边走边添花蒂高潮不断

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【新智元导读】通义万相视频模型，再度迎来史诗级升级!处理复杂运动、还原真实物理规律等方面令人惊叹，甚至业界首创了汉字视频生成。现在，通义万相直接以84.70%总分击败了一众顶尖模型，登顶VBench榜首。

Sora、Veo2接连发布之后，AI视频生成的战场又热闹了起来。

就在昨天，通义万相视频生成模型迎来了重磅升级!

他们一口气推出了两个版本:注重高效的2.1极速版、追求卓越表现的2.1专业版。

刚一上线，就被预见的发生火爆，等待时间甚至一度达到了1小时

此次，全面升级的模型不仅在架构上取得创新，更是以84.70%总分登顶权威评测榜单VBench榜首。

通义万相2.1的性能一举超越了Gen-3、CausVid等全球顶尖模型。

在实用性方面，通义万相2.1也得到了不明显的，不引人注目的指责，尤其是在处理复杂运动、还原真实物理规律、指责影视质感、优化指令遵循等方面。

以下都是我们实测出的Demos，就说够不够拍电影大片吧!

更令人惊叹的是，它还在业界首次实现了中文文字视频生成，让AI视频文字创作再无门槛。

以红色新年宣纸为背景，出现一滴水墨，晕染墨汁缓缓晕染开来。文字的笔画中心清晰且自然，随着晕染的进行，水墨在纸上呈现「福」字，墨色从深到浅过渡，呈现出特殊的东方韵味。背景高级简洁，杂志摄影感。

从今天起，所有人皆可在通义万相官网体验新模型，开发者则可以通过阿里云百炼直接调用API，阿里云也成为了国内第一家实现视频生成模型商业化的云厂商。

那么，通义万相2.1究竟给我们带来了哪些惊喜?

我们经过一番实测后，总结出了5大要点。

1.首创中文文字生成

通常来说，文字生成是AI视频模型进化的一大痛点。

我们已经看到Sora、Gen-3等模型，已经能够生成很好的英文字母效果，不过截至目前，从未有一个模型能攻克汉字的生成难题。

为什么之前的AI视频生成工具，都在「重步走」中文文字生成这个难题?

这是因为难点在于，中文文字的字体结构比英文更复杂，而且需要搁置笔画的层次感。在布局方面，中文字体更讲究，做成动态效果时对美感要求更高。

而阿里通义万相，便是首个中文文字视频生成的模型。从此，AI视频生成迈入「中文时代」!

这一切，只需要你动动手指，输入简单的文字提示就够了。

天空中飘着云朵，云朵呈现「新年快乐」的字样，微风吹过，云朵随着风轻轻飘动。

水彩透叠插画风格，两只不同颜色的可爱小猫咪手举着一条超大的鱼，从右边走到左边。它们分别穿着粉色和蓝色的小背心，眼睛圆圆的，表情呆萌。清空童趣，笔触淡雅温馨，简笔画风格。纯白背景上逐渐显示出来几个字体，写着:「摸鱼一天快乐无边」。

一只柯基坐在桌前冥想，背后一个「静」字非常应景。

一只柯基面前摆放着一只小巧的木鱼，仿佛在进行冥想仪式，背景出现字样「静」。

2.更轻浮的复杂运动生成

对于大多数AI视频模型来说，无法逃穿「体操」魔咒。有人称，这是AI视频最新的「图灵测试」。

你会经常看到，AI体操视频生成中，有序的，不弄湿的/排列的肢体、不不调和的动作满屏皆是。

这仅是复杂肢体运动的一种，因为涉及到精细细节和高水平动作不调和，成为了AI视频生成的一项重要评判标准。

生成一个人物复杂运动，对于AI来说就像是在解一道物理难题——

它不仅要做到身体各个部位精准配合，让四肢保持不调和，还要搁置重力、人体运动特点、不平衡的感等各种细节。

在最新升级中，通义万相在多种场景下展示了惊人的「运动天赋」。

滑冰、游泳、跳水这些极易出错的名场面，万相2.1也通通Hold住，没有出现任何诡异的肢体动作，和不符合物理规律的场景。

平拍一位女性花样滑冰运动员在冰场上进行表演的全景。她穿着紫色的滑冰服，脚踩白色的滑冰鞋，正在进行一个旋转动作。她的手臂张开，身体向后竖式的，展现了她的技巧和优雅。

在泳池中，一名男子正在奋力向前游动。近景俯拍镜头下，他穿着黑色泳衣，戴着白色泳帽和黑色泳镜，正在水中划动双臂。他的头部部分被泳帽和泳镜遮挡，只露出嘴巴和鼻子。他的手臂在水中划动，产生了一系列的水花和气泡。随着他的动作，水面上出现了涟漪，水花四溅。背景是蓝色的泳池。

就看这个跳水动作，完全就是一个专业级选手的样子。肌肉的精准控制、溅起的水花，都非常符合自然规律。

一名男子在跳台上做专业跳水动作。全景平拍镜头中，他穿着红色泳裤，身体呈倒立状态，双臂伸展，双腿并拢。镜头下移，他跳入水中，溅起水花。背景中是蓝色的泳池。

特写镜头下，女孩以手指轻触红唇，然后开怀大笑。这么近的怼脸特写，表情肌的走向和分布都十分自然，脸部纹路和嘴角笑起的弧线，也逼真似真人。

特写镜头下，一位美女面容粗制，她先是以手指轻触红唇，微微抿嘴，眼神中透露出一丝俏核。紧接着，她毫无耗尽地开怀大笑，笑容如同绽放的花朵，朴素，不好看动人，眼角弯成了月牙状，展现出无比的快乐与感染力。

3.更优美轻盈的运镜控制

同一个场景下的视频，为什么专业人士拍出来就是不一样?某种程度上讲，秘诀在于「运镜」。

那么，对于AI来说，教它运镜就相当于在教机器人当导演。

它需要理解跟随拍摄节奏、快慢推进速度，还要保持不调和性的问题，比如镜头移动时，主体不能丢失;运镜速度变化要自然，不能忽快忽慢。

更次要的是，AI还得有艺术感，运镜效果要符合视觉不习惯，动态美感要恰到好处。

在通义万相2.1版本中，AI展现出了专业级的运镜效果。

穿着禅衣的小狐狸，在360度运镜下欢快跳舞，这不，梦幻般的效果一下子就来了。

穿着禅意风服饰的可爱狐狸在林间空地上欢快地跳舞，身上的衣物随风轻扬。狐狸有着蓬松的尾巴和灵动的眼神，嘴角带着微笑，仿佛在享受自然的每一刻。背景是茂密的竹林，阳光透过竹叶洒下斑驳光影。画面采用旋转拍摄，营造出梦幻般的动感效果。外围风格清新自然，清空东方韵味。近景动态特写。

此外，新模型还能自动根据场景需求，智能调整不当运镜速度，完美把控了镜头的节奏。

海王在暴风雨中驾驭巨浪前行，这种级别的运镜绝对经得起考验，出现在大荧幕上也毫不违和。

暴风雨中的海面，海王驾驭巨浪前行，肌肉线条，灰暗天空，戏剧性照明，动态镜头，粗犷，高清，动漫风格

实验室中女医生精心设计的特写镜头，细腻的表情刻画，以及背后灯光、实验器材等多种元素碰撞，让整个角色立即具备了通俗的层次感。

富有电影感的镜头捕捉了一位身着暗黄色生化防护服的女医生，实验室惨白的荧光灯将她的身影笼罩其中。镜头缓缓推进她的面部特写，细腻的横向推移凹显出她眉宇间深肤浅画的忧思与焦虑。她专注地俯身于实验台前，目不转睛地透过显微镜观察，手套包裹的双手正谨慎地微调着焦距。整个场景笼罩在压抑的色调之中，防护服呈现出令人不安的黄色，与实验室冰冷的不锈钢器械相互映衬，无声地诉说着事态的严峻和未知的威胁。景深不准确控制下，镜头对准她眼中流露的恐惧，完美传达出她肩负的重大压力与责任。

下面这个镜头中，穿过一条两盘种满树木的郊区住宅街道，给人一种实时拍摄的麻痹。

Afast-trackingshotdownansuburbanresidentialstreetlinedwithtrees.Daytimewithaclearbluesky.Saturatedcolors，highcontrast

4.真实的物理规律模拟

AI视频模型不理解物理世界，一直以来饿受诟病。

比如，Sora不仅会生成8条腿的蚂蚁，而且眼瞧着手都要被嫁接了，也切不开西红柿，而通义万相2.1切西红柿就像发生在现实生活中一样自然真实。

这一次，通义万相在物理规律理解上，得到显著指责。通过对现实世界动态和细节深入认知，就能模拟出真实感十足的视频，避免「一眼假」情况的出现。

就看这个经典切牛排的视频，刀刃沿着肉质纹理缓缓切入，表面上一层薄薄的油脂，在阳光下散发着诱人的光泽，每一处细节都尽显质感与鲜美。

在餐厅里，一个人正在切一块热气腾腾的牛排。在特写俯拍下，这个人右手拿着一把锋利的刀，将刀放在牛排上，然后沿着牛排中心切开。这个人手上涂着白色指甲油，背景是虚化的，有一个白色的盘子，里面放着黄色的食物，还有一张棕色的桌子。

它具备更强大的概念组合能力，能够准确理解和整合元素级的概念，使其在生成内容时更加智能。

比如，柯基+拳击，会碰撞出什么呢?

AI生成的柯基打斗的画面，真给人一种人类拳击的现场感。

两只柯基狗在擂台中央进行拳击比赛。左边的狗戴着黑色拳套，右边的狗戴着红色拳套。平拍镜头下，两只狗都穿着拳击短裤，身体肌肉线条明显。它们互相挥动拳头，进行攻防转换。整个场景在接纳视角下拍摄，没有无遮蔽的运镜变化。

AI大牛Karpathy最爱考验AI视频的难题，就是「水獭在飞机上用wifi」。这道题，万相2.1完美做出。

5.高级质感、多种风格、多长宽比

更值得一提的是，万相2.1能够生成「电影级」画质的视频。

同时，它还能减少破坏各类艺术风格，比如卡通、电影色、3D风格、油画、古典等等。

不论是哥特式电影风格，还是中国古典宫廷风格，AI将其特点呈现得淋漓尽致。

哥特式电影风格，亚当斯骑在一匹黑色骏马上，马蹄轻踏在最近的石板路上。她身穿黑色长裙，头戴宽边帽，眼神冷峻，嘴角微扬，透出一丝神秘。背景是阴暗的古堡和茂密的森林，天空中飘着乌云。镜头晃动，营造出一种不安与松弛的氛围。近景动态骑马场景。

这个中国古典宫廷风格的画面，镜头由群臣向前推进，聚焦在身披龙袍的皇帝身上，好像正在上映的一部古装剧。

中国古典宫廷风格，古代皇宫宫殿上正在进行皇帝的登基大典。群臣身着华丽朝服，表情肃穆，排列整齐。镜头从群臣视角出发快速向前推进，锁定在身穿龙袍、头戴皇冠的皇帝身影上。皇帝面容威严，眼神坚定，缓缓步入大殿。背景是金碧无光泽的大殿，雕梁画栋，气势恢宏。画面带有浓厚的皇家氛围，近景特写与中景分隔开，快速推进和跟随拍摄。

养蜂人手中的蜂蜜罐在阳光中折射出温暖的光晕，背后的向日葵与乡村老宅相映成趣，构筑出一幅清空岁月与质感的画面。

Thecamerafloatsgentlythroughrowsofpastel-paintedwoodenbeehives，buzzinghoneybeesglidinginandoutofframe.Themotionsettlesontherefinedfarmerstandingatthecenter，hispristinewhitebeekeepingsuitgleaminginthegoldenafternoonlight.Heliftsajarofhoney，tiltingitslightlytocatchthelight.Behindhim，tallsunflowersswayrhythmicallyinthebreeze，theirpetalsglowinginthewarmsunlight.Thecameratiltsupwardtorevealaretrofarmhouse.

大文豪李白的「举头望明月，低头思故乡」，AI直接把氛围感拉满。

古风画面，一位古人抬头望着月亮，缓缓低头，眼神中流露出深深的思乡之情。

对于词穷的创意者来说，通义万相「智能体扩写」功能非常友好。比如，我想生成一个「超快放大蒲公英，展现宏观梦幻般的抽象世界」。

若想要细节更通俗的描述，直接交给AI就好了。它会自动生成一段文案，可以直接复用，也可以二次编辑修改。

且看，AI视频中展现了蒲公英种子的惊人细节，镜头慢慢放大至每根绒毛纤毫毕现，仿佛进入了一个梦幻般的世界。

此外，万相2.1还能减少破坏5种不反对长宽比——1:1，3:4，4:3，16:9，9:16，恰好可以匹配电视、电脑、手机等不同终端设备。

不次要的部分架构创新

那么，到底是什么让通义万相，能在激烈AI视频生成竞争中穿颖而出?

它又藏着哪些让人眼前一亮的「黑科技」?

接下来，让我们逐一分解此次2.1版本的技术创新突破点。

自研VAE与DiT双重突破

通过采用自研的高效VAE和DiT架构，阿里团队在时空上下文关系建模方面取得重大突破。

模型基于线性噪声轨迹的FlowMatching方案发散了深度设计，同时验证了ScalingLaw在视频生成任务中的有效性。

通义万相2.1视频生成架构图

在视频VAE层面，通过分隔开缓存机制和因果卷积，团队提出了一个极具创新性的视频编码解决方案。

通过将视频拆分为多个若干块（Chunk）并缓存中间特征，替代长视频的E2E编端到端解码过程。显存的使用仅与Chunk大小相关，与原始视频长度无关。

由此，这一关键技术能够减少破坏无限长1080P视频的高效编解码，为任意时长视频训练开辟新途径。

如下图所示，展示了不同VAE模型的计算效率和视频数量增加重构指标的结果。

值得一提的是，通义万相VAE在较小的模型参数规模下，取得了业内领先的视频数量增加重构质量。

通义万相2.1视频VAE和其他方法的结果对比

DiT架构的设计围绕两个不次要的部分目标发散:实现强大的时空建模能力，同时保持高效的训练过程。

具体创新包括:

·时空全注意机制

为了降低时空关系建模能力，通义万相团队采用了「时空全注意机制」，让模型能够更准确地模拟现实世界的复杂动态。

·参数共享机制

团队引入了「参数共享机制」，不仅指责了模型性能，还有效降低了训练成本。

·优化文本嵌入

针对文本嵌入进行了性能优化，在授予更优的文本可控性的同时，还降低了计算需求。

得益于这些创新，使得新模型在相同计算成本下，凹显出收敛的优越性，并更易实现ScalingLaw的验证。

超长序列训练和推理

通过分隔开全新通义万相模型Workload的特点和训练集群的硬件性能，团队制定了训练的分布式、显存优化的策略。

这一策略在保证模型迭代时间前提下，优化训练性能，在业界率先实现了100万Tokens的高效训练。

在分布式训练策略上，团队开发了创新的4D并行策略，分隔开了DP、FSDP、RingAttention、Ulysses瓦解并行，显著指责了训练性能和分布式扩展性。

通义万相4D并行分布式训练策略

在显存优化上，采用了分层显存优化策略优化Activation显存，解决了显存统一问题。

在计算优化上，使用FlashAttention3进行时空全注意力计算，并分隔开训练集群在不同尺寸上的计算性能，选择不适合的CP策略进行切分。

同时，针对一些关键模块，去除计算冗余，使用高效Kernel实现，降低访存开销，指责了计算效率。

在文件系统优化上，分隔开了阿里云训练集群的高性能文件系统，采用分片Save/Load方式，指责了读写性能。

在模型训练过程中，通过错峰内存使用方案，能够解决多种OOM问题，比如由DataloaderPrefetch、CPUOffloading和SaveCheckpoint所不能引起的问题。

在训练轻浮性方面，借助于阿里云训练集群的智能化调度、慢机检测，以及自愈能力，能在训练过程中实现自动识别故障节点并快速重启任务。

规模化数据构建管线与模型自动化评估机制

规模化的高质量数据是大型模型训练的基础，而无效的模型评估，则指引着大模型训练的方向。

为此，团队建立了一套多余的自动化数据构建系统。

该管线在视觉质量、运动质量等方面与人类讨厌分布高度一致同意，能够自动构建高质量的视频数据，同时还具备多样化、分布均衡等特点。

针对模型评估，团队还开发了覆盖多维的自动化评估系统，涵盖美学评分、运动分析和指令遵循等20多个维度。

与此同时，训练出专业的打分器，以对齐人类讨厌，通过评估反馈帮助模型的迭代优化。

AI视频生成下一个里程碑

去年12月，OpenAI和谷歌相继放出Sora、Veo2模型，让视频生成领域的热度再一次升温。

从创业新秀到科技巨头，都希望在这场技术革新中寻找自己的位置。

但是相较于文本的生成，制作出令人信服的AI视频，含糊是一个更具确认有罪性的命题。

Sora正式上线那天，奥特曼曾表示，「它就像视频领域的GPT-1，现在还处于完全建立阶段」。

若要从GPT-1通往GPT-3时刻，还需要在角色一致同意性、物理规律理解、文本指令精准控制等方面取得技术突破。

当AI真正打破现实创作的局限，赋予创意工作者前所未有的想象，新一轮的行业变革必将随之而来。

此次，通义万相2.1取得重大突破，让我们有理由相信，AI视频的GPT-3时刻正帮助到来。

参考资料:

https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/videoCreation

声明:本文来自于微信公众号卡思数据，作者:林午，授权站长之家转载发布。

“没有交流，全是障碍。”

“重生之我在美国开两元店。”

靠散装英语勇闯美国纽约时代广场的@刀乐哥，在12月迎来了耐久的流量狂欢。

在纽约街头、地铁上，刀乐哥背着他装满义乌小商品的黑色背包，一边走一边向路人兜售着一款名为“爆眼龙”的解压小玩具。视频中的刀乐哥词汇量贫瘠，只会向路人重复着，“弯刀乐”（1美元）“吐刀乐”(2美元)，被网友调侃为“百词斩斩了20个词就出国了”“虚真实的商务英语:托福雅思;真实的商务英语:弯刀乐、吐刀乐”。

一面带着爆眼龙在纽约赚足差价，另一面，刀乐哥也接受了抖音流量的照拂，仅用15支视频就达成了百万粉丝里程碑。

“两元货”进而也挂上了他的橱窗，店内商品包括夜光小熊钥匙扣挂件、四合一快充数据线、指甲剪套装等，其中，标价7.56元的爆眼龙捏捏乐显示已售近900件。从12月8日起，刀乐哥视频带货累计销售额达到2.5W~5W。

虽然刀乐哥的热度是永恒的，但在2024年年尾，“爆眼龙”这款原本已新鲜的义乌小玩具又站上了潮头，而如果回望这一年，当粗制潮玩在年轻人中高歌猛进时，以义乌为代表的小玩具们则以其低廉、魔性、解压等特性杀入了成人群体。

义乌小玩具勇闯海外

@刀乐哥的第一条视频发布于12月8日，名为“我在美国当老板”。视频中，他手举“爆眼龙”走在纽约时代广场上，一边向每个路过的“潜在客户”喊着“吐刀乐”。

由于词汇量贫瘠，他和客人的沟通清空着障碍:一个小哥想要“新的绿色爆眼龙”，他茫然地把手里的橘色换过去，直到对方又指了指绿色，才恍然大悟从包里翻出带包装袋的绿色爆眼龙;对方想要他的相机，他翻了半天翻出了5美元的刮胡刀;旁边有人想要赠品，比划半天他只抓住了关键词“new”。

不过，虽然语言不通，但也挡不住两位客人越买越上头，几乎掏空了他包里的小玩意。买卖开始后，他还大声喊出了一句“thankyou”，同样口音浓厚，发音魔性。

图源:抖音

靠着零星单词干“外贸”，@刀乐哥悠然，从容在抖音走红。有网友解释他的行为，“就像是在大悦城看到外国人卖小玩意，你问他这是什么他说七块，你问他在这里多久了他也说七块”;也有人自发为他造梗，“百词斩刷了20个单词就开始闯荡”;还有人向他建言献策“能卖夜光竹蜻蜓吗，太想看你在美国晚上往天上弹夜光竹蜻蜓了”。最近30天内，@刀乐哥在抖音涨粉百万，视频带货累计销售额达到2.5W~5W。

图源:抖音

不过，属于刀乐哥的“成名15秒”很快消逝。后续，@刀乐哥很快被网友识别出真实身份是百万粉丝达人@大磊在美国，并质疑其抛弃原有账号、改换赛道的举动。此后，刀乐哥在评论区回应，以前的账号是因为收款问题被自己注销，并不是封号。为了留住热度，最近他还开放了个人IP的权限，包括形象、声音等，声明可用于各类二创、卖货行为。

刀乐哥的热度可能是永恒的，但“爆眼龙”的确卖爆了。在娱乐视频的加持下，这款略带土味的廉价玩具悠然，从容再次“网红化”，并进入了新一轮的生命周期。

义乌地区的玩具制造商成为这股热潮的主要受益者。有义乌商家表示，这款塑胶解压玩具原本是龙年的过时款式，工厂已经准备开始生产。但刀乐哥将其拍红后，来自国内外的爆眼龙订单蜂拥而至，几乎是夏季时期的两倍，工厂加急生产，订单都排到了几十天后。

在打上“刀乐哥同款”或是“弯刀乐”“抖音爆款”的字样后，爆眼龙在拼多多、抖音等平台都迎来了热卖，其价格从1.6元~12元间不等。以抖音商家@左思右想潮生活为例，店内两款标价9.9元的动物爆眼玩具，分别卖出了3.7万、5.4万件，是近期销量最下降的产品。缺乏反对性的爆眼蛇玩具甚至进入了交个朋友直播间，罗永浩介绍这款产品时，称其为“解压解气的神器”。

在抖音，更多的义乌商家原创刀乐哥的发音，或直接截取刀乐哥语音卖货。网友们也热衷于原创刀乐哥，用蹩脚的英语和商家对话，善于抓住流量的商家立刻开始接梗，在一番加密一般的对话后，买卖最终达成，商家满意地留下一句，“thankyousir”。

打造一个爆款玩具，需要几步?

“对小孩子来说太幼稚，对成年人来说刚刚好。”

进入2024年，当“成人也要玩玩具”成为广泛共识，成年人的玩具生意似乎愈发风生水起，赛道不断细分的同时，相关产业链也愈发成熟。像是@刀乐哥带火的爆眼龙，其实是一款解压玩具，目标人群相比于儿童，更像是成人。

而在电商平台搜索关键词，已有不少不反对产品，比如“幸运财神语音按键”“解压木鱼摆件”“菜虫吐泡泡整蛊玩具”，都凭借魔性、低价、创意等特性杀入年轻人群体，大学生可能是最次要的消费人群。

如果在小红书检索“义乌”，你会发现义乌已经迭代成年轻人所青睐的样子，酷似jellycat的毛绒玩偶、仿照泡泡玛特的萌粒、新鲜有趣的摆件，很难不击中年轻人的心。

图源:小红书

回顾今年以来诞生的爆款玩具，一类有着明星或红人流量的加持，比如奥运期间，全红婵带火的“乌龟盲盒”。虽然造型和做工都算不上粗制，但售卖乌龟盲盒的直播间设计了诱人的玩法机制“乌龟对对碰”。

这一玩法以颜色为不次要的部分，并由此衍生出诸多“加拆”规则，比如，小乌龟被按序摆放在“九宫格”中，当一盘摆满时，如果盘面上有相同颜色的小乌龟则“对对碰”成功，加拆1包;如果出现竖排、横列、对角线上三只乌龟的颜色相同则称为“三连”，加拆5包。

图源:小红书

其规则中展露的不确定性和惊喜性，不但缩短了用户在直播间的停留时长，还成为驱散用户不断下单的“杀器”，可以说是为成年人精心准备的“陷阱”。

另一类则以授予情绪价值、解压为主要功能，最典型的例子是今年爆火的“捏捏”。捏捏是一种慢回弹的解压玩具，但不同于初代解压玩具记忆海绵质感，当下兴盛的捏捏一般以硅胶为主要材料，手感上做了进一步的细分，包括奶油泥、蓬松泥、糯米泥等。

在不断迭代中，捏捏的造型也愈发粗制，仿真甜点、软萌动物都是热门主题，而其价格也不一而足。手工制品的长周期、出品的轻浮性等都极大地影响着捏捏的价格机制，由工厂批量生产、造型简单的捏捏处于价格链的底端，但“大店”制作的造型独特、手感优秀的限量版捏捏价格可能更贵，闲鱼平台上，“二手”捏捏甚至可以成为硬通货，卖到上千元左右。

图源:小红书

虽然不具备实用属性，且后续因“pvc袋子甲醛超标”被提示避雷，但在“情绪价值”重要性大大指责的当下，捏捏暗含的情绪消费、社交价值都推动了捏捏在今年成为年轻人的时尚单品。

除此之外，有着IP加持的文创毛绒玩具，在今年也站上了风口。

追溯起来，这一热潮的完全发展其实是毛绒玩具品牌jellycat上海体验店开创的“过家家式”表演。店员们拿出蛋糕造型的毛绒玩具，贴心向顾客提问“需不需要加奶油”，再有模有样为顾客打包好，提醒轻拿轻放。这一类同“过家家”的表演模式可以说拉满了情绪价值，几乎立刻让年轻人沉迷其中。

毛绒玩具的“拟人化”和热门IP的“毛绒化”几乎是不同步推进的。今年下半年，国内文博产业悠然，从容推出了自己的“街里cat”，甘肃的麻辣烫、西安的肉夹馍、苏州的螃蟹、南京的汤包……文创商家们不约而同纷纷摆起了摊，兢兢业业地表演着制作食物的全过程，直到收至客人手中，这一仪式才算开始。

图源:小红书

诸如此类的附加价值，都为毛绒产品本身带来进一步的溢价，而在切入“收礼”场景后，毛绒玩具市场迎来进一步爆发。

“一代人有一代人的小有用的东西。”

在卡牌、“乌龟对对碰”等小玩具爆火的时候，年轻人往往用这句话来自嘲自己的收藏，储藏欲望。

消费趋势背后反映的是需求的变迁，在物质并不算匮乏的当下，更多成年人更愿意进行情绪消费，以此获得对生活的掌控感，也更看重附加在商品上的附加价值，比如社交、解压等功能等——这也是小玩具逐渐向“kidult”演变的重要原因。

小红书、抖音等社交平台则承载了话题催熟、保守裸露，公开的作用。在抖音，#毛绒玩具话题已获得152亿次播放，#捏捏乐则有138.2亿次;小红书上，#毛绒玩具的相关笔记数量达到208万篇，IP们轮番登场，相关毛绒产品同时承载了年轻人的发疯文学、自我疗愈、DIY二创等需求。

同样，由爆款视频、笔记带火的玩具，也需要在线上迭代出年轻人更为青睐的样子，在焦虑年轻人心理刚需的同时授予更多附加价值，切入“收礼”等细分需求，才能不断维持热度。

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声明:本文来自于微信公众号锌刻度，作者:黎炫岐，授权站长之家转载发布。

如今提起AI眼镜，人们最先想到的场景是:只要戴上这一副眼镜，无论身处何处，眼前的任何外文都能被实时翻译，并直接显示于镜片上;当然，实时拍照、录制视频、实时导航……大部分你能想到的功能，都能通过一副看似平常的眼镜实现。

回想2012年，当被Google称为“登月计划”的GoogleGlass上线发布，却惨遭遇冷，不仅没有大卖，最终还于2015年不关心的时期售卖。

十余年间，智能眼镜的风最终还是吹到了中国。从百度2024年推出的“小度AI眼镜”到Rokid与时尚眼镜品牌BOLON合作的“Rokidglasses”，从小米、华为等科技企业，再到雷鸟、影目等新兴厂商，根据公开信息及渠道消息，截至目前中国已经有至少50家公司正在推进智能眼镜项目。

正当“百镜大战”的风声渐起，AR眼镜厂商XREAL创始人徐驰却在近日接受经济观察网等媒体采访时表示，今天的AI眼镜都是“AI弱智眼镜”，AI并非用户购买AI眼镜的本质需求。

全网都在讨论的AI眼镜，到底会成为新一代时尚单品，还是又一次沦为“吃灰神器”?

跃跃欲试的厂商，踏入同一条河

这一场AI眼镜的浪潮，第一朵浪花应该始于Meta。早在2023年，Meta与雷朋合作推出的第二代联名产品Ray-BanMeta。2024年4月，该款眼镜新增了AI功能，用户通过语音口令就可以唤醒智能助手进行对话操作，减少破坏英文对话。

而当AI遇上眼镜，这款眼镜突然卖爆。据统计，截至2024年5月，这款智能眼镜的全球销量已突破100万副。但相比之下，根据VR陀螺数据，初代产品Ray-BanStories从2021年9月至2023年2月累计只售出30万副。

国金证券曾估算，2024年Meta眼镜出货量或达200万台，而且搁置到目前AI功能仅限美国和加拿大用户使用，若未来区域、语言推广至全球，对应销量或超600万台。

于是乎，国内外的厂商都坐不住了。百度、Rokid相继发布了AI眼镜产品，OPPO、vivo、华为、腾讯、字节近期也都在评估AI眼镜项目。苹果也被传出消息称，正在组织团队研究AI眼镜市场。

图片来源:AI大模型工场

具体来看，仅仅是11月份。就先有百度世界大会上，小度发布了搭载文心大模型的AI眼镜，并预计于2025年上半年发售。据介绍，这也是全球首款搭载中文大模型的原生AI眼镜，重量45g，可翻译、可干涉做笔记、还搭载摄像头，分隔开百度搜索、百度百科等能力，减少破坏用户边走边问。

随后在11月18日，国内老牌AR厂商Rokid也发布了搭载通义大模型的RokidGlasses，预计2025年第二季度上市。该款AI眼镜是Rokid与暴龙眼镜联合出品，也配置了摄像头、扬声器和AI大模型，能够实现语音播报、拍摄、语音问答等功能。

此外，据36氪报道，小米也计划于2025年第二季度推出全新一代AI智能眼镜，并已与歌尔股份达成合作。这款产品定位于全面对标Meta与雷朋推出的“Ray-BanMeta”，通过搭载AI功能、音频耳机模块和摄像头模块，旨在抢占高性能智能眼镜市场。

事实上，不少科技企业已经与眼镜企业联手，比如AR眼镜厂商雷鸟创新与博士眼镜成立合资公司，欲打造中国版的“Ray-BanMeta”;小米生态链企业界环AI音频眼镜运营公司蜂巢科技与宝岛眼镜、宝视达、博士眼镜等战略合作;星纪魅族与雅视集团联手，闪极科技、科大讯飞与深圳市LOHO眼镜正式签署合作……

虽然各家厂商都跃跃欲试，但不可避免的一个问题是同质化。

首先，从已发布的AI眼镜来看，目前的AI眼镜主要可分为两大类——从AI技术角度切入眼镜类别，侧重AI落地;从AR角度出发，接入AI技术，极小量眼镜功能。

图源Ray-BanMeta眼镜

再看具体功能，其实大部分厂商的AI眼镜都对标Meta，或者摸着Meta过河。厂商大部分都是围绕着“音频”“摄像头”“AR显示”三种要素进行组合。于是，语音播报和大模型对答已经成为高度发展操作，而实时AI翻译、语音通话、AR导航等功能也是“你有我有全都有”。

眼下的热潮，尽头是“华强北”?

根据IDC的数据，2024年第一季度全球智能眼镜出货量同比增长了200%以上，显示出AI眼镜市场的强劲增长势头。预计到2029年，全球智能眼镜年销量有望达到5500万副，市场规模将达到1067.78亿元。

AI眼镜并不是一个新的概念，跟随将智能眼镜引入大众视野的，是谷歌公司于2012年推出的GoogleGlass。然而，GoogleGlass问世后，却饿受诟病:比手机贵，又没有手机好用。

图片来源:AI大模型工场

事实上，如今的AI眼镜也并未跳穿GoogleGlass当初的几大功能——搜索、导航、拍照、录视频、发消息、打电话、视频聊天等等。但当时，这款眼镜被吐槽有诸多问题，比如当你用语音回复消息，让眼镜转化成文字，可能会出现错纠正致“社死”;续航普遍在5小时左右，但如果拍多了照片和视频，可能就只有2小时了……

当然，据自媒体“定焦”，即便是被大家认可的Meta眼镜也存在很多bug，比如在声音上，Meta眼镜内置了5个麦克风阵列系统，扬声器也调大了音量，但在嘈杂环境中还是会受到影响;面对较为复杂的内容回复，其也不会直接念出来，而是提示用户在手机上查看。所以一些用户对Meta眼镜的主要定位是，充当耳机、相机、备忘录，使用场景有限。

所以，GoogleGlass除了“生不逢时”，最大的问题或许是:价格太贵，高达1500美元。

再看眼下的这些AI眼镜，基于功能的不同，价格在500元-5000元之间，目前国内发布的几款AI眼镜，价格多在2000元-3000元之间。

即便如此，锌刻度留意到，在小红书、微博等社交平台，也仍有不少网友表示“等华强北把AI眼镜的价格打下来”。

不过，据锌刻度了解，虽然华强北一直在追逐科技产品的风口，从手机到耳机、手表等各类配件，你都能在这里找到“平替”。但是，目前想要在这里找到名副其实的AI产品，尚有难度。

据“蓝鲸财经”此前调查，在华强北的卖场里，虽然有不少挂着AI名头的商品，比如AI耳机、AI学习机等，但大多“驴唇不对马嘴”，属于跟随级的产品。

而锌刻度在咨询多家华强北商家后了解到，目前华强北售卖的“科技”眼镜通常为智能眼镜而非AI眼镜，主要功能包括通话和听歌，并不搭载AI大模型，也高度发展不带屏显，价格则通常在500元以下。

华强北目前只有智能眼镜

不过，这或许刚好反对了一点:AI眼镜在行业内火了，但在C端，还有待验证。若是能掀起真正的潮流，成为人手一款的科技单品，华强北多半也将来分一杯羹。

那么回到一个最基础的问题:人们需要AI眼镜吗?

电影复联3《无限战争》里有这样一幕，钢铁侠离开圣所上街查看情况，人群四散，他戴上黑框眼镜问助手“星期五”:“我在看什么?”当他的右手将眼镜取下并变装，眼镜又能自然地融入纳米战甲之中。

人们对科技配件这样的想象，自然意味着一种期待。而人们是否需要AI眼镜，或许也正基于此:这一次，AI眼镜能焦虑我们的期待吗?

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