TCL如何把AI落地成为生产力？

文 / 郭静

来源 / 节点财经

如果要问 2026年科技圈的风口在哪里？AI绝对占据 C 位。

数据直观地佐证了这一趋势：IDC 预测，2026年中国终端设备市场中，近 75% 的设备将在硬件层面具备 AI 算力基础；至 2027 年，这一比例将进一步攀升至 80%。

潮水的方向十分清晰：大模型狂奔两年后，企业们已不再痴迷于炫酷的 Demo 演示，而是转向追求真实场景的落地。 处于产业链核心位置的面板厂商与智能硬件厂商，势必迎来一场深度的基因重组与强势增长。

01 行业风暴来袭：当需求与供给同时被 AI 重写

在《节点财经》看来，这一轮变革，是双向奔赴的结果。

需求侧，生成式AI在办公、教育、娱乐等诸多生活服务场景的落地，为用户带来效率与体验的提升，推动新一轮换机潮。

根据市场调查机构 Canalys报告，2024年标志传统PC向AI PC的重大转变，预估全球AI PC出货量4800万台，占PC出货总量的18%。2025年AI PC出货量将达到1.14亿台，占总出货量的43%。2028 年全球AI PC出货量达到2.05亿台，2024年至2028年期间的复合年增长率将达到44%。

手机端也同样激进，目前，苹果、华为、小米等主流厂商均已推出AI手机，估计2025年，AI手机的市场渗透率将达到34%。这一增长不仅局限于高端市场，随着芯片技术的飞速进步，中低端手机也将逐步融入AI功能。群智咨询数据指出，预计2028年全球端侧AI设备市场规模将达到7.4亿台。展现出AI对于硬件设备的驱动力。

在供给侧，作为核心交互界面的显示行业，虽然市场规模2025年预计能到 1.4 万亿元，但也面临着传统制造业的种种顽疾，比如，生产效率提升触顶、良率控制复杂、研发周期漫长。

这就引出了一个关键命题， 对显示企业而言，AI不能只是营销噱头，必须是实打实的生产力工具。积极运用AI技术提升、优化显示生产效率，实现量产成本的持续降低，是在行业竞争中掌握竞争筹码的关键。

中国科学院院士欧阳钟灿曾指出，显示技术的每一次变革，从 CRT 到 OLED，都伴随着生产力的跃迁，而 AI 正是当下的关键驱动力。

据《节点财经》了解，国内许多显示企业已设立AI部门，推动生产线智能化控制，从而实现生产效率的大幅提升。

在这个过程中，我们发现，相比于单一环节的优化，TCL 科技与 TCL 实业的 AI 转型更具样本意义，因为它覆盖了从上游制造到下游终端的全链条。

TCL创始人、董事长李东生在12月11日，2025 TCL全球技术创新大会（TIC2025）发言称，TCL持续加大AI技术投入，驱动研发、制造、供应链、运营等全链条革新，实现大规模价值落地。

对B端提质增效，解决制造难题；对C端，让产品回归“第一性原理”，重新定义生活场景。

02 提质增效，B端如何接住AI风口

理解AI对产业的影响并不难，重点在于如何运用。

为此，TCL华星提出“一湖一模三平台”的严密体系来构建自己的AI系统。在《节点财经》看来，这并非堆砌术语，而是 AI 落地的最佳实践路线图。

先从“一湖”即星湖数据湖来看，在《节点财经》看来，这是TCL在显示制造领域的独占优势。众所周知，大模型的三要素为数据、算力与算法，其中数据又是最核心的护城河，TCL有40余年的显示行业制造经验，汇聚显示领域全链条高质量数据，能有效解决“语料攻坚”的难题。

有了数据后，也就有了打造专属大模型的资本。

为此，TCL与大模型头厂商合作，深度整合行业数据与know—how（技术经验），打造“一模”即星智垂域大模型。

经过多轮专业测评，作为半导体显示领域最强大模型，星智大模型在2025年全球工业大模型排名中位列第11位、显示领域排名第一，在半导体显示领域的能力已超越 DeepSeek R1-671B。具体表现上，能针对显示行业需求而设计，具有自然语言处理和知识推理能力，可以深度理解相关术语和概念，助力企业生产效率持续提升。

技术无落地场景只是镜花水月，大模型本来就是 “基础设施”，而基础设施的终极意义，必然是落地到应用。这套系统究竟能带来什么？李东生一句话切中要害，AI技术的价值必须在整个系统工程闭环中得到验证，疗效可能比药方更重要。

为了让技术真正为企业制造环节所用，TCL用AI技术重构研发、制造、运营场景，以星智大模型为技术底座，打造了行动引擎“三平台”，星云算力云平台提供“马力”，星舟工业AI平台作为模型库的工具箱，星域Agent平台负责为不同场景提效。 三者协同，直接改变了传统的制造逻辑。

研发环节，通过AI技术在全研发环节搭建数字孪生系统，产品从概念到验证可在数字空间完成迭代，部分环节周期从一周级压缩至秒级，效率提升超90%，产品问题解析效率提升20%，材料开发效率提升30%。同时依托数字孪生与现实世界的精准映射，不仅显著增强了产品机械性能，使跌落破片风险降低55%，更构建了“虚拟仿真-数据反馈-现实优化”的闭环创新机制。

制造环节，通过智能算子的协同联动，视觉检测环节与图像识别算法能够精准捕捉细微缺陷，使漏检率下降85%，数据处理环节实时优化参数，推动良率提升0.2%，修复环节由智能算法全程控制，稳定性超95%。

运营环节，通过算法优化，将排产计划制定周期从7天压缩至30分钟，端到端交付响应周期降低30%，客户需求反馈速度从1天提升至分钟级。

成效是惊人的，TCL通过长期发展规划推动AI技术在研发、制造等高价值场景落地应用，2025年年效益超10亿元。

03 回归第一性，TCL推动场景化AI应用

如果说 B 端的 AI 改革是为了提质增效，那么 C 端的 AI 则是为了增长和创新。

从商业历史来看，不同行业的标杆公司在主要业务实现断层领先后，通常都会将业务延伸到更多领域，实现更强的协同效应，让增长故事继续延续。在显示行业实现全链路AI转型时，TCL也在推动终端产品AI化，即通过产品革新发挥AI的真正价值。

其中，智能眼镜正是理念的具象化。

2025年，TCL旗下雷鸟创新推出带有定制大模型和全彩显示的AI眼镜——雷鸟X3 Pro。

仔细来看，这款产品不是冷冰冰的硬件、参数堆叠。

雷鸟X3 Pro搭载了4nm高通骁龙AR1平台，支持光波导全彩显示，重量仅为76g。

在AI上，雷鸟延续了之前V3的部署方式，继续与前沿大模型合作，内置了定制化的多模态大模型，用户可以对眼前看到的一切进行提问，实现边走边问、边吃边问、边聊边问；此外，雷鸟X3 Pro也搭载了全新的AI翻译能力，让用户可轻松实现同声传译。

据《节点财经》了解，雷鸟X3系列后续还将上线AI Agent商店，用户可以搜索并安装更丰富的AI应用，还能搭配手机实现眼镜中的实景导航。此外，雷鸟也逐步计划开发大量的官方应用，并接入小程序，打造规模化功能生态。

消费者用脚投票。据悉，雷鸟通过"千元价格策略"和本土化运营，同时通过与《名侦探柯南》联名、在印度与Lenskart合作（10万台订单）等方式拓展全球30多个国家市场，成为中国科技出海的典型案例。而在国内，雷鸟创新在AI拍摄眼镜细分领域市占率超95%，连续三年领跑国内AR眼镜市场。

据IDC数据估计，2025年全球智能眼镜出货量预计达1280万台，同比增长26%，其中中国市场出货量将达275万台，同比增幅达107%。《节点财经》认为，当眼镜开始替代手机的部分功能，TCL就不再只是一家家电或面板厂，而是一家掌握下一代计算平台入口的科技巨头。长远视角看，也会对TCL业绩形成有力的支撑。

但这只是 TCL在C 端 AI 版图的冰山一角。

在更广泛的家庭场景中，TCL 正试图用 AI 让传统家电回归服务的本质；TCL AI 超级筒洗烘一体机则能不断学习用户的洗衣习惯，提供个性化的洗护解决方案。TCL 小蓝翼新风空调不再局限于调温，而是通过 AI 睡眠与 AI 新风功能，升级为家庭空气质量与健康睡眠的管理者。

此外，TCL 更进一步探索具身智能的边界。 其推出的全球首款分体式 AI 陪伴机器人 TCL AiMe，让 AI 从工具跃升为能够提供情感价值的家庭伙伴。

从CRT时代的技术追赶，到如今AI浪潮中的主动领跑，TCL的进化轨迹，恰好是中国终端产业从制造大国向强国转型的缩影。

时代在发展，竞争的底层逻辑没变，历代技术浪潮，企业的竞争都要从单一产品的参数比拼，回落到“AI+产业”融合能力的综合较量。谁能将 AI 转化为实实在在的生产力与产品力，谁就能掌握定义未来的主动权。 显然TCL已经拿到了通往下一个时代入场券。