事件
杉木（SHANMU）近日完成近亿元 A 轮融資，由石溪資本領投，包括韶音科技、甘洁教授基金等多家機構參投。這家公司的核心主張是：用 AI 原生硬件重新設計家庭健康檢測的底層邏輯。
現象背後的困局
過去 20 年，血糖儀、血壓計、尿酸儀已經進入千萬家庭，但使用者的實際依從性極低。為什麼？
傳統硬件的三個設計缺陷：
1. 主動發起 vs. 被動等待：用戶必須「想起來」才會測量。沒有提醒、沒有習慣養成機制。 2. 單點採集的片段性：一次測量只能得到「此刻」的數據（如下午 2 點的血糖值 120），無法看到波動、無法預判趨勢。 3. 高摩擦的操作流程：洗手、穿刺、等待結果、手寫記錄——每一步都在消耗用戶的耐心。
結果是：這些仪器从「健康管理工具」沦为「家中散落的闲置品」。
可穿戴設備的天花板
過去 5 年，智慧手錶、手環、戒指規模化普及了心率、血氧、睡眠監測。但它們有根本的物理極限：
- **光電容積法**（PPG）的精度受膚色、運動、光線影響
- 無法突破皮膚表面的信息採集範圍
- 無法進行血生化指標的無損監測
「AI 原生」的新邏輯
AI 原生硬件的設計哲學是反轉這個模式：
從「被動截面」到「主動連續」：
- 不靠用戶主動發起，而是持續監測
- 不是單點數據，而是時間序列信號
- AI 模型不是「展示結果」，而是「預警異常」
例如，不是告訴你「現在血糖 120」，而是學習你的 72 小時血糖波動模式，在偏離常規時主動提醒，甚至預測下一次可能的血糖峰值。
為什麼現在？
1. 傳感器成熟：無損採集、連續監測的硬件技術達到臨界點 2. AI 能力：大型語言模型和時間序列預測的算法突破 3. 數據紅利：積累了足夠的個人健康數據用於訓練 4. 支付意願：DTC（直面消費者）健康管理市場願意為預防性數據付費
價值轉移
傳統硬件賣的是「設備」；AI 原生硬件賣的是「信號」。
- 血糖儀：「給你一個數字」
- AI 原生設備：「給你一個可用於決策的信號流」
這是從被動紀錄到主動預防的範式轉變。