离开小米后，他赌耳机才是AI硬件的最优解｜甲子光年

AI硬件真正的分水岭，是Agent OS。

耳机盒是否只能作为充电配件？AI硬件上摄像头拍摄的内容，究竟是给人看，还是给设备“看”？手表在一套AI系统中的意义，到底是什么？

在光帆科技Lightwear出现之前，这些问题几乎没有被认真讨论过。但在技术史上，这类问题往往并不新鲜，它们通常出现在范式切换前夜。

苹果创立初期，乔布斯曾坚定认同一句话：“真正重视软件的人，最终必须自己制造硬件。”后来被反复验证的事实是，苹果创造的颠覆性，并不来自形态的出奇制胜，而是让软件与硬件像齿轮一样严密咬合，从而形成不可复制的使用体验。软件是核心，硬件是通向体验的入口，具体形态则是流动的。

今天，类似的命题再次出现。一个随叫随到、能力不断进化的 AI 助理，正在成为无数创业者试图创造的未来。真正悬而未决的问题是：它究竟应该生长在哪种硬件形态之上？

作为小米第89号员工，董红光参与了MIUI从0到1以及后续多轮演进，对“形态创新”与“用户接受度”之间的边界有着长期体感。在他看来，如果AI真要成为随时可用的助理，它大概率不会率先诞生于一件标新立异的“新物种”中。

光帆科技创始人董红光

2025年12月，董红光创办的光帆科技，发布了光帆科技Lightwear AI全感穿戴设备。在光帆科技的方案中，AI 被拆解进一套极其日常的组合：一副耳机、一个耳机盒，再加一块手表。

光帆科技Lightwear AI全感穿戴设备

耳机负责全天候感知；耳机盒从充电配件升级为新的传感与计算节点；手表补足显示与交互。背后链接与支配一切的，是一套能让多设备协同工作，集多模态感知、端云协同与主动式交互能力于一体的Agent OS。

在董红光的判断里，耳机或许是未来十年内最合适的入口，但远非终局。AI硬件真正的终局，便是关于操作系统的重新定义——这也是他离开小米、重新创业时真正押注的方向。

以下是「甲子光年」和光帆科技创始人董红光的对话，在不改变原意的基础上略有删改。

1. “穿戴设备要构建一个需求漏斗”

甲子光年：你们的产品让我感觉既新颖，又合理。耳机确实更普适，用户已经有很稳定的使用习惯，但为什么之前没人对耳机做深度的智能化改造？

董红光：可能因为耳机不够“酷”。但我认为，在技术变革期，恰恰应该降低用户的接受门槛，关键是让用户真正接受并用起来。

就像当年，苹果本质想做一台个人计算机，在选择载体时考虑过iPhone和iPod touch。最终用户更倾向于iPhone，因为对iPod touch太陌生了，而iPhone是对手机的改造，大家更容易接受，能更好地体验智能化功能。

我们也是类似的思路。耳机过去都是纯语音交互，且是手机的附属品，可提供的能力有限。我们选择彻底改造，而且是大改。

AI助理必须随时可用，否则用户就很难真正信赖它。但手机并不适合一直带在身边，因此我们第一步就要解决“全天候可用”的问题。所以我们加了很多传感器，它看起来依然是耳机，但具备独立工作的能力，承载更多功能。

甲子光年：怎么想到把耳机盒这个“配件”也智能化的？

董红光：如果耳机只有一个摄像头，那只是“耳机的眼镜版”，能做的事依然有限。日常使用中，GPS、指纹识别、独立联网等功能都是必备的，很多功能可以集成在耳机盒上，毕竟现在大家出门都会带耳机盒。

耳机盒零件图

甲子光年：除了耳机和耳机盒，你们还联动了手表。虽然手表能很好补充显示和触控交互能力，但有人认为，手表的显示屏太小了，功能会有局限，比如就不能看PPT。你怎么看？

董红光：过去手机的大屏幕主要用于两类场景：一是看沉浸式内容（如打游戏、长短视频），二是容纳复杂的交互控件（如下拉框、按钮列表）。

但当AI能替用户处理大多数任务的时候，屏幕的作用更多转向信息呈现，以及快速点击确认等简单交互。 例如打车时显示行程与车辆信息，或识别商品后呈现图片比价，这些功能通过卡片化的交互设计完全能满足需求。

同时，手表还能增加各类人体传感器，增强对人的感知。它可以成为可穿戴设备中，感知能力最强、交互手段最丰富的形态。

甲子光年：所以你们的产品并非要取代手机，而是和手机的使用场景形成补充。

董红光：我们的终极设想是，未来有一个“大脑”协同多个终端，每个设备各司其职，共同服务用户，而非孤立运作。

穿戴设备的目标是为用户完善需求漏斗。穿戴设备率先解决80%的轻量化需求；当需要展示更复杂信息时，可以与手机联动；需要进一步操作时还是要回归PC。比如，查看PPT可以用手机，但编辑仍需回到PC。这样就形成一种递进式的交互体验。

甲子光年：“大改”耳机的过程中，你们如何把控方案的可行性？

董红光：我们确实走过弯路，但在正式开工前会对关键节点做足验证，控制技术风险。更多问题出在工程实现和细节打磨上，必须一点一点去抠。

过程中难免会遇到一些难以预测的问题，团队会快速反应，在现有结构、堆叠和器件能力范围内寻找解法。我们还算幸运，最终都一一克服了。创新本身就需要冒险，本质也是在“赌”未来的技术路径。

甲子光年：你们“赌注”最大的一项创新是什么？

董红光：以弧面摄像头为例。我们最初就明确摄像头不用于拍摄，专为AI感知设计，这本身更保护隐私。但为避免被用户误认为在录像，造型必须弱化攻击性、降低存在感。

最终我们选择了弧面设计，表面上只是形态变化，光学原理却完全不同。平面镜片光线平行进入，成像清晰；弧面会导致光线干涉、图像模糊。为此我们尝试了很多种曲率方案，反复调整弧线，最大程度减少光学干扰，同时兼顾美观。

这就对材料要求很高。考虑到加工难度，我们需要找到特殊材质在提升进光量的同时，还得增加表面涂层或处理工艺来增加耐磨性。因此，一个看似简单的弧面改动，背后牵涉了造型、光学、材料与工艺的层层调整，整个过程非常复杂。

甲子光年：你们集成了很多传感器，制造成本的大头集中在哪些部分？

董红光：成本高主要因为两方面：

一是定制件非常多，因为这个产品形态目前还没人做过。为了实现极致的堆叠、更轻的重量，以及弱化攻击感的弧面造型等设计，我们几乎定制了所有部件，比如摄像头模组就需要特别缩小尺寸来适应空间。

二是器件数量多。传统耳机的芯片很简单，主要负责蓝牙和音频；充电盒芯片也只管充电。但我们集成了很多传感器，却没有一颗高度集成的芯片，能同时驱动摄像头、蓝牙、音频、语音唤醒这些功能，所以我们必须集成多颗芯片。这直接推高了成本，也增加了技术复杂度。体积更容易变大、重量可能增加，系统也因软件通信而变得更复杂。这些因素反过来又进一步推动了定制化的需求。

耳机零件图

不过，如果未来这类产品能够形成市场共识，现在的定制件就可能逐步转为标准品，芯片集成度也会提升，从而让产品变得更轻、更小。

甲子光年：这么复杂的产品设计一定涉及到重新培育供应链的过程，你们是如何说服核心供应商为这样一款试验性产品合作的？

董红光：作为一家小公司，启动这类合作确实不容易，但有几个关键点。首先，产业界普遍关注AI带来的整体变革，上游供应链厂商也看到了其中的机会，尽管过去不太确定怎么落地。

我们的思路是，提供一个合理预期，我们是在现有品类上改良实现的，步子不会太激进，有比较好的市场基础。核心是向供应链展示一种可能，让大家看到这类形态有机会真正发挥AI的作用，并为产业链带来新变化，这样就有不少厂商愿意尝试。就像功能机转向智能机时代，能生存下来的厂商技术敏感度都很高，大家也担心错过AI时代的机会，不想因为没有行动而被淘汰。

2.“过去那么多操作系统，

没有哪个是靠改出来的”

甲子光年：你一直强调软件能力是光帆的核心壁垒。像这样做“软件很重的硬件”，与在现有硬件上添加一两个AI功能相比，在研发流程上有什么根本不同？

董红光：最核心的不同在于是否需要构建一个操作系统。如果硬件只需承载一两个功能，那很简单，即便有系统，也会非常轻量，基本上就是硬件对接、实现功能。而我们的产品是朝着“通用硬件”设计的，本质上是一个AI助理，未来需要支持无限扩展的功能。

此外，定义产品的逻辑完全不同。过去大多数硬件是“功能决定形态”，记录视频就做个吊坠，翻译功能就做耳机，拍照功能做眼镜，每个功能对应一种直接的硬件形态。

但我们的软件复杂、场景又多，必须反过来从软件需求推导硬件该有什么传感器、如何排布。我们是典型的“软件定义硬件”，先确定系统架构、场景分类、所需传感器，再反向推导出最合适的硬件形态，这背后的决策过程差异其实非常大。

甲子光年：相比市场对AI硬件的关注，你是否觉得配套的操作系统被低估了？

董红光：确实。这可能也正是我们团队的机会。所有厂商都在硬件层面竞争，创业公司难度更大。目前很多厂商专注于开发记录、翻译等具体AI功能来解决迫切需求，这些功能往往不需要很重的操作系统就能快速创造价值。

但我们认为，长期来看，跨越“操作系统”这个坎是必然的。只是当前市场还有空间，让人觉得暂时不必走这条路。我们更希望长期经营一项事业，坚持“以操作系统为核心，反向推导硬件形态”的逻辑，而不是赚快钱再转型。虽然整体上可能更艰难、进度也可能更慢一些，但这样走出来的路会更扎实。

甲子光年：在做全新的Agent OS时，你们的设计思路是什么？

董红光：无论是Windows、iOS还是安卓，它们都是端侧图形交互系统，有两个显著特点：

一是以图形显示和交互为核心，一大半代码都用在处理图形逻辑上。但AI时代，用户更多通过语音、视觉及其他传感器来完成交互，过去的代码不适用了，我们需要构建一套多模态交互体系，必须从零开始。

二是过去系统运行在单设备上，交互与计算都在本地。而在大模型时代，由于算力需求大，模型计算只能运行在云端，而交互仍在端侧，二者解耦。

所以操作系统也必须是端云结合的体系，云端负责计算，端侧负责交互。这种架构难度大得多。像安卓这类系统本身不支持云端计算，也不支持多用户并发等场景，很难直接沿用。我们考察了整个市场，也没有现成方案可用，因此只能自己从头构建。

甲子光年：为什么一定要从0开始，不能在原有基础上改代码吗？

董红光：过去这么多代操作系统，没有哪个是靠改出来的，因为历史包袱太重了。手机系统也不是从Windows改出来的，都得从头做。这个实在没办法。

甲子光年：一些车厂都上了端侧大模型，因为数据安全隐患更小。你们有没有考虑过走纯端侧路线？

董红光：考虑过，但对可穿戴设备来说挑战很大。

因为汽车场景相对固定，比如自动驾驶核心是避障，车载语音助手也只用响应简单指令，一个小模型就够用；汽车电池也足够大，对功耗不敏感；而且车可能开到信号弱的地方，加上自动驾驶必须实时响应，所以在端侧处理更好。

但可穿戴设备需要全天佩戴、随时可用。而且用户的在线率约98%，具备上云条件；同时对话交互本身对延迟不敏感，延迟一两秒回应也正常。

更重要的是，今天效果好一点的模型动辄上百亿参数，根本不可能在端侧跑起来。就连手机跑7B、8B的模型都很吃力。

甲子光年：但苹果的端侧模型只有3B。

董红光：苹果更多任务仍要借助云端配合隐私计算技术来实现。除非大模型停止发展、端侧算力大幅提升且功耗大幅下降，否则强推端侧只会牺牲体验。大模型还在快速演进，如何让用户持续用上更好的模型才是关键。在未来很长一段时间，端云结合都是可穿戴设备最现实、甚至唯一可行的路径。

随之而来的问题是，云上隐私如何保障。苹果的方案给了行业很好的参考。我们也做了额外处理，比如拍摄内容用户自己无法查看，只由AI即时分析并立即删除，坚持“能不存就不存”，从源头保护用户数据和隐私。

3. “Agent OS最重要的任务是划清边界”

甲子光年：在你理想中，一个成熟的 Agent OS 应该具备哪些特性？

董红光：首先是“全感知”，包括硬件传感器的感知，以及软件层面对于用户行程、应用数据的理解。这是整个AI操作系统最重要的基石。

其次是“主动性”，目前我们只是迈出了第一步。现阶段我们主要在确定性较高的场景提供主动服务，避免打扰用户。但要像真人助理一样自然，还需要结合更强大的感知能力，把服务场景做得更泛化，和用户不断磨合，逐步积累用户的偏好和长期记忆。磨合得越多，主动服务的效果就越好。

甲子光年：AI语音交互中，用户的表达往往比较模糊。当它反映到Agent系统上，就涉及一个核心问题：AI 能理解语义，但很难判断何时该主动介入、何时该给出提示。你们如何把握这种“边界感”？

董红光：判断“何时介入”的核心在于了解用户，这样才能做到既主动服务，又不造成无谓打扰。这可以从三个层面入手：

第一，是用户的长期记忆与偏好，比如他习惯在什么时间不希望被打扰，通常喜欢怎样处理某些事。第二，是用户的行程与规划数据，比如知道他何时出差、何时有会议，才能在合适的时间点提醒，避免变成骚扰。第三，是用户当前的状态。这需要通过传感器感知：他是否在超市、是否快到家、是否在开会或开车。只有掌握这些实时信息，才能做出更准确的判断。

掌握这些信息后，很多事可以自主决策，无需频繁询问用户。即使要询问用户，也能选择最恰当的时机。例如打车的时候我们不会随时问“要不要帮你打车”，而是结合他的行程和实时路况，在真正该出发前的十分钟内提示：“是否现在帮你叫车？该出发了。”这种提醒就不再是打扰，而是有价值的服务衔接。

甲子光年：要满足如此复杂的需求，你们打造这个操作系统具体要完成哪些工作？

董红光：首先是硬件调度。这涉及对各类传感器的开启、关闭和协同管理，以及实现跨硬件的混合调度，解决底层硬件的控制问题。其次是应用接入。为了帮用户完成各种事情，如何接入更多应用至关重要，包括集成MCP、Agent等不同类型的应用形态。

第三，也是更关键的一层，是如何与用户交互。这需要融合多传感器实时数据、用户即将发生的行为数据（如行程安排），以及长期偏好与记忆等多种信息，提供给AI用于决策。这个过程本身就很复杂。融合信息后还需要与用户进行多模态交流。我们需要判断很多细节，比如什么时候通过定位获取位置；什么时候可以不经确认直接在耳边提醒紧急事项；何时一张图片胜过千言万语，直接推送到手表上让用户一瞥。这种将多种交互模态智能组合、实现最高效沟通的能力，我们称之为“多模态混排”。

传统操作系统所涵盖的硬件调度、软件调度和人机交互领域，今天依然需要，只是实现方式已完全不同。难就难在今天没得“抄”。很多时候连参考对象都没有，找不到能抬头学一学的产品，几乎所有事都得从零自己摸索。

甲子光年：你们如何摸清用户需求？

董红光：我们团队自己就是核心用户。因为产品有创新性，我们相信只有自己先用起来，觉得真的好用，才可能把它做好。另外，这个项目启动前，我们开发过一个叫“AI闪令”的APP，通过这个项目练手，邀请了一批极客发烧友试用。

“AI闪令”类似豆包AI手机的形态，装在安卓手机上，授权后可通过语音操作其他应用。当时这些发烧友用户不仅主动使用，还能在平台上创建很多应用，给了我们很多灵感，不少想法已经落实到现在的产品里。

甲子光年：大厂也正在“卷”的AI手机只是你们内部“练手”的项目，甚至已被筛选掉了。

董红光：大厂当然会更深入、更细致，资源也多，这很正常。但小团队也有优势。一是行动快，能快速尝试、获取反馈；二是我们对操作系统更熟，做起来更顺手；三是我们当时就觉得，AI手机虽有用户价值，但离我们理想的产品形态差距太大，手艺还不够显著，所以没有重点投入。

甲子光年：小米本身就有完整的硬件生态，比如耳机、手表。如果你继续留在小米，打造一套更适配Agent的OS，再应用到小米的设备上不行吗？

董红光：也不是完全不可行。小米在AI上投入很大，想法也很多，前不久还发布了大模型底座。但早年我加入小米时，雷总总结过“互联网七字诀”：专注、极致、口碑、快。其中“快”非常关键，到今天依然如此。

甲子光年：过去一年开发全新的操作系统，有哪些新经验？

董红光：Agent OS核心在于如何让AI与工程更好结合。完全依赖大模型来完成硬件调度、软件调度和主动交互是不现实的，因为它目前还没那么智能。

这就好比当年安卓需要理清与GPU的边界。今天同样，操作系统的一大关键任务就是划清界限：哪些事该操作系统自己做，哪些交给大模型，哪些交给第三方应用。

这中间有个平衡：如果第三方应用承担太多，用户在不同场景下的体验可能割裂，像是在和不同的人对话；但如果第三方应用承担太少，就等于要求我们这家小公司把所有业务都做一遍，这在资源和能力上都不现实。把这些边界梳理清楚，整个方案才能更好落地。

4. “Agent OS的APP在云上，

没有传统图形界面”

甲子光年：Lightware接入了不少第三方应用，但大厂通常不愿向小厂商开放数据或接口，而开放合作似乎又是趋势。这个开放的“边界”该设在哪里？你们如何把握与这些应用厂商的合作？

董光红：不同厂商情况不同。在一些并非巨头主导的行业，厂商的边界比较清晰，合作相对简单。只要能带来明显的增量价值，合作往往水到渠成。

大厂情况更复杂，他们可能更希望端到端掌控整个链条，从硬件、软件到操作系统都自己做。但目前我们合作的一些大厂态度还是比较开放的。一方面，他们自身也在探索新方向；另一方面，他们的重心仍在手机上，可穿戴设备更偏早期试验，这是我们能够合作的基础。

同时，我们也在提供一些增量价值，比如手机生态之外的新场景与新流量。这对大厂来说意味着额外的用户触点和场景延伸，本身就有吸引力。此外，新场景也可能催生新的开发者生态。例如，因为设备有摄像头，能够捕捉大量线下实时需求，这过去很难满足。这就像手机时代催生了短视频、基于LBS的O2O等新业态一样。

因此，可穿戴设备不止是一个工具，更可能通过满足线下需求形成一个新赛道，其中既有大厂的机会，也会吸引大量中小甚至个人开发者。

甲子光年：关于Agent OS的应用形态，你曾表示，手机APP的形态可能不再成立。目前Lightware操作系统上是否有早期开发者正在进行新形态应用的尝试？

董红光：有。我们设计了一套新的开发方案，目前我们提供的功能中，大部分已属于新形态的应用。这些应用背后可能对接现有服务，但开发模式是全新的，能带来更好体验。

例如，豆包AI手机的问题在于慢、体验不原生，用户下达指令后需要逐步点击，效率低，很多复杂需求难以完成。而原生开发则顺畅得多。比如买机票，用户想指定空客机型、避开波音。传统APP通常没有直接选项，可能要逐个航班点开看。但AI原生应用会围绕用户需求设计 ，更快捷精准。

甲子光年：如果它不是一个APP，那会是什么？

董红光：它仍然可以叫“APP”，但没有传统图形界面。手机上APP有图标、有点击、有界面；我们的APP是在云上的，通过语音交互，并调动摄像头、麦克风、GPS等传感器来服务。用户感知不到单个APP，表面上他始终在和助理对话，而背后其实是一个个APP在承接不同需求。

甲子光年：那在真正的AI时代，是否很难再出现像抖音、今日头条那样的单一“超级应用”了？

董红光：是的。最终还是要回归用户价值。用户需要的只是一个能解决问题的AI助理，不用关心它背后具体调用了哪个应用，任何阻碍体验的环节都会慢慢被消解。

在这种情况下，行业也会随之找到新的边界和商业模式。就像PC时代围绕浏览器和搜索构建，手机时代依托应用商店和独立APP，到AI时代，商业模式一定会再次更新。核心始终是更好地满足用户需求，在新的业态下，找到更合适的边界与生态位。

甲子光年：像“千问”“豆包”这类产品，本质上还是“APP孤岛”的逻辑，算不上原生的AI形态？

董红光：是的。它们目前仍是APP形态，我认为未来的逻辑不会是这样。但这种演进必然是渐进的，很难在短期内完全推翻过去的商业逻辑和用户习惯。iPhone在2007年发布，但真正被广泛接受、几乎人手一部，大概要到2012年左右，间隔了5年。即便到现在，PC形态也依然存在。趋势会持续向前，因为技术已经发展到这一步，但过程也一定是循序渐进的。

5. “至少未来十年之内，

耳机都是最优解之一”

甲子光年：现在很多做端侧硬件的厂商都在提主动式AI，你觉得市场上有哪些产品在这方面做得比较好？

董红光：坦白讲，目前真正的主动式AI产品还相当少。大多数产品仍是工具化思路，等用户需要时取用，并不真的“主动”。

主动式AI对硬件形态要求很高，设备必须能主动触达用户而不造成干扰。比如吊坠，如果通过音频提醒就不得不公放，这显然不合适。所以这类形态很难实现主动交互。

目前真正可能实现主动交互的设备，必须是贴近耳朵的形态。基本上只有耳机和眼镜这两个赛道。耳机领域做主动式AI的团队不多，眼镜也有一些尝试，但总体来说相关的产品和探索仍然很少。手机这个形态很难真正“主动”，用户不会随时查看手机，一旦错过，最佳时机就过去了。

甲子光年：如果AI眼镜和AI手机并非最理想的形态，那当前各大厂的竞争最终会“卷”向哪里？

董红光：手机和眼镜的情况不太一样。

手机竞争激烈很正常，因为它存量最大、用户接受度最高。即使不是AI助理的理想载体，在手机上创造增量依然有价值。只是从长远看，手机未必是最优选择。

眼镜很有潜力。形态上它甚至比耳机更具优势，如果能实现轻便的Vision Pro级体验，将是颠覆性的。但这面临两大挑战：一是说服不戴眼镜的人在几年内接受它；二是当前技术发展依然太慢。

以我观察智能眼镜赛道十年的经验看，要做出仅十几克重、又能达到高级体验的日常眼镜，恐怕再有十年也未必能。我们更应关注当前最能发挥AI作用的形态，而不是十年后可能最优的。如果一个产品在未来十年都能持续产生价值，它就值得投入。我们选择耳机，正是判断它在至少十年内都会是最优解。

至于更远的终局，或许十五年后，手机会逐渐退化为一块“屏幕”，只在特定场景使用；眼镜则可能随着体验颠覆性提升而被更多人接受，但这个周期会非常漫长。

甲子光年：但AI硬件方向不缺激进的选手。AI Pin这类产品快速火爆又快速夭折，人们关于硬件的构想似乎更容易走向不切实际的科幻画风。

董红光：AI Pin 和 Rabbit R1是两种不同方向的尝试。AI Pin的设计可能太激进了，而Rabbit R1相对保守，它更像一个“AI化”的手机。如果手机本身已具备同样能力，这类产品就失去了独特性。

甲子光年：你之前畅想过由统一AI大脑调度多设备的未来。能具体描述一下那个场景吗？

董红光：这其实是我早年在小米就尝试的方向。现在很多厂商都在推进设备互联，但更关键的是，云端需要一个真正的“大脑”。“一个大脑，多个设备”的核心是，能广泛调度设备的感知与执行能力，也能通过最恰当的设备与用户进行多模态交互。就像科幻电影里那样，无论你在哪、用什么设备，对话的都是同一个AI，产品设计逻辑从“以设备为中心”转向了“以人为中心”。

比如，在外通过耳机、摄像头感知；回家就联动温湿度、人体传感器来理解状态。交互时，大脑会选用最合适的设备：简短提醒用耳机，快速看图用手表，复杂信息用手机，多人点餐时甚至可以把菜单推送到电视大屏上让大家一起选择。

6. “总得有人第一个做，

为什么不能是我们呢？”

甲子光年：创业后，你的工作状态和心态与在小米的时候相比有什么变化？

董红光：有些变化，虽然我在小米也一直做从0到1的事，但公司本身已经是巨头了。

创业让我有点找回了当初刚加入小米的感觉，一群人为了一个目标全力以赴。只是难度明显增加了。大公司有成熟体系支撑，创业做这么复杂的事，需要自己从头搭建所有体系，不仅是框架，还有很多细节。这有点像在高速行驶的赛车上边跑边换轮子，要探索的未知领域太多，对团队整体能力的要求也特别高。

甲子光年：目前团队规模和构成大概是怎样的？

董红光：团队在一百人左右。作为创业公司，这个规模不算小；但相对于我们做的事，也并不算多。软件相关的同事占一半以上。硬件当然很重要，但我们更侧重创新点的突破，再与产业链中成熟的伙伴协同，因此硬件团队人数相对没有那么多。

甲子光年：Agent OS是一个无人区，你有什么特别的招人标准吗？

董红光：这有点像移动互联网刚兴起的时候。比如小米早期，真正做过安卓或操作系统的人其实很少。在技术变革期，很难直接找到经验完全匹配的人。

我更看重两点：第一，是他对创新这件事的渴望程度。如果一个人更习惯按部就班，可能不太适合这个阶段的创业。

第二，正因为缺少现成经验，我会特别关注学习能力强、善于吸收新知识的人。说实话，连我自己都觉得自己不够“AI原生”。我们这代人的思维模式还属于前AI时代。反而很多年轻人可能更擅长发挥AI的特质，更适应新时代的需求。

甲子光年：在定义Lightware的过程中，什么样的事需要你最终拍板？什么样的事可以交由其他伙伴决定？

董红光：主要是大的技术架构，产品的核心理念、关键功能点。这些都需要团队共同深入思考，我自己也必须深度参与。不过我们团队本身比较资深，执行层面的事情大家完成得都很好，所以具体执行的事务不必事事过问。

甲子光年：当初决定做耳机形态时，内部有过反对声音吗？比如觉得耳机不够“酷”？

董红光：肯定有。早期在内部和跟投资人沟通时，都遇到过不同看法。这很正常，眼镜赛道已经被部分验证，比如Meta的Ray-Ban已出货几百万台，用户有一定认知。

但我们团队一直坚持第一性原理，更关心“这件事应该怎么做”，而不是“现在别人怎么做”。“现在怎么做”往往由很多偶然因素促成，而“应该怎么做”的大方向通常不会错，最多在路径上调整。

所以我们当时一起复盘：手机到底行不行？眼镜短期是否可行？充分讨论后，共识很容易形成。大家都是聪明人，手机、眼镜、耳机的优劣势都能想明白，结论自然就出来了。只是没人做过，但总得有人第一个做，为什么不能是我们呢？

甲子光年：接下来在产品方面有什么具体的时间安排？

董红光：目前计划是1月启动公测，通过更大范围的试用进一步打磨体验。公测后会在一季度正式量产，面向更多用户开放。

我相信可穿戴设备未来是多品类共存的，所以我们会持续在用户接受度与技术成熟度之间寻找平衡，一边持续改良现有产品，把它做得更轻、更小，比如芯片和定制件标准化后，迭代效果会更好；二是探索新的硬件形态，毕竟由系统反推出来的理想硬件形态也会随用户习惯和技术进步不断变化。

甲子光年：产品会面向海外用户吗？出海可能意味着更直接地面对OpenAI等国际竞争对手。

董红光：初期先在国内推出，但会很快拓展到海外。我们认为产品的价值是普适的。竞争不可避免，只要做有意义的事，就会遇到对手。但各方角色和擅长领域可能不同，未来甚至在某些层面存在合作空间，未必每家都要做完全闭环。

甲子光年：此前Meta收购Manus很迅速。如果未来有大厂想收购光帆，你会考虑吗？

董红光：Manus做得确实出色，它让市场意识到AI不仅能聊天，更能实际解决问题。这对行业是好事，能推动更多投入。我们所做的更底层，串联的环节也更多。

这件事也说明，大厂资源虽多，但未必擅长每个环节。未来可能有两种路径：一是各方协作，找到各自边界；二是大厂试图通过收购实现闭环。但后者很难，因为产业链很长，而且想闭环的大厂不止一家。我更倾向于开放协作的模式。

我们的核心还是创造独特价值。即使未来有可能被收购，前提也是我们具备了不可替代的价值。反过来，如果我们真有独特价值，在新业态下也完全可以独立发展。说到底，AI时代的产业格局还在形成中，大家都在探索，很难预测结果。

甲子光年：最近你思考最多或最困扰的问题是什么？

董红光：目前想得比较多的是怎么更好的推广通用硬件产品。通用设备的确不像专用硬件那么“直给”，容易让用户有种“它好像什么都能做”，但很难记住某个具体、突出的功能点。所以在产品设计上，包括初次引导、主动服务这些环节很重要；宣传层面，怎么让用户理解我们产品的独特性，也是我们接下来要重点解决的。

甲子光年：最近两家AI模型公司已经先后上市了，你会给自己设定类似的目标吗？

董红光：我没有设定特别具体的结果性目标，核心是要创造价值。在AI这个蛮荒时代，有太多价值可以挖掘。所以第一要务是先把Agent OS做好。如果能推动行业形成一些共识，或者影响到更多终端用户，那就更好了。我还是更喜欢做to C的事。至于能否上市，能否被认可，能否有更快的规模扩张，都是顺其自然的结果。

（文中图片来源：光帆科技）