2026年，走到產(chǎn)業(yè)升級關(guān)鍵節(jié)點的AI硬件，正式脫離了過去零散拼貼概念的野蠻生長階段。

工業(yè)和信息化部、商務(wù)部、國家市場監(jiān)督管理總局聯(lián)合推出的《人工智能終端智能化分級》系列國家標(biāo)準(zhǔn)，給這個熱度高漲的賽道立下了清晰的標(biāo)尺，將智能終端從L1到L4劃分為四個等級，實現(xiàn)從響應(yīng)級到協(xié)同級的逐層進階。

這套標(biāo)準(zhǔn)體系明確了感知、認(rèn)知、執(zhí)行、記憶、學(xué)習(xí)五大核心能力要素，覆蓋手機、電腦、電視、智能眼鏡、汽車座艙、音箱、耳機七大品類，基本框定了第一批有望實現(xiàn)大規(guī)模普及的AI硬件形態(tài)，還配套給出了可落地的具體測試方法。

對普通消費者而言，從此不用再費心琢磨專業(yè)技術(shù)術(shù)語，也不用只聽廠商的宣傳話術(shù)，就能直觀判斷一臺AI設(shè)備的智能化水平。

和國家標(biāo)準(zhǔn)發(fā)布幾乎同期，在5月20日舉辦的阿里云峰會上，阿里云展示了多款A(yù)I硬件的落地成果，同時官宣聯(lián)合天貓推出「千問智能硬件X天貓合作計劃」。該計劃包含千問模型專享權(quán)益、天貓億級流量扶持、全域品牌曝光資源等內(nèi)容，雙方合計投入超1億資源，從技術(shù)賦能、品牌推廣、銷售渠道三個維度幫助硬件廠商完成價值升級，加速AI硬件新物種的規(guī)?；l(fā)。

天貓618大促臨近，多款搭載千問AI能力的新品將在天貓集中亮相，兩大平臺聯(lián)合開放流量與品牌資源，推動AI硬件加速完成商業(yè)化落地。國家給AI硬件劃出了清晰的能力分級金字塔，云廠商則為廠商搭建好了登上金字塔的能力階梯。

這些接連發(fā)生的行業(yè)變化，共同指向了一個清晰的發(fā)展方向：

AI硬件正從端側(cè)單點概念驗證，邁向端云協(xié)同的大規(guī)模普及階段，而AI云服務(wù)的能力釋放，剛好踩中了這個產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)折點。

01 分級定局：誰在原地踏步，誰能搶占先機

從L1到L4的每一次等級跨越，都對應(yīng)著智能化能力門檻的抬升。

L1級設(shè)備僅能執(zhí)行預(yù)設(shè)固定指令，本質(zhì)是傳統(tǒng)設(shè)備的初級智能化改造；L2級則初步具備工具屬性，用戶可以主動調(diào)用特定AI功能。

中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院副院長于秀明在解讀標(biāo)準(zhǔn)時提到，經(jīng)過調(diào)研測試，目前市場上用戶保有量較高的AI產(chǎn)品，大多停留在L1、L2級別，只有少量新品能夠達到L3級水平。

整體來看，當(dāng)前AI終端正沿著三條路徑同步推進：傳統(tǒng)終端智能化升級、新興AI終端擴量、未來終端技術(shù)探索。

行業(yè)真正的分水嶺出現(xiàn)在L3輔助級。L3級的核心要求，是終端能夠全面理解用戶的指令與真實意圖，并且具備主動識別場景、主動提供服務(wù)的能力。

以L3級智能空調(diào)為例，它可以主動識別出用戶出汗的狀態(tài)，自動下調(diào)室溫；用戶觸發(fā)離家模式后，攝像頭會先確認(rèn)家中是否還有人員，確認(rèn)用戶全部離開后再關(guān)閉電器燈光。這類操作需要整合音頻、視頻、多傳感器的輸入信息，完成復(fù)雜的意圖識別與場景判斷。國家標(biāo)準(zhǔn)對L3級設(shè)備明確要求具備復(fù)雜意圖理解、鏈?zhǔn)酵评砑伴L期記憶能力，這意味著設(shè)備不能只給出基礎(chǔ)答案，還要理解用戶需求背后的邏輯，甚至提前預(yù)判下一步動作。

不少硬件廠商過去幾年始終在L1級別徘徊，暴露出幾個典型問題：

一類是產(chǎn)品定義過于封閉，只聚焦單一功能解決，沒有為后續(xù)升級預(yù)留傳感器接口或算力冗余；另一類是過度依賴端側(cè)輕量模型，遇到復(fù)雜場景就會出現(xiàn)能力斷層。

還有一種更具迷惑性的情況：把L1級功能包裝成L2、L3級概念營銷，這類產(chǎn)品在國家標(biāo)準(zhǔn)的正式測試中會立刻露出破綻，最終也會被消費者用選擇淘汰。

對此，阿里云智能集團公共云事業(yè)部解決方案架構(gòu)部副總經(jīng)理陳立偉判斷：當(dāng)前整個硬件行業(yè)正處于從L2向L3進階的關(guān)鍵階段，誰能率先搭建好L3級的技術(shù)架構(gòu)，落地L3級的用戶體驗，誰就能搶占更大的市場份額。

停留在L1、甚至L2級別，已經(jīng)不再是安全區(qū)。而想要順利晉級L3階段，必須搭配多模態(tài)感知和云端泛化推理能力。

本次阿里云峰會上還重磅發(fā)布了千問旗艦?zāi)Ｐ蚎wen3.7-Max，在第三方機構(gòu)Arena全球大模型盲測總榜中，Qwen3.7-Max位列國產(chǎn)模型第一，實力對標(biāo)全球頂級模型。

Qwen3.7-Max的設(shè)計核心，就是成為智能Agent的內(nèi)核，讓模型具備自主規(guī)劃、持續(xù)迭代、跨設(shè)備協(xié)同的能力，這次技術(shù)升級剛好匹配L3級對感知、認(rèn)知能力的要求。目前阿里云面向智能硬件行業(yè)推出的多模態(tài)交互開發(fā)套件，已經(jīng)全面支持接入Qwen3.7-Max。

云端模型的泛化能力越強，硬件適配L3級的開發(fā)成本就越低。陳立偉也提到：「現(xiàn)在沒有任何一款硬件產(chǎn)品能靠單一模型實現(xiàn)端到端的閉環(huán)用戶體驗，解決方案一定是多模型組合的模式。」

02 路徑共識：端云協(xié)同成為行業(yè)必選項

走完L3輔助級之后，L4協(xié)同級將是一次更大幅度的產(chǎn)業(yè)躍遷。

從現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)定義來看，L4級關(guān)注的核心不是單臺設(shè)備的智能化，而是多設(shè)備共同組成一套完整的智能系統(tǒng)：用戶走進家門，智能眼鏡、音箱、服務(wù)機器人、汽車座艙之間就能自動共享用戶的偏好記憶，聯(lián)動在物理場景中為用戶提供服務(wù)。

因此，未來想要讓技術(shù)產(chǎn)品穩(wěn)定落地L4級，硬件廠商面對的最大挑戰(zhàn)就是系統(tǒng)集成和跨設(shè)備協(xié)同能力。

在標(biāo)準(zhǔn)分類表中，從手機等移動終端到智能眼鏡、耳機，絕大多數(shù)產(chǎn)品都標(biāo)注了「端云協(xié)同」的要求，背后邏輯非常清晰：實時響應(yīng)靠端側(cè)算力，復(fù)雜推理靠云端模型，這是當(dāng)前AI硬件智能化的最優(yōu)解決方案。

科沃斯管家機器人「八界」就是一個典型案例。出于對開源生態(tài)和模型持續(xù)迭代能力的考慮，科沃斯很早就選擇接入千問大模型。

家用管家機器人面對的核心難題，是家庭環(huán)境的非標(biāo)準(zhǔn)化——不僅安全要求高、環(huán)境信息密度大，用戶需求也非常長尾零散?？莆炙埂赴私纭沟慕鉀Q方案，是把機器人的基礎(chǔ)原子能力比如抓取、移動、感知、路徑規(guī)劃封裝成大模型可理解的API接口，由云端Qwen3.6-Plus處理環(huán)境感知、任務(wù)拆解這類復(fù)雜工作。

當(dāng)用戶說出「整理客廳」這樣的模糊指令，云端模型會先理解客廳包含哪些物品、整理的標(biāo)準(zhǔn)是什么，再拆解成一連串具體動作下發(fā)給機械臂，整個過程不需要提前預(yù)編程，由「八界」的智能體主動串聯(lián)完成整個任務(wù)。

目前科沃斯還開放了「八界」的系統(tǒng)、原子能力和仿真平臺，讓更多生態(tài)伙伴可以依托「八界」便捷參與家用機器人的算法開發(fā)和應(yīng)用落地。

杭州研極微旗下的神眸系列產(chǎn)品，同樣印證了端云協(xié)同的必要性。作為專注低功耗智能影像的企業(yè)，研極微的產(chǎn)品核心是解決攝像頭的供電和聯(lián)網(wǎng)難題，實現(xiàn)無網(wǎng)無電也能正常工作。但低功耗設(shè)計帶來的問題是：端側(cè)芯片算力有限，沒辦法承載大模型的推理負(fù)載。

他們給出的方案是：端側(cè)完成實時檢測和初步預(yù)處理，用端側(cè)AI芯片識別畫面中出現(xiàn)的人、車、非機動車，再把文本和圖片信息通過低功耗4G信標(biāo)上傳到云端；由云端千問大模型完成深度語義理解和結(jié)構(gòu)化記憶，最終用戶可以像搜索相冊一樣直接問相機，比如「昨天下午門口出現(xiàn)過什么顏色的貓」。這種流暢體驗，在純端側(cè)方案下幾乎不可能實現(xiàn)。

依托這套端云協(xié)同架構(gòu)，研極微的產(chǎn)品付費轉(zhuǎn)化率提升了25%，平均客單價上漲30%，付費用戶持續(xù)留存率穩(wěn)定在75%以上，AI能力直接轉(zhuǎn)化成了實打?qū)嵉纳虡I(yè)競爭力。

端云協(xié)同的分工模式，已經(jīng)成為行業(yè)共識，云廠商的角色也因此發(fā)生了本質(zhì)改變。

過去云廠商只提供算力、存儲這類基礎(chǔ)云資源，現(xiàn)在已經(jīng)轉(zhuǎn)型為提供端云協(xié)同、圍繞智能Agent的基礎(chǔ)設(shè)施底座，把視覺理解、任務(wù)規(guī)劃甚至前端代碼生成能力打包成可直接調(diào)用的服務(wù)，從開發(fā)層降低了硬件廠商把AI能力嵌入現(xiàn)有產(chǎn)品的門檻，從提供平臺、提供模型延伸到提供Agentic Coding能力。

陳立偉也總結(jié)了阿里云當(dāng)前聚焦的四個核心方向：解決模型組合問題、降低工程復(fù)雜度、搭建持續(xù)運營能力、形成數(shù)據(jù)閉環(huán)。

說到模型組合與工程落地，不得不提前不久發(fā)布的新一代全模態(tài)大模型Qwen3.5-Omni。

Qwen3.5-Omni在音視頻理解、識別、交互等215項任務(wù)中取得了SOTA成果，大幅優(yōu)化了實時交互體驗，甚至進化出了「高情商」交互能力。更值得關(guān)注的是，Qwen3.5-Omni已經(jīng)具備音視頻Vibe Coding能力，用戶對著鏡頭講清需求，模型就能自主生成APP、網(wǎng)頁、游戲這類復(fù)雜產(chǎn)品的代碼，這種實時全模態(tài)能力，正好為AI硬件從L1、L2進階L3、L4打下了關(guān)鍵技術(shù)基礎(chǔ)。

在全模態(tài)模型不斷成熟的同時，硬件廠商也在探索差異化的落地路線。

比如專注C端人形機器人的樂森機器人，正在嘗試一種有趣的端云協(xié)同方案：用戶可以通過家庭局域網(wǎng)，用自己的電腦或本地智能體完全接管機器人的AI系統(tǒng)，讓機器人實現(xiàn)智能家居控制、方言對話、個性化話題記憶等定制化能力。

剛發(fā)售全球首款帶視覺感知能力AI耳機的光帆科技，觀察到過去一年AI硬件行業(yè)最大的變化就是「迭代速度快」，軟硬件更新節(jié)奏遠超以往，AI已經(jīng)從單純的聊天功能進化出智能體和自學(xué)習(xí)能力，可落地場景每天都在快速擴張。而光帆的落地路徑是打造一套比OpenClaw覆蓋范圍更廣的AI原生操作系統(tǒng)，涵蓋多模態(tài)交互、硬件調(diào)度、軟件調(diào)度和算力調(diào)度全鏈條。

這些行業(yè)頭部玩家的探索，證明了端云協(xié)同是一個「難但正確」的長期方向。云端智能在快速進化，而端側(cè)的執(zhí)行能力和硬件調(diào)度能力，依然是決定AI硬件智能化等級的核心變量。

03 商業(yè)重構(gòu)：協(xié)同邊界拓展市場空間

除了給出技術(shù)方向指引，這次智能化分級標(biāo)準(zhǔn)還有一個重要意義：在商業(yè)化層面釋放出明確的產(chǎn)業(yè)信號。

消費者可以用L1到L4的標(biāo)準(zhǔn)直觀評判產(chǎn)品，在這種需求驅(qū)動下，硬件廠商也會形成清晰的升級路線圖。

尤其是對中小創(chuàng)業(yè)公司來說，自研多模態(tài)模型和推理框架的成本過高，絕大多數(shù)廠商更需要標(biāo)準(zhǔn)化的AI底座，以及清晰可預(yù)期的商業(yè)回報路徑。

AI硬件服務(wù)的商業(yè)增長潛力，從嚕咔博士AI拍學(xué)機的用戶數(shù)據(jù)中就能看出趨勢。嚕咔博士公開數(shù)據(jù)顯示，接入千問大模型之前，早期用戶日均使用時長只有30多分鐘；接入Qwen3.6-Plus之后，日均使用時長直接提升了50%，每個月用戶拍攝的、和AI互動的照片達到約5000萬張。更精準(zhǔn)的萬物識別和OCR能力，帶來了更高頻次的圖片識別交互；泛化推理能力的升級，拉長了用戶多輪問答的深度，AI底座可量化的技術(shù)進步，直接帶來了用戶黏性的質(zhì)的提升。

當(dāng)用戶每天和設(shè)備產(chǎn)生上百次交互，積累了大量個人興趣數(shù)據(jù)之后，一個自然需求就出現(xiàn)了：這些個人記憶和使用偏好，能不能同步到其他設(shè)備上？比如在學(xué)校的設(shè)備上繼續(xù)延續(xù)之前的數(shù)據(jù)制定個性化學(xué)習(xí)任務(wù)。

當(dāng)單設(shè)備智能化達到一定水平之后，市場真正的增長空間，就會轉(zhuǎn)移到全場景共生下的系統(tǒng)智能。

國家標(biāo)準(zhǔn)中定義的L4協(xié)同級，核心特征就是跨設(shè)備協(xié)同和用戶偏好共享記憶。手機、眼鏡、汽車座艙、音箱圍繞用戶，形成一張無縫銜接的智能服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。

你戴著智能眼鏡坐進車?yán)?，座艙會自動切換成你習(xí)慣的駕駛模式；你對著音箱說一句整理客廳，家里的服務(wù)機器人就會開始行動。這種一致連貫的體驗，需要所有設(shè)備共享同一個云端智能底座，也需要云廠商提供統(tǒng)一的身份認(rèn)證、記憶存儲和執(zhí)行調(diào)度體系。

全場景共生，會徹底重構(gòu)AI硬件的商業(yè)化邏輯。

過去做硬件，大多是靠供應(yīng)鏈差價盈利，賣出一臺就完成一次交易閉環(huán)。現(xiàn)在AI能力的加入打開了新的增長想象，未來可以通過訂閱服務(wù)持續(xù)產(chǎn)生溢價。

在跨設(shè)備協(xié)同場景下，用戶更愿意為連續(xù)一致的體驗付費，比如訂閱個人AI助理服務(wù)、購買場景化技能包，整個賽道的價值分配也會因此重新洗牌。

舉一個已經(jīng)落地的例子：Rokid智能眼鏡在端側(cè)接入阿里版OpenClaw產(chǎn)品JVS Claw后，職場用戶可以高效完成創(chuàng)建日歷、回復(fù)微信、移動支付等操作，如果把這些高頻行為進一步整合，沉淀成提升工作效率的專屬場景，就可以延伸出個人生活助理的訂閱服務(wù)。

今年618大促期間，天貓也上線了數(shù)十個搭載JVS Claw的主機品牌，全面接入智能助手，正式迎來Agent PC時代。

硬件不再是交易的終點，而是持續(xù)服務(wù)的入口。

市場重構(gòu)的浪潮，會偏向那些能夠融入這張智能網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品，逐漸淘汰孤立的L1級別設(shè)備。

智能化分級標(biāo)準(zhǔn)給出了產(chǎn)業(yè)發(fā)展的清晰方向，端云協(xié)同提供了可落地的前進路徑，而云廠商的標(biāo)準(zhǔn)化能力，正在讓這條通往未來的路越來越寬、越來越平。

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