报告行业投资评级 * 报告未明确给出具体的行业投资评级（如买入、持有、卖出）[1][2][3][7][8][9][11][13][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28][29][30][31][32][33][34][35][36][37][38][39][40][41][42][43][44][45][46][47][48][49][50][51][52][53][54][55][56][58][59][60][61][62][63][64][65][66][67][68][69][70][71][72][73][74][75][76][77][78][79][80][81][82][83][84][85][86][87][88][89][90][92][93][94][95][96][97][98][99][100][101][102][103][104][105][106][108][109] 报告核心观点 * 新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越，人工智能深度融入终端内核，成为智能原生[7][16] * 人工智能终端展现出“四新”特征：认知协同、场景预见、意图驱动、服务共生，标志着人机关系从“工具使用”向“伙伴协作”的根本性转变[8][17][64] * 人工智能终端已全面迈入规模化商用阶段，以AI手机、AI PC、智能可穿戴、人形机器人、智能网联汽车为代表的产品形态深度融入生活与产业场景[7][16][19] * 支撑“四新”特征实现的是硬件、软件、算法、安全与生态的全栈技术协同演进，包括“CPU+GPU+NPU”异构计算、存储升级、多模态感知、操作系统AI化重构、终端智能体等[9][17][18][19][76] * 国家“人工智能+”战略和全球技术创新浪潮双重推动下，AI终端产业迎来爆发式增长，产业生态日趋成熟[19][20][26] 根据相关目录分别进行总结 一、政策与技术驱动，新一代智能终端全面迈向智能原生 * 顶层设计层面：发展人工智能终端已成为全球共识，美国、欧盟、日本、韩国等主要经济体均围绕AI终端展开战略部署[24][25]，中国将新一代智能终端发展作为国家战略，明确提出要大力发展智能网联汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人等，将其视为培育新质生产力的战略支点[7][26] * 产业生态层面：人工智能终端已进入规模化商用阶段，全球产业链趋于成熟，中国厂商在关键赛道实现系统性突破[27][28]，市场呈现爆发式增长，预测数据显示：2025年全球AI手机渗透率将达到34%，AI PC出货量将超1亿台（占PC出货总量40%以上），2025年上半年国内可穿戴腕带设备出货量达3390万台（同比增长36%），2025年全年AI眼镜市场出货量预计达到1451.8万台[28] * 标准体系层面：中国正系统开展《人工智能 终端智能化分级》系列国家标准研制工作，构建了覆盖“感知、认知、执行、记忆、学习”五大能力域的可量化分级框架，填补了AI终端评价领域的空白，引导产业从“参数堆砌”向“能力导向”转型[29][30]，同时，相关协会也在推进智能体交互、生成式AI终端安全治理等配套标准建设[31][32] * 产品体验层面：AI终端产品智能化水平持续提升[32] * AI手机：智能化服务水平已达到智能助理级（L3级），能够理解模糊意图、编排多步骤任务[32][33]，在辅助通话、影像处理等基础型智能服务场景实现突破性进展，成为旗舰机标配[35][37]，扩展型智能服务在生活服务、交通出行等部分子场景初步落地[38]，“自动化任务”重构任务处理范式，实现从意图表达到结果交付的全链路自动化[48] * AI PC：“生产力工具”能力持续进阶，从初步探索迈向成熟商用阶段[50]，硬件算力显著提升，例如高通骁龙X2 Elite NPU算力达80 TOPS，较上代提升78%[50]，智能体可自主规划执行复杂任务，应用场景从单一功能辅助升级为全流程办公生产力中枢[50]，全球及中国主要企业均在加快AI PC布局[53] * AI可穿戴设备：正从功能附加转向能力重构[58]，AI眼镜逐渐升级到支持AR显示，部分产品实现双目全彩显示和健康检测，市场增长势头强劲[58]，智能手表/手环在健康监测方面大幅升级，新增无创血糖趋势估算、血压连续校准等功能，并依托端侧AI实现更精准的健康预警[59][60]，AI耳机整合情境感知与语义理解，可在会议中实时生成摘要、区分说话人角色[61] 二、“四新”特征凸显，人机交互范式深刻演进 * 更懂你：认知协同：AI终端通过跨模态语义融合、隐式意图精准识别和交互连续性，实现从单一模态交互向多模态认知协同的升维，像真人一样交流[65][66] * 更贴心：场景预见：AI终端服务能力从被动响应向主动的场景预见跃迁，通过全域情景感知与行为意图推理，构建以用户为中心的主动服务生态，实现“服务找人”[68] * 更省事：意图驱动：应用架构从流程驱动重塑为意图驱动，核心是构建以大模型为大脑的智能体，实现自主拆解任务、调度跨应用服务、执行端到端闭环的能力[71] * 更连贯：服务共生：设备互联从简单的点对点连接向场景化服务共生跃迁，通过端云协同架构与开放互操作标准，实现服务跨设备无缝流转，让服务跟着人走[73][74] 三、硬件底座全栈演进，夯实AI终端核心能力 * 芯片架构：“CPU+GPU+NPU”异构计算架构成为行业标配，NPU成为端侧AI推理核心引擎，手机处理器NPU峰值算力突破100TOPS[17][78][79]，PC处理器AI算力显著提升，如高通骁龙X2 Elite NPU算力达80 TOPS[50][86]，先进制程（3nm-4nm）推动算力与能效双重突破[78][88] * 存储系统：内存与存储协同演进以破解“存储墙”，LPDDR5X内存带宽突破8533Mbps，UFS4.0接口带宽达4.2GB/s，推动手机存储迈入1TB时代，并通过智能数据调度、统一内存架构及存内计算（CIM）技术支撑AI体验[93][94][95] * 多模态感知交互： * 手机显示：向健康护眼与智能交互融合演进，通过硬件调光、软件算法、用户引导及行业协作构建智慧护眼体系[100][102]，未来将向智能感知交互、柔性形态创新与个性化视觉健康三大方向发展[103][104] * 光学摄像头：技术已高度成熟，主流旗舰机传感器尺寸突破至1/0.98英寸，像素规格达50MP左右，潜望式长焦实现3-6倍光学变焦，普遍采用镜头位移防抖方案[105][106] 四、软件系统智能重构，定义可信服务新范式 * 操作系统：正经历深刻的AI化重构，构建端云协同的智能中枢，本地端负责实时响应，云端提供强大模型训练与知识更新能力，两者无缝衔接[9][18] * 终端智能体：兴起终端智能体概念，能自主调用应用、协调服务、完成复杂任务，例如用户只需说“帮我准备明天的出差”，智能体就能自动订票、打包行李清单等，重新定义服务范式，开启“服务找人”时代[9][19] * 安全与隐私：行业构建了从硬件级安全芯片到软件层数据加密与权限管理的多层次可信体系，确保智能服务在“可用不可见”的原则下运行，是AI终端普及的前提[9][19] 五、以AI手机和AI PC为突破口，加快实现“人工智能+”终端普及目标 * 强化政策牵引：建议优先支持AI手机与PC成为“人工智能+”落地主阵地[60] * 加快标准统一：建议打通“一次开发、多端部署”的技术底座[61] * 突破关键技术：建议全面提升端侧智能性能与能效平衡[62] * 构建安全可信生态：建议推动开源协同与用户权益保障并重[62]