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文档简介
AI时代核心终端生态定位与用户需求洞察GfK中国2026.5Nielsen
lQ
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Reserved.Confidential
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proprietary一、AI硬件的发展历程,趋势二、消费者眼中的AI设备:
关注,
期待与顾虑三、消费者需求导向的核心AI设备的终端协同生态定位目录Confidential
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Reserved.2N
QConfidential
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Reserved.3AI硬件的发展历程,定义,趋势N
QNlQ2016年:AlphaGo战胜人类棋手
,AI重回大众视野2019年:
IoT产业爆发
,行业完成智能化升级的底层储备2022年:ChatGPT问世
,AI进入超高速迭代期2028+生态主导期AI主导生态整合独立工具库2025-2027深度融合期AI深度嵌入系统多设备协同1956-2015技术积累期AI理论奠基及早期探索2016-2024智能工具期AI赋能硬件语音交互/基础感知2025年初:
DeepSeek刷屏
,AI与千行百业深度融合全面开启2026年:摩根士丹利预测为“AI科技硬件爆发关键之年”2028年以后:AI与硬件角色易位
,AI主导生态整合AI与硬件的“双向奔赴”:发展历程Confidential
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Reserved.4AI硬件定义的思考阿里云研究院在《AI消费硬件产业报告》中提出,AI硬件的核心判定标准不在于是否搭载AI功能,而在于:人工智能是否深度参与了设备的系统架构,交互方式和价值创造过程,并对用户体验产生持续,可感知影响。N
Q系统级嵌入持续价值交互重构
AI不是“附加功能”,而是设备的核心驱动Confidential
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Reserved.5从人适应设备,到设备适应人可感知、可量化的用户体验提升N
Q消费者眼中的AI设备:认知,关注,期待与顾虑•认知:消费者对AI产品的认知和使用率是怎样?•
关注:消费者对哪些硬件品类的AI功能更关注?
这些硬件品类有什么特征?•
期待:消费者对产品AI功能的期待是什么?不同硬件品类有什么期待差异?•顾虑:消费者对产品AI功能有哪些顾虑?•
决策:
AI功能对消费者购买决策的影响怎样?消费者愿意为AI功能付出溢价吗?Confidential
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Reserved.6消费者对AI产品或带有AI功能的产品认知及使用率逐步提升超90%消费者了解AI产品,62%的消费者使用过AI产品或者带有AI功能产品,33%消费者选择AI相关渠道收集产品信息NlQ认知
关注
期待
顾虑决策消费者种草渠道平台选择2026对AI功能/产品的认知及使用渗透率使用渗透率39%62%非常了解,且使用过市面上大部分的AI功能比较了解,使用过市面上一些的AI功能仅限于了解,缺乏实际应用经验不太了解完全不了解28%8%3%202511%51%14%7%20249%30%2025vs202439%数据来源:
NIQ-GfKMI+Consumerfullviewtrackingdata,品类涵盖3C数码|音频穿戴|家电等电商平台社交媒体/短视频传统渠道内容平台AI相关渠道搜索引擎/浏览器长视频平台91%84%46%38%33%29%28%19%
8%
8%Confidential
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Reserved.7消费者在选购手机,耳机,智能眼镜等高频随身设备时品类时,特别关注AI功能关注品类AI功能的消费者比例N
Q认知
关注
期待
顾虑决策37%30%25%18%18%16%16%11%11%9%手机耳机AR/VR/AI眼镜电视扫地机智能手表平板电脑空调冰箱请问您一般选购哪些产品时
,会特别关注AI(人工智能)的功能/技术?不同年龄看,45+中老年人倾向与扫地机,电视等家务,家庭内场景设备,<30年轻人更偏耳机,平板随身私人设备数据来源:尼尔森IQ
,
MI+消费者研究数据2026年4月30-45<3035%27%25%22%12%45+Confidential
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Reserved.835%32%26%39%29%26%TOP119%TOP4TOP318%TOP218%16%TOP5N
Q消费者期待产品AI功能,更优先感知生活与交互价值,工作学习类紧随其后;口
生活娱乐类
口
智能交互类口
生产学习类认知
关注
期待
顾虑决策Q:您认为一个真正有价值的AI产品,更倾向于AI能处理下列哪些任务?【限选3个】便捷生活:
帮助处理生活类任务,如智能提醒,健康提醒,行程规划和建议等智能交互:
智能接入或控制家具、车或其他用户设备娱乐体验:
基于使用场景精准平衡性能与功耗,令游戏、影音体验增强信息总结:
理解并整理指定信源(如通话、录音、文章等),并摘要、汇总、报告新型交互:
手势、眼动、语音的多模态融合交互,及实时翻译、导航等核心应用。自主管理:基于环境/人状态自动调整/匹配程序复杂任务处理:
如跨设备/跨APP执行操作,自动化办公,金融投研建议,网络信息定时抓取等学习答疑:
解答复杂问题,并提供知识溯源文字创作辅助:
实时按要求生成AI生成或修改文字类内容多模态创作辅助:
实时按要求AI生成或修改图片/视频/音乐等编程开发:
帮助编写、解释或调试简单的代码片段41%45+中老年更多期待AI帮助便捷生活44%29%23%26%25%24%30%<30青年更多期
待AI帮助提升娱乐体验,33%17%21%数据来源:尼尔森IQ
,
MI+消费者研究数据2026年4月
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Reserved.17%13%9消费者对不同品类AI功能的期待不同:手机更多帮助便捷生活,智能眼镜偏重提升娱乐体验,耳机偏重智能交互,电脑侧重信息处理,和复杂任务处理消费者期待智能眼镜AI功能更多“娱乐体验”AI功能更多“智能消费者期待AI功能更多轻薄本“信息处理”AI功能更多“复务处理”杂任认知
关注
期待
顾虑决策消费者期待耳机,消费者期待轻薄本交互智能眼镜,电视,消费者期待手机,电视AI功能更多“便捷生活”50%
45%40%35%30%25%20%15%10%5%” Total手机耳机
AR/VR/AI眼镜
电视
轻薄本10N
Q数据来源:尼尔森IQ
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MI+消费者研究数据2026年4月
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Reserved.0%
便捷生活娱乐体验智能交互信息总结新型交互自主管理复杂任务处理学习答疑文字创作辅助多模态创作辅助编程开发消费者对产品AI功能主要在于担心实用性,
隐私安全及续航的问题对产品AI功能的顾虑34%29%13%实用性隐私安全续航问题担心功能华而不实,营销噱头高于实用性对话与数据是否被上传、滥用或泄露担心AI功能增加耗电及发热认知
关注
期待
顾虑决策*对此产品中集成AI功能,您目前最大的顾虑是什么?
N=40008%6%4%
4%45+中老年更多担心学习成本高6%信息可靠度
依赖性后期成本前期价格学习成本过高担心使用AI功能需持续支付额外费用担心AI功能增加产品价格45+中老年更多担心形成依赖
3%2%如何确保产品提供的信息是准确可靠的需要复杂的学习调教,无法快速上手使用过度依赖导致个人思考与能力退化Confidential
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Reserved.11N
Q数据来源:尼尔森IQ
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MI+消费者研究数据2026年4月202403
202503
202604
>20%
16%~20%
11%~15%
5%~10%
<5%8%52%5%18%17%47%50%32%26%Confidential
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Reserved.12
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%
认知
关注
期待
顾虑决策Q:若有设备满足您对AI的期待,会如何影响您购买的设备?N=3841AI已成为购买决策“关键加分项”,并正在迈向“决定性因素”超过57%用户认为若AI功能满足期待,将会对购买起关键影响;超6成的用户愿意为AI功能支付溢价N
Q轻微影响几乎没有影响总体14%44%决定性因素关键加分项AI功能支付溢价意愿及比例AI功能对购买决策的影响34%8%溢价付费意愿比例2025Q1溢价付费意愿比例2024Q476%D62%12.4%
8.3%
7.0%13%22%消费者需求导向的核心AI设备的终端协同生态定位Confidential
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Reserved.13N
QNlQConfidential
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Reserved.一手信息输入+初步整理
,掌管方向性决策输出的一线中枢AI终端的未来不应是“单一更聪明的设备”
,而是分工明确的协同系统从感知到行动,各终端各司其职,算力分布式重构感知记忆决策行动解放双手的数据采集+轻交互载体
,驱动个性化AI服务的深度进化提供7×24小时在线的本地Agent算力载体
,处理敏感数据与复杂多模态任务多端协同
,构建分布式边缘AI生态个人记忆与决策中枢
私有智能中枢全天候感知终端手机眼镜PCAI手机:从App容器走向“个人记忆与决策中枢”从传统的“APP模式”向“AI原生(AI
Native)”模式转换;输入+输出的第一线:基于手机的移动、碎片化使用、通讯、感知等固有属性,AI手机的将逐渐定位为:一手信息输入与初步整理+方向性指令输出。使用模式Confidential
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Reserved.N
Q通过持续记忆用户行为细节——•
「用户喜欢什么?」•
「前面说过什么?」•
「已经做过什么?
」提供深度个性化的服务体验。个人记忆2028-2029:超级助理化27-28预计ARM新架构落地,端侧将支持20B-25B大模型。再通过1-2代迭代,手机将从“APP载体”彻底进化为具备深度情境理解能力的超级助理。N
QAI
PC无法脱离云端
,但可作为「个人主权AI的最小计算单元」,构建「本地隐私与管控
+云端极智推理」的分布式算力网络云端大模型API处理最新知识检索、极度复杂的推理任务←云端为外接智库本地隐私管控
7×24h流程管理
私有知识库构建本地为流程管理核心→AI
PC的未来定位:主权AI最小单元与分布式算力节点Confidential
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Reserved.NlQAI
PC核心生产力场景:从辅助工具到全链路工作流Confidential
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Reserved.17私有数据
RAG大脑代理化编程(AgenticCoding)•
用户输出需求,借助Openhands,Aider等开源工具Agent自动编程,测试•
完全离线运行迭代循环,直至产出结果•
程序员升维为“架构审查者”•
TB级本地文档、知识库向量化•
文档、知识库、多模态数据本地隐私存储•
长期记录、汇总,自反思•
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