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GfK 中国
AI时代核心终端生态定位
与用户需求洞察
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目录
一、AI硬件的发展历程，趋势
二、消费者眼中的AI设备：关注，期待与顾虑
三、消费者需求导向的核心AI设备的终端协同生态定位
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AI硬件的发展历程，定义，趋势
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AI与硬件的“双向奔赴”：发展历程
1956-2015 2025-2027
技术积累期
2016-2024
智能工具期 深度融合期
2028+
生态主导期
AI理论奠基及早期探
索
AI赋能硬件
语音交互/基础感知
AI深度嵌入系统多设
备协同
AI主导生态整合独立
工具库
2016年：AlphaGo战胜人类棋
手，AI重回大众视野
2019年：IoT产业爆发，行业完
成智能化升级的底层储备
2022年：ChatGPT问世，AI进
入超高速迭代期
2025年初：DeepSeek刷屏，AI与千
行百业深度融合全面开启
2026年：摩根士丹利预测为“AI科
技硬件爆发关键之年”
2028年以后：AI与硬件角色
易位，AI主导生态整合
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AI硬件定义的思考
阿里云研究院在《AI消费硬件产业报告》中提出，AI硬件的核心判定标准不在于是否搭载AI功能，而在于：
人工智能是否深度参与了设备的系统架构，交互方式和价值创造过程，并对用户体验
产生持续，可感知影响。
从人适应设备，到设备
适应人
可感知、可量化的用户
体验提升
AI 不是“附加功能”，
而是设备的核心驱动
系统级嵌入 持续价值交互重构
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消费者眼中的AI设备：认知，关注，期待与顾虑
• 认知：消费者对AI产品的认知和使用率是怎样？
• 关注：消费者对哪些硬件品类的AI功能更关注？这些硬件品类有什么特征？
• 期待：消费者对产品AI功能的期待是什么？不同硬件品类有什么期待差异？
• 顾虑：消费者对产品AI功能有哪些顾虑？
• 决策：AI功能对消费者购买决策的影响怎样？消费者愿意为AI功能付出溢价吗？
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数据来源： NIQ-GfK MI+ Consumer full view tracking data，品类涵盖3C数码|音频穿戴|家电等
超90%消费者了解AI产品，62%的消费者使用过AI产品或者带有AI功能产品，33%消费者选择AI相关渠道收集产品信息
消费者对AI产品或带有AI功能的产品认知及使用率逐步提升
7%
3%
14%
8%
39%
28%
30%
51%
9% 11%
2024 2025
对AI功能/产品的认知及使用渗透率
2025vs 2024
非常了解，且使用过市面上大
部分的AI功能
比较了解，使用过市面上一些
的AI功能
仅限于了解，缺乏实际应用经
验
不太了解
完全不了解
39%
62%
使用
渗透率
认知 关注 期待 顾虑 决策
28%
29%
33%
38%
46%
84%
91%
长视频平台
搜索引擎/浏览器
AI相关渠道
内容平台
传统渠道
社交媒体/短视频
电商平台
消费者种草渠道平台选择 2026
19% 8% 8%
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9%
11%
11%
16%
16%
18%
18%
25%
30%
37%
冰箱
空调
电脑
平板
智能手表
扫地机
电视
AR/VR/AI眼镜
耳机
手机
TOP1 35% 39% 35%
TOP2 32% 29% 27%
TOP3 26% 26% 25%
TOP4 18% 19% 22%
TOP5 16% 18% 12%
<30 30-45 45+
请问您一般选购哪些产品时，会特别关注AI（人工智能）的功能/技术？
消费者在选购手机，耳机，智能眼镜等高频随身设备时品类时，特别关注AI功能
不同年龄看，45+中老年人倾向与扫地机，电视等家务，家庭内场景设备，
<30 年轻人更偏耳机，平板随身私人设备
数据来源：尼尔森IQ ， MI+消费者研究数据2026年4月
关注品类AI功能的消费者比例
认知 关注 期待 顾虑 决策
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便捷生活：帮助处理生活类任务，如智能提醒，健康提醒，行程规划和建议等
智能交互：智能接入或控制家具、车或其他用户设备
娱乐体验：基于使用场景精准平衡性能与功耗，令游戏、影音体验增强
信息总结：理解并整理指定信源（如通话、录音、文章等），并摘要、汇总、报告
新型交互：手势、眼动、语音的多模态融合交互，及实时翻译、导航等核心应用。
自主管理：基于环境/人状态自动调整/匹配程序
复杂任务处理：如跨设备/跨APP执行操作，自动化办公，金融投研建议，网络信息定时抓取等
学习答疑：解答复杂问题，并提供知识溯源
文字创作辅助：实时按要求生成AI生成或修改文字类内容
多模态创作辅助：实时按要求AI生成或修改图片/视频/音乐等
编程开发：帮助编写、解释或调试简单的代码片段
Q:您认为一个真正有价值的AI产品，更倾向于AI能处理下列哪些任务？ 【限选3个】
9
41%
30%
29%
26%
25%
24%
23%
21%
17%
17%
13%
生活娱乐类 智能交互类 生产学习类
消费者期待产品AI功能，更优先感知生活与交互价值，工作学习类紧随其后；
45+中老年更多
期待AI帮助便捷
生活 44%
<30 青年更多期
待AI帮助提升娱
乐体验，33%
认知 关注 期待 顾虑 决策
数据来源：尼尔森IQ ， MI+消费者研究数据2026年4月
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0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
45%
50%
Total 手机 耳机 AR/VR/AI眼镜 电视 轻薄本
信息总结 新型交互娱乐体验 智能交互 复杂任务处理自主管理便捷生活 文字创作辅助学习答疑
消费者期待轻薄本
AI功能更多“复杂任
务处理”
消费者期待手机，电视
AI功能更多“便捷生活”
多模态创作辅助 编程开发
消费者对不同品类AI功能的期待不同: 手机更多帮助便捷生活，智能眼镜偏重提升娱乐体验，耳机偏
重智能交互，电脑侧重信息处理，和复杂任务处理
消费者期待轻薄本
AI功能更多“信息处
理”
消费者期待智能眼
镜AI功能更多“娱乐
体验”
消费者期待耳机，
电视，智能眼镜，
AI功能更多“智能
交互”
认知 关注 期待 顾虑 决策
数据来源：尼尔森IQ ， MI+消费者研究数据2026年4月
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34%
29%
13%
8%
6%
4% 4%
2%
实用性 隐私安全 续航问题 后期成本 前期价格 学习成本过高 信息可靠度 依赖性
11
消费者对产品AI功能主要在于担心实用性，隐私安全及续航的问题
*对此产品中集成AI功能，您目前最大的顾虑是什么？N=4000
担心功能华而不
实，营销噱头高
于实用性
担心AI功能增
加耗电及发热
对话与数据是
否被上传、滥
用或泄露
担心使用AI功
能需持续支付
额外费用
数据来源：尼尔森IQ ， MI+消费者研究数据2026年4月
担心AI功能增
加产品价格
需要复杂的学
习调教，无法
快速上手使用
如何确保产品
提供的信息是
准确可靠的
过度依赖导
致个人思考
与能力退化
对产品AI功能的顾虑
认知 关注 期待 顾虑 决策
45+中老年更多担
心学习成本高 6%
45+中老年更多担心
形成依赖 3%
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Q: 若有设备满足您对AI的期待，会如何影响您购买的设备？N=3841
超过57%用户认为若AI功能满足期待，将会对购买起关键影响；超6成的用户愿意为AI功能支付溢价
AI 已成为购买决策“关键加分项”，并正在迈向“决定性因素”
12
决定性因素
关键加分项
轻微影响
几乎没有影响
14%
44%
34%
8%
总体
AI 功能对购买决策的影响
认知 关注 期待 顾虑 决策
5%
26% 32%
52%
50%
47%
8%
18% 17%
22%
5% 3%13%
1% 1%
%
% %
-50%
-40%
-30%
-20%
-10%
0%
10%
20%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
140%
202403 202503 202604
>20%
16%~20%
11%~15%
5%~10%
<5%
AI功能支付溢价意愿及比例
76%
溢价付费意愿比例2024Q4
62%
溢价付费意愿比例2025Q1
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消费者需求导向的核心AI设备的
终端协同生态定位
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多端协同，构建分布式边缘AI生态
从感知到行动，各终端各司其职，算力分布式重构
AI 终端的未来不应是“单一更聪明的设备”，而是分工明确的协同系统
个人记忆与决策中枢 私有智能中枢
提供7×24小时在线的本地Agent算力
载体，处理敏感数据与复杂多模态任务
全天候感知终端
解放双手的数据采集+轻交互载体，驱
动个性化AI服务的深度进化
感知 记忆 决策 行动
眼镜
手机
PC
一手信息输入+初步整理，掌管方向性
决策输出的一线中枢
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使用模式
从传统的“APP模式”向 “AI原生（AI
Native）”模式转换；
输入+输出的第一线：基于手机的移动、
碎片化使用、通讯、感知等固有属性，
AI手机的将逐渐定位为：
一手信息输入与初步整理+方向性指令输
出。
个人记忆
通过持续记忆用户行为细节——
• 「用户喜欢什么？」
• 「前面说过什么？」
• 「已经做过什么? 」
提供深度个性化的服务体验。
27-28预计ARM新架构落地，端侧将支持
20B-25B大模型。再通过1-2代迭代，手机
将从 “APP 载体 ” 彻底进化为具备深度
情境理解能力的超级助理。
AI 手机：从 App 容器走向“个人记忆与决策中枢”
2028-2029：超级助理化
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云端大模型 API
处理最新知识检索、极度复杂
的推理任务
← 云端为外接智库
本地隐私管控
7×24h 流程管理
私有知识库构建
本地为流程管理核心 →
AI PC无法脱离云端，但可作为「个人主权AI的最小计算单元」，构建「本地隐私与管控 + 云端极智推理」的分布式算力网络
AI PC的未来定位：主权AI最小单元与分布式算力节点
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AI PC核心生产力场景：从辅助工具到全链路工作流
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• 用户输出需求，借助Openhands, Aider等开源工具
Agent自动编程，测试
• 完全离线运行迭代循环，直至产出结果
• 程序员升维为“架构审查者”
• TB级本地文档、知识库向量化
• 文档、知识库、多模态数据本地隐私存储
• 长期记录、汇总，自反思
• 家庭或个人的数字分身
• 多模态内容的端到端自动化工作流
• 多模态深度融合、精确修改，各节点高度自定义
• 按复杂度要求与云端闭源模型互补，成本可控
• 效果分析抓取，反馈新内容策划
代理化编程
(Agentic Coding)
私有数据 RAG 大脑 多模态内容生产流水线
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AI眼镜加速起跑：产品“两极化”、生态跨界融合、市场规模扩容，策略锚定“眼镜属性优先”
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64%
36%
无屏 有屏
294
473
2025 2026E
市场规模
2026年底国内销量有望达到
473K台
智能眼镜已纳入政府补贴范围，提
供15%的价格优惠
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边缘AI生态闭环：在「感知、记忆、决策、行动」的流程中构建无缝互联的个人智能域
感知数据传给手机
行动进度反馈手机
眼镜：全天候视听，数据采集，轻交互
重度办公、生产力场景下的语音交互
初步整理信息输入，决策调整
手机：核心通用交互，决策，轻行动 PC: 复杂多模态处理，个人知识库存储
7x24小时生产力与流程监控
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幻灯片 7: 消费者对AI产品或带有AI功能的产品认知及使用率逐步提升
幻灯片 8
幻灯片 9
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幻灯片 12: AI 已成为购买决策“关键加分项”，并正在迈向“决定性因素”
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幻灯片 14: AI 终端的未来不应是“单一更聪明的设备”，而是分工明确的协同系统
幻灯片 15: AI 手机：从 App 容器走向“个人记忆与决策中枢”
幻灯片 16: AI PC的未来定位：主权AI最小单元与分布式算力节点
幻灯片 17: AI PC核心生产力场景：从辅助工具到全链路工作流
幻灯片 18: AI眼镜加速起跑：产品“两极化”、生态跨界融合、市场规模扩容，策略锚定“眼镜属性优先”
幻灯片 19: 边缘AI生态闭环：在「感知、记忆、决策、行动」的流程中构建无缝互联的个人智能域
幻灯片 20: 扫码联系我们
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