AI叙事的风向，正在急速转变。如果说2024年人们关心的是大模型的参数竞争，2025年讨论谁的模型更好用，2026年的焦点就转向“如何将智能体用起来”。这意味着，用户对AI的认知已经迈向行动阶段，而手机、PC、AI眼镜、可穿戴设备等终端，也不得不去拥抱和经历从“AI for Device（赋能设备的AI）”转向“AI for User（以用户为中心的AI）”的机遇与阵痛。在近日举行的财新圆桌上，来自芯片、AI眼镜、AI创作、咨询机构等领域的从业者，共同梳理智能体终端的发展脉络：终端入口争夺白热化，分布式计算架构势在必行，人机交互面临三十年来最根本的变革。

智能体重新定义终端角色，谁是最佳入口？

终端产业正进入结构性调整。

首先，以硬件参数和单点功能驱动的传统增长模式正在触及边界，叠加存储供应紧缺和涨价行情，预计2026年全球智能手机市场、PC市场将分别同比下滑12.9%和11.3%。

其次，智能体的到来，将重新定义个人终端价值，推动终端向L3级任务代理演进。

最后，终端厂商正从产品提供者向生态组织者转变，消费者对终端的期待不再是单品硬件配置的提升，而是整体的AI生态体验。

在这种趋势下，白皮书《从AI设备到个人AI：智能体驱动的终端进化与产业重构》提到了“个人AI”概念，也就是：以用户为中心、以智能体为载体的个人智能形态。IDC中国副总裁王吉平表示，个人AI对终端演进提出了三个要求：一是提供更懂用户的个性化服务；二是具备全方位的感知能力，能够与用户进行更自然的多模态交互，同时兼顾低功耗和长待机；三是保障个人信息安全。

WAIC上展出的智能体手机STEPX Neo

除了能力维度的提升，个人AI终端的角色也与传统终端不同，不仅是执行智能化任务的设备，还要成为周边算力的调度中心、跨终端的协同中心。

那么，在现有或新兴的终端产品中，谁是个人AI的最佳入口和核心载体？

高通公司产品技术专家朱元堃倾向于手机。作为用户贴身使用时间最长、最高频的设备，手机有最多机会了解用户，有望在智能体时代成为个人数据中心和小型算力中心。“我们认为用户不太可能在携带手机的同时，再携带一个算力调度设备，因为手机很大程度上可以承载这个算力设备的很多功能，就像过去它逐渐融合相机的功能一样。”

Rokid（乐奇）硬件研发总工程师周森“押注”AI眼镜。他认为，智能体的最佳载体要满足两个条件。一是无感的、伴随式的交互。无感交互指视觉、语言和头部姿态等人类高频次使用的交互方式，分别对应AI眼镜的光波导显示、麦克风阵列与扬声器、IMU（惯性测量单元）等传感器；伴随式是指能长时间佩戴，未来AI眼镜能做到40克甚至30克以下，满足长时间使用需求。二是具备多模态感知世界的能力，AI眼镜搭载的摄像头、麦克风、IMU可以实时不断地生成多模态感知数据流，让智能体真正理解用户的行为。

乐奇AI眼镜

“数字生命卡兹克”主理人卡兹克则更激进：未来每个人都会拥有专属AI，不再以硬件为载体去延展智能体，而是以智能体为核心去统筹所有终端。“当下个人AI的核心终端是电脑，因为电脑有最原生的环境和最开放的协议；随着芯片和模型能力的发展，个人AI的核心载体将转向手机；再往后，要把终端这个词换掉，从以硬件为核心载体变成以AI为核心载体，AI才是真正的入口。”

端云协同与分布式推理，构建“全时感知”计算生态

面向个人AI对个性化服务、全时感知、兼顾隐私的需求，终端计算架构正在经历新一轮重构。

朱元堃认为，终端产业正在迈入“智能体AI时代”，构建智能体体验的基础模块包括：感知能力，相当于智能体的“五官”；“记忆”能力，来自对于感知信息的分析和沉淀，以形成对用户的全方位了解；推理能力，即对已有的感知和记忆进行处理、思考与加工；以及在此基础上，最终调用工具进行具体的任务执行。

当前，业界对智能体AI的认知大多基于云端，但要形成终端对用户的持续感知和记忆积累，需要增强端侧算力和跨端协同的连续计算能力，并构建端、边、云协同的分布式架构。朱元堃指出，端侧与云端并非强行分工，而是基于任务特性实现自然分工与无缝流转。端侧AI具备感知能力，掌握个人信息与记忆，并拥有对应的规划器和本地运行模型，可以无缝调用云端能力；云端则适合复杂任务，但不够靠近用户——“如果完全依赖云端，智能体或许能成为极其强大的生产力工具，却很难成为一个有温度、真正理解个人的智能体。”

落实到芯片层面，要支撑智能体AI终端的感知、记忆和推理环节，以及“云—边—端”的任务流转需求，必须构建“分布式推理”能力。首先要具备传感器中枢（Sensing Hub），并在架构设计上融入超长续航和超低能耗的技术特征，从而完成对用户场景的有效感知和识别；其次是CPU，作为整个系统的绝对核心，需具备强大的计算能力和调度能力，成为整个系统的“总指挥”。再次是NPU，在端侧承担推理和思考任务，是智能体的“AI算力核心”；最后是调制解调器，也就是连接能力，未来基于6G等高速连接能力，整个系统可以在端侧、边缘侧和云侧进行无缝的任务切换和流转。

当这样的计算生态得以构建，AI产业就有望打造持续感知、理解用户的AI智能体环境，实现“全时感知”。“人类的感知，不是直接抵达最终的结果，个体一生的记忆和体验的增量过程至关重要。只有具备了‘全时感知’，智能体才能掌握用户的思考链条，真正构建一个最了解你自己的“你”，并最终服务于你。甚至它还能帮助你反思，让你变成更好的自己。”朱元堃说道。

从GUI到AIUI，交互范式与应用设计转向

如果说计算架构是“黑盒”，交互方式的重构则是用户直接感知到的变化。过去三十年，从命令行到图形界面（GUI）再到触控，交互设计的底层逻辑始终是帮助人类更高效地操作机器，但人始终是适应机器的一方。智能体的到来正在反转这一关系：机器开始主动理解人的意图，甚至替人完成操作。

朱元堃认为，智能体终端最立竿见影的变化正是交互方式。AI的输入是带有意图理解的，即便用户只给出一个模糊名词，模型也能推断其真实需求，人机交互不再依赖完整、精确的指令。

周森进一步指出，曾经UI界面是选择题，用户在开发者预设好的路径内一步一步点击操作，而AIUI是开放题——用户提出需求，AI生成界面。甚至在用户长时间佩戴的终端中，智能体能够根据对用户习惯和喜好的了解，场景化生成界面。比如，当长线投资者问AI某只股票的股价，AI会直接展示K线图；当健身达人戴着AI眼镜吃晚餐，眼镜会自动展示食物热量。

这一变化远不止“语音替代打字”那么简单。当智能体能够理解意图、调用工具、执行任务，作为人机交互“中介层”的传统应用正在被架空——如果智能体可以直接调用API完成订餐、打车、填表单，应用作为独立产品的价值将面临根本性重估。应用开发者在为人类用户打磨界面体验的同时，也要思考需不需要为Agent设计调用接口，甚至整个应用生态的商业逻辑——从应用商店的分发模式到应用的变现路径——都可能被重塑。

卡兹克举了一个3D打印机的例子。传统流程中，操作3D打印机需要用Blender或者C4D建模、拆件、设置参数、添加支撑结构等，门槛极高。为了让同事们都能体验3D打印，卡兹克团队将3D打印机的操作系统封装成Skill，同事只需将模型拖入智能体，再告诉智能体去调用Skill进行打印即可。他直言，未来应用将不仅面向人类设计，也会面向Agent设计，在他开发的AI资讯网站，Agent用户已是人类用户的十倍。

从入口争夺到计算重塑再到交互范式重构，智能体时代的终端产业正经历智能手机诞生以来最深刻的变革。但在从技术突破到规模化应用、从创新体验到用户习惯养成的路径上，依然需要产业各方在体验打磨、生态协同上持续精进，推动智能体从“能力展示”走向“价值交付”，成为每个人触手可及的未来