克雷西 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI
智慧體AI硬體，長啥樣？出門問問釋出了其全球首款智慧體AI硬體——TicNote。
TicNote是一個“隨身AI思考夥伴”，支援錄音轉寫、翻譯、總結、問答，還能陪你聊天對話。
而且外觀只有卡片大小，厚度僅3mm，可以透過磁吸保護套貼到手機背面，非常方便攜帶。
TicNote今年4月在海外上市，之後便備受好評，現在國內版也正式上線了。
售價999元起，包含硬體和3個月Pro會員服務，京東和天貓均已開售。
智慧體AI硬體，能做什麼？
在出門問問的定義當中，TicNote既不是錄音筆，也不是翻譯器或者語音助手，但是這些產品有的功能，TicNote都一應俱全。
TicNote的錄音功能支援“現場”和“通話”兩種模式，聚焦不同距離或場景——
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“通話”錄音模式：聚焦聽筒聲音，適合遠端會議、電話採訪、線上訪談等封閉環境； -
“現場”錄音模式 ：遠距聲源也能清晰收錄，適合現場多人場景，以及線下會議、課堂講座、面對面交流等開放空間。
錄製好的聲音可以透過藍牙傳輸或透過裝置熱點進行WiFi快速傳輸，然後在手機端交給AI系統進行識別。
TicNote的AI語音識別系統支援上百種外語和24種中文方言的轉寫和轉譯，精準度高達98%，而且支援智慧斷句、自動排版，以及多人說話智慧識別。
TicNote還搭載了AI Agent——Shadow AI，接入了DeepSeek並支援深度思考，可以完成即時對話、邏輯推理、知識整合等各種任務。
Shadow AI可以對錄音轉寫進行內容提煉、總結，生成摘要的同時還能提取錄音中提到的待辦事項，並給出行動建議。
總結的同時還會自動生成視覺化思維導圖，以及其特色的“頓悟時刻”功能，能幫你從錄音總結中捕捉創作靈感。
再進一步，Shadow AI還可以生成播客，省去了播客創作者寫指令碼、錄音、修剪的全部過程。
此外還可以像和其他聊天機器人一樣跟Shadow AI對話，根據錄音內容隨意提出擴充套件性問題，或者聊其他任何內容。
針對錄音中的關鍵點，Shadow AI還能自動生成深度研究方案，經過調整確認之後就可以自動執行。
最後還支援專案管理，可以將不同的錄音分門別類，並上傳本地文件，構建出個人專屬知識庫。
再看硬體，TicNote十分輕巧，只有一張標準銀行卡大小，厚度也只有3mm，重量不到30g，攜帶起來非常便捷。
而且還配裝了磁吸式皮套，裝入後可以直接貼在手機背後。
續航方面，TicNote配備了470mAh大電池並支援1.5小時快充，待機續航時間20天，支援20+小時連續錄音。
其中還配備了64GB eMMC儲存，無需網路也能記錄。
TicNote適合這些人
那麼，TicNote的表現究竟咋樣，作為文字工作者的我們也進行了一番實際體驗。
由於沒能恰好趕上需要AI記錄的寫作任務，我們翻錄了一下OpenAI CEO前幾天的訪談播客。
將翻錄的音訊匯入APP之後，就可以透過TicNote的APP或網頁版工作臺讓AI生成總結了。
並且在這個過程中，還可以根據素材型別，選擇相應的模板，模板中包含了預製提示詞，會引導AI進行更有針對性的總結。
如果沒有合適的模板，也可以選擇通用模板，或者自己DIY一個，只要用自然語言描述整理要求和側重點就可以。
總結好的內容，也可以透過APP和網頁端檢視。
並且總結生成的同時，思維導圖也已經準備好了（為方便展示，下圖中部分節點未展開）。
當然，想把奧特曼的播客寫成一篇文章，光看總結是不夠的，還需要針對其中的部分細節進行追問。
對於自己感興趣的問題，比如GPT-5的釋出時間，可以直接向Shadow AI提問。
Shadow AI會根據內容進行回答，並給出原文依據，如果原文是外語還會附上翻譯。
有時需要撰寫深度文章，這種情況下單靠一段錄音就不夠了。
這時可以利用TicNote的專案管理功能，將素材和之前積累的相關題材整合進同一個專案，還能加入文件資料，形成特定題材的專屬知識庫。
如果儲備資料也沒有，但還是想要進一步深入，Shadow AI也提供了深入研究功能，並直接設計好研究提綱，經過我們確認後便會自動執行。
但有些時候，我們寫作時面臨的問題不是素材不夠，而是找不到靈感、不知道該如何下手。
這時TicNote的“頓悟時刻”功能就派上用場了。
它可以從錄音文字中抓出可能被忽略的金句或精彩觀點，從而給我們帶來啟發。
除了文字工作，TicNote對教師和科研群體也大有幫助。
張教授是某高校地理系遙感和自然資源管理研究的老師，不僅要教授初級、中級、高階遙感和地球空間資料科學等四門課程，還要深入進行全球衛星觀測和植被自然資源管理的研究。
但是傳統的記錄和資訊管理方式，讓張教授面對海量的資訊時感到力不從心，如果遇到需要多工並行的情況，就更加捉襟見肘。
張教授嘗試過用各種工具加以輔助，但遙感和自然資源管理是極其專業且垂直的領域，即便是大模型也難以面對如此專業的分析任務。
直到有一天，TicNote從他和博士生的交流當中發現了“頓悟時刻”。
他們的對話結束後，TicNote在Aha Moment中給出瞭如下洞察：
在此之前，TicNote並不清楚張教授的研究背景和工作經歷，卻憑藉對話中提到的關鍵詞聯想到了非常專業的概念。
張教授感嘆，“這根本不是普通AI可以做到的！太專業了！”
從此，張教授把TicNote帶進了自己的課堂，幫助自己記錄課程，幫助減少他在整理科研資料、課堂內容上的時間投入，讓他可以更專注於核心的思考和研究。
另外對於職場家長、學生群體、頻繁參加會議的人士，TicNote都可以成為一個得力的AI助手。
出門問問的軟硬結合之路
當今，AI硬體的概念已經相當火熱，包括OpenAI在內的AI企業也都想分一杯羹，但落地成果卻屈指可數，很多AI硬體創企，都已被淹沒在洪流之中。
那麼，出門問問應該如何避免重蹈這種覆轍？
在出門問問CEO李志飛看來，TicNote“並不是一款以硬體為核心的產品”。
我們在硬體上面栽了太多的跟頭，現在對硬體已經沒有了當初的那種執念，現在我們認為重點應該是做好軟體。
也就是說，出門問問面對著AI硬體的狂熱，給出了鮮明的回答——
堅持軟硬結合，但不盲目追求噱頭，不為了做硬體而做硬體，而是做好軟體服務，再用成熟的硬體去實現其功能，為使用者提供優質的服務。
具體到TicNote，出門問問認為，硬體在其中扮演的核心作用，就是為模型收集上下文（Context）——出門問問眼中讓Agent有用的必要條件。
但這並不意味著出門問問不重視硬體，相反，從形態選擇到最終成品，出門問問在硬體上面的決策更加謹慎了。
出門問問的硬體生態，瞄準的就是Context這個軟體無法透過自身獲得但又無比關鍵的環節。
這次的TicNote，就是出門問問在這條路上的一次試水，而具體選擇卡式錄音筆，也是深思熟慮的結果。
因為出門問問認為，AI硬體類產品的最大競爭對手不是同類型的硬體，而是手機，而TicNote和手機相比，具有兩方面的優勢。
一是由於TicNote專用於錄音，其收音質量、續航等指標均優於手機；另一方面則是其錄音收集過程不會因為程序被系統清理或有電話接入而中斷。
未來，Shadow AI也會在手錶、耳機、運動穿戴等更多硬體中被搭載。
前不久的GTC巴黎上，英偉達CEO黃仁勳講到，“物理AI”將是未來AI落地的重要場景，擁有50萬億美元的巨大市場潛力。
什麼是“物理AI”？一言蔽之，就是智慧體AI的物理實現或具象化，在老黃提到的工業場景當中是機器人，而在我們的生活當中，AI硬體可能就是其最好的形式。
TicNote的出現，或許正是這波“物理AI”浪潮中的一個縮影。當AI從螢幕走向現實，從虛擬助手變成隨身夥伴，我們的工作和生活方式也將被重新定義。
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