Chance AI 亮相深圳湾：当硬件变轻 AI 更需要一颗懂人的“大脑”

2026 年 6 月 27 日，在深圳湾「漫话 AI 硬件」系列活动现场，活动聚焦 AI 硬件正在发生的形态变化：E-Ink 手机配件、墨水屏画布、AI 娱乐卡牌机等产品，正在把智能硬件从中心设备推向更轻量、更低打扰、更具情绪价值的日常入口，而Visual Agent（视觉智能体）创业公司 Chance AI 提出了一个不同于硬件厂商的切入点：当 AI 硬件从“替代手机”的宏大叙事转向轻量陪伴，真正需要被重新定义的，或许不是设备外壳，而是设备背后的理解能力。本期活动讨论了 AI 硬件从中心设备走向更轻量、更低打扰、更具情绪价值的日常入口，而 Chance AI 想回答的是，在这些入口背后，AI 如何真正理解用户正在看的世界。

Chance AI 联合创始人兼 CTO 吴晓凡在现场分享了公司对视觉交互、品味理解与下一代终端 AgentOS 的思考。在他看来，AI 硬件的竞争不只发生在屏幕、芯片和外观上，更会发生在背后的智能系统中：这套系统是否能理解用户正在看的世界，并在不同终端形态之间延续这种理解。

Chance AI 联合创始人吴晓凡在深圳湾活动现场分享

从一张宝可梦卡说起：AI 看见了什么，又看懂了什么

“给 AI 配了眼睛，但 AI 到底看懂了没有？”活动现场，吴晓凡用一张高价宝可梦卡片解释了 Chance AI 想解决的问题。

1998年“皮卡丘插画家”卡是全球最稀有、价值最高的宝可梦卡之一

这张皮卡丘卡牌拍卖成交价达 1650 万美元。“不了解宝可梦卡牌的人，看到的就是一张纸。懂行的人知道稀有度、版本、市场行情，能理解它为什么值钱。但真正让它值 1650 万美元的，是一代人小时候捧着 Game Boy 守在电视机前的那种感情。看见和看懂之间，隔着一整套上下文。”

AI 可以识别出卡片上的角色、版本和图像信息，但它未必理解这张卡为什么会承载情感价值。真正让物品产生意义的，不是纸和墨水，而是记忆、文化和个人经历，这正是 AI “看懂”的困境。

这也是 Chance AI 不把自己定义为“识图工具”的原因。识图回答的是“这是什么”，而 Chance AI 更关心的是“它对你意味着什么”。同一张图片、同一件商品、同一个空间，对不同用户可能触发完全不同的记忆、审美和选择。下一代 Agent 如果想真正进入生活，就不能只给标准答案，而要逐渐理解每个人的品味。

从输入框到摄像头，Chance AI 重新定义 AI 的入口

Chance AI 成立于 2025 年，专注于 Visual Agent（视觉智能体）。其产品以相机为主要交互入口：用户打开应用后，不需要输入复杂 prompt，也不需要先把需求整理成一句问题，只需拍下眼前的物品、场景或灵感，AI 就会基于视觉理解和个人上下文给出分析、建议和可继续操作的入口。

Chance AI 以相机作为主要交互入口

过去两年，AI 的主流交互方式仍然是“对话”：用户通过输入框提问，AI 负责给出答案。这种方式适合明确任务，却并不完全符合人类理解世界的路径。人在真实生活中，往往不是先提出问题，而是先看见一件东西、被某种风格吸引、产生模糊感受，随后才慢慢形成判断。

因此，在 Chance AI 看来，摄像头不只是上传图片的工具，而可能成为 AI 进入真实世界的第一入口。它让 AI 从“等用户提问”变成“参与用户正在发生的观看过程”，从回答系统走向理解系统。

品味不是数据，而是记忆的形状

Chance AI 将“品味理解”放在产品核心。吴晓凡将其概括为：“品味不是数据，是记忆的形状。”

围绕这一目标，Chance AI 构建了多 Agent 视觉理解架构，并在 MMMU-PRO 视觉理解基准测试中取得 86.07% 的准确率，排名世界第一，超过人类基线。对 Chance AI 来说，Benchmark 证明了系统的视觉理解能力，但真正重要的是把这种能力放进真实生活场景中，让 AI 能在连续使用中逐渐形成对用户偏好的理解。

Chance AI Visual Agent 以 86.07% 的准确率位列世界第一

Chance AI 的系统可以拆解为四层：感知层负责端云协同的视觉理解，捕捉用户意图；记忆飞轮沉淀每一次交互中的审美与偏好信号；品味图谱把模糊的偏好转化为可被系统理解的多维坐标；行动层则把理解结果变成按钮、卡片、连接入口等可继续操作的结果。

这意味着，Chance AI 并不是把一张图片翻译成一段文字，而是在用户和现实世界之间建立一层解释层。AI 不只描述眼前的东西，也帮助用户理解自己为什么被它吸引、为什么做出某种选择。

当硬件变轻，背后的 AI 大脑更重要

当 AI 硬件逐渐从中心设备走向更轻量、更日常的入口，Chance AI 选择先把“视觉大脑”做成可迁移的底层能力。无论未来的入口是手机 App、AR 眼镜、车载系统，还是更轻量的桌面与随身设备，真正决定体验的都不只是硬件形态，而是 AI 能否延续对用户的理解。

Rohan Paul 认为，如果AI融入我们的感知方式，那么交互界面将会彻底改变

在X平台上，Rohan Paul被Google CEO Sundar Pichai和亚马逊创始人Jeff Bezos关注、是拥有18万+读者的AI深度分析领域的知名AI直播秀创作者。Rohan Paul 认为：如果 AI 能成为我们感知世界的一部分，而不仅仅是搜索工具，那么交互界面将会彻底改变。

吴晓凡表示，Chance AI 的长期目标是成为下一代终端的 AgentOS。在新的硬件形态完全成熟之前，Chance AI 将继续强化视觉理解、记忆系统和个性化交互能力，让 AI 从识别世界，进一步走向理解用户自身。

关于 Chance AI

Chance AI 成立于 2025 年，是一家专注 Visual Agent 的 AI 公司，在旧金山、东京和深圳设有办公室。产品以相机为入口，通过多 Agent 视觉理解系统提供个性化视觉分析，已覆盖全球 35 个以上国家。2026 年 5 月，Chance AI 完成由美图领投的数百万美元融资，并在视觉理解基准测试 MMMU-PRO 上排名世界第一。

关于吴晓凡

吴晓凡，Chance AI 联合创始人兼 CTO，毕业于法国波城大学计算机科学专业，在计算机多媒体与视觉、人机交互领域有多年工程研究经历，是一名 AI 领域的连续创业者。过去一年主导搭建了 Chance AI 的多 Agent 视觉理解架构，并将这套能力应用到以相机为入口的视觉 Agent 产品中，推动 AI 从“识别图片”进一步走向“解释意义”。