AI眼镜对准陌生街道问“这家店好不好吃”、管家机器人委派机器狗与无人机协同配送、巡逻机器人与城管人员配合发现占道经营——这些场景不再是科幻。IMT-2020与IMT-2030推进组这份建议书，系统梳理了移动AI在ToC、ToB、ToG三大领域的典型应用场景和核心能力要求。
ToC场景：随身智能助理——所见即问的泛在服务
随身智能助理是移动AI面向消费者最核心的应用场景。用户以AI手机、可穿戴设备（如AI眼镜）、桌面陪伴机器人等为入口，通过文本、语音、触控、图像、视频、位置、表情、手势等多模态信息实现融合感知和实时理解。
报告描绘了一个典型场景：用户在陌生城市出行时，将AI眼镜摄像头对准街道、店铺或建筑，直接发问“这家店好不好吃？”“这个建筑是什么？”“附近还有哪些值得去的地方？”AI眼镜实时捕获画面、位置信息和语音内容，在数秒内给出精准回答，包括店铺口碑、菜品推荐、建筑背景、路线建议、多语翻译等。在居家场景中，桌面陪伴机器人通过视觉感知识别用户靠近、手势指向或表情变化，主动转头注视、进行表情互动或肢体动作回应。
该场景的特征是多输入源并发、推理链路长、全双工连续交互、强上下文依赖。用户期望AI随身设备在“所看所闻所感”基础上提供千人千面的内容推荐，业务体验是持续感知、连续推理和实时交互的复合过程。报告要求首Token交互时延不超过400ms，确保交互的流畅性。
ToB场景：企业智慧运营与工厂智慧生产
ToB场景涵盖企业智慧运营和工厂智慧生产两大方向。企业智慧运营是指面向企业办公协同、销售服务、客户经营、现场作业、供应链管理和经营决策等场景，以AI手机、AI平板、AR眼镜等为入口，连接企业知识库、业务系统和数据平台，形成“人—端—网—云—应用”一体化的智能运营体系。
场景示例：销售经理出差拜访客户前，移动AI助手自动整合客户画像、历史合同、采购偏好、库存状态和价格策略，生成拜访提纲和报价建议；拜访过程中，AI手机或AI眼镜实时完成会议转写、需求提炼、竞品信息识别和行动项生成。售后工程师在现场检修设备时，通过智能AR眼镜识别设备型号和故障码，实时调用参考维修手册和历史工单，必要时直接申请远程专家协助。
工厂智慧生产场景中，系统智能体基于订单信息和物料信息智能生成生产计划，AGV智能体按照系统调度将物料精准运输至指定工位，协作机器人智能体实时获取AGV位置与物料信息完成自动装载。全过程数据无线实时回传至云端平台，实现人、机、物、系统全域协同。报告指出，该场景充分体现了多智能体协同网络“自组织—自协同—自演化”三层能力闭环的价值。
ToG场景：城市智能管理与智能交通
ToG场景聚焦城市智能管理和智能交通管理。城市智能巡查协同面向城市运行、基层治理、公共秩序维护等领域，强调从“事后响应”向“实时感知、主动发现、协同处置”演进。
场景示例：在城市核心街区与交通枢纽周边，部署巡逻机器人与机器狗，配合城管人员手持智能AI执法记录仪，形成人机协同巡查。系统基于实时视频与位置数据，对异常人流密度、非机动车违规停放、占道经营及公共设施状态进行动态识别，由AI终端完成取证与实时上报至云端平台。平台结合多源数据进行研判，生成告警与任务分派，联动相关责任部门处置。
智能交通管理场景中，系统通过移动网络实时汇聚路口视频、车辆轨迹、公交运行、停车泊位、手机位置和警情数据，由移动AI在边缘侧快速识别拥堵扩散、事故占道、异常停车、行人聚集等事件，并由云端平台生成交通信号优化、导航分流、停车引导和警力调度策略。报告指出，该场景对网络覆盖、低时延、大连接、高可靠和边缘计算能力要求高，移动AI将分散的路侧设备、车辆终端和移动终端转化为智能感知与执行节点。
