每一次技術浪潮的涌動，都如同無形之手，推動著產業向前躍進。而如今，隨著GenAI這顆技術多米諾骨牌的倒下，一系列連鎖反應已悄然啟動，電子行業從制造端、供應鏈到終端市場，正在經歷著一場深刻而微妙的蝶變。

從能夠與你自由交流的智能眼鏡，到像朋友般貼心的AI玩偶，再到仿佛科幻電影走進現實的人形機器人，這些新奇硬件的背后如今都離不開GenAI的智慧火花。然而，在當下AI硬件創新不斷涌現的背后，電子行業是否已然迎來了顛覆性的變革，抑或只是一些點到為止的破圈嘗試？

此次，我們采訪了AI硬件領域的專家王曉冉，她曾在亞馬遜Lab126部門工作超過13年，參與了如Echo Show等眾多明星級硬件的開發，目前也在創立自己的AI硬件公司。她結合自己的從業和創業經歷，與我們共同探討GenAI究竟給電子行業的生態帶來了哪些影響。

電子產業鏈智能化提速

自2022年以來，生成式人工智能已經在多個行業掀起革命浪潮，電子行業也不例外。與傳統人工智能相比，GenAI的自適應性、創造力和自動化能力，給電子行業注入了新的“活水”，在提升電子行業效率的同時也拓展著硬件產品的想象邊界。

催生全新AI硬件應用形態

近年來，GenAI技術的發展對于電子行業極其重要、也非常顯著的一個影響，就是將原本依賴傳統算法和規則的電子產品逐漸帶入一個智能化、個性化的新紀元。王曉冉表示，在傳統的電子行業中，目前AI的滲透率仍然很低，但就像智能手機出現之前手機就只是用來打電話一樣，現在隨著大模型的接入和人工智能的發展，除手機之外的其他電子產品可能也將很快進入到一個快速智能化的進程。

除此之外，隨著技術日新月異的發展，目前市場上還陸續涌現了多種基于GenAI技術的全新類別的硬件產品。在近幾年的消費電子展（CES）上，AI大模型與各類硬件的深度融合與創新成為很顯著的趨勢，智能眼鏡、AI Pin、智能玩偶、智能掌機等新品層出不窮，很多產品在突破了傳統電子設備的功能界定的同時，也為消費者帶來了前所未有的交互體驗。

推動硬件創新升級

對于硬件制造商來說，這些新型智能硬件的出現也讓傳統廠商開始重新審視和定位自身產品的競爭力。面對消費者日益增長的個性化需求和體驗要求，硬件廠商也需要不斷進行產品升級、技術創新，以適應這一變革趨勢。

“就以Meta Ray-Ban為例”王曉冉指了指自己佩戴的眼鏡，“它使用了高通驍龍AR1 Gen 1芯片和索尼的681圖像傳感器，在Meta Ray-Ban出圈之后，很多廠家都想嘗試做類似產品，但卻發現市場上能夠提供類似硬件配件的廠商非常少。比如在智能眼鏡之前，匹配索尼681圖像傳感器的ISP芯片大部分都是用于智能手機或者安防攝像頭上，在功耗和性能上其實都沒有專門適配眼鏡的相關產品。但現在，隨著智能眼鏡產品的爆發式增長，很多廠商都開始去開發專用的芯片產品了。”

GenAI引發“多米諾骨牌效應”

GenAI不僅影響了電子產品的功能和設計，在電子行業供應鏈、制造端以及終端市場的應用，形成了一種多環節聯動的“多米諾骨牌效應”。每一個環節的變革都在不斷推動整個產業向智能化、柔性化方向發展，進而為企業提供了更廣闊的創新空間和商業模式。

對電子行業制造端的影響

制造業作為電子行業的核心環節，一直以來都在追求更高的自動化水平和更優的生產效率。GenAI技術的引入，為制造端提供了新的技術支持和優化方案。

在智能制造方面，利用GenAI進行生產數據的實時分析和預測，可以幫助制造商優化生產流程，提前發現設備故障和異常情況，減少停機時間和生產浪費。例如，在裝配線上的機器人和檢測設備可以通過AI算法自動識別異常，提高生產效率和產品合格率。

在半導體的工藝優化方面，傳統的制造工藝往往依賴于大量經驗數據和手工調試，而GenAI可以通過模擬和優化，提供更加精確的工藝參數和操作方案。比如在芯片的缺陷檢測工作上，GenAI能夠通過學習大量芯片圖像數據，自動生成精確的缺陷特征樣本，從而提高檢測模型對細微缺陷的識別能力。此外，GenAI還能模擬各種罕見缺陷場景，解決真實缺陷數據不足的問題，降低人工質檢的成本與誤判率。

在芯片設計方面，如今大量的芯片設計廠商都開始擁抱GenAI，用AI來幫助提升設計效率和產品質量。比如，新思科技推出了業界首個電子設計自動化套件Synopsys.ai，借助大語言模型輔助數字與模擬芯片的設計、驗證、測試、制造等環節，能夠幫助縮短產品從研發到量產的周期，降低研發成本。再比如，英偉達近期開發的GenAI應用算法用于其專為GPU加速計算光刻和優化半導體制造流程的cuLitho庫，在加快流程速度的基礎上，使工作流速度提升了2倍。這使得以前需要兩周才能處理的光刻掩模任務，現在可以在一夜之間完成，大大提高了生產效率。

在電子行業供應鏈中的應用

電子行業的供應鏈涉及多個環節，從原材料采購到產品組裝再到物流配送，每一個環節都面臨著不同的挑戰。GenAI在供應鏈管理中的應用，主要體現在可以實現數據的無縫對接和信息的實時共享，從而推動供應鏈整體效率的提升。

例如，在供應鏈優化與風險預警方面，利用GenAI可以對供應鏈數據進行深度挖掘，幫助企業預測市場需求波動和供應鏈中斷風險。通過實時監控和智能預警系統，企業能夠提前調整采購和庫存策略，有效降低因供應鏈問題帶來的生產中斷風險。在物流環節，GenAI可以優化運輸路線和倉儲布局，實現庫存的動態調節和資源的極優配置，減少物流成本和配送時間。此外，傳統的電子行業供應鏈往往存在信息孤島現象，各環節之間缺乏有效溝通。GenAI可以構建一個全流程的信息管理平臺，實現供應鏈各環節之間的數據共享與協同作業。

對電子行業終端市場的變革

電子行業終端市場一直以來都是創新與競爭的前沿陣地，除了催生出全新的終端應用形態、實現更為自然和高效的人機交互之外，GenAI還推動著終端生態與增值服務的變革。

首先，在GenAI驅動下，智能硬件不僅是一件產品，更是一個開放的平臺，能夠通過不斷更新的軟件服務和增值功能，為用戶提供持續的體驗升級。對此，王曉冉表示，隨著硬件產品智能化水平的不斷提升，終端市場正在逐步從單一的產品銷售向“硬件+軟件服務”的生態轉型，硬件公司的盈利模式將越來越像軟件公司。比如近期比較火的智能指環，它們如今的盈利模式很多都采用了硬件+訂閱或者會員的形式，這種生態模式的轉變，使硬件產品作為載體，通過不斷的軟件更新和增值服務，為用戶提供持續的價值。這種模式不僅可以緩解硬件產品生命周期短的問題，還能為企業創造長期穩定的收入來源。

此外，王曉冉還談到，GenAI可能會推動智能穿戴成為像手機一樣的萬億市場，而且會發展得非常個性化。在這些穿戴設備上搭載的AI助手將推動硬件產品向“千人千面”的趨勢發展，它可能有兩種趨勢：一種是類似于手機，平臺上集合了不同的軟件產品；另一種則是將硬件和軟件深度融合，成為一個全新的產品類別。

中國GenAI創新和應用

近年來，中國大模型領域也發展迅猛，阿里云、科大訊飛、百川智能、智譜AI、月之暗面等一批具有代表性的科技企業，正在推動GenAI從技術創新走向行業的廣泛落地。它們在大模型的研發能力、技術方向以及產業應用方面各具特色，共同構成了中國AI大模型生態的中堅力量。

阿里云是中國很早進入大模型領域的科技巨頭之一，其推出的“通義千問”系列模型涵蓋從5億到千億級參數，滿足不同場景下的多樣化需求。通義千問已開源多個版本，并在全球開源榜單中屢獲佳績。阿里云發布的《生成式AI技術落地白皮書》，提出“選-育-用”的系統性AI部署方法，讓企業能夠高效地引入和管理大模型。近期，阿里巴巴還宣布與蘋果達成合作，為中國市場的iPhone用戶引入AI功能，標志著中國AI技術正逐步進入全球產業鏈核心環節，并為電子行業帶來實質性的變革。

科大訊飛則以強大的中文理解能力著稱，其“訊飛星火”大模型不斷升級迭代，在教育和醫療等垂直領域表現尤為出色。2024年發布的訊飛星火4.0 Turbo版本，依托自主訓練的國產算力集群“飛星一號”，在中文語義、邏輯推理和數學運算等方面已處于全球頂尖水平。科大訊飛將其大模型應用于AI教師、診療助理等場景，有效解決了偏遠地區師資短缺、基層醫療資源有限等現實問題。

百川智能則主攻模型開源與行業應用結合路線，發布了多個7B/13B參數級別的可商用開源大模型，形成輕量級高效架構。尤其在醫療健康領域，百川推出了AI健康顧問，專注提供個性化智能問診與健康建議，展現了中國大模型向專業領域滲透的潛力。

智譜AI作為清華系創業公司，推出了GLM系列大模型，涵蓋多模態理解和多語言處理能力，致力于打造開放可控的中國AI大模型基礎設施。其模型廣泛應用于企業知識管理、智能搜索與問答等場景，并積極打造國產AI生態閉環。

月之暗面和MiniMax則主要從C端場景出發，分別聚焦于長文本處理、AI寫作以及智能陪伴類產品。前者擅長長文本生成和復雜對話推理，后者則主打角色扮演類AI助手，在年輕用戶群體中快速積累用戶，成為大模型娛樂化、個性化應用的典型代表。

總體來看，中國大模型公司正呈現“技術多元、場景縱深、生態豐富”的發展態勢。無論是傳統科技巨頭、垂直應用領軍者，都在不斷探索大模型從能力構建到場景落地的極佳路徑。

GenAI電子行業落地的挑戰與展望

GenAI為各行各業行業帶來了諸多積極變化，但其融入電子行業的過程中還面臨著不少挑戰。

首先，GenAI模型的訓練依賴于大量高質量數據，但當前，電子行業由于自身數據采集的特殊性和局限性，在數據層面難以為AI發展提供強力支撐。電子制造業的產品和工藝數據通常分散在各個環節，由于行業涉及諸多敏感技術與專有工藝，企業之間普遍缺乏共享數據的動力，各企業系統之間普遍存在數據孤島，制約了海量高質量數據的積累。由于缺乏足夠大規模且高質量的標注數據，就導致GenAI難以獲得足夠的訓練素材。

其次，電子行業很多核心系統都是基于傳統工藝和封閉架構設計，其細分領域繁多、技術路線復雜且專業性極強，因此AI技術的滲透不會一蹴而就。王曉冉表示，目前的GenAI更像是一個通識教育專家，可以做數學、讀法律條文，但對于電子行業來說，如半導體制造、射頻器件、功率器件、傳感器和封裝測試等諸多細分領域，各自都擁有不同的工藝要求、技術標準和應用場景，每個領域的數據特征、技術壁壘及專業知識都存在明顯差異，這使得AI模型難以在不同細分領域快速實現有效遷移。另一方面，行業內部的專業化程度極高，需要將大量專家知識轉化為算法或模型所用的標準化數據集，過程復雜、耗時且成本較高。

此外，電子行業的生產制造環節通常對產品質量與精度有極為苛刻的要求，即便是微小的誤差也可能導致整個產品批次的報廢或帶來安全隱患。尤其在半導體制造、精密元件加工等場景中，產品精度往往達到納米甚至更高的級別，任何微小偏差都可能造成嚴重損失。目前GenAI雖然具備強大的數據生成與預測能力，但其生成結果普遍存在不確定性與隨機性，難以在高度精確、穩定性要求極高的生產環境中發揮直接作用。

基于以上因素，王曉冉認為雖然GenAI為電子行業注入了新的活力和發展動力，但其作用更多體現在輔助與優化層面，GenAI在電子行業的應用將更可能以漸進式的方式逐步推進，而非徹底顛覆整個產業生態。但展望未來，她認為AI與電子行業深入融合將是一個必然趨勢。一方面，AI的高效運行離不開底層硬件的強大支持，算力、存儲和能效需求持續推動硬件性能升級；另一方面，硬件產品的智能化、個性化需求日益突出，越來越多的智能硬件產品必須依賴AI算法來實現復雜的功能和用戶交互體驗。

隨著大模型的崛起，GenAI的應用成本不斷下降，這也為硬件行業擁抱AI提供了更好的契機。而對于整個行業來說，當前的重點可能是如何盡快做好技術轉型和產品創新的準備，以迎接AI時代的到來。