人工智能（AI）正在以前所未有的速度和規模影響著消費電子行業，從提升產品體驗到創造全新的市場需求，成為推動行業發展的新引擎。
11月14日，第一財經云上會節目特邀了中國信息通信研究院華東分院總工程師陳俊琰、匯正財經資深策略師黃錦華和匯正財經資深策略師金光鋒，共同探討消費電子發展前景、國內外市場競爭格局和挑戰，以及消費電子行業如何在這場變革中把握機遇，應對挑戰。
專家們提到，消費電子行業的需求受多種因素影響，包括經濟復蘇情況和新興技術的發展。在這一背景下，AI技術被視為可能帶動新需求的關鍵技術。
基于AI的個性化推薦、智能化服務等，這些都將為消費者帶來更加便捷、高效的體驗。但同時也面臨著技術安全、隱私保護等挑戰。
行業復蘇，AI應用或成關鍵拐點
隨著全球經濟環境的變化和市場需求的不確定性，消費電子行業也面臨著周期性的挑戰。
金光鋒分析稱，消費電子行業歷來是一個周期性的行業，其發展趨勢受到市場需求的影響。2020年行業經歷了需求急速增長，但隨后在2021年二季度開始，需求逐漸下降。經過三年的時間，行業庫存清理接近尾聲，逐漸回歸到正常的進貨和銷售狀態。然而，從數據上看，行業并未顯示出明顯的需求增長，這表明需求的復蘇仍需時日。
“目前行業的需求拐點尚未明顯出現。”金光鋒進一步分析稱，行業的復蘇和需求的增加受到多方面因素的影響，包括經濟復蘇的步伐、新技術的應用等。特別是人工智能（AI）技術的崛起，為消費電子行業帶來了新的機遇。
“AI技術的應用被認為是消費電子行業最大的增長機會。”黃錦華認為，在AI生成浪潮的推動下，幾乎所有的消費電子產品都有可能通過AI賦能，實現新的應用和功能，從而帶來新的需求和市場機遇。例如，普通的耳機通過AI技術的加持，可以轉變為具備智能功能的AI耳機，開拓新的應用場景。
金光鋒預計，消費電子行業的復蘇可能會受到年底新技術產品落地的推動，而更為樂觀的預測則指向明年，屆時我們可能會看到行業需求拐點的明顯跡象。在這一過程中，技術創新將繼續扮演關鍵角色，推動行業向前發展。
AI重塑消費電子：打破系統壁壘，實現自然交互
AI技術正以前所未有的速度融入消費電子產品，無論是手機還是PC，都開啟了消費電子新紀元。
金光鋒表示，手機之所以成為AI技術的理想終端，是因為它與人們的日常生活緊密相連。從體驗層面來看，AI可以提升手機的感知能力和管理能力，打破不同系統之間的壁壘，實現人與設備之間的自然交互。
金光鋒進一步解釋，AI技術對手機產業的賦能，也將反過來推動整個產業鏈的發展。由于AI對低時延的要求較高，這將促使產業鏈在算力、內存等方面不斷創新和提升。
目前，全球各大手機廠商都在積極探索AI技術的應用。例如，蘋果公司在其最新推出的iPhone 16中加入了AI功能，并在北美地區進行試用。如果試用效果良好，預計明年將在全球范圍內推廣。在國內，華為、小米等手機廠商也在積極布局AI技術，推動AI手機的普及。
根據相關數據預測，到2027年，國內AI手機的滲透率將達到50%以上。這一預測表明，AI技術將引領手機行業進入一個全新的時代，成為智能生活的核心。
黃錦華強調了AI在PC領域與手機領域之間的差異，并指出AI PC的核心定位在于提升工作效率和便捷性。
黃錦華認為，AI PC不僅僅是技術的堆砌，它更是一種能夠學習用戶使用習慣和喜好的智能助手。通過這種個性化的學習，AI PC能夠在保護個人隱私的同時，極大地提升工作效率。例如，用戶可以與PC進行智能語音交互，通過自然語言表達需求，從而解放雙手，提升搜索和處理數據的能力。
在軟件應用方面，黃錦華提到了微軟的Copilot和Adobe的Photoshop等，這些軟件通過AI技術，減少了重復性勞動，提升了內容創作的效率。
黃錦華強調，盡管手機端對AI的要求可能更高，但AI在PC端的落地速度非常快。自從2023年AI大模型問世以來，三星的Galaxy Book 4、華碩、聯想等品牌都迅速推出了自己的AI PC產品，這表明AI在PC領域的應用已經迅速成熟。
AI革新智能硬件：端側部署降低成本、隱私與效率雙重升級
AI大模型不僅重塑了我們對消費電子的認知，還對整個智能硬件領域產生了深遠的影響。
“從耳機到智能家居，從無人機到人形機器人，AI的觸角正延伸至我們生活的每一個角落。”陳俊琰解釋說，對于未來的展望，陳俊琰表示，隨著算力成為基礎資源，智能硬件將變得更加智能化和便捷化。智能家居、機器人等將成為日常生活的一部分，為人們提供全方位的服務。雖然算力只是實現這一愿景的一部分，但它無疑是推動智能硬件發展的關鍵因素之一。
具體看來，AI大模型按照部署方式可分為云端和端側兩大類。對于智能硬件而言，端側大模型的部署尤為關鍵。這種部署在硬件層面提升了計算、存儲和感知能力，如通過CPU、GPU、NPU的組合增強算力，采用大容量RAM或ROM優化存儲，以及利用3D傳感等技術提高感知精度。
在軟件層面，端側大模型實現了輕量化部署，并能夠利用個人數據進行AI應用的推理，從而推動了軟硬件的整體升級。具體來看，端側大模型帶來了四方面的顯著優勢：更強的隱私保護、更低的延遲、更高的可靠性和更低的算力成本。
隱私保護方面，由于端側大模型在本地部署和運算，數據安全性得到極大提升。在延時性方面，與云端大模型相比，端側大模型無需排隊等待云資源，能夠提供更快的響應速度。可靠性方面，端側大模型不受網絡中斷影響，只要有電就能穩定運行。此外，端側大模型還能降低算力成本，減輕云端訓練和推理的壓力，為用戶帶來更好的體驗。
陳俊琰進一步指出，目前人工智能與智能硬件的結合以云端為主，端側為輔，但未來可能逐漸轉變為端側為主，云端為輔。這種轉變將推動算力成本的降低，為用戶創造更好的體驗，同時促進云端和端側的雙贏局面。
AI驅動產業鏈：高性能需求催化，國產芯片持續突破
AI技術的融入不僅提升了消費電子產品的智能水平，也對消費電子芯片提出了更高的處理效率和能耗要求。
金光鋒表示，這對國內芯片企業既是挑戰也是機遇。回顧2019年至2020年，智能穿戴設備如智能手表、耳機等產品的快速崛起，國內企業在芯片技術方面尚處于起步階段，技術積累不足。然而，經過四年的發展，國內企業已經在特定領域取得了顯著的技術進步，逐漸縮小了與國際先進水平的差距。
金光鋒強調，雖然國內芯片企業在性能上與國際先進水平仍有差距，但市場需求的提升將進一步推動行業的正向發展。他鼓勵國內企業抓住AI時代的機遇，不斷提升自身技術水平，以滿足市場對高性能芯片的需求，實現行業的可持續發展。
AI終端設備已經成為消費電子領域的一大趨勢。從智能家居到車用座艙，AI芯片的應用正逐步擴大。然而，AI終端對上游芯片產業的拉動效應何時能夠顯現，成為了業界關注的焦點。
陳俊琰指出，目前除了智能家居和車端座艙芯片相對成熟之外，高端側的高性能芯片與國際水平仍存在差距。他進一步解釋，端側結合AI的芯片主要分為計算芯片、存儲芯片和通信芯片三大類。
在計算芯片方面，盡管CPU、GPU、TPU等異構路線已在手機端應用，如某些知名企業所展示，但由于受到制程工藝的制約，如臺積電和三星等國際巨頭掌握的技術優勢，國內在14納米及以下的高端芯片制造上仍面臨挑戰。
陳俊琰認為，要實現AI終端對上游芯片的拉動，我們可能還需要三到五年的時間。不過，對于消費電子產品，如眼鏡、家居設備等，相關芯片技術已經相對成熟。他預測，2024年將是AIPC和AI手機的元年，2025年將進入快速發展期，而到2027年，這些設備的滲透率有望達到50%至70%。
