過去幾年，大家看AI，主要看模型回答問題、寫文章、畫畫、做視訊的能力怎麼樣。現在，大家又在看誰的程式碼能力強，能不能跟Agent協作完成複雜項目，甚至挖掘系統漏洞。
但我們認為，AI要產生更廣泛的價值，必須實現一個關鍵能力，即理解行為。
因為，AI要真正走入消費者的生活，被動應答就不夠了。使用者需要的是一個能持續理解自己，事先預測需求並提供相應服務的，能夠越用越懂自己的系統。
正因如此，Meta的做法就非常值得關注了，他們也許正在理解行為，並搶佔新的使用者入口。
最近，Meta和合作品牌聯手推出了Meta Glasses系列，起售價低至299美元。
這比去年9月上市的、帶顯示的智能眼鏡Meta Ray-Ban Display便宜了500美元，也低於Meta其他眼鏡產品。
功能上，這款眼鏡支援拍照錄影、即時翻譯、識別眼前物體，並與Meta自家AI服務打通。
去年全球智能眼鏡出貨約960萬台，Meta一家的佔比就超過76%。
看起來成績不錯，但Meta眼鏡賣得再多，年收入也就是幾十億美元的量級。對於年營收超1700億美元的Meta來說，賣眼鏡頂多算是賺個零花錢。
所以，可以看出，Meta如此重視AI眼鏡，要的不是賣更多眼鏡，更核心的目的是讓眼鏡成為AI進入真實世界的入口。
行為智能
首先，我們認為，Meta的下一步，有可能是實現“行為智能”。
行為智能，是我們在去年前哨大會上重點提出的一個重要趨勢，並在年初的新年和春節的展望文章中又做了進一步深入論述。
行為智能的基礎是大行為模型。但其實，大行為模型並不是簡單的一個“更聰明的大模型”，也不只是把大模型接到硬體上。
它本質上是一種領域智能，基於大語言模型（LLM）架構，但以行為資料為原料。
ChatGPT理解的是語言，你問它答；OpenClaw和Claude Code等Agent，雖然能執行任務，但還是你說它做。
行為智能要理解的則完全不同。
它的目標是，理解你在什麼場景下會提出什麼需求，你如何做選擇，要完成的目標是什麼。只有這樣，它才能給出越來越精準的服務。
而這個目標的實現，離不開一個循環，那就是持續感知使用者行為、持續理解場景、持續提供服務、不斷做出判斷、不斷修正判斷、並最佳化下一次服務。
理解了這一點，再看Meta有什麼，就大概能看到Meta可能在往行為智能走了，儘管他們並沒有這麼進行宣傳。
首先，這次新款眼鏡搭載的是Muse Spark，是Meta全新一代的閉源AI模型。
Meta官方稱，Muse Spark能更好理解使用者所看到的內容，幫使用者管理日常生活，比如健康習慣、日程安排和行程。可見，Meta眼鏡不只是用來拍照的，更可以參與到日常的服務裡。
第二，Meta在擴大硬體入口的佈局。
去年12月，Meta收購了吊墜式裝置公司Limitless。最近，已有消息透露，Meta計畫啟動AI吊墜的項目。未來，有可能還會有更多的硬體加入。這些硬體，就是AI感知使用者、理解使用者和服務使用者的基礎。
第三，Meta還握有巨量的服務入口。
Facebook、Instagram、WhatsApp、Reels短影片等，都是十億使用者量級的平台。而且Meta還在持續研發基於使用者行為的推薦系統，加上眼鏡、吊墜等可穿戴裝置之後，他們就有機會從洞察“內容行為”走向洞察“現實行為”。
贏家在那？
不過，我們想指出的是，這三塊拼圖看起來完整，但Meta有一個繞不開的短板，那就是它沒有手機。
手機，才是行為智能最好的入口。
理論上，手機可以掌握你的身份、位置、支付、App使用、搜尋、通訊等幾乎所有資訊，是使用者全場景行為的中心。
目前，Meta主要掌握的是網際網路行為，尤其是社交、內容、廣告和創作者行為。
雖然通過可穿戴裝置，Meta有望繞開手機，抓住個新入口，但至少目前，使用者用這些裝置做的事還很有限，Meta能獲取到的資訊也自然就不多。
因此，我們還不能下結論說，Meta已經做成了行為智能。
未來能走到什麼水平，還要看Meta眼鏡的使用者規模，以及AI眼鏡能不能深入到某幾個場景的服務中，特別是能不能形成行為資料閉環，從而推出真正意義上的大行為模型。
可以說，Meta指明了方向，但手機廠商，反而是行為智能時代被低估的玩家。
蘋果本來最有條件勝出，他們有手機、手錶、耳機等完整生態，最容易形成行為智能。
但蘋果這兩年在AI領域的推進遠低於外界預期，很難說他們看到了行為智能的趨勢，更不用提有什麼具體進展。
Meta並沒準備做手機，Google雖然有手機業務，但也談不上十分重視。
這就給了中國手機廠商一個趕超的窗口。
華為、小米的硬體生態已經覆蓋了手機、可穿戴裝置、汽車、家居等各個方面。中國還有超大規模的使用者場景，我們還有全球至少排名第二的模型生態，以及有大量的尖端AI人才。這些都能幫助中國手機廠商在行為智能領域快速落地。
考慮到手機廠商所擁有的巨量使用者，他們的動作會比Meta的眼鏡來得更快。
所以，我們反覆強調，AI硬體未來幾年的競爭焦點，不在於某個硬體的形態，關鍵在於誰先把裝置接入真實的場景，感知使用者的行為鏈條，跑通資料閉環，率先推出基於行為智能的服務，並讓使用者徹底離不開。 (全球風口)