人工智能終端產業：可持續發展與企業社會責任探討

人工智能終端產業的可持續發展與企業社會責任研究

摘要

本文基于工信部部長李樂成關于"加快推進人工智能賦能新型工業化"的署名文章精神，聚焦于AI手機、AI電腦、人形機器人、腦機接口等智能終端產業的發展，從可持續商業與企業社會責任的雙重視角展開學術探討。文章分析了人工智能終端產業發展的戰略意義、現狀與趨勢，探討了可持續商業模式在環境責任、經濟效益與社會價值三個維度的實現路徑，延伸了人工智能時代企業社會責任的新內涵，涵蓋了技術倫理、數據安全、包容性發展與社會公平等關鍵議題。同時，本文識別了人工智能終端產業可能面臨的倫理風險與治理挑戰，最終從政府、企業與社會三個層面提出了促進人工智能終端產業可持續發展的政策建議，旨在為推動我國人工智能賦能新型工業化提供理論參考與實踐指導。

1 引言

隨著人工智能技術的迅猛發展及其與實體經濟的深度融合，全球正迎來一場全新的產業變革。在這一背景下，工業和信息化部部長李樂成在《黨建》雜志發表的署名文章《加快推進人工智能賦能新型工業化》具有重要的指導意義。文章強調，制造業是立國之本、強國之基，是人工智能應用的主戰場，并提出應"加速智能產品裝備迭代創新，推進AI手機、AI電腦等消費終端換代，加快人形機器人、腦機接口等新一代智能終端研發與應用"。這一戰略布局不僅體現了中國政府對于人工智能技術引領產業升級的堅定決心，也揭示了智能終端作為人機交互入口與數據采集樞紐在新型工業化進程中的核心地位。

2024年我國人工智能核心產業規模超9000億元，人工智能企業數量超5000家，國家級人工智能專精特新"小巨人"企業超400家。這些數據表明，我國人工智能產業已進入全球第一梯隊，正處于從技術突破到規模化應用的關鍵階段。而人工智能終端作為技術落地的重要載體，其發展水平直接關系到整個產業生態的成熟度與競爭力。

從可持續商業與企業社會責任的角度審視人工智能終端產業發展，具有重要的理論價值與現實意義。一方面，人工智能終端的普及與換代必然帶來資源消耗、能源需求與電子廢棄物等環境問題，需要建立循環經濟模式與綠色設計標準予以應對；另一方面，作為深刻影響社會生活的技術產品，人工智能終端在數據隱私、算法公平、數字包容等方面也面臨著諸多倫理挑戰，需要企業超越傳統營利模式，承擔起更廣泛的社會責任。

本文旨在系統分析人工智能終端產業在可持續商業與企業社會責任維度的發展路徑、挑戰與對策，為構建技術友好、環境可持續且社會包容的人工智能終端產業生態提供學術參考。

2 人工智能終端產業發展的戰略意義與現狀

人工智能終端產業作為人工智能技術與實體經濟融合的關鍵載體，正成為推動新型工業化與經濟發展的新引擎。理解這一產業的戰略意義與發展現狀，是探討其可持續發展與企業社會責任的前提。

2.1 AI終端換代與研發的政策導向

李樂成部長在文章中明確指出，工業與信息化部將"完善政策體系，研究出臺'人工智能+制造'專項行動實施意見，部署重點行業、重點環節、重點領域智能化轉型任務"。這一政策導向凸顯了人工智能終端產業發展的戰略優先級與實施路徑。在消費終端領域，推進AI手機、AI電腦等產品的換代升級，旨在滿足日益增長的個性化、智能化需求，同時通過規模效應降低生產成本，提升資源利用效率。在前沿技術領域，加快人形機器人、腦機接口等新一代智能終端的研發與應用，則旨在搶占技術制高點，培育未來產業競爭優勢。

值得注意的是，AI手機、AI電腦等消費終端首次被寫入2025年政府工作報告，成為國家層面的重點發展方向。這與傳統智能終端存在本質區別——傳統智能終端僅在既有產品中引入人工智能技術，而未對底層開發邏輯進行重構；而新一代人工智能終端則是"人工智能原生"的，將人工智能作為基礎功能與核心構成要素嵌入終端底層架構。這種代際差異不僅帶來了產品性能的躍升，更創造了全新的交互體驗與應用場景。

2.2 市場前景與技術成熟度

從市場前景看，智能終端產業正迎來"代際躍遷"的關鍵節點。據Counterpoint預測，2025年全球生成式AI手機出貨量將突破4億部，滲透率達三分之一，較2024年的五分之一實現跨越式增長；AI電腦市場同步升溫，搭載本地大模型的輕薄本產品占比已超40%。這種快速增長源于AI終端提供的個性化服務與生產力提升，如智能助手憑借推理與記憶能力，能夠深入理解用戶需求，實現更為個性化的交互服務。

在人形機器人領域，國內企業已取得顯著進展。優必選Walker X實現了20個自由度關節協同控制，在深圳坪山智能制造基地完成精密零部件裝配測試，良品率達92%，并已接到德國汽車廠商500臺預訂單。傅里葉智能GR-1機器人則切入康復醫療場景，通過AI算法實時調整助力力度，在國內30家三甲醫院投入臨床使用。這些案例表明，人形機器人正從"舞臺上動起來"向"工廠里干起來"、"家庭里用起來"轉變，技術成熟度不斷提升。

腦機接口作為另一前沿領域，也展現出巨大的應用潛力。在醫療健康領域，腦機接口能讓漸凍癥患者通過"想象"實現打字交流，也能幫助癱瘓病人借助外骨骼重新站立行走。Neuralink公司的研究進展顯示，腦機接口技術正從實驗室走向臨床應用，其受試者已增至7人，涵蓋脊髓損傷患者與肌萎縮側索硬化癥患者。該公司計劃在2025-2028年間逐步提升電極數量，實現多設備植入，并探索與AI的深度融合。

2.3 產業生態與基礎支撐

我國人工智能產業生態的日益完善，為終端發展提供了堅實基礎。截至2024年6月，我國建成高質量數據集超3.5萬個，總體量超400PB，覆蓋鋼鐵、石化、煤炭等重點行業。在算力基礎設施方面，多地已建成單體萬卡規模智算集群，為人工智能終端的訓練與推理提供強大算力支持。

與此同時，政策層面也在持續優化產業發展環境。李樂成部長指出，將"發揮國家人工智能產業投資基金作用，引導社會資本投早、投小、投長期、投硬科技"。這種資本引導與政策支持的結合，有助于解決人工智能終端產業前期投入大、回報周期長的問題，特別是對于人形機器人、腦機接口等尚在產業化初期的領域。

3 可持續商業視角下的人工智能終端發展路徑

可持續商業強調在追求經濟效益的同時，兼顧環境責任與社會價值，實現三重底線的平衡。人工智能終端產業作為技術密集型產業，其可持續發展路徑需從環境友好性、經濟效益與社會價值三個維度系統構建。

3.1 環境責任與綠色創新

人工智能終端的大規模普及與快速迭代必然帶來資源消耗與電子廢棄物問題。據預測，全球智能終端市場規模將在2028年突破3萬億美元，如果不能有效解決產品的環境足跡問題，將造成嚴重的環境壓力。因此，推進人工智能終端的綠色設計與循環經濟模式至關重要。

一方面，企業可通過優化產品架構，降低單位服務的能源與資源消耗。例如，端云協同的混合AI架構已成為主流，終端設備借助云處理和高效邊緣計算，能夠完成更多的數據處理任務，提升響應速度與運行效率。這種架構不僅改善了用戶體驗，還能通過資源優化降低整體能耗。另一方面，采用模塊化設計，提高產品可維修性與部件可回收性，延長產品生命周期，減少電子廢棄物。例如，AI手機與AI電腦可設計為易于升級的模塊化結構，使用戶能夠根據需求更換特定模塊，而非淘汰整機。

在制造業應用場景中，人工智能終端還能通過優化生產流程，賦能全產業鏈的節能減排。例如，在能源行業，企業利用視覺大模型進行智能分析和輔助驗證，將鉆孔卸壓的施工監管流程從3天縮短到10分鐘，大幅降低了能源消耗與碳排放。這種賦能效應使得人工智能終端的環境價值超越了產品本身，實現了對傳統產業綠色轉型的積極推動。

3.2 經濟效益與商業模式創新

從經濟效益看，人工智能終端產業正創造巨大的市場價值與商業機會。2025年，中國AI消費終端出口額在前三季度達到2800億美元，同比增長22%，其中對"一帶一路"沿線國家出口增速高達35%，成為拉動外貿增長的新動力。這種增長不僅體現在硬件銷售方面，還延伸至相關軟件服務與生態系統，形成良性商業循環。

人工智能終端正推動從"產品銷售"到"服務賦能"的商業模式轉變。例如，在工業領域，企業不再僅僅銷售人形機器人硬件，而是提供基于"機器人即服務"的智能化解決方案，按使用效果收費。這種模式降低了用戶的一次性投入門檻，也使供應商能夠持續優化產品性能，形成長期客戶關系。在消費領域，AI手機通過個性化服務創造持續價值，如依據用戶的運動數據和生理指標提供個性化的健身建議，增強用戶黏性與生態價值。

此外，人工智能終端還通過提升生產效率創造間接經濟效益。在深圳龍華電子產業園，通過工業互聯網平臺實現AI終端零部件按需調配，生產周期縮短至12天，較行業平均水平提升50%。這種效率提升不僅降低了生產成本，也增強了供應鏈韌性，提高了產業應對市場波動的能力。

3.3 社會價值與包容性發展

人工智能終端的社會價值體現在其能力拓展、公共服務與數字包容等多個維度。首先，腦機接口等技術為殘障人士帶來了前所未有的能力拓展機會。NeuroXess腦機接口系統成功幫助3名漸凍癥患者實現文字輸入與智能家居控制，信號識別準確率提升至96%，使這些患者獲得了與外界交流的新通道，極大改善了生活質量。

其次，人工智能終端在醫療、教育等公共領域的應用，有助于提升服務質量與可及性。在醫療健康領域，傅里葉智能GR-1機器人通過AI算法實時調整助力力度，已在30家三甲醫院投入臨床使用，為患者提供精準、個性化的康復訓練。在教育領域，AI電腦可根據學生的學習習慣與認知特點提供個性化輔導，彌補區域間教育資源差距，促進教育公平。

然而，人工智能終端的普及也可能帶來數字鴻溝加劇的風險。高端AI終端的價格往往較高，可能使低收入群體難以享受技術紅利。為解決這一問題，中國企業正以"技術平權"策略加速中端市場滲透。如小米SU7手機搭載自研澎湃OS大模型，支持離線語音翻譯與多模態交互，售價較海外同類產品低30%，使更多消費者能夠接觸并使用先進的AI終端產品。這種包容性創新不僅擴大了市場基礎，也促進了技術的普惠發展。

4 企業社會責任在人工智能終端領域延伸內涵

隨著人工智能終端日益普及，其對社會生產生活的影響不斷深化，企業的社會責任內涵也隨之擴展，超越了傳統的股東利益最大化模式，向技術倫理、數據治理、社會福祉等多元維度延伸。

4.1 技術倫理與算法責任

人工智能終端企業需對產品的社會倫理影響承擔主體責任，尤其是在算法設計、功能設置與應用場景選擇等方面。首先，企業需應對算法的"幻覺"風險——大模型在理解信息、處理文本時，可能會生成不準確甚至有誤導性的內容。這種由算法幻覺引發的錯誤決策，一旦進入了自動化執行階段，輕則對用戶的日常生活造成困擾，重則威脅用戶的經濟利益和隱私安全。

為解決這一問題，企業可以采取多種技術手段，如采用更先進的大模型技術，增強信息檢索和上下文推理能力，并定期校驗算法，確保決策的安全性和可信度。同時，提升訓練數據的質量，通過定期全面清洗和驗證訓練數據，保證其準確性、可靠性和時效性。

其次，企業需確保人工智能終端的行為符合社會倫理與法律規范。例如，人形機器人在家庭陪伴場景中，需遵循隱私尊重、無害化交互等原則；在醫療護理場景中，則需遵循生命至上、最小風險等倫理要求。企業應建立貫穿產品全生命周期的倫理審查機制，從設計、開發到部署、更新，均進行系統的倫理風險評估與 mitigation。

4.2 數據安全與隱私保護

人工智能終端通常需要收集大量用戶數據以提供個性化服務，這使數據安全與隱私保護成為企業社會責任的核心內容。與傳統終端相比，AI終端的數據風險更為突出——它們不僅在交互過程中面臨未授權訪問、隱私泄露和數據濫用等潛在風險，而且隨著操作系統的復雜度增加以及終端數據存儲量的上升，在網絡攻擊面前會顯得更為脆弱。

為應對這一挑戰，企業可構建端云協同的安全防護體系。在設備端，通過增強生物識別認證、自我檢測機制和惡意代碼識別等技術，提高數據保護能力。同時，在云端，利用模型加固技術降低信息被竊取和篡改，以及被植入后門的風險，并根據數據的敏感程度實施嚴格的安全過濾機制。對于高敏感度的用戶數據，可僅在端側進行處理，以保障用戶隱私安全。

此外，企業還應提高數據透明度，明確告知用戶數據收集與使用方式，并提供便捷的隱私設置選項。例如，AI手機應允許用戶查看和控制各類應用的數據訪問權限，了解個人數據如何被算法使用，并隨時干預人工智能的行為。這種透明與用戶賦權是企業履行數據責任的重要體現。

4.3 包容性發展與社會公平

人工智能終端企業有責任確保技術發展的包容性與公平性，避免加劇現有社會不平等。首先，在產品設計階段，應考慮不同用戶群體的需求與特點，特別是老年人、殘障人士等弱勢群體的使用體驗。例如，腦機接口技術最初針對殘障人士開發，幫助他們恢復與外界交流的能力，體現了技術對弱勢群體的特別關注。

其次，企業應關注算法公平問題，避免人工智能終端在服務過程中產生性別歧視、種族歧視或地域歧視。這需要通過在訓練數據選擇、算法模型優化等環節引入公平性考量，建立多元化的測試團隊，并對產品進行系統的偏見檢測與修正。

此外，企業還可通過技術普及與知識傳播，促進人工智能終端的普惠發展。例如，開展AI知識科普活動，降低公眾技術學習成本；與教育機構合作，培養人工智能人才；支持社區數字化技能培訓，縮小數字鴻溝。這些舉措不僅有利于構建健康的技術應用生態，也為企業贏得了社會信任與品牌聲譽。

5 人工智能終端產業面臨的倫理風險與治理挑戰

人工智能終端產業的快速發展伴隨著一系列倫理風險與治理挑戰，識別這些風險是構建有效治理框架的前提。

5.1 技術風險與安全隱患

從技術層面看，人工智能終端面臨算法不可靠、數據泄露與系統被控等多重風險。算法的"幻覺"問題前文已述，此外，人工智能終端還可能面臨對抗性攻擊——惡意制作的輸入數據可能導致系統做出錯誤判斷或行為。對于安全關鍵型應用，如智能網聯汽車、醫療機器人等，這種風險可能造成人身傷害甚至生命危險。

數據泄露風險同樣不容忽視。人工智能終端通常收集大量用戶數據，包括生物特征、行為習慣、社交關系等敏感信息。一旦這些數據被泄露或濫用，將嚴重侵犯用戶隱私。更有甚者，隨著腦機接口技術的發展，人類思維活動等最私密的領域也可能被數字化并面臨泄露風險，帶來前所未有的隱私挑戰。

此外，人工智能終端還可能面臨系統被惡意控制的風險。與傳統終端不同，具備自主決策與執行能力的AI終端一旦被黑客控制，可能造成物理世界的大規模破壞。例如，被控制的人形機器人可能成為攻擊人類的工具，被篡改的腦機接口可能直接傷害使用者大腦。

5.2 社會風險與倫理困境

人工智能終端的普及可能帶來一系列社會風險與倫理困境。首先，定制化信息服務或進一步放大"信息繭房"效應，加劇社會歧視與偏見。人工智能手機和電腦根據用戶偏好推送內容，可能使人們固守已有觀點，削弱社會共識與多元對話基礎。

其次，人機關系深化可能引發人類主體性危機。當人們過度依賴人工智能終端進行決策甚至行動，可能面臨自主思考、判斷能力下降、喪失主觀能動性的問題。在極端情況下，不排除終端內置的人工智能系統有可能自主獲取資源、尋求權力，出現與用戶爭奪終端控制權的風險。

此外，人工智能終端的廣泛應用還可能帶來就業結構沖擊與勞動力市場變革。人形機器人在制造業的應用可能替代部分傳統崗位，同時創造新的就業機會，這一過程可能加劇特定群體的就業壓力。應對這一挑戰，需要政府、企業與社會各方協同努力，通過技能培訓、社會保障等方式實現平穩過渡。

5.3 市場風險與治理難點

從市場層面看，人工智能終端產業存在過度競爭與標準缺失等風險。目前，全球科技巨頭與創業公司紛紛布局AI終端領域，可能導致重復建設與資源浪費。同時，標準體系尚未完善，人形機器人的運動控制、腦機接口的生物安全等領域缺乏統一規范，不利于產業健康發展與監管實施。

在治理方面，人工智能終端面臨監管滯后與歸責困難等挑戰。技術的快速迭代往往超越現有法律框架，而產品的自主性又模糊了責任主體。當AI終端造成損害時，難以在制造商、開發者、用戶與AI本身之間明確責任劃分。此外，腦機接口等前沿技術還涉及人類身份、意識與隱私等根本性倫理問題，需要構建全新的治理范式。

6 協同發展路徑與政策建議

為推動人工智能終端產業的可持續發展與社會責任擔當，需要政府、企業、科研機構與社會公眾形成合力，構建協同治理體系與健康發展生態。

6.1 政府層面的引導與監管

政府在人工智能終端產業發展中應發揮戰略引導、規范監管與服務支持作用。首先，加強頂層設計與戰略規劃，完善"人工智能+制造"政策體系，如研究出臺專項行動實施指導意見，部署重點行業、重點環節、重點領域智能化轉型任務。同時，加大基礎研究投入，集中力量攻克高端芯片、基礎軟件等核心技術，提升產業鏈自主可控能力。

其次，建立健全法律法規與標準體系。可效仿自動駕駛汽車領域，對人工智能手機和電腦及其他新一代智能終端的自動化程度進行分級，并根據自動化程度規范出不同的責任邊界和安全標準。同時，加快制定人形機器人、腦機接口等前沿領域的急需標準，分級分類推動重點標準研制，為產業監管提供技術依據。

再次，創新監管機制，采用"監管沙盒"等實驗性治理模式，在風險可控的前提下為創新留出空間。同時，推進人工智能安全風險監測，加強安全測試評估和服務供給，探索研究分級分類安全監管方式，實現發展與安全的平衡。

6.2 企業層面的責任與創新

企業作為人工智能終端的開發主體與市場主體，應主動踐行負責任創新理念，將社會責任融入產品全生命周期。首先，建立健全內部治理機制，設立倫理審查委員會，對AI終端產品進行系統的倫理風險評估與審計。同時，加強工程師與產品經理的倫理培訓，提升團隊的倫理意識與責任能力。

其次，加大可持續技術研發，推動人工智能終端的綠色轉型。例如，開發低功耗算法與節能芯片，延長終端續航時間；采用環保材料與模塊化設計，提高產品可回收性；利用AI技術優化生產流程，降低制造過程碳足跡。

再次，增強透明度與公眾參與，主動披露產品信息與算法原理，建立用戶反饋與投訴機制。對于存在爭議的應用場景，如腦機接口的人類增強功能，應開展公眾討論與社會對話，凝聚共識，負責任地推進技術應用。

6.3 社會層面的參與與監督

社會公眾、行業組織與媒體等在人工智能終端治理中扮演著重要角色。首先，加強公眾科普與用戶教育，提高社會對人工智能的認識，消除對人工智能的盲目追捧、跟風或恐懼情緒。應向公眾普及人工智能技術在智能決策機制方面的優缺點，增強公眾的數字素養與風險意識。

其次，鼓勵行業組織制定自律規范，形成產業內生治理機制。例如，人工智能終端產業聯盟可制定行業倫理準則與技術標準，建立企業社會責任評價體系，推動行業良性競爭與自律發展。

再次，發揮媒體的信息傳播與輿論監督作用，客觀報道人工智能終端的發展進展與潛在風險，引導公眾理性討論，為產業健康發展營造良好社會環境。

7 結語

人工智能終端產業作為人工智能賦能新型工業化的重要領域，正迎來快速發展與廣泛應用。從可持續商業與企業社會責任的雙重視角審視，這一產業發展既蘊含著巨大的經濟價值與社會潛力，也面臨著復雜的倫理挑戰與治理難題。

推進AI手機、AI電腦等消費終端換代，加快人形機器人、腦機接口等新一代智能終端研發與應用，不僅是技術迭代與產業升級的過程，更是塑造未來社會形態與人類生活方式的深刻變革。在這一過程中，只有堅持技術發展、倫理規范與實際應用并重，構建政府、企業、社會協同的治理體系，才能確保人工智能終端真正成為推動社會進步與人類福祉的力量。

李樂成部長指出："人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，為發展新質生產力蓄勢賦能。"面對這一歷史性機遇，中國有能力也有條件充分發揮市場規模與產業基礎優勢，在人工智能終端領域實現創新突破，同時踐行負責任發展理念，為全球人工智能治理貢獻中國智慧與中國方案。（王連升）

王連升，中國綠色供應鏈、投資與ESG資深研究員。參與或主導完成工業和信息化部專項課題40余個，主編《電子信息行業社會責任建設與可持續發展報告》6本。