AI消费硬件产业报告 2026

AI消费硬件产业报告AIConsumerElectronicsIndustryReport人类历史上，每一次计算范式的转变，都会重塑人机关系的边界。个人将计算能力从机房带到桌面，智能手机将互联网装入口袋，云计算则使算力成为可按需获取的公共资源。而当下正在发生的AI能力向终端的加速下沉，代表着一种更为根本的变化：AI不再只是外部工具的叠加，而是深度融入产品的核心逻辑，使终端设备从被动执行指令的工具，逐步演化为能够理解需求、主动2025年，AIAgent正从概念验证走向规模化落地。大模型推理能力的提升、端侧算力的快速增强以及多模态交互的成熟，使AI能力以前所未有的速度向消费级终端下沉。从可穿戴设备到智能家居，从智能汽车到教育与办公终端，硬件正成为AI与用户长期交互、持续学习与价值兑现的重要载体。然而，围绕AI能力应如何嵌入系统与体验？不同场景对AI的需求结构有何差异为深入研究上述问题，阿里云研究院基于1000名消费者调研结果，结合主流产品系统分析与行业深度交流，形成本报告。报告从定义边界、用户需求、应用场景与技术演进四个维度，系统梳理AI消费硬件从“智能设备”迈向“智而在于能否在成本、体验、隐私与系统复杂度之间建立可持续平衡，并在真实Contents 1 2 32.1用户对AI消费硬件的认知正在成熟，但期待显著提高 52.2用户是否愿意为AI能力持续付费？ 82.3用户满意度与流失原因：AI体验仍是改进的方向 3.2智能教育与办公终端：最广泛的效率提升入口 3.3智能家居与家庭生活：场景化自动化的新时代 183.4智能汽车与出行设备：移动空间AI化的竞争焦点 23 254.2多模态交互：从单一界面到融合体验的范式转变 274.3智能体演进：AI从“功能补充”迈向“应用入 291从“联网设备”到“端侧智能体”1.1AI消费硬件：定义与核心特征1.1.1AI硬件的定义AI硬件，是指以人工智能能力为核心驱动要素、面向个人或家庭用户的终端设备形态。这类硬件并非仅在局部功能中调用AI，而是将感知、理解、推理、决策与持续学习能力嵌入设备的核与传统以规则驱动为主的终端设备不同，AI硬件能够在运行过程中持续理解用户意图与环境变化，并据此动态调整行为方式与服务策略。设备不再只是被动执行指令的工具人工智能是否深度参与了设备的系统架构、交互方式与价值创造过程，并对用户体1.1.2AI消费硬件的核心特征在AI硬件领域，消费级与商业级产品在目标用户、设计逻辑与价值诉求上存在显著差异。消具体而言，AI消费硬件通常具备以下特征1）AI能力深度嵌入系统层或核心应用逻辑中，对设备行为和用户体验产生持续影响2）通过软硬件一体化设计，实现从感知输入、智能理解、决策规划到执行反馈的完整流程，形成持续优化的能力闭环3）面向个人或家庭用户的消费级本报告聚焦消费级AI硬件，主要原因在于该领域更容易形成规模化市场，同时也是新一代1.2关键技术机遇：嵌入式AI与端侧生成式AI离线不可用等固有局限；而端侧AI能力的突破，正在为这一挑战提供解决方案，成为AI消费硬1.2.1嵌入式AI：端侧能力的基础价值嵌入式AI指在终端设备本地部署计算与推理能力，使设备能够在不依赖持续云端连接的情况推理可显著降低交互时延，满足高频、实时响应需求；其次，本地处理有助于减少敏感数据上传，1.2.2从嵌入式AI到端侧生成式AI的演进随着模型压缩、算力提升以及系统级优化的发展，端侧能力正在从传统的嵌入式AI向端侧生成式AI演进。与早期以识别、分类为主的端侧模型相比，端侧生成式AI能够支持更复杂的理解、这一演进显著拓展了端侧应用空间，使终端不再只是“感知节点”，而开始具备一定程度的理231.3AI消费硬件硬件的能力演进路径：从被动执行到端侧智能体在端侧算力持续增强、模型不断轻量化以及云端能力深度协同的背景下，AI消费硬件的能力用户参与程度与系统自主性三个维度逐步展开，形成由浅入深、1.3.1以执行效率为核心的基础智能能力在AI能力进入消费硬件的早期阶段，其最主要的价值体现在降低用户操作成本。在这一能力形态下，AI的目标并非理解复杂意图，而是围绕规则明确、结这类能力通常表现为用户在初始阶段完成一次性配置或授权后，系统即可在后台持续运行，无需频繁交互即可完成既定任务。模型会在运行过程中根据环境变化进行微调，或在必要在这一模式中，AI更多承担的是“流程执行器”的角色，其核心优势在于节省时间、减少重复劳动以及提升运行效率。该能力形态特别适合任务边界清晰、输入输出关系稳定的41.3.2以信息理解为核心的分析与建议能力随着终端所承载的任务复杂度不断提升，单纯的自动执行已难以满足用户需求。此时，AI的价值开始从“替代操作”转向“辅助判断”，即通过对多源信息的整在这一能力层级中，AI不再仅仅执行预设指令，而是需要对大量信息进行筛选、压缩与重组，并以直观的方式呈现给用户。交互形式也随之发生变化，从传统菜单操作逐步转向这种能力形态强调人机分工：AI负责处理信息复杂性与计算密集型工作，而最终决策权仍由用户掌握。其价值不在于完全替代人工判断，而在于提升决策效率与质量，尤其适用1.3.3以持续互动为核心的协同型智能能力在更高阶的能力形态中，AI不再是一次性任务的执行者或信息的提供者，而是能够在较长时这一阶段的AI消费硬件通常具备以下特征：任务高度个性化，系统需要持续接收并理解用户由于这一能力形态往往涉及更深层的数据使用与模型学习，隐私保护、数据安全与用户信任成为不可回避的核心议题。同时，这类系统通常需要整合来自不同数据源与应从产业发展角度看，这一能力层级对端侧算力、模型设计以及系统架构提出了更高要求，但也1.3.4能力融合与端侧智能体的形成需要强调的是，上述三种能力取向并非彼此替代关系，而是在实际产品中以不同权重共存并相互增强。基础执行能力为系统提供稳定运行的底座，分析与建议能力提升系统的理解与判断水平，当这三种能力在同一终端中形成闭环，并能够围绕用户目标进行感知、理解、规划与执行时，消费级AI硬件便不再只是“具备AI功能的设备”，而是逐步演化为具备一定自主行为能力的端侧这一演进不仅是技术能力的叠加，更意味着产品形态、交互方式以及商业模式的系统性转变。端侧智能体的核心特征在于：能够在本地完成复杂任务的理解与分解，根据实时环境动态调整执行56在第一章中，本报告从技术与产业视角界定了AI消费硬件的内涵与发展路径。然而，技术可行路径仅为产品成功提供了必要条件而非充分条件。对于消费级产品而言，用户是否用、是否愿意持续付费，才是决定AI消费硬件能否跨越鸿沟、2.1用户对AI消费硬件的认知正在成熟，但期待显著提高2.1.1用户对“AI消费硬件”的理解已不再停留在概念层面调研结果显示，受访用户对AI消费硬件整体认知水平较高。在1-5分的认知评分体系中（1代表完全不了解，5代表非常了解），样本平均得分为3.9。这一结果表明，多数用户已具备基本更为挑剔的成熟用户群体。单纯依靠概念营销或功能堆叠，已难以获得长期认可。早72.1.2用户最看重的AI价值：个性化与自动化优先于“技术先进性”当被问及“相比传统智能设备，AI赋能后最大的价值体现在哪里”时，用户选择呈现出清晰数据显示，个性化推荐与个性化服务位居首位。这表明，用户对AI的核心期待并非算法本身的先进性，而是设备是否能够理解其使用习惯、行为偏好与长期需相比个性化与自动化，决策支持、内容生成等能力的重要性相对靠后。这并不意味着用户不认2.1.3高拥有量与高购买意愿并存，使用频率因场景而异部分品类的使用比例接近或超过60%。这些设备已逐渐成为日常生活的“基础设施型终端”。相比之下，车载终端的使用频率与出行场景高度相关，而智能玩具与影像设备更多呈现“按需在未来12个月的购买计划中，94.4%的用户表示存在购买意愿的结果显示，AI消费硬件市88玩具与影像设备的购买意愿较当前渗透率呈现增长，更多受内2.2用户是否愿意为AI能力持续付费？2.2.1用户付费能力与消费结构：AI能力付费的现实基础通过分析用户在过去一年内的AI硬件消费支出可以发现，主流用户的年均消费集中在3000-5000元区间。这一消费水平显示，AI硬件在用户支出结构中既非高频日常消费，也尚未完全进入高端耐用品范畴，而是处于一个具备持续升92.2.2软件订阅正在成为可行模式，但前提是“可感知价值”在付费意愿调研中，用户对AI相关订阅服务整体持开放态度。健康数据深度分析类服务的付费意愿最高，其次是会议转录与摘要、导航优化、智能家居联动等功能。值得注意的是，仅在所有AI功能中，健康类功能的付费意愿几乎是其他功能的两倍。深入分析原因，健康是人类最底层的需求之一，且健康管理服务的价值是持续的、累积的，用户类需求同样具备明确价值感知，使用频率与价在订阅价格接受度方面，10-30元/月是用户接受度最高的区间，完全不愿付费的用户比例仅为3.3%。这一结果为AI消费硬件的商业模式提供了现实依据：通过基础版覆盖规模用户，再以2.3用户满意度与流失原因：AI体验仍是改进的方向2.3.1用户推荐的设备具备三个共性特征通过对开放题“您愿意推荐的AI消费硬件有哪些？它解决了您什么问题？”的文本分析，我智能手表/手环提及次数位居第一。许多用户表示，智能手表帮助他们养成了规律作息、坚持运动的习惯，通过数据可视化激发了健康管理的动力。还有用户提到，智能手表的心率帮助他们及时发现健康问题并就医，这种“智能音箱提及次数位居第二。许多用户表示，家中老人通过语音控制播放戏曲、查询天气，生扫地机器人提及次数位居第三。扫地机器人之所以口碑极佳，在于其价值户能够明确感受到每周节省的清扫时间和家居环境的改善。许多用户表示，自从有了扫地机器人，解决了什么问题（如扫地机器人解放双手、智能手表监测健康第二，体验直接——用户能够即时感受到功能带来的改善（如清扫效果、健康数据第三，学习成本低——设备易于上手，不需2.3.2停用并非因为价格，而是体验与价值不匹配通过对开放题“您买过但基本不用的AI消费硬件是什么？您为什么停用它？”的文本分析，数据显示，用户停止使用某些AI消费硬件的主要原因包括：功能单一或鸡肋、识别与交互不准确、操作复杂、续航问题以及隐私顾虑等。值得注意的是，“价格过论再次印证：AI消费硬件的核心竞争力并不在于技术参数，而在于是否能够长期、稳定地解决真在第二章中，本报告从用户认知、使用行为与付费意愿三个维度验证了AI消费硬件在需求侧的现实基础。然而，用户意愿并不自动转化为商业成功。对于消费级硬件而言，不同用频率、价值感知与付费逻辑上存在显著差异，这决定了AI能力并非在所从应用场景角度看，AI消费硬件的价值落地呈现出三条清晰路径：新入口、新体验与新这三条路径分别对应AI在不同终端形态中承担的核心角色与价值定位，构成了理解各类场景落地新入口主要通过可穿戴设备、智能玩具与影像设备等创新形态，建立起全新的AI交互触点。这类设备通常具备贴身高频、持续感知等特征，使AI能够以健康管理、情感陪伴或内容创作为切入点，更自然地融入用户日常生活，其价值在于拓展了AI能力触新体验则体现在智能教育与办公终端、智能汽车与出行设备等既有高频场景中。通过将AI能力深度融入原有产品与系统，这类终端在不改变用户基本使用习惯的前提下，显著提升全性与交互体验。由于覆盖用户工作、学习与出行等核心需求，这一类场景在当前阶段新生态以智能家居与家庭生活场景为代表，其关注重点不在于单一产品的智能化提升，而在于跨设备、跨系统的协同运行。通过全屋智能中控、场景联动与设备互联，AI被用于重构家庭生活这三条路径并非严格割裂，实际产品往往同时具备多种特征。本章的划分旨在突出不同场景3.1可穿戴设备：贴身高频的AI交互终端入口可穿戴设备通常具备体积小、功耗低、与用户长时间贴身共存等特征，是AI能力最容易融入已成为部分用户的“基础型设备”。从技术与体验角度看，可穿戴设备天智能手表、头戴式显示器和耳戴式设备等传统品类正在通过改进的生物传感器和人工智能不断进步，提供更加个性化和可操作的洞察。与此同时，智能戒指和贴片等替代形态为市场带来创新。小型语言模型将成为可穿戴设备价值主张的核心，通过将复杂的多模态生物传感器数化、富含上下文的健康洞察和建议，使个人可穿戴设备能够提供复杂的用户体验，即3.1.1智能手表/手环：从数据记录走向健康管理智能手表作为最成熟的可穿戴设备，近年来保持稳健增长，其核心动力来自生物传感器的快速进步与生成式AI的深度结合。通过集成血氧、心率、皮肤温度、心电等多类型传感器，并将数据输入大模型进行个性化分析，智能手表能够实现对睡眠呼吸暂停、高血压、心房颤动险的主动识别和预警。值得注意的是，传统手环因功能有限、续航优势减弱，正逐步调研数据显示，在使用可穿戴设备的受访者中，AI健康监测与分析、AI健康风动指导是最重要的产品关注点，这印证了健康管理是驱动可穿戴设备付费意愿的核商逐步将研发重点转向预防性医疗、慢病管理及远程医疗服务，智能手表正在经历3.1.2头戴式设备：空间计算与沉浸式体验的前沿探索头戴显示设备市场正在加速增长，其中AI眼镜因兼顾轻量化形态与多模态智能能力，正成为头戴式设备中最受关注的细分方向之一。AI眼镜借助微型化光学组件、轻量化设计及多模态AI的深度融入，为用户提供免手操作、始终在线的智能体验，被广泛视为下一代移动计索方向。结合轻量化端侧模型，AI眼镜可实现实时环境识别与增强现实信息叠加，代表着人机交与此同时，VR/AR设备依然是头戴显示设备中的重要支柱，由硬件性能提升和AI生成内容但整体趋势已从“娱乐电子”迈向“全场景扩展从技术实现角度看，头戴式设备的核心突破在于将显示技术微型化并集成到可穿戴形态中，使视觉信息能够以最自然的方式呈现在用户视野内。结合AI的上下文理解能力，设备能够将用户的状态（如位置、视线、动作）转化为情境化的视3.1.3耳戴式设备：最自然的语音与听觉交互入口耳戴式可穿戴正在经历代际跃迁，从传统的音频播放设备，逐步演化为具备智能感知与健康监AI算法使耳机具备了自适应听力调节、实时环境声处理以及心率、体温等基础生命体征监测康监测和语音指导，通勤途中的智能降噪和环境感知，工作会议中的实时翻译和要点从产品演进看，耳戴设备正在从“音频外设”转向“多模态感知节点”。未来的耳戴设备不仅3.1.4其他新兴形态：智能戒指、智能贴片等展现高速成长性业化”可穿戴设备的强烈需求。这些设备的共同特征是将传感能力“隐形智能戒指以其高度隐蔽性、多日续航与专注健康监测的特点快速普及，成为追求极简生活方式用户的首选。智能贴片作为非侵入式健康监测传感器，其应用范围正在从传统的糖尿从整体趋势看，这类新兴形态并非追求规模化普及，而是通过更高的专业性与场景适配度，拓183.2智能教育与办公终端：最广泛的效率提升入口智能手机与个人电脑是用户覆盖率最高、使用时长最长的终端形态，也是AI能力最容易实现规模化部署的载体。在这一场景中，AI的价值更多体现在效率提升与跨应用协同，而非单一功能并整合了娱乐、工作、社交和健康管理等多种功能，已然成为现代生活的中心。电脑作3.2.1AI手机：移动智能体的形成与普及AI手机作为人工智能与移动通讯设备深度融合的新范式，通过软硬件全方位创新显著提升移动用户交互体验。硬件层面，系统级芯片性能持续提升，存储速度和容量不断增强场景级、跨应用级中的深度应用及全面赋能。手机智能体正在重塑软件架构和应用并智能联动各种系统资源和应用工具，为用户提供3.2.2AIPC：办公与创作场景的智能化重构高效的人工智能应用服务，驱动传统个人电脑向智能化生产力工具方向深度发展。AIPC的核心特征包括智能化交互、个性化服务、高效能计算、自主学习与持续进化等多个维度，利工智能模型和算法，使电脑能够更智能地理解用户需求，自动完成或智能辅助完成办公硬件层面，AIPC芯片在架构设计、算力性能、制程工艺、存储系统等方面全面升级，以充分支持端侧大模型的高效运行。中央处理器（CPU）+图形处理器（GPU）+嵌入式神经网络处理器（NPU）集成协同已成为当前端侧大模型推理架构的主流模式，这种异构计算架构能够针对不软件层面，大模型正在驱动应用生态向AI端侧智能体生态方向深度演进，对传统软件的应用AIPC正逐渐成为新型数字化生产力工具的代表。除上述品类外，在办公场景中，AI录音设备已经成为现象级爆款品类，充分验证了AI办公工具的市场需求。鼠标和键盘作为电脑的基本输入设备，目前具备AI功能的产品数量还较少，提供3.2.3教育类智能终端的多元化发展AI教育终端及应用品类十分丰富。学习机和学习平板在家庭教育中获得了一定程度的市场欢迎，在高收入家庭中的接受度尤其突出。“双减”政策实施后，这类产品销量出现明其集成的AI功能，如个性化学习路径智能推荐、自适应智能题库和即时答疑系统，能够帮助学生根据自己的学习进度和能力水平进行个性化学习，显著提升学习效率和学育机器人、翻译机、听力宝和智能作业灯等产品则提203.3智能家居与家庭生活：场景化自动化的新时代智能家居市场规模较大，通过AI技术实现自动化控制、健康与安全监测、节能管理与个性化服务等多维价值。智能家居涵盖了多种需要不同类型嵌入式AI技术的应用场景，包括智能照明系环境智能感知、室内精准定位、自主机器人根据用户调研分析，在815位使用智能家居设备的用户中，AI功能使用率呈现出“单点突破”的特征，部分功能表现优异，但整体使用深度仍有提升空间。AI扫地机器人成为智能家居使用频 全屋设备智能协同、AI语音对话控制、智能预警安防等功能的使用率都相对较高，显示出用户对 是AI功能高使用率的关键。相比之下，全屋智能协同等系统性功能虽然使用率相对较高，但仍有 较大提升空间，反映出用户对智能家居的认知正从3.3.1清洁电器：自动化家务的刚需场景清洁电器如扫地机器人、智能吸尘器和洗拖一体机等产品的市场需求正在快速增长。消费者希望通过自动化设备减轻繁重的家务负担，这一需求推动了该品类的持续扩张。通过AI技术实现智能路径规划、智能识别地面材质类型、自动回充等先进功能，这些设备显著提高了清洁效率和覆盖AI技术的应用使清洁机器人能够实时构建家居环境地图，智能规避障碍物，优化清扫路线，甚新一代清洁机器人还能够识别宠物粪便等特殊障碍物，避免造成二次污染，这些智能化功能显著提3.3.2安防电器：家庭安全的智能守护安防电器如智能门锁、安防摄像头等已经成为现代家庭的标准配置。消费者对家庭安全的高度重视驱动了这一市场的持续增长，远程监控和智能报警功能使用户能够实时掌握家中AI智能分析能力的提升与多模态理解能力的增强，使得家庭安防的设备形态不再局限于单纯的摄像机。从智能门锁到智能门铃，从毫米波雷达到激光雷达，AI硬件形态与传感器类型得到持续扩展，并且从单点应用逐渐发展为多点互动融合应用。对家庭成员行为与需求的理精准和深入，从被动式的安防监控转变为主动式的家庭安防智能服务，能够预判潜在3.3.3智能中控：全屋智能的协同中枢以环境控制为典型例子，传统方式需要用户使用遥控器、按钮等物理设备对空调等设备进行手动调节，操作繁琐且无法实现最优配置。而智能家庭解决方案基于家庭AI中枢（如智能音箱或智能网关）与智能空调、智能窗帘、智能灯泡、温湿度传感器、光照传感器等智能系统通过多模态感知、协同计算、预测性决策，综合处理时间、地理位置、传感器实时数然而，全屋智能协同仍面临标准不统一、设备互联互通困难、用户配置门槛高等挑战，这也是3.3.4其他智能家居产品的多元化发展大家电如智能电视、智能空调、智能冰箱和智能洗衣机等产品的智能化主要体现在便捷性和智能调节功能上。AI技术的深度引入使得家电能够实现自适应操作、电视内容智能摘要、食材智能22小家电如智能灯具、空气净化器等注重提升家庭环境的舒适度和健康水平。厨房电器则通过智能化操作和菜谱推荐帮助消费者提高烹饪效率和成功率。护理电器如电动牙刷、智能3.4智能汽车与出行设备：移动空间AI化的竞争焦点AI车载终端通过集成智能座舱和智能驾驶系统，为用户提供更加智能化、安全化的出行服务体验。人工智能已经全面渗透至汽车产业的各个环节，并推动汽车行业的竞争焦点从电动化、智能化逐渐转向AI化。传统汽车制造商、科技公司、互联网巨头等纷纷加大在AI领域的投入力度，根据用户调研分析，在490位使用智能车载设备的用户中，AI功能的整体使用率在所有品类中表现最为优异，这得益于车载场景的特殊性——驾驶过程中用户的注意力集中在路况上，对AI辅助功能的依赖度天然更高。其中，AI导航路径优化、车载AI语音助手和AI辅助驾驶功能都呈3.4.1智能驾驶：从规则驱动向数据驱动的范式转变数据驱动型端到端智能驾驶正在颠覆过去人工规则驱动的传统智能驾驶开发范式，有望在更广泛的驾驶场景中实现更高级别的自动驾驶功能。端到端智能驾驶通过构建统一的神经原始传感器数据中直接提取关键信息，能够学习到各种复杂驾驶场景下的潜在规律和AI辅助驾驶功能通过摄像头和传感器实时监测道路状况，提供车道保持、自适应巡航、自动泊车等智能辅助，显著降低了驾驶疲劳度和事故风险。多家车企和智能驾驶技术公司和推广数据驱动型端到端智能驾驶技术，且部分已经实现了量产或试量产落地，标志3.4.2智能座舱：从功能座舱向感知智能座舱升级智能座舱正在经历从功能座舱逐渐升级为以大模型为基础的感知智能座舱的深刻转型，拥有更高水平、更全面的智能化交互能力与系统权限。功能座舱是智能座舱的早期形态，导航查询等基础功能。这一阶段的智能座舱虽然具备了一定的智能化特征，但交互方式相对单一，大模型技术赋予了感知智能座舱更准确、更流畅的语音识别和自然语言处理能力，以及更丰富的知识储备和语义理解能力。在感知智能座舱中，用户可以通过更自然的多模态方式度交互，如通过语音指令控制车辆功能、通过手势操作调整车载系统设置、通过视线交互等。例如AI导航系统不仅能够提供实时路况信息和最优路线规划，还能够基于用户的历史出行习惯和当前交通状况进行智能预测和建议。车载AI语音助手则使驾驶员能够在不分散注意力的23243.5智能玩具与影像设备：情感陪伴与创作普惠的新机遇尤其是内容创作相关功能获得了极高的用户认可度。这一现象反映了AI技术在降低创作门槛、提3.5.1智能影像类设备的技术渗透智能影像类产品AI渗透率相对较低，但近年来增长势头强劲。无人机等智能化运动设备正逐渐被消费者接受和认可。智能相机如单反相机、手持云台、运动相机等在运动和娱乐消费者希望通过高质量的影像设备记录和分享他们的生活瞬间和运动精彩时刻。智能相机通过AI技术支持的自动对焦、图像稳定、智能拍摄模式、智能跟随等先进功能，极大提升了拍摄体验和影像质量，使专业级的拍摄效果不再是专业摄影师的专属，普通用户也能轻松创作出高质量的影3.5.2智能玩具以家庭陪伴式智能玩具为例，对话式AI技术的变革为AI力，有效解决了以往玩具在互动时面临的诸多技术难题，如背景噪音干扰严重AI玩具的教育功能（如智能讲故事、知识问答、答疑解惑）与情感陪伴价值，使许多家长寄产品的重要目标用户，相对更倾向于将AI玩具视为情感寄托和心理疗愈陪伴，这类产品强调情绪主要围绕生活陪伴和健康功能两大核心方面，偏好融合了健康监测、生活助理、用药智能化单品方面，对话式AI技术的突破为AI玩具带来了快速响应，让人机交互更加流畅自然。智能打断处理则赋予玩具灵活的对话能力，2526在前三章中，本报告已从概念边界、用户需求与典型场景三个层面，验证了AI消费硬件具备在真实产品中，AI能力能否持续可用、可控、可运营，取决于一组更为严格的工程约束：终端算力与功耗上限决定端侧能力边界，交互复杂度决定用户体验曲线，系统稳定性与更新“隐私安全”等要求各异。因此，AI消费硬件的技术演进呈现出清晰的方向性。本章围绕三条已经在实际产品与系统中显现出“必然性”的技术主线展开：端云协同、多模态交互与智能体化演进。三者并非孤立出现：端云协同提供可持续的算力与能力供给框架，多模态交互提供低摩擦的意图输消费级硬件规模化落地的核心问题：如何在有限资源下实现可靠体验，如何在复杂场景中稳定理解用户，如何把能力组织成可复用、可持续的服务闭环。4.1端云协同：从“算力分工”走向“能力闭环”如第一章所述，嵌入式AI与端侧生成式AI因响应、隐私和离线可用性优势，已成为AI消费硬件的技术基石。然而，纯粹的端侧能力受限于功耗、算力和模型规模，难以独立支撑因此，端云协同并非可选项，而是AI消费硬件实现可靠、强大体验的必然架构选择。其价值274.1.1端云协同的价值三重奏：能力互补、性能优化与隐私守护端云协同的第一层价值是能力互补。云端大模型可以承担多轮对话、长文本生成、知识密集型解析、快速指令执行等场景，提供低延迟响应与更强的可用性。对于消费级硬件而言端云协同的第二层价值是性能优化。端侧承担即时交互响应，可以显著降低网络往返带来的延间卡顿或发热降频，从而提升整体稳定性。更重要的是，端云协同使产品能够在不同网端云协同的第三层价值是隐私与安全。消费硬件常涉及生物识别、位置、音视频等敏感数据。仅在必要时将抽象后的信息送往云端，减少原始数据外泄风险。端云协同因此不仅是4.1.2端云协同的架构演进：从简单分工到有机循环优化的小模型进行本地实时推理，并将关键反馈回传云端，推动模型、策略与应用持端侧提供实时性、个性化与情境数据，二者协同计算，由云端主导复杂推理与全局能力输出，终端以轻量能力保证交互可用，适284.1.3产业链生态竞合：从链式适配到网状协同端云协同的落地正在推动产业链上下游的深度整合。模型推理效率与芯片架构、算子库、内存带宽与系统调度高度耦合，单点优化很难在消费级设备上实现“体验、功耗、成本”的同时最优。同时，越来越多的模型厂商开始布局AI原生硬件或参与硬件定义，目的并非单纯扩展品类，而是通过软硬一体化获得端到端性能与体验控制权。例如阿里巴巴积极推动通义千问大硬件厂商的适配工作，力求在不同硬件平台上都能发挥模型的最佳性能。产业实践表明，跨模型、4.2多模态交互：从单一界面到融合体验的范式转变从键盘和鼠标，到触摸屏，再到语音助手和视觉识别技术，每一次交互范式的变化，人机交互的门槛，并推动新的应用场景和使用习惯形成。交互方式并非简单的“输入输出接口”，而是直接决定了用户如何理解设备能力、如何在当前阶段，多模态交互正逐步成为新一代智能终端的基础配置。这一趋势并非源于单一技术突破，而是由用户使用场景的复杂化和AI消费硬件能力边界的扩展共同推动。依赖单一交互方式4.2.1多模态用户界面：从分散感知到协同理解多模态用户界面的本质，并不在于简单增加输入方式的数量，而在于对分散感知信号的统一建模与协同理解。在传统人机交互体系中，语音、触控、视觉等输入往往被孤立处理，定功能。多模态交互的核心突破在于，系统能够在同一时间尺度内综合多种感知信息在人类日常沟通中，语言从来不是唯一的信息载体。语调、表情、动作以及环境线索共同构成了完整的意图表达。多模态用户界面正是试图通过技术手段，将这种多信号融合29从产业实践来看，多模态交互正在从实验性功能转变为系统级能力。随着生成式人工智能和多模态模型的快速发展，单一模态的交互方式正逐步被更具通用性的多模态架构所取代味着，多模态能力不再是高端产品的差异化选项，而是正在成在硬件层面，智能终端早已配备丰富的传感器资源，但其潜力长期未被充分释放。多模态交互的引入，使得这些原本分散的数据得以被统一理解，从而显著提升交互的自然性、4.2.2硬件形态演进：“无感化”交互加速硬件范式转变随着语音、视觉等多模态交互能力的持续成熟，AI消费硬件的交互范式正逐步向“无感化”方向演进。所谓“无感化”，并不是指交互的消失，而是指交互方式从需要用户主动学习和操作，转变为更加自然、流畅、几乎无需刻意思考的体验过程。设备不再要求用户适应既定的交互逻辑，在这一趋势中，AI眼镜成为具有代表性的硬件形态。与传统手持终端相比，AI眼镜能够基于用户所看到的真实场景，通过语音等自然方式完成交互，从而在使用过程中解放双手操作负担。更重要的是，这种形态使智能系统能够持续感知用户所处的环境，为理解从长期来看，随着光学显示技术、端侧算力和功耗控制能力的不断提升，AI眼镜有望从当前以音频和拍摄为主的辅助设备，逐步演进为真正的个人智能终端。在这种形态下，动响应指令，而是能够基于持续感知的信息，为用户提供主动、连续的智能支持，更广泛地看，多模态交互的普及也正在推动交互范式的整体转变。在AI驱动的环境中，以语言用户界面为代表的新型交互方式正在不断强化其地位。语音、自然语言理解和环升，使得用户逐步摆脱对图形界面的高度依赖。这一变化不仅意味着交互方式的升4.2.3多模态生成式人工智能模型的技术突破与应用拓展多模态交互得以真正落地，离不开多模态生成式人工智能模型的持续突破。与传统模型只能处理单一类型数据不同，多模态生成式模型能够在统一框架内同时处理文本、图像、音频种数据形式，并在不同模态之间进行理解、推理与生成。这一能力使智能系统能够在更30在实际应用中，多模态生成式模型显著扩展了虚拟助手和智能终端的能力边界。用户可以通过从用户体验角度看，多模态用户界面对AI消费硬件的影响具有根本性意义。通过在几乎所有智能设备上提供更加自然的搜索、辅助和控制方式，多模态交互正在成为产品差异化的重要来源。头戴式显示设备由于在眼动、手势、语音和空间感知等方面具备先天优势，率先展望未来，多模态用户界面有望快速扩展至智能手机、智能手表、智能家居电器等主要设备类型。大量沉浸式体验和情感计算相关应用，都依赖对面部表情、语音语调、动作和环理解，这将进一步推动多模态交互技术在消费级市场中的普及。随着相关模型能力、4.3智能体演进：AI从“功能补充”迈向“应用入口”随着大模型能力不断演进，人工智能在终端侧的角色正在发生结构性变化。行业共识逐步聚焦于“端侧智能体”这一发展方向，即由具备感知、推理和执行能力的软件实体，在终运行并完成复杂任务。与早期以单一功能为核心的智能应用不同，端侧智能体强调对解能力和对多应用、多服务的调度能力，正在推动AI从“功能模块”演变为“任务执行与服务组杂任务中统一调度多个系统或应用完成目标。在当前阶段，多模态能力已率先成熟并4.3.1端侧智能体：从功能聚合到自主执行的能力演进智能体的演进代表了人工智能应用形态的根本性变化。早期的AI系统主要以规则驱动或单点模型推理为核心，承担的是辅助性或被动响应式功能。随着大语言模型与多模态模型体逐步具备了目标理解、规划分解和自主执行能力，能够在一定程度上替代用户完成在形态上，智能体正在经历从高度集中、强依赖云端算力的架构，向更加灵活、高效的轻量化隐私保护和个性化体验的要求不断提升。这些需求推动智能体架构朝低延迟、低能忆管理、意图识别与理解、推理与任务规划、跨系统联动执行，以及基于反馈的自我从产业节奏来看，2025年被普遍视为AIAgent商业化的重要起点。研究机构普遍认为，未来几年内，智能体将在企业软件与消费终端中快速渗透，承担部分日常决策与执行职时，智能体的大规模落地仍面临显著挑战，尤其体现在稳定性、可靠性与可控性方面能体仍高度依赖大语言模型的推理能力，其内部决策过程缺乏完全可解释性，行为一习能力仍有明显不足。这些问题限制了智能体在高风险或关键任务中的应用边界，也4.3.2对话式AI：智能体应用落地的核心支柱对话式AI正在逐步成为驱动AIAgent应用落地与能力突破的核心技术支柱。正如斯坦福大学李飞飞团队与微软研究院首席研究员等学者联合