7月29日，36氪研究院发布《2026年中国智能硬件行业发展研究报告》。报告指出，中国智能硬件正由场景互联迈向AI原生阶段，端侧算力、多模态感知与本地决策开始重构产品逻辑；产业链上游加速技术升级，中游向柔性制造与场景服务延伸，下游消费终端、行业终端和智能机器人持续扩容。未来，行业竞争将从硬件参数转向端侧AI、软硬协同、场景运营和全球化能力，出海也将升级为“硬件+AI服务+解决方案”的复合价值输出。
要点梳理
一、行业发展概况：智能硬件迈入AI原生发展初期
报告从定义、驱动力、发展阶段和资本动态四个方面梳理行业。整体来看，智能硬件的变化不只是增加AI功能，而是产品逻辑、竞争要素和商业价值的系统重构。（一）定义与范畴：形成“感知—运算—执行—迭代”闭环
报告将智能机器人的智能硬件是在传统实体设备基础上，融合人工智能算法、传感模块和无线通信单元，具备自主感知、人机交互、数据传输与反馈调控能力的新型硬件。智能硬件的关键不在于是否联网，而在于能否形成“感知—运算—执行—迭代”的完整闭环。
三项核心特征共同定义行业边界
一是产品从数码单品延伸至消费生活、工业制造、医疗健康和城市治理等全场景；二是行业由单纯硬件制造转向软硬件一体化协同；三是设备运行数据反向推动结构、算法和交互方式持续迭代。由此可见，智能硬件本质上已经从一次性交付的产品，转向可持续演进的系统。
（二）发展驱动力：政策、技术和需求形成三重合力
行业加速并非由单一因素推动，而是政策供给、底层技术突破和市场需求变化共同作用的结果。政策搭建发展框架，技术打开能力边界，消费与产业需求则把能力转化为真实订单，三者构成从供给到应用的完整推动链条。
政策体系由顶层规划延伸至分级标准与场景落地。 报告梳理的政策覆盖AI终端普及、制造业智能化、物联网基础设施和终端智能化分级等方面。政策重点已经从鼓励单项技术研发，逐步转向建设基础设施、明确产品分级并推动典型场景规模应用。
五类底层技术共同拓展产品边界。 端侧AI大模型使终端能够离线完成语音、视觉识别与本地推理；低功耗通信支撑不同场景的设备互联；边缘计算满足实时响应与隐私要求；多类型传感器提供环境和人体状态感知；电池与电源管理技术则补足续航短板。五类技术彼此配合，推动智能硬件由简单联网设备升级为能够独立决策的AI终端。
图1：智能硬件核心技术驱动
来源：36氪研究院
消费升级与产业数字化共同释放需求。 根据腾讯研究院2026年3月调研显示，80.8%的受访者已购买或使用至少一类AI硬件，AI手机、智能穿戴和智能家居的使用比例分别达到41.2%、34.1%和32.8%；32.0%的用户计划在未来三个月增加相关支出。与此同时，制造、交通和零售等行业通过智能终端降低人力、能耗和停机损失，B端需求由单点设备采购走向全流程数字化改造。
图2：被调研用户对AI硬件的购买/使用分布
来源：腾讯研究院，36氪研究院
（三）阶段特征：从单品智能化、场景互联走向AI原生智能
报告将行业演进划分为三个阶段。单品智能化阶段主要是在传统设备上增加传感和联网模块；场景互联阶段依靠统一协议实现多设备联动，但运行逻辑仍依赖云端和预设指令；AI原生阶段则在产品设计之初内嵌本地算力，使设备能够根据环境变化自主感知、交互和决策。当前中国智能硬件正处于由场景互联向AI原生智能过渡的初期。
图3：智能硬件的主要发展阶段
来源：36氪研究院
在这一演进过程中，市场竞争也逐步呈现出分层特征：互联网科技企业依托算法、平台和用户生态布局大众消费终端；传统制造企业凭借供应链与量产能力深耕工业、车载和基础传感设备；专精特新企业则围绕养老、医疗和特种工业等细分场景提供定制化产品。大众消费市场竞争更激烈，专业场景壁垒更高，行业仍面临生态碎片化、数据安全、供应链成本和规模化落地等问题。
（四）资本动态：从概念叙事转向真实价值验证
2025-2026年，资本市场的判断逻辑由“是否具备AI概念”转向“能否形成商业闭环”。产品市场匹配度、真实付费意愿、出货质量、复购率和自我造血能力，正在替代单纯的产品形态与技术故事，成为估值和融资的关键依据。
投资方向也从云端算力进一步下沉到端侧AI。报告数据显示，2026年第一季度全球端侧AI芯片出货量同比增长78%，面向IoT、边缘终端和行业场景的中低端AI芯片增幅超过110%；2026年上半年国内智能可穿戴赛道融资金额达到86.23亿元，其中AI眼镜、脑机接口等端侧原生品类占比超过70%。与此同时，资本开始重视“硬件+算法+场景服务”的全链路价值，订阅和增值运营收入逐步成为衡量长期成长性的重要指标。
二、产业生态：上游筑底、中游产品化、下游实现价值兑现
报告以产业图谱为主线，依次梳理上游技术供给、中游产品化和下游场景应用，呈现智能硬件从技术供给到商业落地的完整价值链。
（一）产业图谱：三层结构共同构成完整价值链
上游由核心元器件与基础技术组成，包括芯片、传感器、通信、PCB、显示与能源等基础硬件，以及嵌入式操作系统和AI算法等基础软件。中游包括研发设计、制造组装和系统集成，承担从产品定义、规模生产到方案交付的任务。下游则形成三类终端：C端大众消费类产品、B端垂直行业类产品，以及横跨两端的智能机器人。
图4：智能硬件产业图谱
来源：36氪研究院
（二）上游：基础硬件与基础软件同步向AI原生升级
上游是智能硬件的技术底座。报告将其分为基础硬件和基础软件两部分：前者提供算力、感知、连接、显示和能源，后者负责资源调度、模型推理和能力迭代。只有两部分同步升级，端侧智能才能真正落地。
基础硬件向定制化、高集成和国产替代演进。 芯片端，集成专用NPU的端侧AI芯片逐步替代仅能完成基础运算的通用主控；工控与车载高端芯片国产化加速；AI需求还推动HBM等高端存储出现结构性紧缺。传感器向高精度、多模态融合和微型化发展，消费级生物传感器成本下降，工业传感器的精度与环境适应性提升。
PCB及通信、显示、能源环节同步升级。 AI终端对信号传输、散热和集成密度的要求提升，推动PCB向高多层、高频高速和高密度互连演进；5G-A与蓝牙、UWB形成远近互补的连接体系；MicroOLED、柔性屏和半固态电池等技术，为AR眼镜、异形穿戴和长续航终端提供产品化条件。
基础软件从功能适配转向AI原生调度。 嵌入式操作系统开始支持端侧大模型算力分配、多设备协同和安全防护；模型压缩、量化与蒸馏推动大模型在手机、手表和小型工业终端中运行；多模态交互、场景算法和OTA更新，则使硬件在出厂后仍能持续提升能力。上游由此从“提供零部件”升级为“定义终端智能能力”。
图5：上游芯片领域主要发展趋势
来源：36氪研究院
（三）中游：从低毛利制造环节向能力增值转型
中游包括研发设计、制造组装和系统集成，是连接上游技术与下游需求的产品化枢纽。但纯制造组装环节同质化程度高，报告称行业毛利率普遍处于5%-10%，明显低于上游核心技术和下游品牌服务环节。因而，中游升级的核心不是简单扩大产能，而是通过设计、制造和集成能力延伸，提高单位订单附加值。
研发设计走向软硬协同。 产品定义阶段同步考虑硬件架构、端侧AI、操作系统、功耗和散热，减少后期反复适配。
制造组装走向柔性精密。 数字化产线、智能质检和多品种小批量能力成为关键，头部厂商还通过整合上游模组和供应链缓解成本压力。
系统集成走向场景增值。 服务商从基础组装拓展到软件适配、场景调试、检测认证和行业解决方案，盈利来源由加工费用转向综合服务价值。中游企业能否跳出“订单越多但利润不高”的困境，取决于其是否拥有数字化、柔性制造和行业知识三类能力。
图6：产业链中游三大环节升级趋势
来源：36氪研究院
（四）下游：C端、B端与机器人沿不同路径扩容
下游是产业价值最终兑现的环节，但不同终端的增长逻辑并不相同。C端产品主要面对存量市场，通过AI体验和产品形态创新推动换机；B端终端依靠产业数字化需求实现结构性增长；智能机器人则同时承接消费服务和产业作业需求，成为横跨两端的新物种。
C端消费级产品由参数竞争转向体验与生态竞争。 2025年国内智能手机出货量约2.85亿台，5G渗透率突破96%，市场总量趋于稳定；IDC预计2026年AI手机出货占比达到53%，端侧大模型成为差异化重点。PC市场同样进入存量升级周期，2025年中国市场出货量为4210万台，AIPC则从高端价位下探至主流区间。智能家居从单品联动走向空间主动智能，跨品牌协议和前装一体化成为方向；智能穿戴则向轻量隐形、多模态交互和独立于手机生态演进。
B端专业终端由数据采集设备升级为现场智能体。 车规级终端围绕高算力AI原生、全链条国产替代和车路协同深化；工业制造终端则从单点设备向全厂域部署发展，并由数据采集和传输工具升级为可在现场完成识别、预测、质检和调控的边缘智能系统。高端制造对精度、可靠性和数据安全的要求更高，成为产品价值量提升的主要动力。
智能机器人形成“非人形先落地、人形待放量”的差异化格局。 非人形机器人依靠成熟技术和可控成本，已在物流仓储、巡检、酒店服务和清洁维护等场景实现千台至万台级交付，是当前具身智能规模应用的主要载体。人形机器人具备适配人类环境的长期潜力，但稳定性与工程可靠性仍需验证。报告预计中国人形机器人市场规模将由2025年的24.0亿元增至2030年的254.0亿元，对应65.1%的年复合增长率；这一预测体现的是高增长预期，并不意味着当前商业化成熟度已经与非人形产品相当。
图7：中国人形机器人市场规模
来源：GGII，中商产业研究院，36氪研究院
三、未来趋势：由技术升级走向场景、市场与全球化重构
报告进一步从技术与产品、应用场景、市场规范和全球化四个维度展望未来，勾勒出行业由能力升级走向场景拓展、市场成熟与全球竞争的发展路径。
（一）技术与产品：AI原生架构驱动代际升级
未来三到五年，产品设计将从“传统硬件外挂AI”转向围绕AI推理原生构建芯片、算力分配和传感布局。轻量化端侧模型成为更多终端的基础能力，设备由被动响应工具逐步变为能够主动感知和决策的端侧智能体。交互方式将由语音或触屏单点输入，升级为融合视觉、手势、眼动、生理体征和环境感知的多模态交互；低功耗制程、存算一体和新型电池技术改善算力与续航矛盾；柔性传感和柔性材料则推动硬件向贴肤化、隐形化和随身化演进。技术升级最终改变的不是某项参数，而是产品与用户、环境之间的关系。
（二）应用场景：从设备联动走向主动服务和纵深应用
消费侧将从单一品牌内部联动走向跨终端、跨空间协同。智能家居、穿戴、车载和AIPC围绕用户状态实现数据流转，使居家、出行和办公场景连续衔接。产业侧则由表层设备替换走向贯穿业务全链路的专业应用，工业和行业终端深入研发、生产、质检、仓储和运维环节。
随着场景深化，商业模式也将从一次性硬件售卖转向长期价值运营。硬件成为数据和服务入口，AI功能订阅、行业解决方案和全生命周期运维收入的重要性持续上升。企业的竞争对象不再只是同类设备，而是能否持续为用户或行业提供可量化价值。
图8：智能硬件应用场景纵深拓展三大核心方向
来源：36氪研究院
（三）市场发展：普惠普及与标准治理同步推进
上游元器件规模量产和国产替代将继续推动成本下降，端侧AI能力由旗舰产品向大众价位渗透。市场增量也将从都市科技消费人群进一步扩展到下沉市场、银发群体、青少年教育和职业生产力人群，不同圈层对性价比、适老交互、学习辅助和专业功能提出差异化要求。
与此同时，跨品牌协议、数据安全、医疗准入和工业可靠性标准将加快完善。统一标准有助于削弱封闭生态壁垒，也会提高低质产品的生存门槛。行业竞争因此将由功能堆砌和价格内卷，逐步转向品质、安全、体验和长期服务能力。
（四）全球化：从供应链输出升级为AI场景价值输出
中国智能硬件出海将由低价走量和产能外溢，转向在产品定义阶段即面向全球市场的“生而全球化”。企业需要围绕不同地区的语言、文化、场景和监管要求进行本地化设计，并借助跨境基础设施缩短新品进入全球市场的周期。
出海产品形态也将由单一硬件变为“硬件终端+本地AI服务+场景解决方案”。消费产品需要完成模型和内容服务本地化，专业终端则通过整体解决方案获得服务溢价。数据安全、隐私合规和行业认证必须前置到研发环节，企业还需与海外芯片、渠道和服务伙伴共建生态。海外市场的产品、商业模式与合规验证，又可以反向推动国内产品升级，形成双向创新循环。
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