人形机器人将失败，这个AI小东西却卖爆！背后居然还藏着巨大市场！

日期：2025-09-16 作者：AI玩具汇

就在人形机器人宣传如火如荼却又似乎难以落地的时候，一批看似简单的AI毛绒机器人已经悄然打开了市场。这背后正体现着商业的底层逻辑。具体是怎么回事？今天的文章就来好好聊聊。

最近，一款名为CocoMate的奥特曼联名AI玩具走红了。这款玩具由原天猫精灵团队创立的跃然创新（Havivi）推出。但他们更早推出的、售价399元的挂件式AI玩具BubblePal，早成了个小爆款，已售出超20万台。

在更早之前，另一家科技公司的名为“芙崽”（Fuzozo）的AI毛绒机器人，也在618期间爆火，10分钟即售出千台。曾因高调退出机器人投资而颇受争议的朱啸虎，还参与了“芙崽”母公司数千万元的天使轮融资。

我们认为，这些AI玩具具有巨大潜力，它们实现了真实需求和技术成熟度的良好匹配，形成了可持续的商业闭环。这不仅是解读当前AI玩具热潮的关键，也是分析所有AI原生应用、人形机器人以及AI眼镜等AI原生硬件的底层思维方法。

AI玩具

首先，这些AI玩具成功的必要条件，就是对于潜在需求的把握。

大约在2016-2018年，Anki公司推出的Cozmo智能机器人曾得到了广泛关注，我当年都买了一个。但这些早期的智能机器人市场有限，而且竞争激烈。

其中的一个关键原因就是，Cozmo卖点是独特的个性和情绪，但由于功能追求独特和智能，导致无法推出系列产品，如果你已经有一个Cozmo，就不太可能再买第二个类似的产品。

但是，成功的玩具，不在于将单个产品做得多么强大，而在于能否通过IP化、系列化，让用户心甘情愿地收藏和购买多个类似的产品。这样一来，市场规模自然就扩大了。

跃然创新的创始团队看来深谙此道。他们没有做一个通用的所谓“Havivi机器人”，而是推出了一系列不同款式的玩具机器人，功能类似，体验也差不多。但当一个孩子拥有了赛罗奥特曼，就会想要个迪迦奥特曼来配对。

这种让用户主动购买多个同系列或不同形象产品的生态模式，让AI技术有了可以依托并持续运营的市场。

同时，玩具中的AI大模型还能赋予玩具不同的性格，不同的孩子培养出来的玩具可能表现完全不同。

这也让AI玩具能拥有特别的说话方式。对于孩子而言，一个会讲故事的智能音箱可能没什么稀罕的，但一个有独特性格、并能按照孩子们喜欢的方式讲故事的AI玩具却很少见，不仅能让他们更愿意使用，家长也乐于为更丰富的知识内容付费。

这也无形中促进了用户订阅相关服务和内容，又给公司带来了额外的收入空间。

当然，在这也要给各位家长提个醒，你们的钱包可要小心了。

匹配

我更想强调的是，我们之所以看好这类AI原生玩具，是因为大模型的加入，让它们实现了技术与需求的匹配。

AI玩具的核心竞争力并不在于多么炫酷的AI技术，而在于精准提供情感价值。例如通过被关注感等互动，让用户产生真实的情感寄托，从而形成用户粘性。

然而，早期那些机器人，大多失败在AI对话技术不成熟，听不懂人话、聊不上几句就答非所问，用户自然不买单。

但GPT推出以来，AI对话水平早已有了质的飞跃，国内的AI技术也已经相当成熟。

此次，跃然创新的CocoMate系列AI玩具，就是采用了云端大模型加本地语音识别和输出的架构，通过字节跳动提供的大模型，低成本地实现了近乎实时的对话体验。

据网上不少视频的演示，孩子跟CocoMate奥特曼聊天时几乎感觉不到延迟。

而且现在的大模型还能定制化，跃然创新的团队就为CocoMate奥特曼的模型进行了限定，使得玩具从声音语气、语言风格到回答的内容，都严格贴合迪迦或赛罗的人设。这种技术确保了孩子在对话时不会出戏，增强了沉浸感和真实感。

芙崽

此外，芙崽和CocoMate都具有长期记忆系统，能记录用户的身份、喜好、互动历史等信息。因此，芙崽甚至会提醒用户别忘了吃药，天冷的话会嘱咐用户多穿衣服等等。

更有意思的是，它们不仅能记住还会遗忘。例如一些时间久远或用户不太提及的内容，系统就判定为可以忘了，给新的或更重要的内容腾出空间。

看到了吧，在多种技术的支持下，AI玩具开始像一个记性有限但关心你的朋友，能够提供陪伴。这是以往任何玩具或电子产品都无法做到的，也让AI玩具成为了一个重要的可以落地的AI原生硬件领域。

我反复强调，凡是难以估计商业化时点的黑科技都是耍流氓。

再好的技术，如果没有可持续的商业模式为支撑，也无法长期存活。典型的例子就是波士顿动力的机器人，虽然全球闻名，能翻跟头、能跳舞，但至今无法实现商业化。

同时，今天还得再加一句：凡是技术难以满足的需求设想，都是泡沫。

人形机器人能成为全球瞩目的焦点，是因为想象空间巨大。但技术不成熟，特别是自主化程度不足，始终只能做某些华而不实的事情。而它们真的要满足人们所构想的那些需求，还有很多技术难关要突破。

而AI玩具的成功，是因为它找到了一个完美的平衡点：目前成熟的AI技术，恰好满足了巨大且真实的需求。

所以，我认为，要让AI硬件真正落地，要先做能被大规模消费的小型产品，再循序渐进地去实现改变世界的大梦想。

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