- 赛道：赛道观察 · 作者：璞合资本
- 核心洞察：当整个消费硬件赛道回归冷静，钱反而更集中地流向少数能用AI重新定义DIY新品类的公司——影智XBOT、咖爷科技、浪爪智能是2026年最典型的三个逆势样本。
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大家都在讨论"没人看消费硬件了"，但2026年一级市场最确定的一笔钱，恰恰流向了少数公司：影智XBOT的AI咖啡机器人两轮合计数亿元融资、咖爷科技近4亿元的商用全自动咖啡机B轮、浪爪智能超亿元的消费级AI智能纺织。它们的共同点是什么？——都在用AI重新打开"自己动手做（DIY）"这一层早已存在、却被大工业压抑的需求，去定义一个新品类。
上一篇文章我们讲了消费硬件为什么"融不到钱"。但这里要讲一个硬币的另一面：在市场冷下来的时候，反而有一批公司，正用AI把"自己动手做"这件事重新定义成新品类，拿到了比去年更多、更健康的钱。
2026年消费硬件最确定的机会，不是"更快的Copycat"，而是"用AI打开一个还没被好好服务过的新品类"——它通常长在"自己动手做（DIY）"这层被压抑了多年的需求里。
璞合资本的Siming长期深耕硬件赛道。在他看来，AI硬件本身是一个非常好的概念，但如果只是跟着别人做，价值依然有限。"如果有机会发明一个新品类，并且率先定义出来，那它的估值空间，会比Copycat或者Follower高好几倍。"
一、三个2026年逆势拿钱的DIY新品类样本
样本1：影智XBOT —— 用AI给一杯咖啡做"拉花情绪"
先看最典型的一个。影智XBOT是一家成立于2022年的公司，定位通用餐饮具身机器人，核心产品是AI咖啡机器人。创始人唐沐曾任腾讯用户研究与体验设计中心总经理、小米生态链副总裁——风靡几代人的早期经典QQ头像，就有不少出自他和团队之手；小米路由器、小爱音箱等消费硬件爆品，也都有他的参与。
这家公司最近连续完成两轮、合计数亿元融资：A轮2亿元由香港简坤资本GPTX投资，B轮融资规模约3到5亿元，由多支政府基金、美元基金和产业投资方共同参与。
它为什么能逆势拿钱？关键在于产品切的是"情绪价值"本身。它的AI咖啡机器人单台售价约21.9万元，引入多模态交互系统、视觉感知和大模型技术——点一杯拿铁，再上传一张照片，就能得到同款拉花。Siming在去年的HICOOL上见过它的产品，当时还跟一个做巴西咖啡贸易的伙伴聊过："单从风味来讲，美式或者拿铁恐怕难分出个高下，但当下那一刻的情绪价值确实被拉满了。"
数据更能说明问题：截至目前，它的咖啡机器人已在全球100多个城市落地超过1000台，累计制作咖啡超过400万杯；2025年营收突破1亿元，2026年在手订单金额已接近3到5亿元。
样本2：咖爷科技 —— 把一个商用场景做到"纪录级"
同属咖啡赛道，另一家商用全自动咖啡机品牌咖爷科技，刚完成近4亿元人民币B轮融资，创下该赛道单笔融资纪录，由美团龙珠领投，高瓴创投等机构跟投。
商用咖啡机拼的不是"新奇"，而是稳定、出品一致性和供应链能力——这是一个被欧美品牌长期垄断、又高度本地化的赛道。当公司能把一台商用全自动咖啡机做到既是"商用机器"又是"可规模复制的场景生意"时，它拿到的就不再是消费电子的估值，而是一家"卖设备+卖场景解决方案"的公司。这也是美团龙珠、高瓴这类机构愿意下重注的原因：空间大、可复制、有真实现金流。
样本3：浪爪智能CLAWLAB —— 把"AI缝纫"做成衣住行里的新答案
如果前面两个都是咖啡，那浪爪智能则踩在"衣食住行"的首位——纺织。这家消费级智能纺织公司前不久连续完成数轮超亿元融资，投资方包括红杉、顺为资本、元璟资本和米哈游。公司成立于2022年，创始人胡文鑫是工程师出身，曾就职于大疆、美团等头部大厂。Siming透露，他最近也在准备服务一家做智能缝纫机的公司，属于比较典型的带有情绪价值的项目。
胡文鑫的判断是：纺织作为历史悠久的方向，天然切中"衣食住行"首位，是一件足够大且真实的需求；而定制化DIY，是在刚需满足后，大家向内探索、向外表达的下一步需求。浪爪这三年专注的三件事，也很有代表性：锚定消费级纺织DIY天花板最高的方向沿途攻坚；积累足够弹药为后续品类大爆发做准备；建立开放、极致的氛围吸引更多人加入。
二、为什么是"DIY"？——被大工业压抑的需求回来了
很多人会问：这几个品类看起来风马牛不相及（咖啡、商用咖啡机、缝纫），凭什么放到一起讲？
如果你用一个"用户视角"去看，就能发现它们的共性：它们都在服务"我自己想要、但我用市面上的标准品得不到"的那部分需求——自己拉一杯带照片拉花的咖啡、自己缝一件独一无二的衣服。
大工业时代，效率和规模把所有人都推向了"标准品"，DIY被压到了一个很小的角落。而今天，AI把定制化的成本打了下来：结合AI之后，这些产品可以实现高度定制化，让越来越多喜欢时尚、热爱DIY的年轻人参与进来——"就像拓竹，打开了DIY的新纪元"，Siming这样总结。
对资本和消费者两端来说，DIY带来的情绪价值完全可以构成买单的理由。最典型的例子莫过于消费级3D打印——拓竹就是靠DIY市场，把一个原本小众的"极客爱好"做成了生意。
DIY不是一个细分赛道，而是一种被长期压抑、如今正在被AI大规模释放的"需求层"。谁率先用AI把某一种DIY做到"体验足够好、成本足够低"，谁就有机会定义一个新品类。
这里也要回答一个常被问到的问题：为什么2026年，而不是更早？答案并不只在于AI技术本身，而在于成本曲线的拐点。过去几年，定制化的"智能化"往往意味着高昂的算法和工程投入，只有几百元起步的3D打印机那样的单品才能覆盖；如今随着大模型把多模态理解、生成和交互的成本大幅拉低，一台缝纫机、一台咖啡机也能在几乎不增加硬件太多成本的前提下，获得"理解图片→生成方案→执行"的能力。换句话说：AI让"新品类"的边际成本，降到了一个能做To C生意的临界点之下。
从创业者和投资人的角度看，还有一个更务实的判断维度——验证成本。真正好的"新品类"，往往能先用较小的第一批产品、海外众筹或小范围的种子用户验证出真需求，再逐步放大。正如我们前一篇讲的那样，很多优秀硬件公司都是通过众筹、海外出货，先把市场核心痛点解决了，产品卖得不错，机构再以"PE逻辑"（一块钱收入对应一块钱估值）进场。DIY赛道的魅力正在于此：它天然适合用"小步快跑、先验证再放大"的打法起步，不需要一上来就烧巨额补贴去教育市场。
不过，在动手前还有一个容易踩的坑：不要把"DIY"本身当成护城河，要看护城河在AI层的上下游哪里。很多团队以为把大模型接进去、让用户能改个参数、生成个图案就算"AI+DIY"了——但在Z看来，这类"只做上层算法"的产品技术壁垒很低，很容易被跟进和打价格战。真正能长期站住的产品，往往要么在材料或器件层面有壁垒，要么在数据或场景积累上别人拿不到。举个来自Siming的例子：做宠物硬件的团队，未来可能不只是卖硬件，而是把长期积累的宠物行为数据提供给机器人公司或具身智能企业——"这套逻辑是成立的，因为这些数据别人确实拿不到"。稀缺的数据，往往比一层容易复制的算法值钱得多。
三、反向提示：不是所有"新品类"都能成
当然，这个逻辑不是所有项目都成立。长期看硬件的投资人Z提醒，按兴趣爱好划分的硬件，比如无弦吉他，由于技术壁垒较低，后来者很容易进入，价格战也会打得很激烈。除非公司一开始就有比较好的生态构建能力和快速拓品能力，否则很容易陷入内卷，导致增速和毛利快速下滑。
再比如3D打印确实是好方向，但当市场已有一家做到"30亿元收入、90亿港币市值"时，后来者的估值想象空间就要打折扣。Z认为，能被市场长期认可的，往往是"大硬件大软件"（如DIY硬件、CNC、3D打印这类复杂产品，有大品类且存在技术壁垒）或"小硬件加大软件"（涉及底层材料、器件再到上层算法，形成完整技术壁垒）。随着Codex以及各种Coding Agent出现，软件开发门槛大幅降低之后，小硬件更需要从材料层面就建立壁垒，才有机会在消费电子里拿到长期位置。
四、关于"具身"和数据的冷思考
最后补一个很多创始人会纠结的问题。DIY产品要不要叠加"具身智能"或人形机器人的故事，来拉高估值？Siming的建议是谨慎——影智这类公司确实在从咖啡机器人往"通用家庭服务"叙事演进，号称用全球百余座城市、上千个场景的持续部署换取数据闭环。但Siming也直言，这里其实有一点伪命题：创业公司前期出货量不够，数据积累本身就很难，属于典型的"先有鸡还是先有蛋"。投资人会反问：你说有了数据就能形成闭环，那数据从哪里来？
他自己的判断是：数据价值本身没有问题，关键在于数据是否足够稀缺，而家庭通用场景的数据往往难以泛化，很难支撑真正的通用智能。所以对大多数做DIY新品类的中小公司而言，与其硬蹭"具身智能"叙事，不如先把单品卖好、把真实场景的数据沉淀下来——等哪天数据真的成为别人拿不到的稀缺资产时，故事自然会成立，估值空间也会水到渠成。
五、给想"定义新品类"的创始人三句话
结合影智、咖爷、浪爪以及市场上大量案例，Siming和璞合把这些规律总结成三条：
- 别追风口，去找"被压抑的需求"。新品类往往来自用户想做、但标准品满足不了的地方，DIY只是其中最大的一层。
- 用AI把体验和成本一起优化。AI的价值不是给产品贴标签，而是让"定制化"从高价特权变成普通人够得着的东西。
- 先在一个细分做到全球第一，再横向扩张。品牌心智建立起来以后，再去延伸新品类会容易得多——最典型的参照就是影石当年那条路。