AI时代核心终端生态定位与用户需求洞察

一、AI硬件的发展历程与趋势 AI硬件的核心判定标准在于人工智能是否深度参与设备的系统架构、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。AI硬件的发展经历了从搭载AI功能到AI深度参与设备运作的演进，未来趋势是算力分布式重构，终端协同而非单一设备更智能。

二、消费者眼中的AI设备

1. 认知与使用：超90%消费者了解AI产品，62%使用过AI产品或带AI功能产品，33%通过AI相关渠道收集信息。
2. 关注点：消费者在选购手机、耳机、智能眼镜等高频随身设备时，特别关注AI功能。
3. 期待：消费者期待AI功能提升生活与交互价值，工作学习类需求紧随其后；不同品类期待差异明显：手机侧重便捷生活，智能眼镜偏重娱乐体验，耳机偏重智能交互，电脑侧重信息处理和复杂任务处理。
4. 顾虑：消费者主要担心AI功能的实用性、隐私安全及续航问题。
5. 决策影响：超过57%用户认为满足期待的AI功能将对购买起关键影响；超6成用户愿意为AI功能支付溢价。

三、消费者需求导向的核心AI设备的终端协同生态定位

1. AI手机：从App容器走向“个人记忆与决策中枢”
   • 2028-2029年超级助理化：ARM新架构落地后，手机将支持20B-25B大模型，进化为具备深度情境理解能力的超级助理，通过持续记忆用户行为细节，从“APP模式”向“AI原生（AINative）”模式转换，定位为提供深度个性化服务体验的一手信息输入与初步整理+方向性指令输出的设备。
2. AI PC：核心生产力场景从辅助工具到全链路工作流
   • 多模态内容生产流水线：实现端到端自动化工作流，多模态深度融合、精确修改，各节点高度自定义，按复杂度要求与云端闭源模型互补，成本可控。
   • 私有数据RAG大脑（Agentic Coding）：TB级本地文档、知识库向量化，本地隐私存储，长期记录、汇总，自反思，形成家庭或个人的数字分身。
   • 代理化编程：用户输出需求，借助Openhands、Aider等开源工具Agent自动编程，完全离线运行迭代循环，程序员升维为“架构审查者”。
3. AI眼镜：产品“两极化”、生态跨界融合、市场规模扩容，策略锚定“眼镜属性优先”
   • 市场规模：2026年底国内销量有望达到473K台，已纳入政府补贴范围，提供15%价格优惠。
4. 边缘AI生态闭环：在“感知、记忆、决策、行动”流程中构建无缝互联的个人智能域。