區別于傳統功能性終端，AI終端可自主完成數據采集、智能識別、邏輯判斷、場景適配與自主交互等操作，無需全程依賴遠端服務器即可實現本地化智能運算。是人工智能技術落地應用、實現技術價值轉化的核心實物載體，也是智能產業生態構建的重要終端入口。
AI終端這個行業最容易被誤讀的地方，在于它被當成了“給硬件加個AI功能”的升級敘事來討論。仿佛只要手機里塞進一個NPU、電腦里預裝一個本地模型、眼鏡上多一個語音助手，產品就完成了向AI終端的躍遷。這種理解漏掉了產業運行中一個更本質的轉折。
中研普華產業研究院在《2026-2030年中國AI終端行業投資契機分析及深度調研咨詢報告》分析中給出：2026年5月《人工智能終端智能化分級》系列國家標準正式發布，確立了從L1響應級到L4協同級的四級評價體系，首批覆蓋手機、電腦、電視、眼鏡、汽車座艙、音箱、耳機七大品類，標志著行業從“硬件參數競賽”正式邁入“AI智能體驗驅動”的新階段。
一、滲透率的狂奔與體驗的斷層
AI終端的市場規模在總量層面已經跨過了一個具有象征意義的門檻。IDC數據顯示，2026年中國新一代AI手機出貨量預計達到1.47億臺，占整體智能手機市場的53%，首次實現對傳統機型的超越。AI PC方面，Gartner預測2026年全球出貨量將達1.43億臺，滲透率首次超過50%。智能眼鏡的增長更為陡峭，全球出貨量預計突破兩千三百萬臺量級，中國市場的銷量增速在政策補貼的催化下達到了驚人的幅度。從滲透率曲線來看，AI終端似乎正在完成一次順利的換代。
但滲透率的狂奔掩蓋了一個更深層的裂縫：買而不用。網絡消費者調研平臺的數據顯示，超過七成的用戶購買了AI手機半年后就關閉了大部分AI功能，近四成消費者坦言已經完全忘記手機還有AI功能。智能眼鏡的平均退貨率在主流電商平臺高達三成，直播渠道甚至更高。
這個斷層的根源不在技術本身，而在功能設計與真實使用場景之間的錯位。真正被持續使用的AI功能，是那些端側本地化、低打擾、高頻且無需用戶主動調用的能力：影像優化、會議紀要、實時翻譯、降噪。而需要跨應用協同、依賴云端調度、或者要求用戶改變操作習慣的“智能體”類功能，完成度普遍不足，用戶嘗試一兩次之后便放棄了。
二、產業鏈的利潤歸屬
AI終端的產業鏈呈現出一種“上游在跑、中游在追、下游在等”的不均衡節奏。上游的端側AI芯片正在經歷一輪由競爭驅動的快速迭代。NPU從旗艦機的選配變為標配，算力門檻被反復刷新，但一個被忽略的問題是：算力上去了，跑什么?高通、聯發科、蘋果在芯片層面的布局已經相當成熟，國內紫光展銳的N9系列也在切入端側AI平臺。然而芯片的算力儲備與用戶實際能調用的功能之間，隔著一整套軟件棧和場景適配的工作。
中游的端側大模型和智能體框架是當前競爭最激烈的環節，但也是最容易陷入“參數自嗨”的環節。手機端能本地運行的模型規模受制于內存和功耗，輕量化技術的進步讓百億參數以下的模型得以部署，但模型的“智商”與用戶期望之間的落差仍然顯著。一個能在演示中流暢完成跨應用訂票的智能體，在實際網絡環境、應用權限和廠商壁壘的約束下，完成率可能遠低于演示水平。
下游的終端品類則在經歷一輪劇烈的分化。AI手機和AI PC是滲透率的主力，但它們的“AI含量”在用戶體驗層面的感知度最低;智能眼鏡的AI屬性最容易被感知，第一視角拍攝、實時翻譯、語音交互這些功能天然適配眼鏡的形態，但產品成熟度、佩戴舒適度和續航仍然是橫在嘗鮮與日常使用之間的障礙。
根據中研普華研究院撰寫的《2026-2030年中國AI終端行業投資契機分析及深度調研咨詢報告》顯示：
三、競爭維度的切換
AI終端的競爭規則正在經歷一輪靜默的替換。2026年之前的競爭集中在“有沒有”的層面：誰先發布AI手機，誰先上NPU，誰先接入大模型。當主要玩家的產品都跨過了“有AI”的門檻之后，競爭的重心必然轉向“AI被不被用”。這個轉向的殘酷之處在于，它不獎勵“功能多”，只獎勵“打開率高”。
聯想公布的數據提供了一個值得玩味的參照：天禧AI在AI PC和AI手機上的平均用戶周活率分別達到四成以上和六成以上。這個數字在當前的AI終端生態中已經算得上健康，但距離“離不開”仍有距離。周活率的提升不靠增加功能數量，靠的是找到那個用戶每天都會重復、且AI做得比手動操作更好的場景。影像優化和會議紀要之所以留存率高，是因為它們嵌入了用戶已有的工作流，不需要用戶額外學習成本。
另一個值得關注的競爭維度是端云協同的分工設計。云端大模型的智商遠高于端側，但延遲、隱私和成本是硬約束。端側模型的智商有限，但即時、私密、零邊際成本。理想的架構不是二選一，而是讓用戶感知不到切換的存在：簡單任務在端側瞬間完成，復雜任務無感地路由到云端。
但這個“無感”的實現難度極高，它需要模型壓縮、任務路由、隱私保護、網絡切換等多個環節的精密配合。當前多數產品在這方面的完成度，距離“無感”還有相當的距離。中研普華在分析中提到的“端云協同調度系統”作為中游技術平臺的核心組成，其工程難度和用戶體驗價值都被市場低估了。
四、未來展望
展望未來一段時期，AI終端的演進方向是清晰的，但節奏取決于幾個變量的交織。最確定的方向是分級標準對產品定義的實質影響。《人工智能終端智能化分級》的四級體系給出了一個從L1到L4的階梯，L1是響應級，L2是輔助級，L3是自主級，L4是協同級。當前多數消費級AI終端的能力大致在L1到L2之間，少數旗艦產品在特定場景中觸及L3的邊緣。
第二個方向是品類的收斂與場景的聚焦。AI終端的品類擴張在2026年呈現出一種“萬物皆可AI”的態勢，手機、電腦、眼鏡、耳機、音箱、電視、座艙、機器人都在往AI上靠。但用戶的注意力和使用時長是有限的，不是每一個品類都能成為高頻入口。手機和PC作為既有核心設備的AI化是確定性的基本盤;智能眼鏡的形態優勢明顯，但需要解決佩戴體驗和場景剛需的問題;耳機和音箱的AI化更可能以“語音助手升級”的形式漸進發生，而非獨立品類爆發。
真正需要警惕的并非芯片算力的瓶頸或模型能力的上限，而是行業在滲透率數字的鼓舞下容易滋生的“裝進去就算贏”傾向。AI終端的價值不體現在發布會上的功能列表長度，體現在用戶第二天、第二周、第二個月是否還在使用那些功能。
AI終端的市場規模不會以一條平滑的曲線進入公眾認知，它的增長嵌在每一次用戶嘗試喚醒智能體又默默切回手動操作的瞬間里，嵌在每一副智能眼鏡被退貨的包裹里，也嵌在每一個被關閉的AI功能開關里。
這個行業最值得關注的并非某一年滲透率跨過了多少，而是一個正在發生的身份轉換：AI終端從“帶了AI功能的硬件”，正在被要求成為“AI真正在干活、用戶真正在依賴的工具”。中研普華對AI終端行業從硬件參數競賽向智能體驗驅動轉型的持續追蹤，為把握這一轉換的節奏與分級標準落地的進度提供了有價值的參照。
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