聚宏鑫操盘
“当大模型成为「默认能力」，硬件创新的重心正在转移。”
作者丨路遥
编辑丨余快
2026年初的深圳，寒意未消，一种新的秩序却在重新点燃这片硬件热土。
1月8日至11日的通义智能硬件展，与在拉斯维加斯举行的 CES 展遥相呼应，形成观察AI应用落地的两扇关键窗口—— AI不再是单一的功能插件，而是一种系统能力。
在通义智能硬件展一处展台前，一位佩戴者透过AI智能眼镜，几乎没有刻意操作，就完成了同声传译、拍照即译、多模态备忘录与录音转写等任务，听得懂、看得见、记得住，交互过程自然到几乎被忽略。
这仅是冰山一角，本次展会汇聚了超200家主流硬件厂商，包括Rokid、雷鸟、影目等AI眼镜商，、OPPO 、一加等手机厂商，比亚迪、理想、小鹏等造车新势力，灵心巧手、众擎科技等机器人产业链公司，全志科技、砺算科技等芯片公司，Nothing、影石、安克创新等出海新锐，以及多家玩具厂商等。
跨越 76 个品类、超过 1000 款智能设备，尽管形态各异，这些“实体”背后却都接入了大模型——千问。
这种高度的一致性释放出了一个强烈的产业信号：大模型不再困于方寸屏幕间的对话框，正通过硬件这个物理世界的第一入口，开启向现实世界的“大迁徙”。
01
为何这次 AI 硬件爆发，格外不同？
过去十年，“AI硬件”的概念，几经潮起潮落。
从当年的智能音箱大战到后来的各种智能穿戴，多数尝试都陷入雷声大、雨点小的循环。
对厂商而言，硬件“AI化”无异于一场豪赌，多轮AI硬件热潮之下，行业始终难逃“概念先行、落地遇冷”的怪圈。无数雄心勃勃的创新产品，在新鲜感透支后无奈沦为抽屉里的电子垃圾。即便如 AI Pin 这样的明星产品也因诸多基础工程难题折戟。
困境则在于三大历史难题：聚宏鑫操盘
其一，模型能力不可控。早期AI模型普遍“偏笨”，稳定性差、泛化能力弱，产品常陷入“人工智障”的泥潭。
其二，商业逻辑难闭环。GPU 调度难、Agent 生态不成熟，叠加高昂的算法团队成本与算力功耗，直接推高推理成本，让厂商算不过账。
其三，工程复杂度过高。从模型能力到业务应用，中间隔着工具链、数据流、安全性等现实阻力。让 AI 就像是为硬件强行附加的一个时灵时不灵的功能插件。
然而，从今年CES展与阿里云通义智能硬件展释放的信号来看，AI硬件的真正转折点已经到来。
行业驱动力正从“模型炫技”转向“系统工程”，标志着 AI 已从单一的功能插件，蜕变为可靠、高效且经济的底层系统能力。
在本次展会上，阿里云提供了最新的多模态交互开发套件。
它没有让厂商从头“炼丹”，而是将通义千问、通义万相、通义百聆等核心大模型能力，与语音、视觉等交互技术深度整合，做成了标准化的“智能基座”。该套件还广泛适配超30款主流芯片，并与玄铁RISC-V等处理器深度协同，大幅降低了硬件选型与适配的门槛。
这让厂商能直接调用稳定、优化过的能力，将不可控的技术风险转化为可控的工程集成。开发者得以像拼搭乐高一样快速组合功能，将曾经需要庞大团队支撑的浩繁工程，简化为聚焦应用创新的高效开发。
工程化能力的成熟，彻底扭转了行业格局与厂商态度：AI不再是硬件的可选功能，而是默认能力，从“卖点”升级为“门槛”。
对硬件从业者而言，大模型门槛的降低，让他们不必再困于底层算法的迷局，而是得以回归他们最擅长的产品与体验创新。
行业的创新节奏被极大加快，产业链最敏锐的环节随之而动，在深圳华强北，AI化已可“上午提需求，下午调参数，明天量产”，华强北正加速从传统零件集散地向 AI 硬件创新中心转型，如今的曼哈商场和赛格市场，传统柜台被 AI 机器人和无人机占据，入驻 AI 企业超过 350 家，相关企业迅速聚集。
当大模型能力被标准化、工程化之后，其影响迅速从前沿品类，迅速蔓延至全行业。
一场“存量革命”正在传统硬件领域悄然展开。行业已迎来真正的AI硬件爆发期。洛图科技数据显示，中国AI硬件市场规模已突破1.1万亿元，标志着AI硬件正式从概念探索迈入规模化落地的新阶段。
02
为何千问能成为AI硬件的“通用底座”？聚宏鑫操盘
在这场波澜壮阔的AI硬件革命中，阿里云已抢占先机。
阿里云通义大模型业务总经理徐栋在采访中表示，目前阿里云通义大模型已与所有的AI硬件品类都在合作，包括AI眼镜、AI音箱、AI闹钟和TWS耳机的衍生品等。
当 AI 从单点功能进化为全栈系统能力，基础设施的重构已成必然。行业正从单纯的参数竞赛，转向云端协同、按需定制的多元形态，倒逼计算体系在芯片、算力与软件框架层面全方位升级。
这本质上是云、算力、模型与场景的深度协同。AI基础设施远不止算力提升那么简单，它意味着整个计算体系的重构。
放眼全球，真正具备全栈能力的厂商屈指可数。在这场关乎 AI 时代“操作系统”的顶峰对决中，核心玩家集中在 AWS、Azure、GCP 与阿里云。
各大巨头的战略高度一致，即通过模型与云基础设施的深度融合，抢占智能时代的生态高地：微软绑定 OpenAI，谷歌云主推Gemini，阿里云则提出把千问打造为“AI 时代的操作系统”。
在这一趋势中，市场呼唤一种能够规模化调用、适配多样硬件形态的通用能力底座。阿里云凭借多年构建的全栈 AI 能力精准回应了市场需求。
这套能力覆盖模型、算力、工程平台与生态体系，系统性地解决了AI硬件落地的关键痛点。
从通义大模型的推出与开源，到百炼平台、魔搭社区的完善，再到云栖大会提出“从 AGI 迈向 ASI”的整体蓝图，阿里云逐步构建起从“模型”到“工具”再到“平台”的完整闭环。
这种系统性布局，让阿里云的全栈AI能力可清晰拆解为四个核心板块：大模型通义千问、底层算力、百炼平台工程化能力及开源生态。
核心的千问模型，是支撑这一底座的发动机。
“全尺寸”模型矩阵，提供了极致灵活性。硬件形态千差万别，从需要复杂推理的机器人到追求极低功耗的耳机，算力需求天差地别。
千问提供了从云端超大规模参数模型到可塞入微型设备的端侧轻量模型的完整梯队。这种“看菜吃饭”的能力，让厂商可以在设计 Demo 时使用最强模型，而在量产时选择最经济的方案，彻底改变了硬件AI化的成本结构。
同时，千问具备“全模态”交互能力，千问不仅擅长理解文字，更具备对视觉、语音等多模态信息的认知能力。这相当于为硬件装上了理解世界的“眼睛”和“耳朵”。
底层算力与云端协同，是千问规模化落地的基础保障。
彻底的开源策略，则成为千问生态的“放大器”，重演了当年Android的突围路径。
千问通过开源实现“技术降权”，将产品定义权交还给产品专家，降低了创业公司和传统硬件厂商的研发门槛。截至目前，千问Qwen衍生模型数量已突破18万，全球下载量超7亿次，据彭博统计，已超越Meta的Llama成为全球第一AI开源模型。
这种开源生态形成了良性循环：厂商通过开源接入千问，再由云服务承接运行需求，实现从“用模型”到“用云”的自然过渡，达成生态与商业的双赢。
千问能成为通用底座，也得到了行业权威认可。
Gartner 最新报告显示，阿里云在 GenAI 云基础设施、工程、模型及应用四大维度，均跻身新兴领导者象限，是唯一入选全部四项的亚太厂商，技术厚度比肩谷歌、OpenAI 等全球巨头。
对AI硬件产业而言，千问的价值不仅在于提供了核心能力，更在于构建了从技术到生态的完整支撑体系。
它让大模型不再是高端硬件的奢侈品，成为可规模化应用的通用能力，也为云计算厂商与硬件产业的深度绑定开辟了新路径。
03
结语：再往前一步，意味着什么样的产业变化？
当 1000 多款智能硬件接入千问，这不仅仅是一个商业合作的数字，而是一个清晰信号：AI 正在从数字世界走向物理世界。
智能硬件，是AI深度连接现实世界的关键入口。它们分布在家庭、出行与生产场景中。持续感知环境、生成数据，推动模型理解物理规律和人类行为逻辑；而进化的模型又反过来驱动硬件变得更智能，形成加速演进的闭环。
这一过程中，技术逐渐退居幕后，智能成为硬件的默认能力，创新从写字楼下沉到工厂车间，真正走向前台的是产品定义与工程实现。
如果说过去两年，大模型主要重塑了数字世界的生产方式，那么现在，它正通过智能硬件，系统性地改变物理世界。
当各类智能硬件规模化普及，AI 将不再只是信息处理工具，而是通过无数物理入口持续学习与进化，这正是通向 ASI 的现实路径。
或许在不久的将来，你拿起一个电子产品时可能根本感受不到大模型的存在，但它通过那个看不见的底座，正默默观察、理解并服务这个真实的世界。
这一刻，正是 AI 走向物理世界的 Android 时刻。
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