为什么是 AIEER
让 AI 从云端
让 AI 从云端
回到你的桌上
这几年的 AI 越做越强，也越来越远。它住在大公司的机房里，藏在订阅页面后面 —— 你每一次提问，都要先被转写、被记录、被计算。
我们想反过来做。
主张
三条原则，以及它们带来的取舍
原则的价值不在说什么，而在因此放弃了什么。下面每条都附上了我们真实放弃的东西。
本地优先
只要设备算得动，就在设备上算。云端是可选的能力，不是默认的前提。
代价：它跑得不如云端大模型快，也不如它们聪明。我们接受这一点。
情感优先
我们花在表情与动作上的时间，不比花在模型上的少。陪伴感来自细节。
代价：研发周期更长，参数表也不好看。但一块会表情的屏，比一列跑分更接近"伙伴"。
可改性优先
它必须能被你自己改。一个不能被改造的 AI 产品，最终只会变成另一个订阅制服务。
代价：开放带来维护成本，也意味着我们要接受它被改成我们没想过的样子。
技术选择
为什么是做硬件，而不是做一个 App
因为「只属于你」这件事，App 从结构上做不到。
| 对比项 | 云端 AI 助手 | AIEER 的设备端 AI |
|---|---|---|
| 数据在哪 | 先上传到厂商的服务器 | 先留在你自己的设备上 |
| 需要账号吗 | 必需，且与你的身份绑定 | 不必；设备本身就是身份 |
| 断网还能用吗 | — 核心功能不可用 | 唤醒、表情、动作、记录都可用 |
| 谁来定义它的行为 | 厂商迭代，你只能接受 | 厂商给默认值，你可以改 |
| 商业模式压力 | 留存与订阅时长驱动产品决策 | 卖出一台设备即完成一次交付 |
| 它在哪里 | 屏幕上的一栏标签页 | 桌上的一台设备，和一个能带走的卡片 |
数据流向
不是"我们承诺不看"
不是"我们承诺不看"
而是"数据没经过我们"
区别在于：前者依赖信任，后者依赖结构。
- 唤醒：本地完成，唤醒音频不出设备
- 视觉：人脸与手部识别在设备端推理，画面不上传
- 对话：如你选择接入外部服务，接口与密钥保存在本机，由你自行配置
- 记录：文本默认写入本机或你指定的位置
- 我们的服务器：不在默认路径上