互联网传媒行业市场前景及投资研究报告：时不我待生成式AI具身AI垂类硬件

证券研究报告

|

传媒

|

2025年11月18日互

联

网

传

媒

团

队

•

行

业

专

题

报

告时不我待：生成式AI×具身AI→各式垂类硬件——AI2026年展望报告摘要➢

我们判断2026年的AI，发展最顺畅的部位，是生成式AI携手具身AI，对现实物理世界中细微场景的重塑，如彩票场景。➢

我们回溯互联网30年，进而推演AI未来15年发展；AI为何迟迟没出爆款应用？我们用2个角度来剖析；我们分类了AI的需求应用场景有哪些，并预判2026年起，生成式AI与具身AI会以各式垂类硬件的端侧部署，对细分场景重塑。后续我们将以3类目的方式进行跟踪：场景需求、本体/端侧硬件、技术/伦理。最后，中外对比中，中国因互联网时代的场景创新，端侧硬件潜力大。➢

风险提示：行业政策变动的风险、AI技术迭代低于预期的风险、新应用与新内容的发展节奏低于预期的风险2目录CONTENT1回溯互联网30年，推演AI有15年发展2AI为何迟迟没出爆款应用？2个角度剖析AI的需求应用场景有哪些？34

2026年起，生成式AI×具身AI→各式垂类硬件5

3类目：场景需求、本体/端侧硬件、技术/伦理6

中外对比：异与同7

风险提示32026年在AI研究脉络中的方位202120232025元宇宙2022AI是六大组件的一部分人形机器人：AI硬件化特斯拉发布人形机器人的概念款ChatGPT生成式AI登场新IP、新场景20242026AIagentAI×六大空间价值观世界观的架构已成型AI由世界观开始转向价值观人形机器人正式登场人与AI的关系将引发大量的争议2025年年底，Figure03人形机器人官宣进入家庭场景4资料

：方正证券研究所回溯2024年：AI×六大空间生态建设内容/分发/变现➢

在新生态系统中导航的服务公司新场景/新环节/新内容/新赛道/新模式交互/交换/交易➢

向在两个世界分配时间的消费者出售数字和实体产品的公司人形机器人PC落地速度最快已落地但无明显增量效果AI×特斯拉/英伟达/国产机器人微软六大空间分布式垂类硬件智能手机最活跃但阻力最大入局者多但无明显效果苹果远景清晰、入局者多、短期半休止若PC有新起色，有契机各空间的端侧，如萝卜快跑、大疆XR眼镜具身智能远景清晰、入局者多、短期半休止PC若有新起色，有契机苹果/META/PICO新C位，受瞩目，蓬勃蓄力中大模型+具身载具+多模态信号，人机协同资料：方正证券研究所5回溯2025年：价值观的构建建构解构结构主义后结构主义人与AI的关系矛盾与冲突制定标准退后半步人、AI基于上述关系如何自处？研究院（关系）出版物（人）短剧（机器人）资料：方正证券研究所6衔接2024年的世界观，2025年我们开始囊括价值观的研究➢

AI伦理，作为AI的价值观部位，核心解决一个问题：AI与人之间是什么样的关系？➢

在上述关系下，AI、人分别应该如何自处？关系伦，lun，从亻（ren，人）从仑。同类同族之人的条理、顺序。在AI大趋势下，人要保有人的“人性、人位、人本”，AI也需要构建AI的秩序。人与AI之间的交互、互动，目前看最主流的场景，是生成式A具身AI，在各类场景中的具体落地。A

I伦理如果哲学无法让人升华，这社会便无法继续向前发展；如果伦理变得模糊，社会定会陷入混乱而人人自危。在一个可确定的环境里，哲学最难；在一个不确定的环境里哲学无用武之地，伦理最难。我们之所以囊括价值观部位，是对齐海外的同类研究：人AI1）尼克·博斯特罗姆（Nick

Bostrom）研究人工智能伦理、超级智能以及未来技术对人类的影响；2）马克斯·泰格马克（Max

Tegmark）在人工智能及其哲学影响方面有深入研究，尤其是关于AI未来的伦理和哲学思考。资料：方正证券研究所7目录CONTENT1回溯互联网30年，推演AI有15年发展23AI为何迟迟没出爆款应用？2个角度剖析AI的需求应用场景有哪些？4

2026年起，生成式AI×具身AI→各式垂类硬件5

3类目：场景需求、本体/端侧硬件、技术/伦理6

中外对比：异与同7

风险提示8互联网30年：1994-2023年➢

1996年电视媒体还是主流，1995-1996互联网仍处于通信基础设施阶段➢

1997年网站、门户；软件/程序时代；1998年互联网思维开始萌芽（邮箱系统/游戏平台）；1999年上市效益催生更多巨头成立➢

2000年互联网泡沫，危机中被淬炼；2001年内部治理；2002年营销渠道➢

2003年电商、2004年网游、2005年搜索、2006年抢用户、2007年页游、2008年社交9资料：《激荡三十年》,方正证券研究所参考互联网30年，2023-2025年仍处于基建时期，应用与变现模式仍在探索中类似于互联网时代的流量红利见顶A

I

时

代

红

利

见

顶2

0

3

0

年

以

后或有新的、下一代技术路径，类似于移动化之于PC互联网2

0

2

6

-

2

0

3

0

年类比于互联网的上半场2

0

2

6

年

进

C

端生成式A具身AI→现实物理世界的细微场景2

0

2

5

年

具

身

A

I具身AI是第二条技术路径2

0

2

3

年

生

成

式

A

I“创世”、bigbang；巨头带队，纷纷入局大模型10资料：方正证券研究所参考互联网的上下半场，我们判断2023-2030年或为AI的上半场被改造后的现实物理世界与多样化后的虚拟世界，融合而成

→

AGI初步成型（2030年）➢

现实世界被【具身智能+智能硬件+人形机器人】改造➢

虚拟世界被【PC+智能手机+XR】多样化➢

AI落地于六大空间，分别构建生态圈，共筑体系、形成合力→AGI时代（2032年）现实世界：被【具身智能+智能硬件+人形机器人】所改造1虚拟世界：被【PC+智能手机+XR】多样化212资料：方正证券研究所11目录CONTENT1回溯互联网30年，推演AI有15年发展2AI为何迟迟没出爆款应用？2个角度剖析3AI的需求应用场景有哪些？4

2026年起，生成式AI×具身AI→各式垂类硬件5

3类目：场景需求、本体/端侧硬件、技术/伦理6

中外对比：异与同7

风险提示12仍深度迭代中，但2025年市场着重于“价值呈现”，故整体平淡需求/用户用户想要什么？供给/AI自身的能力边界AI的即时技术，又能做到什么了？需求的转向需求萎缩；反向识别判断（工具）摧毁与重建深入各行各业资料：方正证券研究所13AIVS

互联网：5个不同之处互联网1海归+海外VC+中国版美国爆款海外toB

+

toC，国内toCAI2本土理工+国资+？海外toC，国内“逆人性”变现方式：海外（广告+付变现方式：海外（？）、国内（？）费）、国内（四大变现模式）生机勃勃+扩张降本、收缩内容：下沉（PGC→UGC）内容：上扬（UGC→PGC）（信息整合+内容传达）评价体系：变现至上×流量为王→权限至上×邀请为王资料

：方正证券研究所14AI对“供需”的深刻影响01AIGC，AI生产C效率高且重塑供给端的生产方式构建新供应链与价值链基于此，深刻影响供给、需求两端顶级作品最动人心A

I

G

C及各

类

工

具公

司

剧

组

化个

人

演

员

化需

求供

给人

&

A

I人

&

A

I03“如实”供应“有用”内容02工具繁多，提效→人与AI，人机协同新内容形态，才能更好满足人的需求虚拟世界、现实世界，各有不同计算平台，诸多不同的挑战且加速融合趋势下，传统金字塔结构的管理模式被挑战，公司剧组化——CEO导演化，业务项目化；或10人以内小公司，与外部合作，快速码盘接项目内容过多，“有用”内容更被争夺分辨判断成本高，“传达”壁垒提高、“有用”内容门槛抬升AI的视听需求，迫使个人演员化——AI与人的交互被放置于镜头里，唯有演员化才能高效被AI感知、认知、判断资料：方正证券研究所15以音乐方向为代表的AI工具，助力“用户”升级为专业创作者用户借力于AI工具，成为专业创作者我们的观点：①

提高了音乐生产效率，让音乐用户【借助于AI音乐软件】【低门槛】成为音乐创作者；让更多有音乐才华的人，能被看到的可能性提高②

全民音乐是泛娱乐的重要条件，互联网时代实现泛娱乐化的是游戏；泛娱乐化则会带来更大的市场空间、人群（玩家）数量③

类似音乐的内容方向上，图片（如即梦等）、视频素材（如剪映等）均有类似【功能】的应用软件16资料：音控APP、方正证券研究所AI或改变当下的评价体系➢

AI作为生产力、以AI各类工具为载体，在快速的“改革”内容产业，我们预判内容产业的趋势，是UGC重回PUG，即AI助力“用户”成为专业创作者，这个过程会伴随着产业链的重塑、甚至是生态链的重塑。➢

但相较产业链的变化、生态链的变化，我们认为“价值链的变化”、“评价体系”的变化更重要——如何分配价值、什么样的评价体系在决定价值的分配比例。➢

变现至上代表着一种开放的态度，邀请至上则代表审慎选择；流量为王，是“流量”占据了价值链分配的最大一环，权限为王，则代表着“权限”是价值链分配中最重要的部位。邀

请

至

上权限为王顶

级

作

品入心收魂有用×如实公司剧组化×个人演员化➢

我们试着来推演下“评价体系”的变化：资料：方正证券研究所17AI或改变当下的评价体系有用×如实公司剧组化×个人演员化➢

移动互联网的红利已然消退，流量逻辑难以为继、流量模式已被全面反噬；基于AI的生长逻辑与生长模式，是适配AI时代的新逻辑与新模式。➢

AIGC的运行逻辑，伴随着各类大模型的优化、迭代，已势不可挡，当AI在源源不断生产各种形态的内容时，我们有必要审视一个问题，未来什么样的内容能真正跑出来？➢

仍然是爆款吗？是的！➢

但相较于导演制、制片人制下的爆款内容的生产方式、评价体系，AI时代会有新的牵引指标。➢

目前看，核心是“有用”、“如实”——一切的AIGC，若作为供给端去运行，按照大趋势，供给的内容必须以“有用”、“如实”为方向牵引，这才是建设性的AIGC纲要；否则将陷入AIGC的汪洋大海中——信息收集与内容生成在大模型帮助下看似更容易了，但信息整合与内容传达则寸步难行，唯有“有用”、“如实”才能拔升供给内容的竞争力，应对信息整合与内容传达的门槛提升、壁垒提高。➢

真正的有用，不是供给端认为的“有用”，而是“如实”于需求端的对“有用”的定义、判断、感觉、变迁。资料：方正证券研究所18AI或改变当下的评价体系有用×如实公司剧组化×个人演员化➢

AI时代，每个供给端都将面临巨大的短板，传统的金字塔结构的商业模式会难以为继，企业金字塔结构被打碎了，类似剧组式的，各个级别拼凑一个临时团队，接任务，而非过往的等级严格式层层管理，公司剧组化、CEO导演化，快速响应众多挑战。小而美的公司或将成为重要的供给力量，借助于外部合作的力量，快速组队接项目。信息从不对称走向“对称”甚至是全息，金字塔结构被打碎成网络结构——网络密度越大的地方效率就越高，活力越强。➢

个人在AI视角下，本质上正在“演员化”⚫

首先，未来人作为需求方，会借助于诸多AI工具帮忙做前期的筛选、判断，能否高效率通过这样的审视，“真实”是可行的，但不一定高效，若要高效，就得借鉴演员的角色塑造、情感传达的功力、力道、技巧。⚫

其次，人要主动顺应AI的趋势，成为AI结构化数据中的一部分，否则哪怕当下再有名气、有威望、有影响力的专业创作者，若不主动将自己的思想、能力数据化、数据结构化，未来大模型的任何运行，都会被舍弃，大模型自建了一个新世界，并非简单的数字化、数据化，而是系统、缜密、全面解构自己的“专业度”，以此沉淀出自己的结构化数据，在这个趋势下，人的行为会被牵引，会像演员一样，非常注重自己的言行举止，以养成习惯、成为习性去顺应大模型的运行法则。⚫

以AI大模型新世界的规则、偏好来重新规束自己的言行举止，为满足AI工具需求的表达，迫使个人演员化。资料：方正证券研究所19AI或改变当下的评价体系邀请至上权限为王顶级作品入心收魂AIGC的运行，以“有用”、“如实”为纲要；按照AI的需求与偏好，组织或个人作为供给端需要“进化”。人机协同、供给、需求，三个部位循环往复，相互之间、反复碰撞中，会通力博弈出新的评价体系——移动互联网时代，基于流量逻辑与流量模式的评价体系是“变现至上×流量为王”，那AI时代，基于生长逻辑与生长模式的评价体系将会是什么？或是“邀请至上×权限为王”。组织或个人，如何获取更多的邀请（即解锁他人所设置的对外权限），将成为

“指挥棒”，真正、深刻去影响生态、产业的价值。➢

AI时代，人人都可以借助于AI工具转为专业创作者，我们预判，未来对爆款的要求或许会更高，爆款之上则为“顶级作品”。➢

邀请至上的评价体系中，顶级作品是硬通货，是解锁权限的最高阶的稀缺品。➢

人与AI协同协作，在供需两端同时运转，会通力博弈出新的评价体系——相对于移动互联网时代的“流量为王”，新生成主义时代则是“邀请至上”；如何被邀请？用顶级作品！权限为王，即能否拿到用户的信任，被开放更多的权限、更大的权限，能否被更多邀请、拿到更多交互对象的权限，是AI时代，价值最大化的关键。资料：方正证券研究所20为何迟迟不出爆款的“总结性回答”根据我们自2021年以来的持续、年度跟踪，我们尝试给出如下的回答：➢

2021年的元宇宙，当下回过头去看，似乎是用一种“倒序”的方式，先展现了一幅未来的画卷；2022年特斯拉发布了机器人的概念机；2023年ChatGPT横空出世，生成式AI作为一种生产力，填补了人工效能的不足；2024年下半年具身AI的概念开始火热；2025年市场历经上述5年的持续的产业剧变，对项目、标的的审视，更多在于“出数据、贡献业绩”。➢

然而，2023年全社会各层面、各大小公司均在快速切向对生成式AI的关注，2024年又开始切向对具身AI的关注，站在2025年的尾巴上，回望2023、2024，真正的场景重塑，似乎要借力于生成式AI与具身AI的携手、共筑、形成合力，故市场的预期、审视，与产业真实的情况形成了一定的“背离”。➢

此外，人的局限性，在于难以脱离思维惯性，面对AI，全市场习惯性用互联网30年的发展经验来期待AI的进展与成效，然而，正如上几页PPT所示，AI与互联网有本质性的5个层面的不同，若意识不到这一情况，越是用互联网的经验去推进，反而会越“低于预期”。➢

另外，基于我们对AI的推演，AI将以各类工具为载体，深刻改变“供给、需求”两侧，如各类AI音乐APP，正在帮助普通用户快速转变为“专业创作者”（UGC→PGC），内容的趋势性方向若发生变化，将开始推动供给、需求两侧的实质性变化，进而改变产业链；相对于产业链的变化，价值链的变化更深刻、影响更为深远，这背后则是评价体系的变化——互联网时代的流量至上、变现为王，在AI趋势下会变吗？我们认为会的。21目录CONTENT1回溯互联网30年，推演AI有15年发展2AI为何迟迟没出爆款应用？2个角度剖析3AI的需求应用场景有哪些？4

2026年起，生成式AI×具身AI→各式垂类硬件5

3类目：场景需求、本体/端侧硬件、技术/伦理6

中外对比：异与同7

风险提示22需求与应用场景有哪些？正常思路：toC、toB、toG➢

架构思路：AI×六大空间•

现实世界被【Agent+分布式/垂类/端测硬件

+

人形机器人】改造•

虚拟世界被【PC+智能手机+XR】多样化•

AI落地于六大空间，分别构建生态圈，共筑体系、形成合力➢

除“六大空间”，现实物理世界中的众多、细微场景需求与应用➢

我们定义AI伦理所处的需求与应用场景：➢

AI落地推进的六大空间以及现实物理世界中的众多细微场景【重新塑造】23资料：方正证券研究所根据空间划分，需求应用场景有7种➢

我们在2024年A六大空间的逻辑构建中，指出AI将落地于PC、智能手机、MR、Agent、各式垂类硬件、人形机器人这六个计算平台/空间中。➢

站在当下，展望2026年，我们将增加一个“空间”，即现实世界中的众多细微场景的重塑——生成式AI与具身AI的携手改造，即第7个空间。➢

现实世界中的细微场景众多，陆续正在被创新性改造的过程中，2026年我们将重点跟踪这个部位（第7空间）的落地、推进情况。➢

空间不同，对AI（大模型、机器人等）的技术要求、伦理要求、法律要求等均有不同的标准。24资料：方正证券研究所7种场景应用，均有两种分类方法分类方法一类“果链”政策/配套/繁荣生态的合作方又不同于“果链”分层：政府、产业、相关、周边、衍生产业链生态圈ToB/G工业用toC某类人群“替代人/经验性”的特殊场景服务于某类人群低成本加大服务供给落地应用场景分类医疗：远程特殊场景：高危25资料：方正证券研究所7种场景应用，均有两种分类方法分类方法二完成各场景所需的精微动作动作AI智能部分：智能无所谓以人或机器为载体智能26资料：方正证券研究所分类1：toB（医疗）分类2：动作/功能➢

2025年下半年，英伟达正通过一系列战略级合作重塑手术机器人的未来。继与强生医疗科技（J&J

MedTech）深化物理AI能力开发后，英国CMR

Surgical近日宣布成为英伟达IGX

Thor平台的全球首批应用企业，标志着这家AI巨头在手术机器人领域的生态版图正式成型。➢

当前手术机器人领域面临三大核心挑战：高变异性导致的操作不一致、复杂操作对医生技能的极高要求、以及长周期的研发与培训成本。英伟达的解决方案直击痛点——通过数字孪生压缩研发测试周期，通过AI模拟降低培训成本，更通过实时AI决策提升手术成功率。➢

更深远的影响在于竞争维度的重构。传统机器人竞争聚焦于机械精度，而英伟达推动的“数字孪生+AI决策”模式，使竞争转向系统级能力。例如，在强生Monarch平台中，AI驱动的模拟环境不仅能优化临床流程，还能通过合成数据训练机器人应对罕见解剖场景，这种能力是单纯硬件迭代无法实现的。27资料：方正证券研究所分类1：toB（高危）分类2：动作/功能➢

11月10日，法国核能初创企业NAAREA上周宣布，与创新型意大利机器人公司FluidWire

Robotics（FWR）达成战略合作伙伴关系。NAAREA计划将此类微型反应堆部署于高耗电工业区附近，并由公司保有产权，以确保运行安全及维护质量。然而，此类系统的运维与退役作业涉及大量高难度操作，需在高温、强辐射乃至水下（如反应堆水池中）等严苛工况下完成。图表：FWR自主研发的“流体线缆”（FluidWire）液压传动系统➢

FWR自主研发的“流体线缆”（Fluid

Wire）液压传动系统，可驱动高精度机器人臂执行任务，同时避免将易损电子元件置于核辐射影响区内部。其核心技术优势包括：•

远程驱动能力：六自由度机器人臂可在高辐射区域作业，而其电机与传感器则集成于远程、可屏蔽的控制单元中；•

高精度操作性能：具备精准力反馈与高机动性，支持对微小或重型部件的精细操控；•

极端环境耐受性：系统设计可耐受高达1.5

MGy的累积辐射剂量、最高

180°C的持续高温，以及水下作业环境。28资料：IT之家、方正证券研究所目录CONTENT1回溯互联网30年，推演AI有15年发展2AI为何迟迟没出爆款应用？2个角度剖析3AI的需求应用场景有哪些？4

2026年起，生成式AI×具身AI→各式垂类硬件5

3类目：场景需求、本体/端侧硬件、技术/伦理6

中外对比：异与同7

风险提示297大场景应用、2种分类方式：2026年我们最看好哪个部位？7大场景，我们最看好“现实世界中细微场景的重塑”：➢

生成式AI在PC中的应用，一直很流畅，但C端消费者不会为此付出明显的溢价；➢

生成式AI在智能手机中的应用，不明显，关注苹果后续的发布；➢

生成式AI在MR眼镜中的应用，有一定应用价值，但MR眼镜本身进展较为缓慢；➢

Agent是2024年年底开始发力的部位，在toB、toC领域的推进仍需要时间；➢

端侧的垂类硬件，如机器狗等，仍需自动驾驶等技术的进一步成熟；➢

人形机器人，全球都在关注特斯拉的技术锁定与量产计划；➢

反而，自2025年年中，现实世界中细微场景的重塑，有较为亮眼的案例。2种分类方式，只是一种视角，基于上述判断，对2026年的重点跟踪部位：30资料：方正证券研究所2026【细微场景的重塑】生成式AI×具身AI→各式垂类硬件体彩场景（某公司案例）➢

彩票业务：落地30余家商业综合体体彩形象店；同时，签约近1000家院线渠道门店；独家代理数十家阿根廷、法国、德国国家队以及巴萨、曼城、利物浦等国际知名俱乐部顶级足球IP资源，并纳入国家体彩采购体系，打造“体彩+体育IP周边主题店”融合模式，激活消费新场景。➢

2024年底上线的AI赛事预测平台；自主研发的体育赛事智能机器人已完成原型机落地，同时即将与铁路总局在“体彩上高铁”项目上实现突破性合作。➢

2025年下半年，公司将乘势而上，快速复制体彩新零售模式，同时依托AI赛事预测平台及智能机器人，持续孵化即时竞猜、沉浸式体验等多元创新业务，全面推进体育彩票数字化、场景化、智能化升级31资料：三人行公司财报，方正证券研究所2026年：生成式A

具身AI助力下，重新“用”世界被改造的现实物理世界+多样化的虚拟世界+细微场景再塑→AI时代重新“用”世界3123现实世界：被【AIAgent+智能硬件+人形机器人】所改造虚拟世界：被【PC+智能手机+XR】多样化现实物理世界的众多细微场景：重新塑造12资料：方正证券研究所322026年：单独看生成式AI（大模型）重新审视BAT等老牌互联网巨头的商业化应用场景：➢

阿里巴巴：以通义千问开源、阿里云、电商场景，试图打造开放技术联盟：通义千问自启动开源战略，最有前景的应用可能是在电商领域，即商家运用大模型进行各类服务。➢

相对于老牌互联网巨头，OpenAI缺乏底层资源调动能力（相较谷歌的全栈掌控与阿里的云生态闭环），OpenAI无芯片、操作系统或大规模商业场景主导权，技术领先难以转化为生态主导力。➢

谷歌与阿里的战略不同，谷歌的闭源核心取决于技术护城河的高度；阿里的开源战略，则商业化变现的成效。两者战略，关键都在于生态扩张速度、资源转化效率上。➢

展望2026年，大模型要盈利，预计还是主要在企业端（toB)，谁有强大的企业圈生态，谁将获得巨大回报：1）阿里有大量企业商家，预计会进行大规模推广；2）腾讯的微信平台，也有大量商家；3）其他类型的平台，聚合大量企业商家，借助于开源的大模型，也有望释放一定的商业变现价值。332026年：生成式AI的部分功能（构建式）将快速应用01020334资料：方正证券研究所2026年：生成式AI的部分功能（构建式）将快速应用LLM大语言（chatGPT)SAM2切割（META)基础AI认知框架认知生成Florence2认知（微软）LIama4、Flux.1、Runway3分别生成语言、图、视频BlenderAI插件MotionClone风格迁移建构生成数字人35资料：方正证券研究所相较生成式AI，什么是具身AI？眼鼻耳舌身意生成式AI是大脑层面的模拟，具身类似人的身体如果把智能按照脑、身体这两个层面切开，就是生成式AI跟具身AI切割这方面做得最好的，是佛家的理论具身用传感器去感知“色、受、想、行、识”除了“意”都是物理层面的，去感知“色声香味触”36资料：方正证券研究所相较生成式AI，具身AI的核心在哪里？感知源更为丰富具身的感知源极为丰富如果把“人”抛开用“受”，感知具身不一定是“人”的样子器是无穷无尽的，未来的机器人不见得是感知“眼耳鼻舌身”，它可以感知紫外线、红外线、超声波、次声波具身，主要是模仿人，但除了模仿人，还有大量的模仿源具身首先是机（运动约束与行为约束）、械（部件）具身其次是受、行每个具身都应该有自己的“识”（初始设置）真正的具身机器，它的感知器一定会极大丰富的，感知器的丰富是产业发展方向37资料：方正证券研究所目录CONTENT1回溯互联网30年，推演AI有15年发展2AI为何迟迟没出爆款应用？2个角度剖析3AI的需求应用场景有哪些？4

2026年起，生成式AI×具身AI→各式垂类硬件5

3类目：场景需求、本体/端侧硬件、技术/伦理6

中外对比：异与同7

风险提示382026年重点跟踪的3类目：场景需求、本体/端侧硬件、技术/伦理技

术

：

基

础

层

、

应

用

层伦

理

：

不

同

场

景

有

不

同

标

准场

景

需

求

：

7

种

场

景

中

的

第

7

种生

成

式

A

I

具

身

A

I现

实

世

界

细

微

场

景本

体

/

端

侧

硬

件

：

持

续

迭

代生

成

式

A

I

具

身

A

I落

地

应

用

于

现

实

世

界

细

微

场

景资料：方正证券研究所39以“场景需求”为重点，囊括“本体/端侧”与“伦理/技术”我们判断2026年的重点部位，是现实世界中的细微场景，被生成式AI与具身AI携手重塑，故：➢

2026年核心关注众多的细微场景，尤其是较为“封闭”的小体系，逻辑上首先能跑通；➢

其次，因为场景的不同，对本体或端侧的要求有真实的、本