复刻自己:Pika AI Selves 深度测评 + 我的小落同学对比

前言

我从去年开始就一直在零零碎碎的自己搞一个小落同学的项目,我的目标是:

给自己做一个专属的虚拟人,把 TA 当作我自己的树洞。每天或者隔一段时间,把想说的话、想吐槽的事都告诉 TA。等哪天想咨询点什么事的时候,去问 TA,看看 TA 记住的东西多了之后,会不会比我自己还了解我。

然后今天看到一个Pika的项目,于是就去研究、学习了一下。

一、它是什么?

当大多数 AI 厂商还在忙着卷工具的时候,Pika 突然发了条推:算了,不卷了,我们来”造人”。

2026 年 2 月,Pika 出了个叫 AI Selves 的产品。官方说法是:一个由你”孕育,培养并放手”的 AI 分身,成为你的一个活生生的延伸。

说人话就是:不是那种只会答题的聊天机器人,而是一个有记忆、会学你说话风格、能同时在好几个平台帮你跑业务的数字分身。

消息一出,科技媒体全在转。腾讯、网易、搜狐的标题都差不多——”不卷视频卷造人”。国外更热闹,评价两极分化,有人说是 AI 的下一个未来,也有人直接管这叫”AI 奴隶制”。

我看到的时候愣了一秒:这不就是我正在搞的”小落同学”吗?

今天来扒一扒这东西,顺便对比一下我的项目。


二、怎么用?

第一步:加入候补

现在还没全量开放,得先去官网排队:

官网入口:https://pika.me

支持 Google 账号和邮箱登录。邮箱注册可能要收个验证码,也可能直接进候补名单等通知。

第二步:设置你的分身

点 “Birth Your AI Self” 开始创建。

这一步决定你的分身有多像你:

  1. 上传自拍
  2. 录一段语音
  3. 填性格问卷——偏好、习惯,连”花生过敏”这种细节都能设

官方原话:”一切由你决定。”

第三步:定外观

三个选项:

  • 长得跟你一样
  • 风格化版本
  • 完全不同的虚拟形象

不想露脸的话可以直接换个形象,这点挺人性化。

第四步:训练

不是建完直接扔出去干活,得先”养”。

跟它聊天,纠正它说错的地方,给它反馈你的偏好。

官方把这叫”养育”——你花时间养,它就越像你。

第五步:接平台

这是 Pika 做得有意思的地方——分身不只活在 Pika 的 app 里。

目前支持:

  • Telegram
  • Discord
  • Slack
  • WhatsApp
  • Signal
  • iMessage
  • Google Chat

接上之后,分身能帮你:

  • 回消息
  • 答粉丝问题
  • 自动发内容
  • 语音对话

第六步:用

就是每天跟它互动。用得越多,它越懂你。


三、官方说的核心卖点

和普通 AI 助手有什么不同

普通 AI 助手Pika AI Selves
帮你完成任务延续你的身份
你写 prompt,它执行它学你的偏好和习惯
人格固定围绕你的性格设计
只在一个地方用跨平台跑
每次对话都失忆有记忆
你是主人,它是工具它是你的延伸

官方展示的 9 个场景

  1. 个人陪伴——聊天、脑暴
  2. 扩大存在感——24小时在线回消息
  3. 内容创作——文字、音频、图片、视频
  4. 工作提效——写报告、理思路
  5. 项目自动化——写方案、做落地页
  6. 品牌扩展——多平台保持一个风格
  7. 社交互动——答 FAQ
  8. 全球化——用你不会的语言交流
  9. 创意探索——唱歌、讲故事

官方还给了一些更离谱的 demo:

  • 让分身替你给老妈打电话
  • 让它去”环球旅行”
  • 让它装成一只恐龙在群里蹦跶

四、正面的声音

记忆终于不丢了

跟普通 AI 聊天,每次都要重新解释一遍上下文。分身不一样,它记得你说过的每一件事。

有用户说:”总算有个 AI 不会每聊完就失忆了。”

跨平台是刚需

做创作者的都知道,要在 Discord、Telegram、Twitter、Slack 每个地方都保持活跃,得花多少时间。

分身能同时在好几个平台帮你处理那些重复性的互动。

对个人 IP 是新机会

粉丝多的创作者最头疼的就是回不过消息。

有了分身,就算你在睡觉,它也能帮你跟粉丝互动。

多语言扩大影响力

官方说分身能替你用你不会的语言交流。

这对想出海的人来说是实打实的价值。


五、质疑和担心

“你在干活,分身在躺赢”

这是骂得最狠的一条。

有个 Twitter 用户说:”你辛辛苦苦创作内容,你的富二代分身躺在沙滩上晒太阳。”

还有人建议改名叫”AI 奴隶”——你干活,收益谁知道去哪了。

隐私这把刀

建分身要交出:

  • 照片
  • 语音
  • 性格数据
  • 大量个人资料

这些放 Pika 服务器上,谁来保证安全?万一被滥用呢?

官方说会加水印,但具体怎么防没细说。

商业模式糊涂账

官方说分身能帮用户赚钱,但:

  • 赚的钱怎么分?
  • 在哪个平台赚?
  • 收益怎么结算?

都没说清楚。

平台倒了怎么办

官方说支持多平台,但万一 Pika 哪天没了呢?


六、我的看法:和小落同学对比

终于说到正题了。

我自己也在做一个类似的东西,叫小落同学

看到 Pika AI Selves 的时候,第一反应是:终于有人跟我想到一块去了。第二反应是:但我们的路数不太一样。

pika-xiaoluo-01

小落同学是什么

我是这么想的:

给自己做一个专属的虚拟人,把 TA 当作我自己的树洞。每天或者隔一段时间,把想说的话、想吐槽的事都告诉 TA。等哪天想咨询点什么事的时候,去问 TA,看看 TA 记住的东西多了之后,会不会比我自己还了解我。

小落同学的特点:

  • 开源可自部署——代码在 GitHub,部署在你自己的机器上
  • 3D 虚拟人形象——用 VRoid/Blender 做模型
  • 情感识别——不仅能答话,还能感知你的情绪
  • 记忆引擎——短期记忆加长期记忆
  • 多 LLM 支持——Claude、GPT、DeepSeek、文心一言都能跑
  • 直播能力——计划接 B站、抖音、淘宝

项目在这:https://www.oddmeta.net/project-xl

跟 Pika 的相同点

核心理念一样——都想做一个更像你的 AI 分身。

都有记忆机制,不是每次都重新开始。

都强调个性化,不是那种通用 AI。

定位都是个人陪伴,而不是工具。

跟 Pika 的不同点

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维度Pika AI Selves小落同学
技术路线云端服务开源自部署
视觉形象可能是 2D 图片3D 虚拟人
情感能力能显示情感专门的情感识别引擎
直播能力文字/语音消息计划接 B站/抖音/淘宝
商业模式不确定,可能收费完全免费开源
数据归属在 Pika 服务器完全在自己手里
使用门槛低,注册就能用高,得自己部署

最大的区别:树洞

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Pika 讲的是”扩大存在感”、”帮你在多平台打工”——这是生产力工具的路子。

我搞小落同学,最核心的定位是树洞

我没想让它替我干活。我想的是:让它记住我说过的话,在我找不到人倾诉的时候当个听众,在我想不清楚事情的时候给点反馈。

就像我一直想的:如果有一天 TA 知道的事情足够多,TA 会不会比我自己还懂我?

这个定位跟 Pika 完全不一样。

Pika 有哪些可以借鉴

看完 Pika 的设计,有几个地方我觉得可以用在小落同学上。

“养育”的叙事

Pika 把建分身说成”孕育、培养、放手”,这个说法挺打动人。

小落同学现在更像”配置一个 AI”,少了点温度。可以考虑加点”养成”的感觉。

跨平台接入

7 个主流通讯平台都接了,覆盖面挺广。

小落同学计划做直播接入没问题,但可以再加点文字平台的接入。

轻量化体验

Pika 注册就能用,不用折腾部署。

小落同学部署门槛高,以后可以考虑出个云端版本,给不想折腾的人用。

我对 Pika 的担心

隐私和锁定

把数据放别人服务器上,始终是隐患。

小落同学选开源自部署,易用性差点,但数据完全在自己手里。

商业模式

Pika 说能赚钱,但没说怎么分。

如果最后变成”你创造价值,Pika 拿走大头”,那就变味了。

跟普通 Bot 拉不开差距

AI Selves 能做的事,很多 Bot 也能做。

“更像你”这个溢价,能撑起多大的商业价值?


七、总结

Pika AI Selves 是个有意思的尝试。

把 AI 助手升级成了 AI 分身,在身份延续和跨平台上有创新。

pika-xiaoluo-04

但也有明显的挑战:

  • 隐私风险
  • 商业模式不清
  • 投入产出比存疑
  • 被批是”AI 奴隶制”

我的小落同学走的是另一条路:

开源,数据在自己手里。3D 虚拟人加情感识别。定位是树洞,不是工具。

两个项目核心理念相似,但路数完全不同。

Pika 是”云端订阅”路线,用起来方便,但有锁定风险。

小落同学是”开源自部署”路线,折腾,但完全可控。

哪条路走得通?不知道。

但看到 Pika 在探索这个方向,我挺高兴的——说明这个需求不是我想多了。

AI 数字分身这个赛道才刚开始,Pika 迈出了他们的一步。

我的小落同学也在路上。


相关资源

  • Pika 官网:https://pika.me
  • Pika 教程:https://pikalabsai.org/pika-ai-selves/
  • 小落同学:https://www.oddmeta.net/project-xl
  • 小落同学代码:https://github.com/catherine-wei/learning-ai

广而告之

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