2026AI硬件格局重塑：谁在定义行业新坐标

2分钟前

2026年，走到产业升级关键节点的AI硬件，正式脱离了过去零散拼贴概念的野蛮生长阶段。

工业和信息化部、商务部、国家市场监督管理总局联合推出的《人工智能终端智能化分级》系列国家标准，给这个热度高涨的赛道立下了清晰的标尺，将智能终端从L1到L4划分为四个等级，实现从响应级到协同级的逐层进阶。

这套标准体系明确了感知、认知、执行、记忆、学习五大核心能力要素，覆盖手机、电脑、电视、智能眼镜、汽车座舱、音箱、耳机七大品类，基本框定了第一批有望实现大规模普及的AI硬件形态，还配套给出了可落地的具体测试方法。

对普通消费者而言，从此不用再费心琢磨专业技术术语，也不用只听厂商的宣传话术，就能直观判断一台AI设备的智能化水平。

和国家标准发布几乎同期，在5月20日举办的阿里云峰会上，阿里云展示了多款AI硬件的落地成果，同时官宣联合天猫推出「千问智能硬件X天猫合作计划」。该计划包含千问模型专享权益、天猫亿级流量扶持、全域品牌曝光资源等内容，双方合计投入超1亿资源，从技术赋能、品牌推广、销售渠道三个维度帮助硬件厂商完成价值升级，加速AI硬件新物种的规模化爆发。

天猫618大促临近，多款搭载千问AI能力的新品将在天猫集中亮相，两大平台联合开放流量与品牌资源，推动AI硬件加速完成商业化落地。国家给AI硬件划出了清晰的能力分级金字塔，云厂商则为厂商搭建好了登上金字塔的能力阶梯。

这些接连发生的行业变化，共同指向了一个清晰的发展方向：

AI硬件正从端侧单点概念验证，迈向端云协同的大规模普及阶段，而AI云服务的能力释放，刚好踩中了这个产业转折点。

01 分级定局：谁在原地踏步，谁能抢占先机

从L1到L4的每一次等级跨越，都对应着智能化能力门槛的抬升。

L1级设备仅能执行预设固定指令，本质是传统设备的初级智能化改造；L2级则初步具备工具属性，用户可以主动调用特定AI功能。

中国电子技术标准化研究院副院长于秀明在解读标准时提到，经过调研测试，目前市场上用户保有量较高的AI产品，大多停留在L1、L2级别，只有少量新品能够达到L3级水平。

整体来看，当前AI终端正沿着三条路径同步推进：传统终端智能化升级、新兴AI终端扩量、未来终端技术探索。

行业真正的分水岭出现在L3辅助级。L3级的核心要求，是终端能够全面理解用户的指令与真实意图，并且具备主动识别场景、主动提供服务的能力。

以L3级智能空调为例，它可以主动识别出用户出汗的状态，自动下调室温；用户触发离家模式后，摄像头会先确认家中是否还有人员，确认用户全部离开后再关闭电器灯光。这类操作需要整合音频、视频、多传感器的输入信息，完成复杂的意图识别与场景判断。国家标准对L3级设备明确要求具备复杂意图理解、链式推理及长期记忆能力，这意味着设备不能只给出基础答案，还要理解用户需求背后的逻辑，甚至提前预判下一步动作。

不少硬件厂商过去几年始终在L1级别徘徊，暴露出几个典型问题：

一类是产品定义过于封闭，只聚焦单一功能解决，没有为后续升级预留传感器接口或算力冗余；另一类是过度依赖端侧轻量模型，遇到复杂场景就会出现能力断层。

还有一种更具迷惑性的情况：把L1级功能包装成L2、L3级概念营销，这类产品在国家标准的正式测试中会立刻露出破绽，最终也会被消费者用选择淘汰。

对此，阿里云智能集团公共云事业部解决方案架构部副总经理陈立伟判断：当前整个硬件行业正处于从L2向L3进阶的关键阶段，谁能率先搭建好L3级的技术架构，落地L3级的用户体验，谁就能抢占更大的市场份额。

停留在L1、甚至L2级别，已经不再是安全区。而想要顺利晋级L3阶段，必须搭配多模态感知和云端泛化推理能力。

本次阿里云峰会上还重磅发布了千问旗舰模型Qwen3.7-Max，在第三方机构Arena全球大模型盲测总榜中，Qwen3.7-Max位列国产模型第一，实力对标全球顶级模型。

Qwen3.7-Max的设计核心，就是成为智能Agent的内核，让模型具备自主规划、持续迭代、跨设备协同的能力，这次技术升级刚好匹配L3级对感知、认知能力的要求。目前阿里云面向智能硬件行业推出的多模态交互开发套件，已经全面支持接入Qwen3.7-Max。

云端模型的泛化能力越强，硬件适配L3级的开发成本就越低。陈立伟也提到：「现在没有任何一款硬件产品能靠单一模型实现端到端的闭环用户体验，解决方案一定是多模型组合的模式。」

02 路径共识：端云协同成为行业必选项

走完L3辅助级之后，L4协同级将是一次更大幅度的产业跃迁。

从现有标准定义来看，L4级关注的核心不是单台设备的智能化，而是多设备共同组成一套完整的智能系统：用户走进家门，智能眼镜、音箱、服务机器人、汽车座舱之间就能自动共享用户的偏好记忆，联动在物理场景中为用户提供服务。

因此，未来想要让技术产品稳定落地L4级，硬件厂商面对的最大挑战就是系统集成和跨设备协同能力。

在标准分类表中，从手机等移动终端到智能眼镜、耳机，绝大多数产品都标注了「端云协同」的要求，背后逻辑非常清晰：实时响应靠端侧算力，复杂推理靠云端模型，这是当前AI硬件智能化的最优解决方案。

科沃斯管家机器人「八界」就是一个典型案例。出于对开源生态和模型持续迭代能力的考虑，科沃斯很早就选择接入千问大模型。

家用管家机器人面对的核心难题，是家庭环境的非标准化——不仅安全要求高、环境信息密度大，用户需求也非常长尾零散。科沃斯「八界」的解决方案，是把机器人的基础原子能力比如抓取、移动、感知、路径规划封装成大模型可理解的API接口，由云端Qwen3.6-Plus处理环境感知、任务拆解这类复杂工作。

当用户说出「整理客厅」这样的模糊指令，云端模型会先理解客厅包含哪些物品、整理的标准是什么，再拆解成一连串具体动作下发给机械臂，整个过程不需要提前预编程，由「八界」的智能体主动串联完成整个任务。

目前科沃斯还开放了「八界」的系统、原子能力和仿真平台，让更多生态伙伴可以依托「八界」便捷参与家用机器人的算法开发和应用落地。

杭州研极微旗下的神眸系列产品，同样印证了端云协同的必要性。作为专注低功耗智能影像的企业，研极微的产品核心是解决摄像头的供电和联网难题，实现无网无电也能正常工作。但低功耗设计带来的问题是：端侧芯片算力有限，没办法承载大模型的推理负载。

他们给出的方案是：端侧完成实时检测和初步预处理，用端侧AI芯片识别画面中出现的人、车、非机动车，再把文本和图片信息通过低功耗4G信标上传到云端；由云端千问大模型完成深度语义理解和结构化记忆，最终用户可以像搜索相册一样直接问相机，比如「昨天下午门口出现过什么颜色的猫」。这种流畅体验，在纯端侧方案下几乎不可能实现。

依托这套端云协同架构，研极微的产品付费转化率提升了25%，平均客单价上涨30%，付费用户持续留存率稳定在75%以上，AI能力直接转化成了实打实的商业竞争力。

端云协同的分工模式，已经成为行业共识，云厂商的角色也因此发生了本质改变。

过去云厂商只提供算力、存储这类基础云资源，现在已经转型为提供端云协同、围绕智能Agent的基础设施底座，把视觉理解、任务规划甚至前端代码生成能力打包成可直接调用的服务，从开发层降低了硬件厂商把AI能力嵌入现有产品的门槛，从提供平台、提供模型延伸到提供Agentic Coding能力。

陈立伟也总结了阿里云当前聚焦的四个核心方向：解决模型组合问题、降低工程复杂度、搭建持续运营能力、形成数据闭环。

说到模型组合与工程落地，不得不提前不久发布的新一代全模态大模型Qwen3.5-Omni。

Qwen3.5-Omni在音视频理解、识别、交互等215项任务中取得了SOTA成果，大幅优化了实时交互体验，甚至进化出了「高情商」交互能力。更值得关注的是，Qwen3.5-Omni已经具备音视频Vibe Coding能力，用户对着镜头讲清需求，模型就能自主生成APP、网页、游戏这类复杂产品的代码，这种实时全模态能力，正好为AI硬件从L1、L2进阶L3、L4打下了关键技术基础。

在全模态模型不断成熟的同时，硬件厂商也在探索差异化的落地路线。

比如专注C端人形机器人的乐森机器人，正在尝试一种有趣的端云协同方案：用户可以通过家庭局域网，用自己的电脑或本地智能体完全接管机器人的AI系统，让机器人实现智能家居控制、方言对话、个性化话题记忆等定制化能力。

刚发售全球首款带视觉感知能力AI耳机的光帆科技，观察到过去一年AI硬件行业最大的变化就是「迭代速度快」，软硬件更新节奏远超以往，AI已经从单纯的聊天功能进化出智能体和自学习能力，可落地场景每天都在快速扩张。而光帆的落地路径是打造一套比OpenClaw覆盖范围更广的AI原生操作系统，涵盖多模态交互、硬件调度、软件调度和算力调度全链条。

这些行业头部玩家的探索，证明了端云协同是一个「难但正确」的长期方向。云端智能在快速进化，而端侧的执行能力和硬件调度能力，依然是决定AI硬件智能化等级的核心变量。

03 商业重构：协同边界拓展市场空间

除了给出技术方向指引，这次智能化分级标准还有一个重要意义：在商业化层面释放出明确的产业信号。

消费者可以用L1到L4的标准直观评判产品，在这种需求驱动下，硬件厂商也会形成清晰的升级路线图。

尤其是对中小创业公司来说，自研多模态模型和推理框架的成本过高，绝大多数厂商更需要标准化的AI底座，以及清晰可预期的商业回报路径。

AI硬件服务的商业增长潜力，从噜咔博士AI拍学机的用户数据中就能看出趋势。噜咔博士公开数据显示，接入千问大模型之前，早期用户日均使用时长只有30多分钟；接入Qwen3.6-Plus之后，日均使用时长直接提升了50%，每个月用户拍摄的、和AI互动的照片达到约5000万张。更精准的万物识别和OCR能力，带来了更高频次的图片识别交互；泛化推理能力的升级，拉长了用户多轮问答的深度，AI底座可量化的技术进步，直接带来了用户黏性的质的提升。

当用户每天和设备产生上百次交互，积累了大量个人兴趣数据之后，一个自然需求就出现了：这些个人记忆和使用偏好，能不能同步到其他设备上？比如在学校的设备上继续延续之前的数据制定个性化学习任务。

当单设备智能化达到一定水平之后，市场真正的增长空间，就会转移到全场景共生下的系统智能。

国家标准中定义的L4协同级，核心特征就是跨设备协同和用户偏好共享记忆。手机、眼镜、汽车座舱、音箱围绕用户，形成一张无缝衔接的智能服务网络。

你戴着智能眼镜坐进车里，座舱会自动切换成你习惯的驾驶模式；你对着音箱说一句整理客厅，家里的服务机器人就会开始行动。这种一致连贯的体验，需要所有设备共享同一个云端智能底座，也需要云厂商提供统一的身份认证、记忆存储和执行调度体系。

全场景共生，会彻底重构AI硬件的商业化逻辑。

过去做硬件，大多是靠供应链差价盈利，卖出一台就完成一次交易闭环。现在AI能力的加入打开了新的增长想象，未来可以通过订阅服务持续产生溢价。

在跨设备协同场景下，用户更愿意为连续一致的体验付费，比如订阅个人AI助理服务、购买场景化技能包，整个赛道的价值分配也会因此重新洗牌。

举一个已经落地的例子：Rokid智能眼镜在端侧接入阿里版OpenClaw产品JVS Claw后，职场用户可以高效完成创建日历、回复微信、移动支付等操作，如果把这些高频行为进一步整合，沉淀成提升工作效率的专属场景，就可以延伸出个人生活助理的订阅服务。

今年618大促期间，天猫也上线了数十个搭载JVS Claw的主机品牌，全面接入智能助手，正式迎来Agent PC时代。

硬件不再是交易的终点，而是持续服务的入口。

市场重构的浪潮，会偏向那些能够融入这张智能网络的产品，逐渐淘汰孤立的L1级别设备。

智能化分级标准给出了产业发展的清晰方向，端云协同提供了可落地的前进路径，而云厂商的标准化能力，正在让这条通往未来的路越来越宽、越来越平。