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為什麼深圳硬體圈都在談千問？
「當大模型成為「預設能力」，硬體創新的重心正在轉移。」
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體熱土。
1月8日至11日的阿里雲通義智慧硬體展，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。
在通義智慧硬體展一處攤位前，一位配戴者透過AI智慧眼鏡，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，本次展會匯集了超200家主流硬體廠商，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、礪算科技等晶片公司，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 款智慧型設備，儘管形態各異，這些「實體」背後卻都接入了大模型——千問。
這種高度的一致性釋放出了一個強烈的產業訊號：大模型不再困於方寸螢幕間的對話框，正透過硬體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 硬體爆發，格外不同？
過去十年，「AI硬體」的概念，幾經潮起潮落。
從當年的智慧音箱大戰到後來的各種智慧穿戴，多數嘗試都陷入雷聲大、雨點小的循環。
對廠商而言，硬體「AI化」無異於一場豪賭，多輪AI硬體熱潮之下，產業始終難逃「概念先行、落地遇冷」的怪圈。無數雄心勃勃的創新產品，在新鮮感透支後無奈淪為抽屜裡的電子垃圾。即便如AI Pin 這樣的明星產品也因許多基礎工程難題折戟。
困境則在於三大歷史難題：
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 調度困難、Agent 生態不成熟，疊加高額的演算法團隊成本與算力功耗，直接推高推理成本，讓廠商算不過帳。
其三，工程複雜度過高。從模型能力到業務應用，中間隔工具鏈、資料流、安全性等現實阻力。讓AI 就像是為硬體強行附加的一個時靈時不靈的功能插件。
然而，從今年CES展與阿里雲通義智慧硬體展釋放的訊號來看，AI硬體的真正轉捩點已經到來。
產業驅動力正從“模型炫技”轉向“系統工程”，標誌著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，阿里雲提供了最新的多模態互動開發套件。
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款主流晶片，並與玄鐵RISC-V等處理器深度協同，大幅降低了硬體選型與適配的門檻。
這讓廠商能直接呼叫穩定、最佳化過的能力，將不可控的技術風險轉化為可控的工程整合。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，徹底扭轉了產業格局與廠商態度：AI不再是硬體的可選功能，而是預設能力，從「賣點」升級為「門檻」。
對硬體從業人員而言，大模型門檻的降低，讓他們不必再困於底層演算法的迷局，而是得以回歸他們最擅長的產品與體驗創新。
產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 硬體創新中心轉型，如今的曼哈商場和賽格市場，傳統被AI 機器人和無人機佔據，50 企業，迅速超過企業聚集。
當大模型能力被標準化、工程化之後，其影響迅速從前沿品類，迅速蔓延至全行業。
一場「存量革命」正在傳統硬體領域悄悄展開。業界已迎來真正的AI硬體爆發期。洛圖科技數據顯示，中國AI硬體市場規模已突破1.1兆元，標誌著AI硬體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硬體的「通用底座」？
在這場波瀾壯闊的AI硬體革命中，阿里雲已搶得先機。
阿里雲通義大模型業務總經理徐棟在訪談中表示，目前阿里雲通義大模型已與所有的AI硬體品類都在合作，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端系統能力，基礎設施的重構已成必然。業界正從單純的參數競賽，轉向雲端協同、按需客製化的多元形態，倒逼運算體系在晶片、算力與軟體框架層面全方位升級。
這本質上是雲、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麼簡單，它意味著整個運算體系的重構。
放眼全球，真正具備全端能力的廠商屈指可數。在這場關乎AI 時代「作業系統」的頂峰對決中，核心玩家集中在AWS、Azure、GCP 與阿里雲。
各大巨頭的策略高度一致，即透過模式與雲端基礎設施的深度融合，搶佔智慧時代的生態高地：微軟綁定OpenAI，Google雲端主推Gemini，阿里雲則提出把千問打造為「AI 時代的作業系統」。
在這股趨勢中，市場呼喚一種能夠規模化呼叫、適配多樣硬體形態的通用能力底座。阿里雲憑藉著多年建構的全端AI 能力精準回應了市場需求。
這套能力覆蓋模型、算力、工程平台與生態體系，系統性地解決了AI硬體落地的關鍵痛點。
從通義大模型的推出與開源，到百煉平台、魔搭社群的完善，再到雲棲大會提出「從AGI 邁向ASI」的整體藍圖，阿里雲逐步建立起從「模型」到「工具」再到「平台」的完整閉環。
這種系統性佈局，讓阿里雲的全端AI能力可清晰拆解為四個核心類股：大模型通義千問、底層算力、百煉平台工程化能力及開源生態。
核心的千問模型，是支撐這一底座的引擎。
“全尺寸”模型矩陣，提供了極致靈活性。硬體形態千差萬別，從需要複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。
千問提供了從雲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，徹底改變了硬體AI化的成本結構。
同時，千問具備「全模態」互動能力，千問不僅擅長理解文字，更具備對視覺、語音等多模態訊息的認知能力。這相當於為硬體裝上了理解世界的「眼睛」和「耳朵」。
底層算力與雲端協同，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。
千問透過開源實現“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體廠商的研發門檻。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，根據彭博統計，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：廠商透過開源接取千問，再由雲端服務承接運作需求，實現從「用模型」到「用雲」的自然過渡，達成生態與商業的雙贏。
千問能成為通用底座，也得到了業界權威認可。
Gartner 最新報告顯示，阿里雲在GenAI 雲端基礎設施、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硬體產業而言，千問的價值不僅在於提供了核心能力，更在於建構了從技術到生態的完整支撐體系。
它讓大模型不再是高階硬體的奢侈品，成為可規模化應用的通用能力，也為雲端運算廠商與硬體產業的深度綁定開闢了新路徑。
03
結論：再往前一步，代表什麼樣的產業變化？
當1000 多款智慧硬體接取千問，這不僅僅是一個商業合作的數字，而是一個清晰訊號：AI 正從數位世界走向實體世界。
智慧硬體，是AI深度連結現實世界的關鍵入口。它們分佈在家庭、出遊與生產場景。持續感知環境、產生數據，推動模型理解物理規律和人類行為邏輯；而演化的模型又反過來驅動硬體變得更智能，形成加速演進的閉迴路。
這一過程中，技術逐漸退居幕後，智慧成為硬體的預設能力，創新從辦公室下沉到工廠車間，真正走向前台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位世界的生產方式，那麼現在，它正透過智慧硬件，系統性地改變物理世界。
當各類智慧硬體規模化普及，AI 將不再只是資訊處理工具，而是透過無數物理入口持續學習與演化，這正是通往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，但它透過那個看不見的底座，正默默觀察、理解並服務這個真實的世界。
這一刻，正是AI 走向實體世界的Android 時刻(雷峰網)