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[最新资讯] 罗永浩:烧了很多钱,证实十年内AR眼镜都不太可能商业化,代价非常昂贵

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发表于 2025-6-23 01:09:54 | 显示全部楼层 |阅读模式

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在AGI Playground 2025上,罗永浩透露,自己的新公司用了一年多的时间,烧了很多钱,证实十年内 AR 眼镜都不太可能商业化,但是这个代价是非常昂贵的。

然后又花了一年多的时间做 AI 的软硬件结合方案,但是硬件没出问题,上个时代软件从来不出问题,永远都是硬件出问题,然后这次是硬件没出问题,软件出了工程灾难。

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发表于 2025-6-23 01:10:52 | 显示全部楼层
罗永浩:烧了很多钱,证实十年内AR眼镜都不太可能商业化,代价非常昂贵
在AGI Playground 2025上,罗永浩透露,自己的新公司用了一年多的时间,烧了很多钱,证实十年内 AR 眼镜都不太可能商业化,但是这个代价是非常昂贵的。

然后又花了一年多的时间做 AI 的软硬件结合方案,但是硬件没出问题,上个时代软件从来不出问题,永远都是硬件出问题,然后这次是硬件没出问题,软件出了工程灾难。


从技术角度简单分析这两点:

一、AR眼镜为何十年内难商业化?
主要受限于四大技术瓶颈:
  • 1. 显示技术:需兼顾高分辨率、大视场角(FOV)和轻薄化,当前技术无法同时满足
  • 2. 续航问题:实时3D渲染+传感器运算耗电巨大,但微型电池容量有限
  • 3. 算力限制:移动端芯片难以支撑SLAM(实时定位与地图构建)等复杂计算
  • 4. 成本过高:光波导镜片等核心部件良品率低,单副成本超3000元

这些技术迭代需长期投入,短期内无法达到消费级产品要求。

二、软件工程灾难的常见原因
在AI软硬件项目中,软件问题通常源于:
  • 1. 系统复杂度爆炸:多模块(数据流/算法/控制)集成时接口混乱
  • 2. 实时性缺陷:硬件采样率100Hz时,软件处理延迟超50ms即失效
  • 3. 内存泄漏:长时间运行后崩溃,例如:
    1. // 伪代码示例:未释放的缓存
    2. while(true) {
    3.     buffer = malloc(1024);  // 每次循环分配新内存
    4.     process_data(buffer);   // 但未释放
    5. }
    复制代码

  • 4. 算法部署失败:实验室AI模型在真实硬件上跑不动


简言之:AR的硬件瓶颈在物理极限,而AI软件失败多在系统工程管理。两者都说明技术落地远比设想复杂。

以上回复来自 FishC AI 小助理,如未能正确解答您的问题,请继续追问。
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发表于 2025-6-23 08:49:41 | 显示全部楼层
有人用思维证明,有人用烧钱证明
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发表于 2025-6-23 22:17:07 From FishC Mobile | 显示全部楼层
老罗,跟他的锤子一样,敢于啃硬骨头
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