继上个月，豆包视频生成两款大模型面向企业市场开启邀测之后，10月10日，字节跳动豆包又发布了首款AI智能体耳机Ola Friend。

据了解，该款耳机单耳轻至6.6克，实现了几乎无感的佩戴感受。该款耳机接入豆包大模型，并与豆包APP深度结合。用户戴上耳机后，无需打开手机，便能通过语音唤起豆包进行对话。据字节方面介绍，目前，Ola Friend已经在各大电商平台开启预售，并将于10月17日正式发售，售价1199元。

收购Oladance打开智能硬件市场

在AI方面，字节跳动的布局广泛而深入，从豆包大模型，到AI应用开发平台扣子，再到AI学习伙伴河马爱学、AI生图产品PicPci……如今，字节跳动AI板块再添一员。

AI智能体耳机Ola Friend能够在信息查询、旅游出行、英语学习及情感交流等场景为用户提供帮助。AI智能方面接入字节豆包大模型的Seed-ASR（语音识别）技术模型，在产品外观硬件技术方面则来源于Oladance。

公开资料显示，Oladance是一个创新驱动的消费电子品牌，由前BOSE高管李浩乾联合多位BOSE工程师于2019年创立。该品牌以开放式耳机为主打产品，关注技术、产品以及未来穿戴式设备的发展趋势，致力于为用户呈现舒适无感的智能穿戴式数码设备。

该团队最早提出OWS专利技术。OWS是一种全新的全开放不入耳的声音解决方案，主打无感佩戴、不入耳、音响级声效和超长续航等特点。

据知情人士介绍，2024上半年字节跳动就完成了对Oladance的收购。字节跳动通过股权收购的方式获得了Oladance的100%控股权（收购金额未公开）。至此，Oladance正式成为字节跳动旗下一员，其原有的股东包括黑蚁资本、蓝驰创投等均已退出。此次收购也被视为字节跳动在AI硬件上迈出的重要一步。

通过收购Oladance，字节跳动获得了开放式耳机的技术和市场资源，Oladance的OWS音频技术有望与字节跳动旗下的其他智能硬件产品，推出更多具有创新性和竞争力的智能穿戴设备产品，提升字节跳动在智能硬件领域的竞争力。

此外，收购Oladance还可以与字节跳动旗下的其他业务产生战略协同效应。如，与、TikTok等社交媒体平台相结合，推出具有社交属性的音频产品；与PICO等VR/AR设备相结合，提供沉浸式的音频体验等。

多家巨头“下场”

将AI智能模型与硬件设备两相结合的尝试并非字节跳动一家，Meta、苹果、Midjourney等公司均在做这样的尝试。

近日，据TechCrunch报道，Meta公司证实，用户用Ray-Ban Meta智能眼镜拍摄的照片和视频可能会被用于训练其AI模型。

据了解，Ray-Ban Meta智能眼镜可用于拍摄照片和视频、听音乐和播客以及拨打等，还可识别身前建筑、标识，以及识别如何维修眼前水龙头等，还支持直播等功能。在近日举行的Meta Connect大会上，Meta创始人兼首席执行官马克·扎克伯格宣布，Ray-Ban Meta智能眼镜的功能正在不断优化升级，即将推出一系列创新的AI功能，这些新功能计划在未来数月内分阶段上线。

此外，有报道称苹果公司的Vision Pro 2头显将于2025年下半年量产，关键卖点是结合Apple Intelligence和空间计算，硬件方面采用 M5 芯片，运算能力将大幅提升。

Vision Pro头显最大的设计问题是人机交互仍不够直觉且效率不佳，而Apple Intelligence /生成式AI则有望显著改善此问题。

此外，百度和科大讯飞推出AI学习手机、学习机和耳机等产品，通过智能分析和个性化推荐提高学习效率和用户体验；360发布儿童AI手表——360儿童手表A9 AI红衣版，将AI能力切入硬件领域；长虹多系列电视均已搭载长虹云帆AI大模型，为用户提供更加智能化的电视观看体验。

“硬件+AI”或成新风口

“作为典型的可穿戴设备，耳机的市场较为成熟，用户接受度高，智能耳机市场已经成为一个高增长的领域。”数字经济学者刘兴亮曾在公开场合表示，从商业化角度看，耳机产品价格灵活、用户基数大，适合字节跳动这样有巨大用户基础的公司通过硬件切入市场。

“AI+硬件”的智能化方向也成为新的布局方向，耳机、VR眼镜、头显等设备生产商迎来发展新机遇。

知名音频厂商漫步者（002351.SZ）也涉足开放式耳机市场，其产品采用不入耳的佩戴设计，为用户提供舒适的听觉体验；瀛通通讯（002861.SZ）作为耳机产业链上的重要一环，也参与开放式耳机的制造和封装；歌尔股份（002241）则是全球领先的VR设备制造商之一，为多家知名品牌提供VR产品的代工服务；蓝思科技（300433）也涉足VR设备领域，为VR设备提供关键的零组件。

市场主流判断认为，未来，随着AI技术的不断进步，其与智能硬件的结合将更加紧密。在AI技术搭载硬件的过程中，将不断涌现出新的创新技术，如边缘计算、量子计算等。这些新技术将为AI技术搭载硬件提供更加高效、可靠的解决方案。

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