奇点已至，AI的下半场，如何走？

过去几年，AI 的产业叙事发生了两次明显的迁移：第一阶段，人们比拼的是模型能力，谁拥有更大的参数、更强的推理与生成能力；第二阶段，竞争开始转向应用落地，AI 能否真正创造商业价值、改变真实世界，成为新的衡量标准。

从 ChatGPT 掀起生成式 AI 浪潮，到多模态大模型、AI Agent、具身智能等不断成熟，AI 正逐渐走出数据中心与实验室，进入汽车、工厂、医疗、办公和家庭。它不再只是云端的一项技术，而正在像电力和互联网一样，成为各行各业共享的基础能力。

当中，汽车产业成为首批吃到了AI红利的行业之一，并率先验证了这条路径的正确性。

被“改造”的汽车，宣告AI奇点到来

过去一百年，汽车产业经历了从机械性能、电气化到人工智能的三次范式演进。

AI 并非只是为汽车增加一个语音助手，而是推动整车完成从机械系统向数字系统的底层重构：数字钥匙取代实体钥匙，车灯可主动照明、迎宾；车载摄像头能够主动识别风险、理解道路环境；能量管理系统取代传统油箱，座舱大模型让汽车理解连续对话、记忆用户偏好，并通过 OTA 持续进化。

当动力、照明、影像、座舱等原本彼此独立的模块被统一的数据底座连接起来，人与车、车与家之间的身份和数据实现连续流转，汽车便不再是"功能模块的集合"，而成为具备联网、感知、决策、交互与持续进化能力的新物种。

这场底层范式转换也彻底重塑了产业格局：无法完成 IT 化与智能化转型的传统车企正逐渐失去竞争力，而率先跨越奇点的企业，则重新定义了汽车产业的游戏规则。

反观终端产业，家电、穿戴设备、两轮车乃至各类 IoT 产品硬件性能日益接近、功能创新放缓，同质化竞争与价格战持续侵蚀利润。过去依靠增加一个功能、升级一项配置就能推动换机的时代，已经接近尾声。

终端产业正在经历一次底层范式切换：从功能型机器迈向智能体，从“完成任务”进化为“理解用户”。

接下来，我们将会见到一股更大的AI浪潮“袭向”数量高达数百亿台的 IoT 设备。一个属于轻智能终端的时代，正在悄然开启。

轻智能，正在走向每一个终端

在笔者看来，“轻智能”并不是低配版智能，也不是单纯把大模型塞进小设备，而是一类面向AI时代的终端新形态。其目标是让过去的IoT“哑终端”升级为具备联接、计算、感知、交互能力的智能体，脱离过往仅依赖于一个诸如智能手机这样的设备实现智能的约束。

在现实中，我们也看到不少轻智能应用样本。以共享出行为例，我们过去使用这类产品时，要频繁依赖手机：解锁要打开App扫码，导航要安装手机支架，停车还要切回手机寻找位置。

但哈啰骑行、高德地图与上海海思合作，把上述能力直接放回设备本身，车辆可以原生运行导航、支持碰一碰解锁，并结合位置与场景主动提供服务，让用户与终端的交互从“操作手机”变成“直接操作设备”，整个使用流程也因此变得更自然、更安全。而通过集成的原生感知、连接与交互能力以及开源鸿蒙智能OS底座，并通过持续在线和OTA不断进化，能在用户几乎无感的成本下完成智能化升级。

在智慧家庭场景，轻智能首先重构的是设备之间的连接方式。过去，空调、冰箱、洗衣机产品都需要下载 App、输入密码完成配网，如今基于开源鸿蒙与星闪，手机靠近设备即可一键入网，实现真正的无感连接。更进一步，设备开始突破单品边界：TCL 空调能够与鸿蒙智行汽车联动，用户在车内即可远程开启空调、调节温度；美的中央空调则通过远场语音、AI 空气托管和智能学习用户习惯，实现从“执行指令”到“主动服务”的升级。海尔、海信等厂商也正将这一能力快速复制到空调、冰箱、热水器等产品矩阵中，推动家庭设备从分散的单品智能走向统一协同的轻智能生态。

从消费领域可以看到，轻智能改变的不是设备的功能，而是设备的角色——过去，手表负责显示、耳机负责播放、台灯负责照明、家电小屏负责操作、玩具提供固定互动，本质上都是“执行指令”的功能型硬件。如今，端侧 AI 与大模型赋予它们感知、理解、记忆和主动服务能力：手表成为个人健康中枢，耳机变成随身 AI 助手，家电能够理解自然语言，玩具具备持续陪伴能力，台灯也能识别学习场景并主动辅助

总而言之，“轻智能”正在将过往一些无智能、无联网、无感知、无自然交互的设备，改造成具备原生联接、轻量计算、物理感知和自然交互的设备。以端侧AI+端云协同的方式独立提供智能服务。

更重要的是，轻智能强调高性价比的终端重构——不是推倒重来，而是以产业能够接受的成本，为传统产品完成智能化升级，让百亿级IoT设备都有机会被重新定义。

产业拐点，为什么偏偏是现在？

我们必须承认，“智能终端”并不是一个新概念。从智能手机、智能手表智能音箱、智能汽车，这些产品早已存在多年。尤其是智能手机，自 2007 年 iPhone 发布以来，即将走过二十年历程，也开启了移动互联网时代最成功的一代智能终端。

但过去，人们很少提“轻智能”，一方面在于以往具备“智能”的终端很贵，且应用主要局限智能手机、PC和汽车等少数几种设备中；随着AI的到来，更是只有高端的设备才能具备上述功能；另一方面，功耗、计算能力、算法、软件甚至整个生态都还不够成熟；再者，产品开发还有一定的门槛。

快进到现在，笔者认为，我们现在终于迎来了“轻智能”的拐点。这首先归因于联接、算力、显示等硬件成本的降低，各项智能能力获取更容易；其次，大模型能力趋于稳定，端侧 AI 芯片算力持续提升，存储、传感器与低功耗计算不断突破，使越来越多的 AI 能力能够直接运行在设备本地。终端开始具备理解、推理、记忆与自主执行任务的能力；再者，AI编程的兴起，让开发者有机会参与到终端的创新中来。

在这多重因素影响下，“智能”也因此从功能升级，迈向了能力升级，这为轻智能的到来奠定了基础。与此同时，从前端的传感到联接，再到智能操作系统的成熟，搭建起了一个从现实世界走向数字世界的桥梁，从而为“轻智能”时代的到来做好了全方位准备。

作为智能行业的重要参与者，上海海思在去年就曾提出，将开源鸿蒙、星闪联接、端侧 AI、超高清音视频定义为 AI 时代的四大创新基座。共同构建从系统、联接、算力到视听体验的完整技术体系，为两轮车、家电、穿戴设备等各类 IoT 终端提供统一的智能化基础设施。

站在汹涌袭来的“轻智能”时代关键转折点，笔者认为，上述技术体系在未来发挥重要作用，甚至称得上不可或缺。

回看文章开头被 AI"改造"的汽车：它是首批吃到 AI 红利的行业，如今也率先完成了从"功能集合"到"智能新物种"的蜕变，验证了这条路径的可行性。而这一次，同样的范式切换正发生在更广阔的终端世界里——只不过主角从汽车，变成了数百亿台更轻、更普及的设备。

毋庸置疑，未来十年，AI最大的机会，将来自数量庞大的普通IoT终端。

全球数百亿台家电、两轮车、穿戴设备、玩具和工业终端，并不需要拥有手机级算力，却都需要具备感知、连接、理解与交互能力。轻智能的意义，正是在产业能够接受的成本下，为这些设备完成一次智能化重构——不是把每个终端变成一部手机，而是让每一个终端，都拥有恰到好处的AI能力。

对于用户而言，这种变化真正带来的价值，是让人与设备的关系从“操作”走向“服务”。未来，人们不必频繁打开App、切换终端或学习复杂的操作逻辑，设备会主动理解场景、协同工作，并在最自然的方式下提供帮助。当智能变得越来越轻，它反而会越来越无感，最终融入每一个普通人的日常生活。

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