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      啟幕“十五五” | 2026 AI全鏈爆發:讀懂抓住機遇

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      編者按

      2026年是“十五五”規劃開局之年,也是通信行業深化數智融合、踐行新質生產力的關鍵攻堅期。這一年,6G技術研發進入方案驗證深水區,衛星互聯網規模化部署加速,eSIM向多終端拓展,人工智能正催生智能體通信新范式,這些創新將為“十五五”奠定堅實開端。

      值此開局之際,工信智媒體推出“啟幕‘十五五’,數智新征程——2026 ICT趨勢前瞻”特別報道,聚焦人工智能、6G、衛星互聯網、自智網絡、智算等前沿領域,通過趨勢解讀、跨界對話等形式,為數字化轉型提供參考,凝聚行業發展共識。

      站在2026年的節點回望,AI行業終于告別了單一技術炒作與零散工具落地的階段,正式邁入全鏈應用爆發的關鍵一年。但很多人對這場“爆發”存在誤解,以為只是多了幾款AI APP——事實上,真正的AI全鏈爆發,是打通從大模型、智能體,到物理AI、具身智能、AI終端的端到端全鏈條,實現全產業鏈深度落地,讓AI真正融入產業肌理、滲透日常生活。

      結合我對行業的觀察與思考,今天就和大家聊聊,2026年AI全鏈應用的核心邏輯、發展現狀、未來趨勢,以及行業當下最棘手的困境與破局方向,幫大家看透AI爆發背后的機遇與挑戰。



      聯通華盛通信有限公司副總經理 陳豐偉

      01

      先厘清:2026年的AI全鏈爆發,到底是什么?


      首先要明確一個核心認知:2026年的AI全鏈應用,絕非“AI APP的迭代升級”,而是“技術-硬件-場景”的全鏈路打通。

      以往我們接觸的AI,大多是工具級的零散應用——比如AI拍照、AI對話助手,本質上是給傳統產品“打補丁”,沒有打破場景邊界,也沒有實現真正的智能協同。而2026年的全鏈爆發,核心是實現“大模型-智能體-物理AI-具身智能-AI終端”的協同落地:大模型提供算法支撐,智能體負責場景化任務調度,物理AI與具身智能打破虛擬場景限制,AI終端則作為載體,讓AI服務觸達每一個用戶、每一個場景。

      簡單說,AI終于從“技術層面”走進了“產業層面”“生活層面”,不再是孤立的概念,而是成為賦能萬物的核心生產力,這才是全鏈爆發的真正內涵。

      02

      AI發展三階段:我們現在到底處在哪個階段?


      很多人都在說“AI原生”,但在我看來,當前AI還遠未進入這個終極階段,正處于從工具級向系統級演進的關鍵過渡期。這三個階段的差異,其實很容易區分:

      1. 工具級AI(已初步完成):核心是“補丁式賦能”。以AI APP、AI插件為主要形態,把AI技術疊加到傳統流程里,AI只是輔助工具,沒有改變原有產品邏輯。比如我們常用的AI修圖、AI翻譯,都屬于這一階段。

      2. 系統級AI(當前正在推進):核心是“全流程協同”。打破單一工具的邊界,把AI融入產品與服務的全流程,最大的突破的是擺脫手機與APP的局限——長期以來,手機的硬件約束、APP的場景割裂,一直限制著AI的完美體驗,而系統級AI,就是要推動AI向多終端、全場景延伸,解決場景割裂的痛點。

      3. AI原生(尚未進入):核心是“為AI而生”。從底層架構、產品設計開始,完全圍繞AI重構一切,最終實現“AI消失”“萬物皆AI”的終極形態——那時,AI不再是獨立的APP或設備,而是融入每一個終端、每一個場景,無感賦能、主動服務,成為一種底層能力。

      03

      2026年AI行業的3個核心特征,看懂趨勢的關鍵


      順著全鏈爆發的節奏,今年AI行業有三個非常明顯的特征,也是我們判斷未來趨勢的核心依據:

      第一,補短板邏輯凸顯。當前AI要實現端到端的完美體驗,核心遵循“缺什么、補什么”的原則。不管是大模型的能力迭代、智能體的場景適配,還是終端硬件的升級、產業鏈的協同,只要是阻礙全鏈落地的短板,都會被行業快速補齊——這是今年AI行業發展的核心節奏,也是機遇所在。

      第二,軟硬共生,終歸于軟。很多人覺得AI是“軟問題”,只和算法、模型有關;也有人覺得AI的瓶頸在“硬”,比如算力、硬件。其實兩者缺一不可:AI的核心競爭最終是“軟”的競爭——比拼算法優化、場景適配、服務創新,但這一切都離不開“硬支撐”,算力、網絡、終端,都是AI落地的基礎。而當硬件基礎完善后,行業競爭終究會回歸“軟本質”,這就是“軟硬共生、終歸于軟”的核心邏輯。

      第三,沒有絕對的發展瓶頸。此前制約AI發展的技術難題(比如大模型適配性、智能體執行能力)和成本壓力(比如算力成本),在今年全鏈爆發的浪潮下,都不再是不可突破的壁壘。技術迭代加快、產業鏈協同效應凸顯,讓技術瓶頸快速破解、成本持續優化,行業幾乎不存在絕對的“不能三角”,所有阻礙,最終都會成為技術創新的動力。

      04

      預判2026:AI未來的3個關鍵變化,藏著新機遇


      基于以上判斷,我預判今年AI行業會出現三個顛覆性變化,每一個都藏著新的機遇,值得重點關注:

      1. 終端市場:多元協同,手機核心地位弱化

      首先是終端領域的變革,有兩個點特別值得注意:

      一是手機AI的創新風口,藏在被忽視的地方。現在廠商都在卷AI拍照、AI對話,但手機功能(比如手機設置)的AI化,卻被嚴重忽視。其實這才是用戶最迫切的需求——通過AI自動適配用戶習慣、優化系統性能、解決設置難題,既能大幅提升體驗,也是廠商最擅長的領域,未來大概率會成為手機AI創新的下一個突破口。

      二是PC與云電腦迎來復蘇。隨著AI agent桌面版的普及,PC(比如MAC mini這類輕量化產品)會從傳統生產力工具,升級為“數字員工”,激活全球數十億臺存量PC的潛能;而云電腦服務,能突破硬件配置的限制,讓普通用戶也能享受高性能AI服務。這一變革會打破手機主導的終端格局,未來PC、云終端、穿戴設備會形成多元協同的生態,手機的核心地位會被弱化。

      2. 應用形態:“任務”將取代APP,成為新載體

      我們現在用AI,還要下載各類APP、來回切換,非常繁瑣。但隨著全鏈應用的落地,應用形態會迎來根本性變革——“任務”會成為新的核心載體。

      簡單說,未來我們不需要再下載任何APP,只要向AI發出任務指令(比如“幫我整理一份行業周報”“幫我訂一張周末的高鐵票+酒店”),AI就會自主調度資源、協同各類工具,完成從需求提出到結果交付的全流程。這種“任務驅動、無感適配”的模式,會徹底打破APP之間的壁壘,讓AI服務更高效、更精準。

      3. 創新主體:革命性創新,大概率來自中小企業

      這一點可能和很多人的認知相反,但結合過往行業規律來看,AI的革命性創新,幾乎不可能出現在現有的大廠和頭部品牌。

      原因很簡單:頭部企業受限于既有技術體系、商業模式和利益格局,更傾向于在現有框架內做漸進式創新,很難突破認知邊界,實現顛覆性變革。而中小型創新企業、創業團隊,沒有既有利益的束縛,更具靈活性和冒險精神,能夠跳出固有思維,在技術、場景、模式上實現突破性探索——這一點,在光伏、GPU等跨界賽道已經得到印證,過度依賴既有優勢的企業,往往會陷入困境,而新興力量,更易開辟新的增長空間。

      05

      行業最大困境:“軟硬脫節”的跨界怪圈,該如何破解?


      盡管AI全鏈爆發的趨勢不可逆轉,但當前行業仍面臨一個突出的困境,也是制約AI高質量發展的關鍵——“軟硬脫節”的跨界怪圈,具體表現為兩大主體的能力失衡:

      一方面,以互聯網公司為代表的軟件公司,有算法、有模型、懂場景運營,但跨界做硬件,幾乎沒有成功的案例。核心問題在于,它們缺乏硬件研發、供應鏈管理的能力,很難實現軟件技術與硬件載體的深度適配,最終只能“紙上談兵”。

      另一方面,傳統硬件公司,有成熟的研發、生產、供應鏈體系,但受固有思維局限,很難跳出傳統產品邏輯,做不出符合AI革命性變化的“正確硬件”——它們能做好傳統硬件,但做不好適配AI全鏈落地的終端,導致硬件載體與AI技術脫節,制約了AI體驗的完美落地。

      在我看來,破解這個怪圈,核心是推動“軟件優勢”與“硬件能力”的深度協同,具體可以從三個方面入手:

      1. 明確角色定位:讓軟件公司充當跨界挑戰者,聚焦核心軟件能力的輸出,主動聯動硬件產業鏈伙伴,而不是盲目自建硬件研發體系,避免“樣樣通、樣樣松”。

      2. 強化產業協同:搭建軟硬融合的合作平臺,鼓勵軟件公司與硬件企業建立長期合作機制,通過聯合研發、深度定制等模式,實現軟件技術、硬件研發、場景應用的同步推進,打破“各自為戰”的格局。

      3. 推動硬件企業轉型:引導傳統硬件企業跳出固有思維,聚焦AI全鏈落地的終端需求,加大AI適配型硬件的研發投入,提升硬件與AI技術、場景應用的適配性,成為AI全鏈落地的可靠載體。

      06

      最后想說


      2026年的AI全鏈爆發,不僅是技術的迭代,更是產業的重構、模式的創新。我們正處在AI從工具級向系統級演進的關鍵節點,“軟硬共生、終歸于軟”是行業核心邏輯,終端多元協同、應用形態變革、中小企業崛起,是未來的主要趨勢。

      當然,行業也面臨著“軟硬脫節”的困境,但困境背后,往往藏著最大的機遇。唯有凝聚軟件、硬件、終端等全產業鏈力量,推動技術創新、模式創新、協同創新,才能真正釋放AI全鏈價值,讓AI賦能產業升級、改變生活方式。

      后續我也會持續關注AI全鏈應用的落地動態,和大家分享更多行業觀察與思考,一起讀懂AI時代的機遇與挑戰。

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