当小米全屋智能AIoT平台连接设备突破10.4亿台，当特斯拉FSD V14以端到端神经网络实现城市复杂场景自主决策，当人形机器人在BMW工厂自主完成物料搬运——硬件正从“功能执行工具”进化为“意图理解终端”。中国信通院联合小米这份报告，从消费级终端（手机、汽车、家居）到产业级终端（工业机器人、特种作业设备），系统勾勒了AI原生终端重塑人与机器关系的完整图景。
消费级终端——全场景矩阵覆盖
个人随身终端：从工具到专属智能助理
个人随身终端以AI手机、AI PC、AI眼镜、智能手表为核心品类，通过硬件级数据采集能力实时捕捉语音、视觉、生物信号及多维信息，为个人知识图谱的动态构建提供支撑。荣耀AI手机ROBOT PHONE以大模型为核心融合机器人行动力与影像捕捉，实现环境感知、自主学习及智能决策。Meta Quest 4S通过全彩透视与AI手势交互，其Horizon Workrooms使远程团队在3D建模任务中的效率提升2倍。
移动出行终端：从交通工具到移动智能空间
小米HAD辅助驾驶系统激活用户占比92.8%，辅助驾驶用户56.28万人，累计辅助驾驶里程突破5.49亿公里，避免可能碰撞超61万次。华为乾智驾ADS 5.0首次应用安全风险场理论，通过风险热力图辅助实时决策，能有效降低50%的碰撞风险。比亚迪天神之眼覆盖其主力车型，在城市NOA场景中实现无保护左转、施工路段绕行等复杂操作。
居家生活终端：从被动响应到主动预判
小米全屋智能AIoT平台全球连接设备数10.4亿台，米家App月活用户超1.1亿，全球月活跃用户7.42亿。系统能根据家庭成员行为习惯与环境变化，实现光照调节、温湿度控制、家电联动等多设备协同响应。当终端具备环境理解与协同服务能力时，家便从居住空间进化为可主动响应用户需求的智能生命体。
产业级终端——垂直场景深度渗透
工业制造类终端：从刚性自动化到智能体生态系统
人形机器人已在汽车工厂试点应用，可自主完成物料搬运等重复性任务，并基于产线数据持续优化执行效率。Figure AI Figure 03在BMW汽车工厂实现复杂物料搬运与装配任务，并基于产线实时数据持续优化执行效率。当工业终端具备环境感知与自主决策能力时，制造要素正从静态配置转向动态自组织。
特种作业类终端：从人工冒险到智能替代
波士顿动力2025年升级的Stretch机器人已在危险品搬运、冷库作业等人力耐受性较差的领域实现持续稳定运行，无需人工远程干预。Apptronik Apollo人形机器人在重工业与物流等高危场景实现稳定自主作业，适应高温高压等极端工况。当特种终端具备极端环境下的自主作业能力时，人类正逐步从高危场景中抽离。
AI原生终端的关键技术支撑
端云协同——端侧实时感知、云端深度推理
端云协同架构确立动态平衡机制，通过部署经剪枝与量化处理的小参数模型，系统优先在本地执行语音唤醒、生物特征识别等高实时性任务，确保毫秒级响应的同时保障用户数据隐私安全。对于跨域逻辑推理、长程任务规划等复杂认知需求，则通过高速网络无缝调度至云端千亿级参数规模的大模型进行深度处理。
模型轻量化——从云端下沉到终端
模型轻量化技术通过知识蒸馏、模型剪枝、参数量化及低秩分解等手段，将超大模型压缩至可由终端承载的规格。AI眼镜能在本地完成实时环境感知、物体识别与语音交互，将应用场景从被动查询拓展至主动感知与即时响应。终端侧部署方案支持在端侧平稳运行数十亿参数规模的模型，完成摘要生成、离线翻译及意图识别等任务。
AI原生终端的未来趋势
从“人适应机器”到“机器理解人”
智能原生终端通过深度集成大模型能力、多模态感知与场景化知识图谱，以人工智能为核心，依靠数据飞轮驱动，能够持续自适应进化升级，实现人机交互模式从人适应机器向机器理解人转变。意图引擎使系统能捕捉用户在模糊表达下的真实业务目标，并将其转化为系统可执行的原子操作。
全场景无缝衔接构建智慧生活
个人随身、移动出行、居家生活三大场景终端打破单一设备的功能边界与品牌壁垒，实现从被动响应指令到主动理解意图、从单一功能执行到跨场景协同服务的能力跃迁。智能原生终端正重新定义消费产品、生活方式与生产力边界。
