影石 X6 发布：在 AI 浪潮中划定硬件边界
跑步爱好者、登山运动员、支教老师、初中生，这四种身份各异的人组成了影石创新最新一代全景相机 X6 交流会的前四位分享嘉宾。
这款被影石称为“十年之作”的旗舰全景相机 X6，搭载与索尼联合定制的 1/1.1 方形传感器，实现了 1 英寸全景影像；同时联合杜比行业首创全景原生杜比视界。更小更紧凑的体积，实现了比上一代 X5 更高的续航、更强的散热、更大的存储和更清晰的显示。
X6 推出了云台模式 2.0，并兼容 AIS 快拆，相当于将云台相机、广角运动相机和全景相机集成于一体。这重新定义了产品边界：全景相机不再是极限运动配件，而是可多元场景记录日常生活的影像产品。
X6 标准套装国内定价 3999 元，海外（美国）标准套装定价 699 美元。竞争对手大疆 Osmo 360 二代定价也将于 8 月 13 日晚揭晓。从过往经验看，影石未选择价格战，而是通过技术溢价回应竞争，旨在拉长对手的追赶时间。
在影石全景相机十周年活动尾声，创始人刘靖康身穿黑色 T 恤、短裤，胸前挂着更新 AI 语音助手的 Go Ultra 登台。刘靖康亲自为 X6 站台，释放出明确战略信号：全景相机是影石必须守住且要建立产品定义权的基本盘。
面对这家 2025 年营收近百亿、海外占比近七成、全球全景相机出货量达 66% 的公司，三十多家媒体的提问围绕三个核心焦虑：全景相机的天花板在哪？与友商竞争的胜算何在？AI 对影像硬件公司有何冲击？
刘靖康的回答充满趣味，但"AI"是所有回答的暗线。他谈及芯片带来的天花板、AI 辅助拍摄但不凭空创造、AI 服务收入与内存价格上涨的“对冲”，以及影石的目标并非成为"AI Native"。
在大部分公司争相证明自身"AI 含量”的环境下，刘靖康几乎每一次回应都不是盲目“拥抱 AI"，而是与 AI 划出清晰边界。这种划线方式，或许正是影石理解 AI 时代硬件生意的独特逻辑。
在出海参考与多位风险投资机构的交流中，全景相机市场的天花板是外界对影石最多的疑虑。
根据 IDC 对手持智能相机的跟踪报告，2025 年全球全景相机销售量同比增长超过 50%；进入 2026 年一季度，依然保持 50% 以上的增长。然而，就今年一季度整个手持智能相机 410 万的出货量而言，全景相机出货量仅占比约 12%，远低于出货量接近 201 万台的运动相机。
面对这份顾虑，刘靖康回答得很坦率：“确实摸到了当前全景相机技术和芯片的天花板。”
全景相机需同时记录多个方向的画面，8K 全景视频要处理的数据量是手机拍 4K 视频的 4 倍、1080P 视频的 16 倍，同时还要解决续航、功耗和散热问题。即使 X6 已使用 4 纳米芯片，受限于端侧算力，一些 AI 任务仍需在云端运行。
“即便我们已经做到 X6 这个水平，它在芯片算力、处理器制程、传感器等方面依然有明确的迭代空间。”刘靖康表示，“全景相机接下来几年需要更先进制程的芯片；需要尺寸够小又能拍出 12K 甚至 16K 画质的传感器；需要能够支撑‘即拍即剪’的端侧算力。”
这是消费电子产品无法回避的周期：一代元器件和材料的潜力被逐渐用尽，再等待下一代芯片和新材料接棒。
不过，摸到芯片的边界，并不代表摸到了市场的边界。
刘靖康公布了一组数字：影石卖出第一个 100 万台全景相机用了 5 年，第二个 100 万台用了 2 年，五年内百万台出货量提速近 10 倍。
（图片来源：影石创新）
技术升级开始变难，产品销量却在加速。这意味着全景相机的两个天花板截然不同：第一种是当前芯片和传感器见顶，硬件性能达到边界；但一个品类最终可以覆盖多少人、进入多少场景、产生多大规模销量的边界，还没有最终答案。
对于市场天花板，刘靖康解释道：“所谓（市场）天花板是基于市场规模而言，而市场规模由购买决定，购买则取决于两件事：一，天花板取决于解决了多少人的问题；二，用户是否认为付出的成本低于获得的价值。”
矿泉水、纸巾等成熟品类的主要需求已经得到充分满足，市场边界相对清楚；全景相机则仍在回答更基础的问题：除了滑雪、骑行和潜水，它是否会成为普通人记录旅行、毕业、婚礼、孩子成长和日常生活的产品？
影石最早并没有想清楚这个问题。当用户把 Insta360 Nano 带去冲浪、滑雪和骑行，影石才意识到全景相机“先拍摄、后取景”的能力可以让运动中的人不必分心构图。此后的 X 系列进入运动场景。到了 X5，影石又发现越来越多的用户开始用它记录普通生活。
从专业玩家走向普通用户，全景相机的增长逻辑随之改变。
去年影石上市一定程度推升了 AI 硬件创投的火热，但能否从全球化的智能硬件品牌走向 AI 硬件，成为行业另一层担忧。
交流会上，影石全景线产品负责人 Robin 介绍了影石自研的 PanoMind AI 多模态模型。它可以识别高光场景、生成虚拟运镜轨迹，并对每段素材的可剪辑性进行评分和判断。基于此功能，“AI 导演”可在相机充电时自动挑片和剪辑，实现“用户睡觉、相机干活”；用户还可输入时长、主题、人物、场景等更多意图，获得更贴合需求的 AI 成片。
但这些能力有一条明确的边界。“我们不是通过 AI 创造一个不存在的东西，而是对已经存在的镜头，通过 AI 使构图更好看，或者色彩更有氛围感。”刘靖康说。
此前刘靖康在 WAIC 活动上也表示："AI 给影像的分享和商业创作的冲击是颠覆性的，但在影像的记录维度，AI 是无法逾越的。”他以自己为例，“记录下女儿天真烂漫笑容的照片是世上的无价之宝，我绝不会想用 AI 去凭空捏造一个不存在的女儿。”
AI 可以重新组织、优化已经拍到的素材，但不能凭空生成一段不存在的画面。在 AI 生成内容几乎是行业标配的当下，这条界限划得很清楚。
活动现场，刘靖康首次展示了携带 AI 语音助手的运动相机 GO Ultra。他对着胸前相机问了一句“深圳有什么特产？”，机器回答：“荔枝、龙眼，如果想带手信，可以看看光明乳鸽或者当地糕点。”他接着追问酒店附近有什么可逛的地方，又问“我现在想买一个全景相机，有什么推荐。”
伴随这些 AI 功能进入相机后，影石让智能相机的拍摄功能延展到自动剪辑、理解环境、回应环境的能力。这使影石与 Looki、Rokid、Meta AI 眼镜等 AI Native 硬件进入了相邻的产品空间。
Looki 尝试持续捕捉用户的日常片段，再由 AI 自动整理成 Vlog；Rokid、Meta AI 眼镜把摄像头放在接近人眼的位置，让设备既能第一视角记录，也能围绕眼前事物进行问答。这类产品的共同逻辑，是让 AI 主动判断什么值得被记录，设备持续感知环境，由算法决定该不该按下快门。
即便在 GO Ultra 这款影石目前最接近"AI Native"的产品上，这条线依然被保留了下来。GO Ultra 能听懂问题、能翻译、能回答关于眼前事物的提问，但决定什么时候拿起相机、按下快门的，影石现阶段的选择仍然是人，而不是 AI。
AI Native 硬件的产品形态提出了一种可能性，但还没有证明需求成立。对影石而言，判断 AI 价值的标准不是功能数量，而是哪些能力可以真正降低用户记录和创作的门槛。AI 能改的是已经存在的素材，不能替用户决定造一段不存在的画面。
如果说市场问的是“还有多少人没买”，那企业面对用户的问题则是产品使用频率如何，是不是在“吃灰”。
传统硬件公司的交易通常在设备售出时完成。相机作为一种低频换新的产品，公司与用户的关系只发生在购买环节，增长主要依靠新品迭代、硬件毛利和换机周期。
“用户买回去是希望随意记录，玩的时候不用盯着屏幕，玩完片子很快就能出来，不用再改。”为了降低用户记录和剪辑门槛，X6 更新了和云台相机 Luna Ultra 一样的“头追”功能，同时在云侧和端侧都上线了一键出片的 AI 剪辑功能。
与此同时，刘靖康提到一个重要的参照系：“对互联网公司而言，会非常看重客户的留存和活跃。”
设备是否仍在使用、用户多久使用一次产品、软件服务的留存和活跃度怎样，开始成为影石创新关注的问题。这些指标真正指向的是相机的实际使用频率、用户复购和口碑，也决定了影石的 AI 剪辑、特效等服务能不能形成收入的基础。
留存和活跃的背后，存在着另一层更直接的经营压力。
当前 AI 模型对服务器的需求抢占了大量内存产能，导致整个消费电子的成本价格上升。影石也不例外，刘靖康试图从软件端获取新的营收。
他把这一变化形容为“客户需求和公司经营的挑战汇聚到十字路口”。
一方面，受限于当前的端侧算力，客户对于高阶剪辑、语义理解、修图和特效的需要需要到云端处理；另一方面，AI 服务器对内存的需求正在挤占产能，推高了影石的硬件成本，公司需要找到新的收入来源。
“我们卖硬件被‘割’掉的这部分利润，恰好可以通过 AI 服务器所衍生的服务来构建新的商业闭环，其实就是对冲。”刘靖康表示，“反过来，内存价格下来了，我们在硬件和软件上都可以商业闭环。”
大部分企业会用“第二增长曲线”“生态化反”来回应成本压力，把防御性的动作说成主动出击的战略。刘靖康没有把软件服务包装成“增长新引擎”，而是用“对冲”——这是被内存涨价挤出来的应对方案。
目前，影石在端侧提供免费剪辑，如果用户追求"90 分以上”的成片，则需要使用云服务。部分 AI 模板先赠送积分，之后可以购买云服务和积分继续使用。
影石已经开始关注硬件成本上涨后的软件服务收入，至于这笔账最终能不能算平，仍在摸索中。
在谈及组织的时候，刘靖康给出了最主动的一次划界。
"AI Native 不是我们的目标，提高效率是公司的目标。”他解释道，“影石有数千名员工、700 个工种。公司不仅编写软件，还要面对供应商、物料、制造、认证、税务、物流等问题。它的输入和输出既包括信息，也包括实物。”
对于主要交付信息和代码的软件公司，AI 可以更快地进入研发和运营流程；但一家硬件公司无法以相同速度改造制造、供应链和全球交付体系。模型可以快速更新，生产流程和组织结构却不能被一夜重建。
即使在 AI 商业化最成功的软件开发环节，影石也有一些反思。"AI 写的代码比较难维护，因为生成代码的工程师没有看过这些代码，等到他离职的时候，下一个工程师就更加难。”
影石内部最近形成的一种看法：AI 更像一位超级厉害的老师，带着一批可塑性强、但实践经验不足的新人。这种协作需要更高质量的文档，也可能要求企业弱化原有的中层结构。但大多数成熟公司的组织，并不是按照这种方式建立的。
这种态度可能包含成熟公司的路径依赖，涵盖实体硬件、供应链和组织体系越庞大，彻底改造的成本就越高。但这恰好揭示了一件容易被忽略的事：模型可以按季度迭代，硬件公司的组织、制造和供应链，没法跟着一起推倒重来。
那么，AI 最终会不会把影石的生意取代掉？
刘靖康的答案分成了“创作”和“记录”两部分。对于创作而言，"AI 可以赋能全景相机的剪辑和自动拍摄，甚至用户拿手机拍一些平面照片，丢给 AI 模型就能把全景空间还原。”
但记录不一样。“我们不会因为没有去过一个地方，非要用 AI 飞一周；没有跟这个人见过，非要通过 AI 生成一张合影，这没有意义。记录的原始动机是因为这一刻值得珍视，这部分不会被 AI 取代。”
人们对真实性、在场感和个人记忆的需要，成为影石在 AI 时代思考硬件生意的边界，而 AI 改变的是围绕记录形成的价值链。
相机过去负责拍下画面，未来还可能理解用户意图、寻找高光时刻、自动剪辑、重建空间。硬件公司的收入也可能从一次性销售设备，延伸到设备售出后的软件与云服务。这些变化会继续发生，AI 在影石的产品、财务和组织里，只会占据越来越大的位置。
回到交流会现场，刘靖康对着相机问“深圳有什么特产”，看似 AI 又替相机多干了一件事，但实际上要不要向 Go Ultra 提问、决定要不要按下快门，还是人。
AI 能占多大的位置，影石还在算账。但哪些位置不该让 AI 碰，它已经先想清楚了。
