文章核心观点 - 人工智能正从生成文本与图像的虚拟交互，走向与真实世界交互的“物理AI”时代 [2] - 以阿里云通义千问大模型为代表的“智能大脑”，正渗透进超过1500件形态各异的硬件产品，推动“物理AI”从逻辑推演变为现实 [1][3] - 中国庞大的硬件供应链体系，特别是深圳的创新生态，正凭借大模型的开源与赋能，在全球AI硬件创新中实现快速落地与量产，成为物理AI的重要试验场 [6][19][21] 硬件突围：AI在重新定义产品形态与创新模式 - 阿里云通义智能硬件展汇集了76个品类、200多个品牌、上千件已投入量产的AI硬件设备，涵盖手机、眼镜、耳机、机器人、宠物用品等 [2] - 展会焦点从传统的硬件参数比拼，转向展示各自在AI生存形态上的突围，产品更聚焦于切实融入生活与工作场景 [2][6] - 中国智造展现出“上午设计、下午打样、次日量产、一周出海”的极速创新与落地能力 [6] - 例如，华强北商家一周内“拼”出AI翻译器直供拉美市场；接入千问模型的血压手表能自动生成健康周报并给出调理建议 [7] - 创新方向在于捕捉碎片化刚需场景，例如支持60秒语音速记并自动梳理信息的AI硬件，能形成极强的用户黏性与壁垒 [9] - 传统上以“白牌”和“平替”著称的义乌商城硬件，通过接入大模型在“价廉”基础上获得了强大的“灵魂”，在细分市场找到生存空间 [10] 底层逻辑：降低门槛与“端云结合”的技术架构 - 千问推出面向AI硬件的多模态交互开发套件，通过拖拽式界面和预置Agent，让不会写代码的硬件商也能整合语音识别、对话等功能 [11] - 计费方式从按Tokens计费改为按硬件终端License计费，降低了硬件创业者的成本不确定性，使其创新产品更易量产和销售 [11] - 模型策略以“最容易被用起来”为核心，采用“端云结合”的灵活架构：小尺寸模型在端侧处理意图识别，复杂任务则交由云端大模型 [13] - 该架构支持从几块钱的智能水杯到几十万元的纯电轿车，都能找到合适的“大脑” [13] - 通义千问多模态套件已主动兼容超过30款主流芯片平台，包括ARM、RISC-V和MIPS，被硬件厂商比喻为“AI时代的Android” [15] - 全面开源策略使千问成为全球开发者采用率最高的开源模型之一，让越来越多的创新组织、创业团队甚至个人开发者能够低门槛参与硬件创新 [15] 应用场景：从消费电子到复杂产业的广泛渗透 - 在汽车领域，比亚迪腾势通过通义万相实现“AI壁纸”功能；零跑汽车通过云端大模型让语音助手具备秒级行程规划和文生图能力 [15] - 在运动健康领域，基于通义千问VL大模型的设备能“看到”用户运动姿态并像真人教练一样即时纠错；视觉模型能实现篮球轨迹追踪和精彩剪辑 [16] - 在辅助与工业领域，硬件能实时“看见”环境并描述给视障用户听；大模型正在取代传统高度定制、难以迁移的计算机视觉质检方案 [17] - 交互逻辑发生变革，例如在车载场景中，用户无需唤醒词，仅通过看一眼云台即可直接下达指令 [16] - AI设备在家庭中开始承担记忆、整理、陪伴等更复杂的角色，而非仅执行简单指令 [17] 中国制造：成为物理AI发展的核心试验场与推动力 - 深圳具备极度现实的需求、极低的试错成本以及灵活可重组的产业链，为AI硬件快速落地提供了肥沃土壤 [19] - 当大模型能力像云服务一样被开源释放，硬件创新参与者更关心如何更快落地、产品能否销售及下一代推出时间，而非空谈未来 [19] - 在“大模型+强硬件+深场景”的组合下，中国制造正在实现AI新时代的跃迁，某些细分领域的创新密度已超越硅谷 [19][22] - 阿里云通义千问大模型像Android系统一样渗透进各类硬件，让中国庞大的供应链体系率先完成“智慧大脑”的植入 [21] - 中国的开发者凭借千问的开源生态，在极短时间内实现了AI应用从适配到量产的跨越 [21] - 物理世界的AI化被视为一场“谁是数字底座”的终极博弈，其核心是生产力变革，而不仅仅是设备联网 [17][21]