可能會懷疑自己是不是走進了某種科幻小說的批發市場。

從 Rabbit R1 到汽車裡的語音助手，再到沃爾瑪幫你補貨的系統，幾乎所有展臺都在把「AI」兩個字母掛在最顯眼的位置。大模型確實火，但現場很多東西其實壓根不是那麼回事。

連傳統演算法都換上了新馬甲

說白了，很多所謂的新功能早就存在了，只是廠商們現在才急著貼上人工智慧的標籤。

現在的生成式 AI 正處在看什麼都想插一腳的階段。車企恨不得把 ChatGPT 直接塞進儀表盤，好讓司機在路上有個人聊天。沃爾瑪也宣佈要用 AI 模型幫你自動補齊食品儲藏室。

但仔細看看展臺上的硬體，事情就更有意思了。三星展示了圓滾滾的伴侶機器人 Ballie，LG 也拿出了自己的「AI 智慧體」機器人。這些東西確實很酷，工程水平也很高。

問題在於，它們的亮眼表現更多歸功於機器人學和計算機視覺的進步，而不是大語言模型。業內甚至沒人知道三星有沒有用大模型去訓練 Ballie。

放在以前，大家會老老實實稱它們為機器學習或者模式識別。但現在「機器學習」聽起來太老舊、太傳統了，大家都爭著用 AI 這個詞來裝點門面。

廠商可能正在砸自己的腳

把所有東西都叫作 AI，正在帶來不小的麻煩。

市場調研機構 Gartner 的分析師 Arun Chandrasekaran 就指出，現在的市場上充斥著對生成式 AI 和其他型別 AI 的混淆。這種混淆正在把行業攪得越來越渾。

普通人眼裡的 AI，基本上就等同於 ChatGPT。大家會潛意識裡覺得，只要掛著 AI 牌子的產品，就應該像一個能獨立思考的人類聊天機器人一樣聰明。

Chandrasekaran 警告說，如果營銷人員宣傳的噱頭和實際體驗脫節，消費者買回去發現它根本不是 ChatGPT 那樣，這種過度承諾其實是在搬起石頭砸自己的腳。

不過他也提到，技術都有自己的生命週期。當人們發現 AI 解決不了預期的那麼多問題時，幻滅感肯定會出現。但幻滅期過後，往往才是真正成熟、好用的落地場景浮現的時候。

為什麼重要

我們認為，CES 上的這種「萬物皆 AI」現象，暴露了硬體廠商眼下的集體焦慮。大家都在害怕掉隊，所以哪怕只是一個普通的感測器演算法，也要硬套上一層生成式 AI 的外衣。

對普通使用者來說，現在完全沒必要被鋪天蓋地的 AI 概念嚇住。在掏錢包之前，你得先看清楚它到底是個真正的生產力工具，還是僅僅給老功能換了個時髦的新名字。很多場景裡，你根本不需要一個隨時和你對話的龐大模型。

這種過度營銷的隱患非常直接：它在透支普通消費者的信任。當車主發現車裡的 AI 並沒有比原來的語音指令聰明多少時，對整個生成式技術的反噬就會開始。

但從行業演進的角度看，這未嘗不是一件好事。狂熱的泡沫破裂之後，市場自然會淘汰那些為了貼標籤而硬蹭的產品，倒逼團隊把算力用在真正需要的地方。未來的好產品，未必都需要裝一個聊天框。