一、智能终端整体发展脉络与新一代智能终端的兴起

（一）智能终端发展的四个关键阶段

1. 计算智能起步期（1995 – 2007 年）
   • 此阶段终端初步具备基础数据计算和传输能力，硬件和软件技术处于发展初期，应用生态开始萌芽。例如，1996 年 Palm 公司发布初代 PalmPilot 1000 开创掌上电脑新纪元，推动了移动智能终端市场拓展；1997 年 IBM 的 “深蓝” 超级电脑采用的技术对人工智能和计算机技术发展影响深远；2000 年全球第一款 Symbian 操作系统手机发布，融合 PDA 与手机功能，奠定智能手机发展基础。
2. 应用智能导入期（2007 – 2011 年）
   • iOS、Android 及 Windows Phone 等移动智能操作系统问世，应用程序广泛引入终端设备，智能应用生态初步构建。2007 年苹果发布第一代 iPhone，其多点触控技术和用户界面交互方式改变了人们对智能终端的认知；2008 年首款搭载 Android 系统的设备上市；2010 年微软发布 Windows Phone 操作系统。同时，3G 网络普及为智能化应用提供广阔空间，应用商店模式兴起，用户体验显著提升。
3. 单点智能普及期（2011 – 2020 年）
   • 新一代信息技术推动终端软硬件升级变革，应用生态多元化发展，万物互联迎来机遇。2011 年苹果发布 iPhone 4S 引入语音助手 Siri，改变了交互方式；2017 年起主要芯片厂商发布支持 AI 加速功能的芯片；4G 网络普及推动移动互联网应用爆发式增长。在此期间，可穿戴设备、智能家居和物联网终端日趋普及，实现了设备间的无缝连接与协同，应用生态更加丰富多元。
4. 协同智慧发展期（2020 年以来）
   • 人工智能、物联网等技术取得关键性突破，终端进入万物智联、协同智慧新纪元。2020 年华为发布 “全场景智能连接解决方案”；2022 年 OpenAI 发布 ChatGPT 引发全球对人工智能的关注，推动生成式 AI 技术发展。2023 – 2024 年，新一代智能终端创新产品及应用涌现，终端厂商加速升级 AI 战略，人形机器人等新形态产品快速发展，商业化进程提速。

（二）新一代智能终端的定义与范畴

新一代智能终端基于信息通信技术，以强感知、强计算、强交互、强体验提升为目标，执行多元化复杂任务，提供强智能服务。其范畴不断扩展，包括 AI 手机、AI PC、AI 可穿戴设备、人形机器人、AI 车载终端等，产品形态创新，如裸眼 3D 终端、三折叠手机等新型产品不断涌现。

（三）新一代智能终端呈现的 “四新” 趋势特征

1. 新的交互方式：从 “单一模态交互” 变为 “多模态智能交互”
   • 人机交互经历了命令行交互、图形界面交互、多点触控交互、自然语言交互到多模态智能交互的演进。多模态智能交互使用户能通过多种通道与终端交流，终端融合处理多维信息，实现更自然、流畅的人机交互，符合人类感知和处理信息方式，未来将促进更多创新交互模式诞生。
2. 新的服务模式：从 “被动服务” 转向 “主动服务”
   • 传统终端服务模式以用户指令为驱动，缺乏主动性。新一代智能终端基于多种关键能力，能理解用户深层次意图，提供主动、预见、个性化服务，如智能家居设备、智能客服、智能医疗助手等可根据用户情况自动调整或提供相关服务。
3. 新的应用范式：从 “AI 赋能” 迈向 “AI 原生”
   • AI 技术改变了智能终端应用软件设计理念和开发模式，产生了应用 + AI 和 AI 原生应用两类范式。应用 + AI 在原应用基础上叠加 AI 模块提升功能，AI 原生应用则从底层将 AI 能力作为核心，更强调原生创造，未来有望成为主流趋势，为人们生活和工作带来更多便利。
4. 新的业务场景：从 “万物互联” 进入 “万物智联”
   • 技术创新推动业务场景从 “万物互联” 向 “万物智联” 转变，“万物智联” 强调设备间智能识别、交互和决策，通过多种技术实现场景化、泛在化、智慧化、生态化、协同化、安全化。新一代智能终端作为万物智联的基础和载体，在数据采集、分析、决策和协同工作等方面发挥重要作用。

二、新一代智能终端产品应用与市场前景

（一）主要产品应用不断涌现

1. AI 手机：从生成式 AI 向全域 AI 升级优化
   • AI 手机通过软硬件创新提升用户交互体验，硬件性能不断增强，软件应用从生成式 AI 向全域 AI 升级，关注系统级、场景级、跨应用级的 AI 应用及赋能。全球手机厂商加速 AI 战略升级，推出搭载大模型的 AI 手机，强化 AI 功能应用，探索新服务模式和应用场景，以满足用户个性化需求。
2. AI PC：新型数字化新质生产力工具
   • AI PC 基于人工智能推理硬件算力和内存升级，为用户提供个性化、高效服务，驱动传统 PC 发展。其核心特征包括智能化交互等，硬件层面芯片架构等升级，软件层面应用生态演进，应用场景主要为提升办公效率，正逐渐成为新型数字化生产力工具，全球主要企业加快布局。
3. AI 可穿戴设备：智能化创新应用持续涌现
   • 随着 AI 算法、传感器及硬件发展，可穿戴设备能处理大量数据，提供个性化服务。类型不断扩展，包括智能手表、手环、眼镜、服饰、耳机、戒指等。智能手表和手环在健康监测等方面进展显著，智能眼镜和耳机功能不断创新，未来将涌现更多创新应用。
4. 人形机器人：通用人工智能的理想载体
   • 人形机器人具备多种智能能力，技术革新和场景应用潜力巨大。以大模型驱动的大脑技术为核心，结合多项前沿技术，形成协同创新体系。全球科技企业推动其技术与应用创新突破，产品在多个领域展示出能力，未来将在多领域释放价值，推动社会智能化变革。
5. AI 车载终端：开启舱驾融合一体化、智能化新时代
   • AI 车载终端集成智能座舱和智能驾驶系统，人工智能推动汽车行业竞争升级。端到端智能驾驶技术有望实现更高级别自动驾驶，智能座舱从功能座舱升级为感知智能座舱，未来两者将深度融合，提升系统性能和用户体验。

（二）市场前景与增长空间

1. 政策扶持与技术融合推动产业增长
   • 国家部委及地方政府发布政策支持新一代智能终端产业发展，如工信部等推动未来产业创新，发改委等打造消费新场景。各地方也积极推动产业创新发展，提升区域竞争力。同时，新一代信息技术融合赋能，人们需求变化，推动全球智能手机、PC 和智能穿戴等产品出货量增长，市场进一步扩大升级。
2. 各类智能终端产品市场规模预测
   • 预计 2024 年我国智能终端市场出货量同比增长 4%，AI 终端占比达 55%。智能手机市场销量受关注，2024 年第三季度全球出货量同比增长 5%，AI 手机出货量预计增长迅速，年均复合增长率高。AI PC 出货量占比也将大幅提升，可穿戴人工智能市场规模预计增长，AI 机器人市场规模同样呈增长趋势。

三、新一代智能终端技术创新重点

（一）终端硬件创新升级

1. 全栈智能计算技术夯实智慧化基础
   • 算力大幅提升支持端侧更强 AI 性能：端侧部署大模型对 AI 芯片算力要求提高，芯片发展从通用处理向专用处理过渡，架构不断优化，异构计算架构应用广泛，制造工艺升级，芯片计算密度提升、功耗降低。
   • 内存容量、带宽、功耗性能成为核心关注点：端侧大模型需高频调用和处理数据，对内存带宽要求高，存储技术不断发展，如 LPDDR5X 等，“存算一体” 技术有望解决存储墙和功耗墙问题。
2. 电池、散热、显示等技术演进助力端侧 AI 落地
   • 电池续航、散热等影响智能应用体验，电池容量上升，快充技术重要性凸显，散热技术不断创新，显示技术如 DC 调光等改善用户体验，XR 近眼显示设备光学方案不断优化，声学方面麦克风收音质量也将持续升级。

（二）平台软件加速重构

1. 原生 OS 重构开发逻辑，提升开发效率
   • AI 在终端产品落地分三个阶段，当前处于 “系统导入 AI” 阶段，多家终端厂商尝试以 AI 重构原生 OS，重构后的系统具有多种特征，如生成式 AI 能力内化、多模态聚合输入输出等，头部手机厂商操作系统已进行相关优化。
2. 大模型轻量化成为热点方向，端云协同成主流部署方式
   • 模型轻量化降低对终端资源需求，各大科技公司加大端侧模型研发，通过多种方式创新模型架构设计和压缩模型，端云协同部署模式成为主流，未来将不断优化资源调度，在多行业场景提供更多服务。

（三）多重技术综合应用催生人机交互新范式

1. 多元感知丰富用户体验和服务
   • 终端感知技术经历四个发展阶段，当前正从智能感知向全场景融合感知过渡，未来将实现感知数据汇总等，支撑新一代智能终端对物理世界的感知需求。
2. 意图框架促进数据共享和协同
   • 意图框架促进终端与应用软件的数据共享和服务协同，降低耦合度，提高系统扩展性和兼容性，实现更精准服务推荐和个性化体验。
3. 屏幕理解实现任务自动化操作
   • 屏幕理解技术利用多种技术手段识别分析屏幕元素，实现人机交互自动化，为特殊群体提供无障碍辅助服务，打破终端与应用连接壁垒，助力数据和服务共享。

（四）安全防护策略演进筑牢安全隐私屏障

1. 提升安全风险检测能力
   • 新一代智能终端利用人工智能多模态分析处理能力，精准识别安全风险，如病毒、恶意代码植入等，还能识别伪造内容和异常行为，维护公共安全。
2. 打造智能安全防护新范式
   • 新一代智能终端具备先进分析能力，AI 大模型通过端云协同调整访问权限，确保应用交互安全，多智能体代理协同保障数据安全流动。
3. 构建端云协同的大模型安全防护体系
   • 端云协同部署 AI 大模型存在安全风险，新一代智能终端围绕大模型全生命周期实施安全防护措施，包括训练、部署和应用推理阶段。

四、新一代智能终端产业应用生态

（一）产业结构优化调整形成多方协同生态

AI 重塑产业结构，智能终端市场参与者形成五类协同开发关系，现阶段市场以合作适配为主，未来竞争将更注重产品体验和用户黏性，数据储备强、软硬件兼备的企业更具优势。

（二）应用创新持续深化开发逻辑逐步迁移

AI 技术引领智能终端应用创新，产生 AI 原生应用和应用 + AI 两类应用，终端厂商系统级智能体是 AI 原生应用的主要形式，两者侧重点不同，应用开发逻辑也在改变，AI 应用软件开发更强调大模型相关流程。

（三）多元流量入口并存构建全新市场格局

平台级超级应用、应用级智能体、终端系统级智能体构建新流量入口。超级应用强化入口地位，应用级智能体改变用户使用路径，终端厂商升级语音助手为系统级智能体，成为人机交互新入口，各方都在构建生态，推动商业模式变化。

（四）智能分级纵深推进引领产业高质发展

终端智能化分级为技术创新提供方向和目标，依据多个核心要素分为 L1 – L5 五个等级，分级标准提升推动厂商研发投入，促进产业升级，当前分级研究基于行业共识，后续需持续滚动研究。

五、新一代智能终端发展建议

（一）创新软硬核心技术加速终端智慧升级

关注模型算法、操作系统和芯片等技术创新，提升端侧模型自主研发水平，突破关键硬件技术，缩小国内外差距，搭建模型底层架构，培育大模型企业，支持开源社区建设。

（二）健全智能终端标准推动标准落地实施

落实人工智能标准顶层规划，推动智能终端生态系统标准化建设，推进终端智能化分级测试评估，研究个人信息保护标准体系，推动细分场景下的标准化工作，参与国际标准制定。

（三）壮大终端产业主体培育繁荣共生生态

我国消费市场和应用环境为智能终端产业提供支撑，可借鉴欧盟经验壮大产业主体。当前产业需各方协同，挖掘应用场景，构建繁荣共生生态。
新一代智能终端在技术创新、产品应用和产业生态等方面呈现出蓬勃发展的态势，具有广阔的市场前景和发展空间，但也面临着技术突破、标准制定、生态构建等诸多挑战，需要各方共同努力推动其持续健康发展。