文章核心观点 - AI正从单一功能插件蜕变为可靠、高效且经济的底层系统能力，成为硬件的“默认能力”而非“可选功能”，开启了向现实世界的“大迁徙”[3][4][9][11] - 行业驱动力正从“模型炫技”转向“系统工程”，工程化能力的成熟彻底扭转了行业格局，极大加快了创新节奏[9][11] - 阿里云通义千问通过提供标准化、全栈的AI能力，正成为AI硬件的“通用底座”，降低了行业门槛并推动了规模化落地[10][14][16][21] AI硬件产业的现状与转折 - 展会盛况与产业信号：2026年初的阿里云通义智能硬件展汇聚了超200家主流硬件厂商，覆盖AI眼镜、手机、汽车、机器人、芯片、出海新锐及玩具等多个领域[3]，展示了跨越76个品类、超过1000款接入大模型（千问）的智能设备，标志着大模型正通过硬件向现实世界迁移[4] - 历史困境与当前突破：过去十年AI硬件多次陷入“概念先行、落地遇冷”的怪圈，受限于模型能力不可控、商业逻辑难闭环及工程复杂度过高三大难题[7][8]，当前转折点已至，行业驱动力转向“系统工程”，AI成为可靠的底层系统能力[9] - 市场规模：中国AI硬件市场规模已突破1.1万亿元，标志着AI硬件正式从概念探索迈入规模化落地的新阶段[12] 工程化能力如何改变行业 - 提供标准化开发套件：阿里云提供了多模态交互开发套件，将核心大模型能力与交互技术深度整合成标准化“智能基座”，并广泛适配超30款主流芯片，大幅降低了硬件选型与适配门槛[10] - 降低风险与加速创新：厂商可直接调用稳定、优化过的能力，将技术风险转化为可控的工程集成，开发者得以快速组合功能，聚焦应用创新[11]，这使AI从“卖点”升级为“门槛”[11] - 加速产业链响应：工程化成熟极大加快了行业创新节奏，在深圳华强北，AI化已可“上午提需求，下午调参数，明天量产”，华强北正加速向AI硬件创新中心转型，相关入驻企业超过350家[11] - 引发“存量革命”：大模型能力标准化、工程化后，影响迅速从前沿品类蔓延至全行业，一场“存量革命”正在传统硬件领域展开[12] 阿里云通义千问作为“通用底座”的竞争力 - 全栈AI能力与战略定位：阿里云凭借多年构建的全栈AI能力（覆盖模型、算力、工程平台与生态体系）系统性地解决了AI硬件落地痛点[16]，其战略是将千问打造为“AI时代的操作系统”，与AWS、Azure、GCP等全球巨头竞争生态高地[14] - “全尺寸”与“全模态”模型矩阵：千问提供了从云端超大规模参数模型到端侧轻量模型的完整梯队，为千差万别的硬件形态提供极致灵活性[17]，同时具备对视觉、语音等多模态信息的认知能力，为硬件装上理解世界的“眼睛”和“耳朵”[17] - 底层算力与云端协同：底层算力与云端协同是千问规模化落地的基础保障[18] - 开源策略与生态构建：千问通过开源实现“技术降权”，将产品定义权交还给产品专家，降低了研发门槛[19]，其衍生模型数量已突破18万，全球下载量超7亿次，据彭博统计已超越Meta的Llama成为全球第一AI开源模型[19]，开源生态形成了从“用模型”到“用云”的良性循环[19] - 行业权威认可：Gartner报告显示，阿里云在GenAI云基础设施、工程、模型及应用四大维度均跻身新兴领导者象限，是唯一入选全部四项的亚太厂商[20] AI硬件发展的未来产业影响 - AI从数字世界走向物理世界：超1000款智能硬件接入千问是一个清晰信号，表明AI正在通过智能硬件这一关键入口深度连接现实世界[23] - 形成感知与进化的闭环：分布在家庭、出行与生产场景中的智能硬件持续感知环境、生成数据，推动模型理解物理规律和人类行为逻辑，而进化的模型又反过来驱动硬件变得更智能，形成加速演进的闭环[23] - 创新重心转移：技术逐渐退居幕后，智能成为硬件的默认能力，创新从写字楼下沉到工厂车间，真正走向前台的是产品定义与工程实现[23] - 通向ASI的现实路径：当各类智能硬件规模化普及，AI将不再只是信息处理工具，而是通过无数物理入口持续学习与进化，这正是通向ASI（人工通用智能）的现实路径[23]，此刻被视为“AI走向物理世界的Android时刻”[24]