在北京市大兴区近期举办的2024T-EDGE创新大会暨钛媒体财经年会上，一场关于“AI落地场景图谱”的圆桌讨论吸引了众多行业内外人士的关注。此次圆桌由钛媒体集团联合创始人刘湘明主持，汇聚了TDK InvenSense副总裁Pankaj Aggarwal、Traini创始人孙邻家、MascotGO首席技术官Peter Avritch、万魔声学董事长谢冠宏以及红杉中国合伙人张涵等重量级嘉宾。
讨论中，嘉宾们纷纷分享了各自公司在AI领域的进展与商业模式，并就AI落地应用面临的挑战以及在不同领域的发展趋势等话题展开了深入探讨。
Traini公司以其独特的宠物行为分析技术引起了广泛关注。孙邻家介绍，Traini通过大量视频标注理解宠物行为，并与宠物行为专家合作确保数据的准确性。公司不仅专注于狗狗领域，在北美和欧洲市场取得了显著成果，还计划未来尝试将技术应用于医疗辅助诊断和具身机器人等领域。孙邻家表示，Traini的产品已经拥有C端用户，并且在模型端可以输出，目前正与多家硬件公司合作。
万魔声学董事长谢冠宏则分享了公司在耳机降噪、省电以及睡眠监测等方面的技术成果。他提到，万魔声学的睡眠豆第三代产品可以准确监控心率、呼吸和睡眠状态，而眼镜产品也在不断发展中，尽管面临市场挑战，但公司从一开始就注重差异化竞争。
Peter Avritch则围绕如何使用和获取数据，为用户提供个性化推荐的开发工作进行了介绍。他表示，自己的开发工作旨在将工具融入大语言模型中，以更好地实现个性化推荐。
TDK InvenSense副总裁Pankaj Aggarwal认为，AI的发展需要更多传感器的支持。他提到，传感器可以让AI变得更智能，例如耳机可以判断发言者并自动调节声音。未来，机器人将使用更多传感器，覆盖消费、工业设备等多个领域。然而，他也指出，需要关注小设备的功能局限、安全及隐私问题。
红杉中国合伙人张涵则从投资视角阐述了AI应用在寻求大规模落地和商业化方面面临的挑战。他认为，落地场景、Token成本控制以及数据安全等是当前AI应用落地面临的主要问题。在应用落地的优化方向上，他建议创业者可以寻找和构建对模型和Agent输出结果要求不太高的使用场景，以实现产品和商业化的更快、更早落地。
在圆桌对话实录中，嘉宾们还就AI数据收集与应用、AI终端的难点以及AI在医疗和可穿戴设备等领域的应用进行了深入交流。刘湘明在对话中提问了Traini公司名字的由来以及商业模式，孙邻家进行了详细解答，并分享了公司未来的发展规划。
谢冠宏还展望了AI在未来硬件方面可能带来的惊喜。他提到，AI将越来越多地应用于健康和运动相关的硬件产品中，如耳机、眼镜、戒指、手表等，这些产品将提供更加准确和个性化的服务。同时，降噪技术也将不断进步，为用户提供更加舒适的使用体验。
