2026年5月，AI硬件产业迎来了一个历史性的转折时刻。工业和信息化部、商务部、市场监管总局联合发布了《人工智能终端智能化分级》系列国家标准，将终端智能正式划分为L1到L4四个等级——从基础响应级到高级协同级。这一标准覆盖了手机、电脑、电视、眼镜、汽车座舱、音箱、耳机七大品类，明确了感知、认知、执行、记忆、学习五个核心能力要素。
天津智核科技观点：对于产业而言，这意味着AI硬件终于有了一把公开、透明的"标尺"。消费者不再需要费力参透技术逻辑，也不再需要听厂商自说自话，只需依据L1到L4的分级，就能清晰判断一台设备到底有多聪明。
一、L3：产业分水岭与核心战场
▲ 图1：AI终端智能分级金字塔——L3辅助级是产业分水岭，也是当前厂商的核心竞争战场
分级标准的落地，让产业的竞争格局变得更加清晰。L1设备只能执行预设指令，本质上是传统电器的智能化翻版；L2设备开始具备工具属性，用户可以主动调用某些功能。真正的分水岭在L3辅助级——终端能够全面理解用户的指令和意图，并且具备主动识别和主动提供服务的能力。
以智能空调为例，L3级别的设备可以自动识别用户额头是否冒汗，然后主动调低温度；用户按下离家模式后，摄像头会先判断家中是否还有人，等人离开后再关灯。这些动作需要综合音频、视频、传感器多种输入，做出复杂的意图识别和判断。
然而，我们也观察到，部分硬件厂商在过去几年停留在了L1级别。有的产品定义过于封闭，没有为后续升级预留算力冗余；有的过度依赖端侧轻量模型，导致复杂场景下能力断裂；还有的将L1功能包装成L2、L3的噱头，这类产品在国家标准测试面前将迅速现形。
行业判断：整个硬件行业正处于从L2向L3迈进的阶段，谁能率先构建起L3的基础架构，实现L3级别的产品体验，谁就能拿下更大的市场空间。
二、端云协同：从可选项到必选项
▲ 图2：端云协同架构示意图——端侧负责实时响应，云端负责复杂推理，两者协同是实现L3/L4级智能体验的核心路径
L3之上，L4协同级是一次更大的跃迁。L4的核心特征关注的不是单个设备是否更聪明，而是多个设备能否组成一个智能系统——用户走进家门，眼镜、音箱、机器人、座舱之间自动共享记忆，进而在物理世界中服务用户。
要实现这一愿景，端云协同是当下最优的技术路径。实时响应依赖端侧，复杂推理依赖云端。
核心观点："今天没有任何一款硬件产品可以通过单一的模型达成端到端的闭环用户体验，解法一定是多模型组合的方式。"
产业实践已经验证了这一判断。科沃斯管家机器人"八界"将原子能力封装成API接口，云端基于千问大模型处理环境感知和动作拆解——当用户说出"整理客厅"这样的模糊指令，智能体可以主动串联出完整任务链，无需预编程。研极微旗下的神眸系列产品，端侧AI芯片做实时打标，云端千问大模型做深度理解，让用户能够像搜索相册一样向相机提问。
三、云厂商的角色升级与标准化底座
▲ 图3：云厂商AI标准化能力底座——六大核心能力模块帮助硬件厂商大幅降低AI集成门槛
端云协同的分工模式成为行业共识后，云厂商的角色也发生了根本性变化。过去，云厂商只提供算力、存储等基础云资源；如今，则变成了提供端云协同、围绕Agent的基础设施底座，将视觉理解、任务规划、甚至前端代码生成能力打包成可调用的服务。
对创业公司而言，自研多模态模型和推理框架并不现实，更多厂商需要的是标准化的AI底座和明确的商业回报路径。噜咔博士AI拍学机的数据印证了这一点：接入千问大模型后，其日均使用时长提升了50%，每个月约有5000万张用户拍摄的照片与AI互动。可量化的AI底座进步，直接反馈为用户黏性的质变。
四、全场景共生：AI硬件商业逻辑的重构
▲ 图4：全场景共生智能网络——用户在不同场景间无缝切换，所有设备共享统一记忆与偏好，硬件成为服务的入口
当单个设备的智能化达到一定高度后，市场真正的想象力将来到全场景共生下的系统智能。L4协同级的核心是跨设备协同与用户偏好记忆——一副眼镜、一个座舱、一台音箱围绕用户形成一张智能网络，一致的体验需要所有设备共享同一个云端智能底座。
天津智核科技洞察：这将直接改变AI硬件的商业化逻辑。过去做硬件，大多靠供应链赚取一次性交易利润；如今AI的叠加打开了全新的想象力，企业可以通过订阅的方式持续产生溢价服务——用户更愿意为跨设备的连续体验付费，比如订阅个人助理服务、购买场景化技能包。硬件正在变成服务的入口，而不是终点。
标准分级给出了产业终局的指引，端云协同提供了确定性的技术路径，而云厂商的标准化能力也正在让这条路变得更宽、更平。对于AI硬件厂商而言，当下正是最关键的窗口期——抓紧从L1、L2迈向L3，构建端云协同的基础架构，在全场景共生的新格局中占据先机。