荣耀ROBOT PHONE亮相CES 2026，全球首款机器人手机引关注 作为荣耀阿尔法战略核心落地项目，ROBOT PHONE更多被外界视为有温度的、全新的智能生命体，它 没有激进地抛弃手机形态，而是在保留日常使用习惯的基础上，悄悄加入"会动""会看""会想"的能力， 以一种温和而富有想象力的方式，悄然描绘着下一代智能终端的图景。 荣耀ROBOT PHONE亮相CES 2026，全球首款机器人手机引关注 [ZOL中关村在线原创新闻]在正在进行的国际消费电子展（CES）上，荣耀带来了一款颇具未来感的新 品——全球首款机器人形态智能手机ROBOT PHONE。 ROBET PHONE 图源微博@WHYLAB [ZOL中关村在线原创新闻]在正在进行的国际消费电子展（CES）上，荣耀带来了一款颇具未来感的新 品——全球首款机器人形态智能手机ROBOT PHONE。 ROBOT PHONE最引人注目的设计，是其背部集成的隐 藏式三轴机械臂云台。用户只需轻点屏幕，云台即可自 动展开，实现灵活转动、智能跟拍与专业级防抖。相比 传统光学防抖（OIS）或电子防抖（EIS），这款机械云 台方案支持更大角度的物理补偿，在动态拍摄 ...

经营现状与未来展望 - 公司发展进入关键转折期，前期AI SoC研发投入进入成果集中产出阶段，业务将从稳健增长步入快速增长，且增长态势预期可持续较长时间 [2] - 近期经营基本面持续向好，海外市场布局成效显著，车载前装等核心项目逐步落地，推动产品结构优化与中高端升级，带动营收与盈利水平提升 [2] - 外延并购作为扩大业绩规模的辅助手段，将与内生增长形成高度协同，提升公司竞争力 [2] 2025年开发者大会新品发布 - **车载激光雷达**：发布车规级dToF激光雷达SPAD芯片SS905HP（高线数）与SS901（低线数），覆盖超1000线至192线分辨率，SS905HP最大探测距离300-600米，系统架构简化，在可靠性、功耗、体积等核心指标上业内领先 [3] - **车载视觉感知与辅助驾驶**：推出12nm工艺SAC8905，定位L2级辅助驾驶，集成32Tops NPU，支持BEV、Transformer算法，2027年联合国际车厂量产；SAC8712定位L1级，已导入多家Tier1，2026年上半年批量发货；SAC8901/SAC8902定位舱内外视觉感知，其中SAC8901已在理想等车企交付，将于2026年上半年交付至一汽大众等车厂 [3] - **边缘计算**：发布SSR670，集成8Tops算力与本地大模型，支持32路解码，可搭配可拓展算力架构，落地高端边侧智能硬件 [4] - **智能机器人**：发布第三代机器人芯片SSU9366，适配户外、陪伴等机器人；将尽快推出面向具身智能机器人大小脑的SoC芯片，规划分布式算力芯片组，覆盖16T至128T算力 [4] - **移动视觉**：发布ISP6.0，HDR动态范围达140dB，支持AI HDR算法消除鬼影；EIS新增地平线锁定功能；可适配第二代智能眼镜等移动影像设备 [4] - **智能工业**：发布新一代智能PLC主芯片SSD2366GI，满足控制、分析、通信并行处理及工业AI多模态推理需求，后续沿“工业HMI→工业PLC→工业机器人→人形机器人”路径拓展 [4] 核心市场战略 - 目标5年内成为L2级及以下车载视觉全场景市场最领先的供应商，该市场体量庞大且竞争格局相对清晰 [6] - 核心策略包括：深耕海内外客户，相关产品已在30多家海内外客户导入或即将量产；海外重点突破日本市场；聚焦高确定性优势赛道，避免同质化竞争；依托技术与供应链优势保障产能与成本 [6] 商业模式与供应链 - 采用“芯片+内置存储”一体化方案，为客户提供“交钥匙”服务，形成差异化壁垒 [7] - 每年KGD采购量过亿级，与多家主流存储供应商密切合作，凭借规模效应优先锁产能、争最优价 [7] - 在行业缺货背景下，外挂存储问题促使客户转向公司内置存储产品，带来增量订单并提升公司定价能力 [7] 海外市场与客户拓展 - 公司全球布局广泛，直接与间接销售的海外占比过半，是海外智能视觉市场最主要的芯片供应商 [8] - 导入海外头部端侧大客户的机会明确，得益于产品矩阵多元、视觉效果认可度高、算力功耗成本平衡适配需求，以及强有力的海外技术支持团队 [9] 具体业务进展 - **车载激光雷达芯片**：已进入客户对接落地阶段，第一批产品将于2026年上半年量产；产品定位中高端差异化，在线数、分辨率、探测距离、点云密度、可靠性上具备显著优势 [9] - **机器人芯片业务**：今年出货量超过千万颗，后续增长具备确定性；正在拓品类及中高端化，切入大型户外机器人、陪伴机器人、工业协作机器人等多个细分领域；核心瞄准“泛机器人赛道”，目标成为该赛道领先的芯片供应商 [9]

公司融资情况 - 北京面壁智能科技有限责任公司于近期完成新一轮数亿元融资 [1] - 本轮投资方包括京国瑞、国科投资、中金保时捷基金、米聚资本与和基投资，呈现多元化特征 [1] - 募集资金将主要用于加大端侧高效大模型的研发投入，并加速端侧AI的商业化进程 [1] 公司业务与产品 - 公司是国内较早布局端侧智能领域的大模型厂商 [3] - 已构建起包括MiniCPM（面壁小钢炮）系列在内的端侧模型产品谱系 [3] - 其模型已在汽车、手机、PC及智能家居等多个领域实现规模化落地 [3] 公司合作伙伴与落地案例 - 公司与吉利、长安、大众、华为等多家企业达成深度合作 [3] - 2024年4月，公司与长安马自达、梧桐科技共同打造的首款端侧模型量产车型——长安马自达MAZDA EZ-60已上市 [3] - 2024年9月全球发售的吉利银河M9搭载了其MiniCPM多模态模型，旨在打造新的人车交互体验 [3]

文章核心观点 - 全球智能手机市场呈现“冰火两重天”格局：一方面硬件创新乏力，用户换机周期延长至约51个月[2]；另一方面，以AI为核心定义的新一代手机正成为行业增长的核心驱动力，开启新时代[1][4] - AI手机短期内未能显著提振整体市场销量，但在高端市场已显现拉动作用，是头部厂商必须争夺的战略高地[11][13] - 主要手机厂商正通过巨额研发投入、差异化AI战略以及构建生态，争夺未来“个人智能生活核心中枢”的地位，以避免在技术变革中被淘汰[15][16][30] 市场现状与数据 - **整体市场疲软**：全球智能手机平均年换机率已降至23.7%，换机周期约51个月[2]；2025年1-10月中国智能手机出货量约2.33亿台，同比微降0.3%[11] - **AI手机增长预测**：2024年全球新一代AI手机出货量预计达1.7亿部，占整体15%[3]；预计2027年中国市场AI手机份额将超50%，2026年全球渗透率将突破35%[4] - **2025年第三季度中国市场竞争格局**：vivo以17.2%份额位列榜首，但同比下跌7.8%[8]；苹果份额15.8%，同比微增0.6%[9]；华为份额15.2%，同比跌1.0%[9]；小米份额14.7%，同比跌1.7%[9]；OPPO与荣耀份额分别为14.5%和14.4%，同比变化为+0.4%和-1.5%[9]；市场头部六大品牌合计市占率达91.8%[11] 厂商AI战略与投入 - **巨额研发投入**：vivo在AI领域投入已超230亿元[13]；OPPO研发投入超百亿[13]；荣耀未来5年计划投入100亿美元于AI[15]；小米未来五年AI研发投入将超2000亿元[15] - **战略定位差异化**： - **vivo**：专注“深度个人化智能”，首发3B参数端侧多模态推理大模型，构建以“蓝心智能体”为核心的主动服务体系[17][18] - **华为**：构建“全场景生态底座”，通过盘古大模型、鸿蒙内核及昇腾AI云服务实现全栈深度优化[17][18] - **小米**：定位“高效驱动人车家生态”，通过云端高效模型和澎湃OS，让AI成为硬件生态网络的效率核心[17][18] - **OPPO**：打造“记忆共生与生态协同”的个人化AIOS，通过On-Device Compute和PersonaX引擎提供专属体验[17][19] - **荣耀**：构建“开放连接的终端生态”，通过HONOR AI Connect平台和“1×3×N”生态战略连接泛在AI服务[17][18] - **技术路径转变**：从过去依赖云侧的文本处理，转向深度嵌入“端侧大模型”，实现场景理解、预测需求等“独立思考”能力[16] AI对高端市场的影响与挑战 - **高端市场拉动作用显现**：在4000-6000元高端赛道，vivo市场份额从8.8%增至14%[11]；小米2024年高端手机全球销量突破1000万台，同比增长43%[11] - **成本压力严峻**：行业进入“超级成本周期”，内存成本上涨显著[27]；预计到2026年底，旗舰手机内存成本占比将从8%升至14%，单机成本从52美元增至73美元，涨幅41%[28]；中低端手机内存成本占比可能飙升至34%[28] - **入口地位受挑战**：智能眼镜、汽车、头显等终端正在争夺“下一代人机交互入口”控制权[28][30] 产业链与生态支持 - **SoC算力突破**：旗舰机AI算力自2017年以来增长20倍，2025年SoC人工智能计算极限预计超60TOPS[20]；高通第五代骁龙8至尊版NPU性能提升37%，支持每秒220 tokens端侧生成速度[21]；联发科天玑9500超性能NPU峰值算力较前代提升111%[22] - **应用生态共建**：手机厂商需与应用开发者合作，解决端侧化、AI与OS结合及上层应用建设问题[24]；vivo、OPPO等厂商积极寻求接入豆包等第三方AI应用[24] - **中国芯片自给率提升**：摩根士丹利预测，2027年中国AI芯片自给率将达82%[24] 行业未来展望 - **手机中枢地位短期稳固**：人均每日手机接触时长108.76分钟，用户粘性犹在[30]；手机是目前集成顶级算力、成熟生态、便携性与高频刚需的“完美交点”，是承载复杂AI智能体的最佳条件[30] - **AI是战略必选项**：在消费市场低迷和硬件创新瓶颈下，AI是支撑产品溢价、避免掉队的关键[25]；对于头部厂商而言，布局AI是一场“不加入就淘汰”的生死战[13][26]

手机AI技术发展现状与厂商策略 - 过去一年，手机厂商AI动作密集，荣耀YOYO接入更多第三方智能体实现系统层与应用层AI能力对接，华为小艺可通过一句指令在应用间穿梭完成任务[1] - 当前手机AI功能本质上仍需联网使用，仍困在端云协作阶段，未实现进一步突破[1] 三星的本地大模型布局 - 近期有消息透露，三星计划在即将发布的Galaxy S26系列上准备一套能够在本地运行的大模型，用于实现大部分AI功能，该模型甚至拥有高级权限，能在必要时清除内存以确保响应[1] - 三星在2023年曾展示名为“高斯”的本地大模型，并曾被指出已预装在Galaxy S25系列中，但之后力推Google的Gemini，近期其本地大模型才被重新提及[3] - 在多数厂商仍以云端为主的阶段，三星尝试将模型真正放进手机，可能预示着手机AI新阶段即将拉开帷幕[3] 端云协同方案的现状与逻辑 - 短期内手机AI不会放弃端云协同策略转向纯本地部署，端云协同在当下是几乎完美的方案[4] - 云端承担模型规模、复杂推理和快速迭代任务，优势在于云服务器算力资源充足，便于模型更新、统一治理和安全审查[4] - 端侧负责对接用户第一道指令，如唤醒、语音识别、基础意图判断，然后将复杂请求转交云端完成[4] - 该分工逻辑对偶尔使用AI的用户体验影响不大，对厂商而言不会过多占用手机资源，性能稍差的手机也能使用[4] - 三星Galaxy S26系列内置大模型的策略大概率不会开放给旧机型，这构成了区别[4] 端云协同的短板与端侧模型兴起动因 - 端云协同逻辑的前提是AI使用频率不高，但随着手机AI发展方向转向“替你完成操作”，AI开始尝试理解屏幕内容、拆解任务目标、规划执行路径，形成完整AI Agent链路[7] - 一旦AI进入高频、连续、系统级交互场景，端云协同短板会迅速放大，例如弱网环境下云端响应延迟会导致操作出现明显断点，连续指令场景中网络中断可能让整个流程停滞[7] - 近期厂商频繁讨论“端侧大模型”，并非要彻底抛弃云端，而是希望把更多即时判断和关键决策留在设备本身，端云协同仍是当前阶段的最优解[7] 端侧大模型落地面临的挑战 - 本地大模型在手机端落地难主要受限于明确的硬件约束，内存、算力和功耗是端侧AI的三个核心条件[8] - 模型常驻后台会对系统资源形成持续占用，内存条件甚至迫使苹果提升了iPhone的内存空间[8] - 稳定性和维护成本也是挑战，云端模型可快速迭代、即时修复错误，而本地模型一旦部署，优化节奏只能依赖系统更新，对于系统级AI意味着更高风险和测试成本[8] 硬件进步推动端侧模型成为现实 - 2025年芯片能力大幅提升，让手机纯端侧大模型几乎成为现实[10] - 以第五代骁龙8至尊版为例，其Hexagon NPU在本地生成式任务中已可实现约200 token/s级别的输出速度，使端侧模型能够进行连续、自然的语言生成，这是AI执行复杂交互指令的前提条件[10] - 联发科天玑9500在NPU 990上引入更激进的能效设计，官方称在3B规模的端侧模型上，其生成效率提升的同时整体功耗还有明显下降，这意味着端侧模型开始具备更现实的常驻可能[10] - 搭载最新一代旗舰芯片的新机已利用芯片算力提升推出各种AI交互功能，例如荣耀的YOYO智能体在Magic8 Pro上已能够支持多达3000+场景的自动任务执行[10] 纯端侧AI实现复杂任务的现实难度 - 即便硬件进步，用纯端侧AI实现复杂任务仍有难度，例如被爆料内置本地大模型的Galaxy S26也需要通过定期清理系统资源来确保模型常驻运行[11] - 这本身说明完全依靠端侧模型去承载复杂AI任务在短期内仍然不现实[11] 主流厂商方案与行业趋势 - 从目前主流厂商选择看，端云协同仍然是最稳妥的方案，例如华为小艺的核心架构依然是典型的端云协同，端侧负责感知和基础理解，云端承担复杂推理[12] - 当AI开始深度介入系统和服务层，稳定性、效率和资源控制比激进部署更重要[13] - 今年引人关注的变化是AI开始尝试接管“操作权”，例如豆包手机助手尝试把大模型能力前移到手机交互层，让AI直接理解屏幕内容、规划操作路径，甚至模拟用户完成跨App行为[13] - 豆包手机助手、华为小艺、荣耀YOYO、小米超级小爱等一系列开启了“自动驾驶”的手机AI，代表着下一阶段AI手机必须掌握的前进方向[16] 端侧大模型的未来定位与影响 - 端侧大模型不会在短时间内彻底改变手机AI的整体方向，当前主流厂商的选择都是端云协同方案[16] - 手机并非为大模型而生的设备，必须在性能、功耗、稳定性和安全之间找到平衡点，一旦AI深度介入系统操作，就不能让用户体验出现问题，因此厂商不会贸然跟进[16] - 端侧大模型可能不会成为手机发布会上的“爆点”，但将悄然抬高旗舰机的技术门槛，让有端侧和仅云端的AI手机在AI功能实现的体验上出现差距，这个分水岭或许在不久的将来就会到来[16]

行业趋势与市场预测 - 埃隆·马斯克预测未来5到6年内传统智能手机及独立应用程序将会消失，未来设备将成为“AI推理的边缘节点”，主要负责显示、音频和通信，复杂任务由云端与本地AI协同完成[2] - IDC预计，2026年中国新一代AI手机出货量将达到1.47亿台，同比增长31.6%，占据整体市场的53%[17] - 端云结合将成为主流服务模式，厂商将更多调用外部云侧大模型，同时专注于端侧多模态模型的轻量化与深度推理能力建设[17] 新一代AI手机的核心突破 - 新一代AI手机的核心突破是“端侧大模型”的深度嵌入，将大型AI模型直接装入手机，赋予设备独立“思考能力”，可离线快速处理复杂任务并跨应用操作[7] - 早期手机厂商的AI功能多聚焦于单点辅助，如拍照美颜、智能翻译、简单日程提醒等，无法跨应用完成复杂流程[5][6] - 行业数据显示，新的协同模式使AI手机功能落地周期从早年的12个月缩短至3个月，应用覆盖场景从不足20个扩展至100多个[12] 豆包AI手机案例 - 豆包联合中兴推出努比亚M153工程机，被称为“豆包AI手机”，原价3499元，首批3万台已售罄，二手平台全新未拆封版本报价3999到4999元不等，最高报价炒至3.6万元，并衍生出日租金50到79元的短期租赁业务[2] - 该手机通过“系统级嵌入”将豆包大模型嵌入安卓系统底层，获取底层权限，能调动所有系统资源和APP，实现跨应用自动化操作，例如全网比价下单[7] - 首发仅3天后，该手机遭遇多家平台的使用限制，豆包紧急下线部分功能以适配各平台安全规范，官方强调这只是一款工程样机，公司没有开发手机的计划[9][10] 智谱的AutoGLM开源策略 - 智谱开源了AutoGLM模型，其凭借GLM-4.5与GLM-4.5V双模型驱动，具备强大的屏幕理解与操作执行能力，可稳定应对长达数十步的复杂任务流程[3][8] - 该模型已支持微信、淘宝、抖音、美团等超过50个高频中文应用的核心场景，用户一句语音指令即可触发AI自主完成点外卖、订机票等操作[8] - 智谱采取“安卓式开放”思路，将包含50多个高频APP操作能力的AutoGLM模型、Phone Use框架及工具链全面开源，支持厂商“拿来即用”，快速形成生态[11] - 为解决安全问题，智谱将AI Agent置于云端的虚拟手机中运行，每个动作可回放、审计、干预，敏感数据严格隔离，并通过开源和私有化部署让使用方掌控数据[13][14] 生态竞争与行业影响 - 豆包与智谱采取了两种不同的落地路径：豆包将AI“下放”到手机底层系统以实现强大控制力；智谱通过开源与合作伙伴共建生态，但两者本质都是在争夺“AI时代的操作系统入口”[15][16] - 传统手机厂商正在为AI生态投票：豆包在扩展与更多手机厂商的合作；荣耀、三星则与智谱达成战略合作[16] - 苹果宣布将联合阿里巴巴为中国用户开发iPhone的AI功能[17] - 当AI Agent可以直接调度多APP完成服务，超级APP的用户留存、广告变现、数据壁垒将被瓦解，按周鸿祎的说法，这将“冲垮互联网大厂护城河”[18] - 用户习惯“一句话完成任务”后，超级APP将从“流量守门员”转型为AI Agent的“能力供应商”[19] 发展挑战与未来关键 - AI手机助手处于早期探索阶段，其直接调动系统能力引发了数据安全风险，各大公司出于安全考虑采取限制措施是可以理解的[10] - AI Agent面临的最大问题之一是如何在合规层面建立“AI操作认证体系”，以有效区分正常辅助与恶意外挂[20] - AI Agent在手机上的落地不仅是技术问题，更是生态协同问题，最终胜出者将是能平衡“用户体验、商业利益、安全合规”的生态协调者[20]

公司战略与产品发布 - 公司于2025年11月密集发布“周易”X3 NPU IP与“星辰”STAR-MC3 CPU IP两款产品，标志着“All in AI”产品战略正式落地 [1] - 自研IP是“AI Arm CHINA”战略的核心支柱，旨在形成覆盖多场景的AI算力供给能力，从端侧AI推理到物联网AI赋能 [1] “周易”X3 NPU IP技术突破 - “周易”X3 NPU IP采用DSP+DSA混合架构，单Cluster算力达8-80 FP8 TFLOPS，单核带宽256GB/s，在Llama2 7B模型测试中，Prefill算力利用率72%，Decode带宽利用率超100% [3] - 该产品同算力下AIGC大模型能力提升10倍，通过架构创新提升有效性能，解决了端侧大模型效率低、精度差、适配难的痛点 [3] - 技术革新包括从传统定点计算转向浮点计算，支持FP4/FP8/FP16多精度融合，并采用W4A8/W4A16混合精度模式降低带宽消耗 [5] - 自研WDC硬件解压引擎可额外获得15%等效带宽，动态Shape技术减少无效计算，破解端侧“内存墙”难题 [5] - 软件层面Compass AI平台开源核心组件，支持Hugging Face模型一键部署，大幅降低开发门槛 [5] “星辰”STAR-MC3 CPU IP市场定位 - “星辰”STAR-MC3 CPU IP基于Arm v8.1-M架构，集成Arm Helium技术，着眼于AIoT领域的普惠化，显著提升CPU的AI计算性能 [6] - 在智能门锁场景中，搭载STAR-MC3的MCU可本地实现人脸识别，响应延迟低于300毫秒，功耗仅为传统方案的60% [6] - “星辰”系列已支撑超5亿颗物联网芯片出货，覆盖智能家电、工业传感器、可穿戴设备等领域 [6] - 产品演进体现“AI下沉”战略思路，从基础控制到增加安全功能，再到第三代强化AI能力，将AI算力渗透到物联网毛细血管 [6] 产品矩阵与技术研发 - 公司形成“周易”、“星辰”、“山海”SPU、“玲珑”多媒体IP四大IP协同矩阵，覆盖算力、安全、多媒体，满足从端侧推理到物联网赋能、从单一计算到多模态融合的全场景需求 [8] - NPU团队自2018年成立以来，已形成全栈式研发能力，从硬件架构到软件工具链100%实现本土开发与交付 [8] - 公司通过校招、社招吸纳全球AI人才，并与国内顶尖高校开展产学研合作，围绕大模型、具身智能等前沿领域进行技术攻关 [8] 市场反馈与战略价值 - 某智能汽车客户采用“周易”X3 NPU后，ADAS系统的环境感知延迟从50毫秒降至15毫秒，同时功耗降低40% [9] - 某物联网厂商基于“星辰”STAR-MC3开发的智能传感器，AI识别准确率提升至98%，开发周期缩短50% [9] - 自研IP是连接全球技术与本土需求的关键纽带，承接Arm架构能效优势并通过本土化创新适配中国市场场景需求，从底层算力推动AI在千行百业渗透 [9]

展会概况 - 第八届中国国际进口博览会在上海正式开幕 [1] - 3、4号馆作为全球"黑科技"首秀场，展现未来生活图景 [1] - 本届进博会共展示461项新产品、新技术、新服务 [1] 技术趋势 - 展馆内各类融合人工智能与尖端科技的创新产品亮相 [1] - AI技术在产业领域"落地开花"，端侧大模型应用更加成熟 [1] - 展示成果中包含大量全球"高精尖"的科技创新成果 [1] 产品应用 - AI终端产品如AI眼镜、AI PC、机器人机器狗已融入生活 [1]

产品发布与定位 - vivo于10月13日正式发布新一代影像旗舰X300系列，定位为“蔡司2亿影像双旗舰”，其中X300 Pro被称为“影像大王”，X300为“影像小王” [1][7][9] - 此次发布标志着国内智能手机市场在“双节”后、“双11”前迎来上新高峰期 [1] 蓝科技体系升级 - vivo X300系列带来四大升级的蓝科技，包括蓝晶芯片技术栈、蓝图影像、蓝海续航系统以及蓝河操作系统 [3] - 公司宣布将蓝图影像芯片V3+的调用权限开放给全行业 [3] 芯片与影像技术突破 - X300系列全球首发搭载天玑9500旗舰芯片，并内置蓝图影像芯片V3+，构成“蓝晶×天玑9500”影像中枢 [3][5] - 在天玑9500上定义了影像超能效NPU，为影像算法开辟专属硬件通道，赋予毫秒级精准追焦与响应能力 [5] - 公司与联发科从芯片底层架构出发，将OriginOS 6进行软硬一体化全链路深度融合与调优 [7] - 连发三颗联合研发传感器，包括蓝图×索尼LYT-828、蓝图×索尼LYT-602和蓝图×三星HPB [7] - X300 Pro搭载全新85mm蔡司2亿APO超级长焦，是一套从传感器、光学到防抖全链路协同的专业长焦系统 [9] - X300系列升级了蔡司5000万像素自动对焦前摄，这是X系列的第一颗蔡司前摄 [9] 操作系统与AI战略 - X300系列全系搭载以“蓝河流畅引擎”技术重构的OriginOS 6，公司称“重构了安卓系统” [10] - OriginOS 6通过AI与OS深度融合，旨在创造专属的个人化智能体验，公司战略是做“个人智能”，如同用户的“VIP个人助理” [1][13] - 操作系统已向AIOS全面演进，以更直觉化的方式减少用户操作步骤，提高任务完成效率 [12][13] - 端侧大模型是焦点，体量更轻的3B端侧多模态推理大模型在能力上与10B大模型相当，但占用内存更小 [12] - 手机助手支持屏幕主体自动识别和意图理解，可调用超过千余个手机和生态应用技能，应用场景延伸至车机和智能家居 [13] 行业趋势与生态互联 - 据Counterpoint报告，2025年全球智能手机出货量中将有1/3支持GenAI，预计出货量超过4亿部，相比2024年的1/5比例有所提升 [12] - OriginOS 6创新性地实现了与苹果全家桶的生态互联 [10] - 在用户使用手机时长中，开发者提供的服务和能力占据了85%的时长，头部互联网厂商的参与度非常重要 [13]

文章核心观点 - 全球及中国PC市场因宏观经济下行和消费疲软而增长乏力，AI与PC的融合被视为新的增长点，为市场带来新机会 [1] - AI PC行业呈现爆发式增长态势，预计未来几年将保持高增速，硬件、软件、生态等多方面均存在发展趋势 [6][10] AI PC行业宏观环境 - 全球AI PC市场2024-2028年期间的复合年增长率预计将高达44% [6] - 2025年第一季度多数品牌AI PC出货量占比相较2024年显著提升：联想提升约51%，微星提升近31%，华硕提升近20%，惠普提升近11% [6] - 荣耀和联想在2024年的AI PC出货量均超过20万台 [6] - 预计未来两到三年中国AI PC市场整体增速约为50% [6] AI PC产业链分析 - 硬件层主要受益领域包括芯片、存储和散热模块，芯片主流架构为CPU+GPU+NPU，存储容量和速度均呈上升趋势 [7] - 散热模块中石墨的渗透率有望进一步提升 [7] - 模型层未来主要发展趋势是针对细分应用场景的垂直端侧模型 [7] - 软件层应用软件主要以发展AI赋能软件及AI原生软件为主 [7] AI PC应用场景及用户需求 - AI PC应用场景主要包括行业垂直类应用场景和个人类通用型应用场景 [7] - 用户调研覆盖北京、上海、深圳等一线城市，收集有效样本千余份 [8] - 用户对AI PC认知度：47.5%的用户一般了解，45.5%的用户听说过但不清楚具体内容，多数用户处于初步了解阶段 [8] - 用户对AI PC需求度：53%的受访用户表现出明确需要倾向，显示市场需求度高，潜在用户群体庞大 [8] AI PC产品评测 - 评测涉及联想ThinkPad X9 14（Intel）和联想小新Pro16c AKP10（AMD）两款设备 [9] - 评测维度包括同模型不同量化大小对比、同模型不同参数规模模型对比、同机器不同推理设备对比 [9] AI PC未来发展趋势 - 硬件层面："CPU+NPU+GPU"异构方案成为芯片主流方案，端云算力协同是算力调用主要特点，AI PC对Dram存储市场需求呈爆发式增长 [10] - 软件层面：应用软件分为两类，一类是传统应用软件的AI转型，另一类是AI原生应用软件的大量出现，例如ChatGPT、KIMI等 [10] - 产品发展趋势：未来AI PC产品将分为高AI算力和低AI算力两大类 [10] - 商业模式发展趋势：AI PC中个人智能体服务将采取与WPS类似的商业模式 [10] - 生态链发展趋势：生态各主体将呈现更紧密的合作关系，基于自身优势共同推进产业发展 [10]