开始规模化落地！ AI智能硬件--全解析（附产业链图谱&标的）

3月2日-5日，世界移动通信大会（MWC 2026）在巴塞罗拉开帷幕，其中，AI硬件成为绝对主角。

MWC向来是全球科技巨头角力的终极舞台。今年最让人热血沸腾的是， 荣耀推出全球首款可量产机器人手机ROBOT PHONE。内置隐藏式机械臂与4自由度云台，根据语音指令点头、摇头、随音乐节奏律动，甚至能呈现情绪化肢体语言，让手机成为具有“生命感”的智能伙伴。

另外，阿里巴巴发布首款千问AI眼镜，覆盖导航、语音交互、信息查询等场景，打通线上线下服务能力。

中兴努比亚联合字节跳动发布第二代豆包AI手机，将AI助手深度集成系统底层，支持跨应用任务处理。

整体来看，本届 MWC 标志着AI 硬件从功能叠加走向深度智能融合，端侧 AI 成为下一代移动设备标配。

今天我们来梳理AI智能硬件。下文从：①AI智能硬件-基础知识扫盲；② 市场空间；③ 产业链图谱；④ 细分标的；⑤ 趋势痛点&总结；等五个维度来解析。

AI 硬件是集成人工智能技术的硬件设备，可以执行机器学习算法，通常能接入网络，能处理复杂的数据和学习任务、支持本地或边缘AI推理、协作和自主行为。

其特点是集成搭载 AI 能力的芯片、接入 AI模型、能用语音和视觉进行感知交互，并具有一定自主智能和决策能力的终端智能设备。

2、核心特征

3、分类

根据应用领域和功能特点，

（1）消费类终端：智能手机、平板电脑、智能录音、智能台灯等教育办公、智能音箱、智能家居设备。

（2）可穿戴设备：智能眼镜、智能手表、TWS耳机、AI指环、AR/VR设备。

（3）具身智能类：AI玩具、人形机器人、AGV、AMR等仓储机器人、扫地等服务机器人、自动驾驶感知装置。

（4）物联网/工业设备：智能传感器、边缘网关、设备AI节点。

 下图：AI智能硬件分类

嵌入式 AI 指在终端设备本地部署计算与推理能力，使设备能够在不依赖持续云端连接的情况下完成部分或全部智能任务。

嵌入式 AI 具有不可替代的价值 ：1）端侧推理可显著降低交互时延，满足高频、实时响应需求 ；2）本地处理有助于减少敏感数据上传，提升隐私保护水平 ；3）在弱网或离线环境下，设备仍可保持基本智能功能。这些特性使嵌入式  AI 成为消费级终端实现稳定体验的基础。

随着模型压缩、算力提升以及系统级优化的发展，端侧能力正在从传统的嵌入式 AI 向端侧生成式 AI 演进。与早期以识别、分类为主的端侧模型相比，端侧生成式 AI 能够支持更复杂的理解、生成与交互任务，而且终端不再只是“感知节点”，而开始具备一定程度的理解与响应能力。

（2）能力演进 ：被动执行→端侧智能体

早期的AI硬件，承担的核心能力是，标准流程化的执行。AI 的目标并非理解复杂意图，而是围绕规则明确、结果可验证的任务进行自动处理。传统的硬件，配上AI功能，其核心优势在于节省时间、减少重复劳动以及提升运行效率。

随着复杂任务和智能需求的爆发，AI 的价值开始从“替代操作”转向“辅助判断”，即通过对多源信息的整合与分析，帮助用户在复杂情境中更高效地做出选择。AI其价值不在于完全替代人工判断，而在于提升决策效率与质量。

在更高阶的能力形态中，AI 不再是一次性任务的执行者或信息的提供者，而是能够在较长时间跨度内理解用户偏好、参与多步骤任务并与用户形成稳定协作关系。这一能力层级对端侧算力、模型设计以及系统架构也提出了更高和更智能化的要求。

早期用户更多关注“是否具备 AI 功能”，而当前阶段，用户更关心的是 AI 是否能够在真实场景中稳定运行、是否真正节省时间或降低决策成本。

这种变化为 AI 消费硬件提出了更高要求：AI 不仅要“能用”，还要“常用、好用、值得依赖”。据阿里云研究院数据，用户最看重的 AI的个性化与自动化价值，优先于“技术先进性”。

其中，个性化推荐与个性化服务位居首位。排第二的是“解放双手、自动完成任务”的价值预期；排最后的是内容生成功能（生产文字、图片、视频）。

下图数据来源 ：阿里云研究院

AI 智能硬件的价值落地呈现出三条清晰路径 ：新入口、新体验与新生态。这三条路径分别对应 AI 在不同终端形态中承担的核心角色与价值定位。

（1）新入口

新入口主要通过可穿戴设备、智能玩具、影像设备、随身终端等轻量化载体，打造无感的AI智能交互入口。

这类设备通常具备随声随性、贴身高频、时事相应、持续感知等特征，让AI能够以语音助手、实时翻译与信息推送为切入点，悄无声息地渗透日常使用场景，主打健康管理、情感陪伴的功能或情绪价值，其核心意义在于拓宽了人工智能触达生活、服务用户的全新路径与维度。

比如，听力熊Teeni.AI在CES 2026上带来的Mooni Pro，是一款面向青少年的，形似卡片相机的AI随身机器人。前置一块小屏是一个机器人形态的人格化表达，后侧摄像头负责辅助孩子观察世界、理解万物。

（2）新体验

则体现在智能教育与办公终端、智能汽车与出行设备等既有高频场景中。通过将 AI 能力深度融入原有产品与系统，这类终端在不改变用户基本使用习惯的前提下，显著提升了效率、安全性与交互体验。

由于覆盖用户工作、学习与出行、睡觉等核心需求，这一类场景在当前阶段更容易实现规模化应用。

比如，中国神经科技创新品牌LumiMind发布了LumiSleep，一款实时调控脑电的睡眠仪，2026年2月已发布。如下图。

（3）新生态

新生态以智能家居、家庭生活、生产场景为代表，其关注重点不在于单一产品的智能化提升，而在于跨设备、跨系统的协同运行。

通过各种服务或人形机器人、终端与云端一体化联动、智能中控、设备互联，让AI从被动响应转向主动服务，推动生活、工作与生产场景全面升级，真正实现从设备智能向生态智能、再到全域智能的跨越式发展。

中国智能硬件行业现状呈现出蓬勃发展的态势，市场规模不断扩大。数据显示,2018-2023年，我国AI智能硬件行业市场规模由1.52万亿元增长至2.18万亿元，期间年复合增长率7.51%。

预计2024-2028年，我国AI智能硬件行业市场规模由2.49万亿元增长至4.26万亿元，期间年复合增长率14.35%。

三、产业链图谱

AI 硬件产业链上游为基础软硬件；中游为终端整机制造&系统集成；下游为应用领域。

1、上游：基础软硬件--价值40-50%

上游基础软硬件主要包括智能芯片、存储、智能传感器、摄像头、电池、屏幕、光学、通信模块、操作系统等，价值占比约40-50%。

（1）AI 芯片--核心

作为 AI 智能硬件的核心，承担着 AI 模型训练与推理的算力支撑任务，在整个产业链中占据着至关重要的地位。根据不同的技术架构和应用场景，AI 芯片主要包括 GPU、TPU、NPU、FPGA 等类型。

① GPU：是目前商用最广泛的算力芯片，特别适合用来做高性能计算和 AI 的任务，因为它有很强的并行计算能力。GPU 拥有数千个计算核心（如 NVIDIA A100 GPU 含 6912 个 CUDA 核心），擅长处理矩阵运算、浮点计算等 AI 训练 / 推理的核心任务。

② TPU（张量处理器）：是 Google 专为机器学习任务研发的 ASIC 芯片，内置大量矩阵乘法单元 (MXU)，直接硬件级支持张量运算，采用 8 位整数精度 (INT8) 计算，提升算力密度。

③ NPU（神经网络处理器）：是专为神经网络计算设计的芯片，核心优势是 "低功耗、高能效"。NPU 通常集成在 SoC 中作为协处理器，专注于加速 AI 模型推理，优化卷积、池化、激活函数等操作。

④ FPGA（现场可编程门阵列）：的最大特点是 "可重构"，用户可通过硬件描述语言（如 Verilog）自定义电路逻辑，适配不同算法需求。FPGA 拥有硬件流水线并行和数据并行处理能力，整数运算性能更高，因此常用于深度学习算法的推理阶段。

（2）传感器

传感器作为 AI 智能硬件的 "五官"，负责采集环境中的光、声、热、力、电磁波、化学物质浓度等的原始物理信号，是 AI 系统实现环境感知的基础。AI 智能传感器并非简单的AI与传统传感器的物理叠加，而是感知 - 计算 - 决策三位一体的智能化系统。

视觉传感器是 AI 智能硬件中最重要的传感器类型之一，包括摄像头（单目、双目、深度相机）、激光雷达、红外 / 热成像仪等。工作原理是通过 CMOS 或 CCD 传感器捕捉光线，生成像素矩阵。

在 AI 手机中，CMOS 图像传感器 (CIS) 用于 AI 影像、视觉识别；3D ToF 传感器用于空间感知、AR 交互；多模态传感器用于环境感知、生物识别；高精度 MEMS 用于姿态感知、运动追踪。

另外，听觉传感器主要包括麦克风阵列、声学传感器、超声波传感器等。工作原理是麦克风将声波转化为电信号，经 ADC（模数转换器）生成数字音频流。语音识别技术将语音信号转换成文字，语音合成技术将文字转换成自然的语音。

（3）操作系统&平台

操作系统与软件平台是 AI 智能硬件的 "大脑"，负责管理硬件资源、提供应用接口、实现 AI 算法运行等功能。在 AI 时代，操作系统不仅要支持传统的计算任务，更要为 AI 工作负载提供高效的运行环境。

2、中游：终端整机制造&系统集成--价值占比30-40%

中游制造集成环节是 AI 智能硬件产业链的 "枢纽"，承担着将上游零部件集成为完整产品的关键职能，价值占比约30-40%。

中游主要分为消费电子类、智能教育类、智能家居类、智慧出行类、智慧健康类、智能制造类。

下图：其他AI终端硬件梳理

3、下游：为销售及应用--价值占比15-20%

下游应用场景是 AI 智能硬件产业链价值实现的最终环节，涵盖云端算力、消费电子、工业制造、汽车智能、医疗健康等多元化领域。

（1）在云端算力场景，全球云厂商持续加大 AI 硬件投入，北美四大云厂商（微软、谷歌、meta、亚马逊）资本开支持续上调，并明确给出 "高投入将长期化" 的信号。国内云厂商资本开支出现拐点，阿里明确表态未来三年投入 3800 亿元用于云与 AI 硬件基础设施，腾讯、百度等云厂商也逐步加大投入。

（2）消费电子场景是端侧 AI 硬件的核心应用领域，涵盖 AI PC、AI 手机、AI/AR 眼镜、智能音箱等产品。2026 年随着端侧 AI 技术的普及与产品创新，需求呈现爆发式增长，成为 AI 硬件市场的重要增长极。

（3）工业制造场景的核心需求来自工业自动化、智能巡检、数字孪生等领域，2026 年随着工业智能化升级的加速，AI 硬件在工业场景的渗透率持续提升，带动具身智能设备、边缘计算网关、工业 AI 服务器等产品需求增长。

（4）汽车智能场景中，车载 AI 设备是交通出行场景的核心。车载域控制器、摄像头与雷达处理单元在车辆内部执行感知与融合推理，向驾驶辅助或自动驾驶系统提供决策依据；同时通过车端与路侧协同，实现更广域的交通智能。

（5）医疗健康场景中，AI + 医疗设备主要在医学影像、手术机器人和脑机接口三个方向发力。在医学影像领域，AI 能够自动识别影像中的异常，如肺结节、乳腺癌、脑部病变等；手术机器人主要分为操作型和定位型，能够辅助医生完成精细的手术操作。

四、细分标的

以下为不完全列举：

1、AI芯片:

（1） 海光信息： 作为国产 x86 AI 芯片龙头，DCU 深度计算芯片性能对标国际主流，国产 AI 服务器市占率超 40%，2026 年 Q1 订单同比增长 180%，适配主流大模型。

（2）寒武纪： 作为纯国产 AI 芯片架构代表，思元系列覆盖云端训练 / 推理全场景，思元 590推理算力领先，在手订单超 80 亿元，软硬件生态完善。

（3）瑞芯微：国内AIoT的SoC芯片领域的龙头，专注于为智能家居、智能穿戴、工业物联网等AIoT设备提供芯片解决方案；通过自研NPU架构和芯片设计，布局端侧AI芯片。

（4）兆易创新： 作为国内存储设计龙头，NOR Flash 全球市占前三，DRAM 业务持续突破，公司在存储芯片设计领域具有较强的技术实力，产品广泛应用于 AI 智能硬件。

（5）澜起科技： 作为全球内存接口芯片龙头，HBM 接口芯片市占率超 40%，HBM3e 批量供货，HBM4 同步研发，2025 年净利润同比增长 66.8%。公司在高性能芯片设计领域具有国际竞争力，是 AI 服务器内存系统的关键供应商。

（6）江波龙：全球第二大独立存储模组厂商，国内市场份额位居前列。其产品覆盖嵌入式存储、固态硬盘（SSD）、移动存储和内存条四大品类，广泛应用于消费电子、数据中心、汽车电子、工业控制等领域。

（7）地平线：国产智驾芯片龙如征程系列的芯片以及Iatrix 计算平台，为高级别自动驾驶提供稳定可靠的算力支持；同时，地平线也在机器人芯片领域布局，是国产机器人AI芯片的领军企业。

2、传感器

（1）歌尔股份：作为 MEMS 传感器巨头，其 MEMS 麦克风全球市占率超 30%，是目前唯一进入全球 MEMS Top10 的中国企业。公司子公司歌尔微是全球 MEMS 麦克风新霸主，2024 年声学传感器营收 34 亿元，市占率达 43%，首次超越楼氏成为全球第一。

（2）韦尔股份：通过并购豪威科技（OmniVision），在 CMOS 图像传感器领域占据全球第三的位置，48MP 以上高端 CIS 实现量产。

（3）瑞声科技：作为中国第二、全球第三的 MEMS 麦克风企业，在声学、触觉反馈、精密制造等多领域具备深厚积累。公司在声学器件领域具有完整的产业链布局，产品广泛应用于智能手机、可穿戴设备等领域。

（4）水晶光电：光学光电子领域的细分龙头，全球红外截止滤光片（IRCF）、微棱镜等光学元器件的核心供应商，为苹果、华为、三星等头部手机厂商提供关键光学组件。公司在AR光波导技术领域布局领先。

3、操作系统&软件平台

（1）中科创达：作为端侧 AI 操作系统龙头，智能汽车与 AIoT 双轮驱动成长新纪元。公司以全栈 OS 技术 + 端侧 AI 能力 + 全球化生态为核心壁垒，深度绑定高通、英伟达等芯片巨头，覆盖智能汽车、AIoT、智能软件三大核心赛道。

（2）软通动力：作为华为概念龙头股和华为最大的 IT 外包服务商，在鸿蒙、鲲鹏、欧拉等生态中均有深度参与，拥有超过 5000 名鸿蒙开发人员，负责开发者联盟运营及企业级定制开发。

（3）中国软件：国产操作系统和信创领域的龙头；旗下的麒麟软件是国内操作系统领域的领军企业，其麒麟操作系统连续多年位列中国Linux市场占有率第一，广泛应用于党政、金融、能源等关键行业。

（4）润和软件：是鸿蒙OS生态+AI终端OS、AI耳机、智能家具、金融科技、国产操作系统及AI应用开发等领域的龙头企业。

4、整机制造&集成

（1）立讯精密：消费电子精密制造龙头，智能穿戴设备ODM领域布局深入，与苹果等合作密切。

（2）工业富联：全球 AI 服务器代工龙头，在智能制造和精密加工领域具有全球领先的技术和规模优势。

（3）中科曙光：算力 + 存储双布局企业，液冷技术优势明显，公司在高性能计算和云计算领域具有深厚的技术积累。

（4）浪潮信息：作为国产 AI 服务器龙头，政务 / 互联网市场领先，液冷服务器方案成熟，绑定国内头部云厂商，智算中心订单持续落地。

5、AI硬件品牌

下表：整机产品代表企业

五、趋势、痛点&总结

结合 2026 年1月的 CES（国际消费电子展） 和 这几天刚刚举行的 MWC（世界移动通信大会）的最新动态，当前的 AI 智能硬件正处于从“炫技概念”向“大规模工具化落地”的转型关键期。

1、发展趋势

AI智能硬件的整体发展趋势从跟人“对话”，走向给主人“办事”。

第一个趋势是： 代理式 AI (Agentic AI) 爆发

在 MWC 2026 上，AI 硬件最明显的转变是“去 App 化”。而且， 硬件不再只是运行大模型的载体，而是进化为 AI Agent。 AI硬件开始通过摄像头和传感器主动“观察”世界，并开始成为“代理人”。

例如，最新的 AI 手机和 AI 眼镜（如阿里千问 AI 眼镜、雷鸟 X3 Pro）可以通过自然语言指令直接完成跨应用操作，如“帮我订一张去巴塞罗那最便宜的机票并同步到日历”，不再需要用户手动切换多个 App，直接AI眼镜就可以完成，非常智能和高效。

第二个趋势是： “端云协同”走向平衡

今年的明显趋势之一是---算力不再盲目堆在云端。为了隐私和响应速度，SLM（小参数规模模型） 在端侧（本地）运行已成标配。2026 年的高端 AI 手机普遍能本地处理简单的图片编辑、摘要提取，而复杂的长文本分析和创意生成则交由云端处理。

第三个趋势是：跨终端的“一体多端”生态

 联想在 MWC 2026 提出的 AI Work Companion 理念代表了这一趋势。AI 不再局限于手机，而是在 AI PC、AI 指环、智能车载系统之间无缝流转，用户的数据和任务在不同硬件间实现“认知连续性”，从而打破了AI的碎片化，AI将无处不在。

2、痛点待解决

虽然前途是光明的，但道路是曲折的，目前行业仍需解决的痛点是：

首先是，“续航” 与“算力”的天然矛盾

毋庸置疑，AI 推理是极度耗电的任务。AI 眼镜追求轻便（小于 50g），但高频的摄像头采集和 AI 实时翻译会让电池在 2 小时内耗尽。目前的解决方案往往是“充电盒续命”或“牺牲算力”，尚未出现物理层面的突破。

其次，隐私安全与摄像头的“社交尴尬”

谈到隐身安全，这个是必须要严肃面对的问题，比如 meta Ray-Ban 或千问 AI 眼镜这类带有摄像头的设备，在公共场所面临严重的隐私侵犯争议。如何平衡“随时感知世界”与“尊重他人隐私”？

目前仅靠侧边的 LED 呼吸灯提醒，显然不足以消除公众的疑虑。而且国内尚缺相关法律或制度来约束，摄像头采集数据，不侵犯他人隐私的合法性。

最后，杀手级应用 (Killer App) 依然匮乏

当前，尽管硬件形态百花齐放，但大多数功能仍停留在“翻译、摘要、简单识图”阶段。用户对于“为什么我需要买一个 AI 眼镜而不是直接用手机上的 AI App”仍缺乏一个非买不可的理由。

不过，这次千问AI眼镜算是开了一个好头。这款仅40克的G1系列眼镜，深度整合阿里生态资源，与淘宝、高德、支付宝、飞猪等应用深度联动。用户可通过语音指令一键完成点外卖、订酒店、支付等生活服务，实现“AI办事”功能，真正将AI助手融入日常生活，形成了完整的生态闭环。

3、 总结&展望

2026年将是“大浪淘沙”的一年。

短期内，谁能够解决场景碎片化，如运动、会议、翻译等垂直 AI 硬件的企业将率先盈利。

另外，企业未来竞争的关键，是如何在端云协同、数据隐私与开发成本等不可能三角的约束下，持续将 AI 能力转化为用户日常行为中的“默认选项”。

总的来说， 随着端云协同的能力互补、AI多模态交互融合体验成熟，另外电池技术和端侧芯片能效比的突破，AI智能硬件将逐渐“隐形化”和“无感化”，最终融入我们日常的每一处毛细网管。

我们期待这一天的真正落地！