人工智能（AI）正在以前所未有的速度和规模影响着消费电子行业，从提升产品体验到创造全新的市场需求，成为推动行业发展的新引擎。
11月14日，第一财经云上会节目特邀了中国信息通信研究院华东分院总工程师陈俊琰、汇正财经资深策略师黄锦华和汇正财经资深策略师金光锋，共同探讨消费电子发展前景、国内外市场竞争格局和挑战，以及消费电子行业如何在这场变革中把握机遇，应对挑战。
专家们提到，消费电子行业的需求受多种因素影响，包括经济复苏情况和新兴技术的发展。在这一背景下，AI技术被视为可能带动新需求的关键技术。
基于AI的个性化推荐、智能化服务等，这些都将为消费者带来更加便捷、高效的体验。但同时也面临着技术安全、隐私保护等挑战。
行业复苏，AI应用或成关键拐点
随着全球经济环境的变化和市场需求的不确定性，消费电子行业也面临着周期性的挑战。
金光锋分析称，消费电子行业历来是一个周期性的行业，其发展趋势受到市场需求的影响。2020年行业经历了需求急速增长，但随后在2021年二季度开始，需求逐渐下降。经过三年的时间，行业库存清理接近尾声，逐渐回归到正常的进货和销售状态。然而，从数据上看，行业并未显示出明显的需求增长，这表明需求的复苏仍需时日。
“目前行业的需求拐点尚未明显出现。”金光锋进一步分析称，行业的复苏和需求的增加受到多方面因素的影响，包括经济复苏的步伐、新技术的应用等。特别是人工智能（AI）技术的崛起，为消费电子行业带来了新的机遇。
“AI技术的应用被认为是消费电子行业最大的增长机会。”黄锦华认为，在AI生成浪潮的推动下，几乎所有的消费电子产品都有可能通过AI赋能，实现新的应用和功能，从而带来新的需求和市场机遇。例如，普通的耳机通过AI技术的加持，可以转变为具备智能功能的AI耳机，开拓新的应用场景。
金光锋预计，消费电子行业的复苏可能会受到年底新技术产品落地的推动，而更为乐观的预测则指向明年，届时我们可能会看到行业需求拐点的明显迹象。在这一过程中，技术创新将继续扮演关键角色，推动行业向前发展。
AI重塑消费电子：打破系统壁垒，实现自然交互
AI技术正以前所未有的速度融入消费电子产品，无论是手机还是PC，都开启了消费电子新纪元。
金光锋表示，手机之所以成为AI技术的理想终端，是因为它与人们的日常生活紧密相连。从体验层面来看，AI可以提升手机的感知能力和管理能力，打破不同系统之间的壁垒，实现人与设备之间的自然交互。
金光锋进一步解释，AI技术对手机产业的赋能，也将反过来推动整个产业链的发展。由于AI对低时延的要求较高，这将促使产业链在算力、内存等方面不断创新和提升。
目前，全球各大手机厂商都在积极探索AI技术的应用。例如，苹果公司在其最新推出的iPhone 16中加入了AI功能，并在北美地区进行试用。如果试用效果良好，预计明年将在全球范围内推广。在国内，华为、小米等手机厂商也在积极布局AI技术，推动AI手机的普及。
根据相关数据预测，到2027年，国内AI手机的渗透率将达到50%以上。这一预测表明，AI技术将引领手机行业进入一个全新的时代，成为智能生活的核心。
黄锦华强调了AI在PC领域与手机领域之间的差异，并指出AI PC的核心定位在于提升工作效率和便捷性。
黄锦华认为，AI PC不仅仅是技术的堆砌，它更是一种能够学习用户使用习惯和喜好的智能助手。通过这种个性化的学习，AI PC能够在保护个人隐私的同时，极大地提升工作效率。例如，用户可以与PC进行智能语音交互，通过自然语言表达需求，从而解放双手，提升搜索和处理数据的能力。
在软件应用方面，黄锦华提到了微软的Copilot和Adobe的Photoshop等，这些软件通过AI技术，减少了重复性劳动，提升了内容创作的效率。
黄锦华强调，尽管手机端对AI的要求可能更高，但AI在PC端的落地速度非常快。自从2023年AI大模型问世以来，三星的Galaxy Book 4、华硕、联想等品牌都迅速推出了自己的AI PC产品，这表明AI在PC领域的应用已经迅速成熟。
AI革新智能硬件：端侧部署降低成本、隐私与效率双重升级
AI大模型不仅重塑了我们对消费电子的认知，还对整个智能硬件领域产生了深远的影响。
“从耳机到智能家居，从无人机到人形机器人，AI的触角正延伸至我们生活的每一个角落。”陈俊琰解释说，对于未来的展望，陈俊琰表示，随着算力成为基础资源，智能硬件将变得更加智能化和便捷化。智能家居、机器人等将成为日常生活的一部分，为人们提供全方位的服务。虽然算力只是实现这一愿景的一部分，但它无疑是推动智能硬件发展的关键因素之一。
具体看来，AI大模型按照部署方式可分为云端和端侧两大类。对于智能硬件而言，端侧大模型的部署尤为关键。这种部署在硬件层面提升了计算、存储和感知能力，如通过CPU、GPU、NPU的组合增强算力，采用大容量RAM或ROM优化存储，以及利用3D传感等技术提高感知精度。
在软件层面，端侧大模型实现了轻量化部署，并能够利用个人数据进行AI应用的推理，从而推动了软硬件的整体升级。具体来看，端侧大模型带来了四方面的显著优势：更强的隐私保护、更低的延迟、更高的可靠性和更低的算力成本。
隐私保护方面，由于端侧大模型在本地部署和运算，数据安全性得到极大提升。在延时性方面，与云端大模型相比，端侧大模型无需排队等待云资源，能够提供更快的响应速度。可靠性方面，端侧大模型不受网络中断影响，只要有电就能稳定运行。此外，端侧大模型还能降低算力成本，减轻云端训练和推理的压力，为用户带来更好的体验。
陈俊琰进一步指出，目前人工智能与智能硬件的结合以云端为主，端侧为辅，但未来可能逐渐转变为端侧为主，云端为辅。这种转变将推动算力成本的降低，为用户创造更好的体验，同时促进云端和端侧的双赢局面。
AI驱动产业链：高性能需求催化，国产芯片持续突破
AI技术的融入不仅提升了消费电子产品的智能水平，也对消费电子芯片提出了更高的处理效率和能耗要求。
金光锋表示，这对国内芯片企业既是挑战也是机遇。回顾2019年至2020年，智能穿戴设备如智能手表、耳机等产品的快速崛起，国内企业在芯片技术方面尚处于起步阶段，技术积累不足。然而，经过四年的发展，国内企业已经在特定领域取得了显著的技术进步，逐渐缩小了与国际先进水平的差距。
金光锋强调，虽然国内芯片企业在性能上与国际先进水平仍有差距，但市场需求的提升将进一步推动行业的正向发展。他鼓励国内企业抓住AI时代的机遇，不断提升自身技术水平，以满足市场对高性能芯片的需求，实现行业的可持续发展。
AI终端设备已经成为消费电子领域的一大趋势。从智能家居到车用座舱，AI芯片的应用正逐步扩大。然而，AI终端对上游芯片产业的拉动效应何时能够显现，成为了业界关注的焦点。
陈俊琰指出，目前除了智能家居和车端座舱芯片相对成熟之外，高端侧的高性能芯片与国际水平仍存在差距。他进一步解释，端侧结合AI的芯片主要分为计算芯片、存储芯片和通信芯片三大类。
在计算芯片方面，尽管CPU、GPU、TPU等异构路线已在手机端应用，如某些知名企业所展示，但由于受到制程工艺的制约，如台积电和三星等国际巨头掌握的技术优势，国内在14纳米及以下的高端芯片制造上仍面临挑战。
陈俊琰认为，要实现AI终端对上游芯片的拉动，我们可能还需要三到五年的时间。不过，对于消费电子产品，如眼镜、家居设备等，相关芯片技术已经相对成熟。他预测，2024年将是AIPC和AI手机的元年，2025年将进入快速发展期，而到2027年，这些设备的渗透率有望达到50%至70%。
