為什么深圳硬件圈都在談論千問？

“當大模型成為「默認能力」，硬件創新的重心正在轉移。”

作者丨路遙

編輯丨余快

2026年初的深圳，寒意未消，一種新的秩序卻在重新點燃這片硬件熱土。

1月8日至11日的阿里云通義智能硬件展，與在拉斯維加斯舉行的 CES 展遙相呼應，形成觀察AI應用落地的兩扇關鍵窗口—— AI不再是單一的功能插件，而是一種系統能力。

在通義智能硬件展一處展臺前，一位佩戴者透過AI智能眼鏡，幾乎沒有刻意操作，就完成了同聲傳譯、拍照即譯、多模態備忘錄與錄音轉寫等任務，聽得懂、看得見、記得住，交互過程自然到幾乎被忽略。

這僅是冰山一角，本次展會匯聚了超200家主流硬件廠商，包括Rokid、雷鳥、影目等AI眼鏡商，榮耀、OPPO 、一加等手機廠商，比亞迪、理想、小鵬等造車新勢力，靈心巧手、眾擎科技等機器人產業鏈公司，全志科技、礪算科技等芯片公司，Nothing、影石、安克創新等出海新銳，以及多家玩具廠商等。

跨越 76 個品類、超過 1000 款智能設備，盡管形態各異，這些“實體”背后卻都接入了大模型——千問。

這種高度的一致性釋放出了一個強烈的產業信號：大模型不再困于方寸屏幕間的對話框，正通過硬件這個物理世界的第一入口，開啟向現實世界的“大遷徙”。

01

為何這次 AI 硬件爆發，格外不同？

過去十年，“AI硬件”的概念，幾經潮起潮落。

從當年的智能音箱大戰到后來的各種智能穿戴，多數嘗試都陷入雷聲大、雨點小的循環。

對廠商而言，硬件“AI化”無異于一場豪賭，多輪AI硬件熱潮之下，行業始終難逃“概念先行、落地遇冷”的怪圈。無數雄心勃勃的創新產品，在新鮮感透支后無奈淪為抽屜里的電子垃圾。即便如 AI Pin 這樣的明星產品也因諸多基礎工程難題折戟。

困境則在于三大歷史難題：

其一，模型能力不可控。早期AI模型普遍“偏笨”，穩定性差、泛化能力弱，產品常陷入“人工智障”的泥潭。

其二，商業邏輯難閉環。GPU 調度難、Agent 生態不成熟，疊加高昂的算法團隊成本與算力功耗，直接推高推理成本，讓廠商算不過賬。

其三，工程復雜度過高。從模型能力到業務應用，中間隔著工具鏈、數據流、安全性等現實阻力。讓 AI 就像是為硬件強行附加的一個時靈時不靈的功能插件。

然而，從今年CES展與阿里云通義智能硬件展釋放的信號來看，AI硬件的真正轉折點已經到來。

行業驅動力正從“模型炫技”轉向“系統工程”，標志著 AI 已從單一的功能插件，蛻變為可靠、高效且經濟的底層系統能力。

在本次展會上，阿里云提供了最新的多模態交互開發套件。

它沒有讓廠商從頭“煉丹”，而是將通義千問、通義萬相、通義百聆等核心大模型能力，與語音、視覺等交互技術深度整合，做成了標準化的“智能基座”。該套件還廣泛適配超30款主流芯片，并與玄鐵RISC-V等處理器深度協同，大幅降低了硬件選型與適配的門檻。

這讓廠商能直接調用穩定、優化過的能力，將不可控的技術風險轉化為可控的工程集成。開發者得以像拼搭樂高一樣快速組合功能，將曾經需要龐大團隊支撐的浩繁工程，簡化為聚焦應用創新的高效開發。

工程化能力的成熟，徹底扭轉了行業格局與廠商態度：AI不再是硬件的可選功能，而是默認能力，從“賣點”升級為“門檻”。

對硬件從業者而言，大模型門檻的降低，讓他們不必再困于底層算法的迷局，而是得以回歸他們最擅長的產品與體驗創新。

行業的創新節奏被極大加快，產業鏈最敏銳的環節隨之而動，在深圳華強北，AI化已可“上午提需求，下午調參數，明天量產”，華強北正加速從傳統零件集散地向 AI 硬件創新中心轉型，如今的曼哈商場和賽格市場，傳統柜臺被 AI 機器人和無人機占據，入駐 AI 企業超過 350 家，相關企業迅速聚集。

當大模型能力被標準化、工程化之后，其影響迅速從前沿品類，迅速蔓延至全行業。

一場“存量革命”正在傳統硬件領域悄然展開。行業已迎來真正的AI硬件爆發期。洛圖科技數據顯示，中國AI硬件市場規模已突破1.1萬億元，標志著AI硬件正式從概念探索邁入規模化落地的新階段。

02

為何千問能成為AI硬件的“通用底座”？

在這場波瀾壯闊的AI硬件革命中，阿里云已搶占先機。

阿里云通義大模型業務總經理徐棟在采訪中表示，目前阿里云通義大模型已與所有的AI硬件品類都在合作，包括AI眼鏡、AI音箱、AI鬧鐘和TWS耳機的衍生品等。

當 AI 從單點功能進化為全棧系統能力，基礎設施的重構已成必然。行業正從單純的參數競賽，轉向云端協同、按需定制的多元形態，倒逼計算體系在芯片、算力與軟件框架層面全方位升級。

這本質上是云、算力、模型與場景的深度協同。AI基礎設施遠不止算力提升那么簡單，它意味著整個計算體系的重構。

放眼全球，真正具備全棧能力的廠商屈指可數。在這場關乎 AI 時代“操作系統”的頂峰對決中，核心玩家集中在 AWS、Azure、GCP 與阿里云。

各大巨頭的戰略高度一致，即通過模型與云基礎設施的深度融合，搶占智能時代的生態高地：微軟綁定 OpenAI，谷歌云主推Gemini，阿里云則提出把千問打造為“AI 時代的操作系統”。

在這一趨勢中，市場呼喚一種能夠規模化調用、適配多樣硬件形態的通用能力底座。阿里云憑借多年構建的全棧 AI 能力精準回應了市場需求。

這套能力覆蓋模型、算力、工程平臺與生態體系，系統性地解決了AI硬件落地的關鍵痛點。

從通義大模型的推出與開源，到百煉平臺、魔搭社區的完善，再到云棲大會提出“從 AGI 邁向 ASI”的整體藍圖，阿里云逐步構建起從“模型”到“工具”再到“平臺”的完整閉環。

這種系統性布局，讓阿里云的全棧AI能力可清晰拆解為四個核心板塊：大模型通義千問、底層算力、百煉平臺工程化能力及開源生態。

核心的千問模型，是支撐這一底座的發動機。

“全尺寸”模型矩陣，提供了極致靈活性。硬件形態千差萬別，從需要復雜推理的機器人到追求極低功耗的耳機，算力需求天差地別。

千問提供了從云端超大規模參數模型到可塞入微型設備的端側輕量模型的完整梯隊。這種“看菜吃飯”的能力，讓廠商可以在設計 Demo 時使用最強模型，而在量產時選擇最經濟的方案，徹底改變了硬件AI化的成本結構。

同時，千問具備“全模態”交互能力，千問不僅擅長理解文字，更具備對視覺、語音等多模態信息的認知能力。這相當于為硬件裝上了理解世界的“眼睛”和“耳朵”。

底層算力與云端協同，是千問規模化落地的基礎保障。

徹底的開源策略，則成為千問生態的“放大器”，重演了當年Android的突圍路徑。

千問通過開源實現“技術降權”，將產品定義權交還給產品專家，降低了創業公司和傳統硬件廠商的研發門檻。截至目前，千問Qwen衍生模型數量已突破18萬，全球下載量超7億次，據彭博統計，已超越Meta的Llama成為全球第一AI開源模型。

這種開源生態形成了良性循環：廠商通過開源接入千問，再由云服務承接運行需求，實現從“用模型”到“用云”的自然過渡，達成生態與商業的雙贏。

千問能成為通用底座，也得到了行業權威認可。

Gartner 最新報告顯示，阿里云在 GenAI 云基礎設施、工程、模型及應用四大維度，均躋身新興領導者象限，是唯一入選全部四項的亞太廠商，技術厚度比肩谷歌、OpenAI 等全球巨頭。

對AI硬件產業而言，千問的價值不僅在于提供了核心能力，更在于構建了從技術到生態的完整支撐體系。

它讓大模型不再是高端硬件的奢侈品，成為可規模化應用的通用能力，也為云計算廠商與硬件產業的深度綁定開辟了新路徑。

03

結語：再往前一步，意味著什么樣的產業變化？

當 1000 多款智能硬件接入千問，這不僅僅是一個商業合作的數字，而是一個清晰信號：AI 正在從數字世界走向物理世界。

智能硬件，是AI深度連接現實世界的關鍵入口。它們分布在家庭、出行與生產場景中。持續感知環境、生成數據，推動模型理解物理規律和人類行為邏輯；而進化的模型又反過來驅動硬件變得更智能，形成加速演進的閉環。

這一過程中，技術逐漸退居幕后，智能成為硬件的默認能力，創新從寫字樓下沉到工廠車間，真正走向前臺的是產品定義與工程實現。

如果說過去兩年，大模型主要重塑了數字世界的生產方式，那么現在，它正通過智能硬件，系統性地改變物理世界。

當各類智能硬件規模化普及，AI 將不再只是信息處理工具，而是通過無數物理入口持續學習與進化，這正是通向 ASI 的現實路徑。

或許在不久的將來，你拿起一個電子產品時可能根本感受不到大模型的存在，但它通過那個看不見的底座，正默默觀察、理解并服務這個真實的世界。

這一刻，正是 AI 走向物理世界的 Android 時刻。