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    TCL如何把AI落地成为生产力?

    来源:{getone name="zzc/xinwenwang"/}2026-04-19 08:01:46

    文 / 郭静

    来源 / 节点财经

    如果要问 2026年科技圈的风口在哪里?AI绝对占据 C 位。

    数据直观地佐证了这一趋势:IDC 预测,2026年中国终端设备市场中,近 75% 的设备将在硬件层面具备 AI 算力基础;至 2027 年,这一比例将进一步攀升至 80%。

    潮水的方向十分清晰:大模型狂奔两年后,企业们已不再痴迷于炫酷的 Demo 演示,而是转向追求真实场景的落地。 处于产业链核心位置的面板厂商与智能硬件厂商,势必迎来一场深度的基因重组与强势增长。

    01 行业风暴来袭:当需求与供给同时被 AI 重写

    在《节点财经》看来,这一轮变革,是双向奔赴的结果。

    需求侧,生成式AI在办公、教育、娱乐等诸多生活服务场景的落地,为用户带来效率与体验的提升,推动新一轮换机潮。

    根据市场调查机构 Canalys报告,2024年标志传统PC向AI PC的重大转变,预估全球AI PC出货�万台,占PC出货总量�%。2025年AI PC出货量将达𳗡.14亿台,占总出货量�%。2028 年全球AI PC出货量达𳗢.05亿台,2024年�年期间的复合年增长率将达�%。

    手机端也同样激进,目前,苹果、华为、小米等主流厂商均已推出AI手机,估�年,AI手机的市场渗透率将达�%。这一增长不仅局限于高端市场,随着芯片技术的飞速进步,中低端手机也将逐步融入AI功能。群智咨询数据指出,预�年全球端侧AI设备市场规模将达𳗧.4亿台。展现出AI对于硬件设备的驱动力。

    在供给侧,作为核心交互界面的显示行业,虽然市场规�年预计能到 1.4 万亿元,但也面临着传统制造业的种种顽疾,比如,生产效率提升触顶、良率控制复杂、研发周期漫长。

    这就引出了一个关键命题, 对显示企业而言,AI不能只是营销噱头,必须是实打实的生产力工具。积极运用AI技术提升、优化显示生产效率,实现量产成本的持续降低,是在行业竞争中掌握竞争筹码的关键。

    中国科学院院士欧阳钟灿曾指出,显示技术的每一次变革,从 CRT 到 OLED,都伴随着生产力的跃迁,而 AI 正是当下的关键驱动力。

    据《节点财经》了解,国内许多显示企业已设立AI部门,推动生产线智能化控制,从而实现生产效率的大幅提升。

    在这个过程中,我们发现,相比于单一环节的优化,TCL 科技与 TCL 实业的 AI 转型更具样本意义,因为它覆盖了从上游制造到下游终端的全链条。

    TCL创始人、董事长李东生��日,2025 TCL全球技术创新大会(TIC2025)发言称,TCL持续加大AI技术投入,驱动研发、制造、供应链、运营等全链条革新,实现大规模价值落地。

    对B端提质增效,解决制造难题;对C端,让产品回归“第一性原理”,重新定义生活场景。

    02 提质增效,B端如何接住AI风口

    理解AI对产业的影响并不难,重点在于如何运用。

    为此,TCL华星提出“一湖一模三平台”的严密体系来构建自己的AI系统。在《节点财经》看来,这并非堆砌术语,而是 AI 落地的最佳实践路线图。

    先从“一湖”即星湖数据湖来看,在《节点财经》看来,这是TCL在显示制造领域的独占优势。众所周知,大模型的三要素为数据、算力与算法,其中数据又是最核心的护城河,TCL�余年的显示行业制造经验,汇聚显示领域全链条高质量数据,能有效解决“语料攻坚”的难题。

    有了数据后,也就有了打造专属大模型的资本。

    为此,TCL与大模型头厂商合作,深度整合行业数据与know—how(技术经验),打造“一模”即星智垂域大模型。

    经过多轮专业测评,作为半导体显示领域最强大模型,星智大模型�年全球工业大模型排名中位列�位、显示领域排名第一,在半导体显示领域的能力已超越 DeepSeek R1-671B。具体表现上,能针对显示行业需求而设计,具有自然语言处理和知识推理能力,可以深度理解相关术语和概念,助力企业生产效率持续提升。

    技术无落地场景只是镜花水月,大模型本来就是 “基础设施”,而基础设施的终极意义,必然是落地到应用。这套系统究竟能带来什么?李东生一句话切中要害,AI技术的价值必须在整个系统工程闭环中得到验证,疗效可能比药方更重要。

    为了让技术真正为企业制造环节所用,TCL用AI技术重构研发、制造、运营场景,以星智大模型为技术底座,打造了行动引擎“三平台”,星云算力云平台提供“马力”,星舟工业AI平台作为模型库的工具箱,星域Agent平台负责为不同场景提效。 三者协同,直接改变了传统的制造逻辑。

    研发环节,通过AI技术在全研发环节搭建数字孪生系统,产品从概念到验证可在数字空间完成迭代,部分环节周期从一周级压缩至秒级,效率提升�%,产品问题解析效率提�%,材料开发效率提�%。同时依托数字孪生与现实世界的精准映射,不仅显著增强了产品机械性能,使跌落破片风险降�%,更构建了“虚拟仿真-数据反馈-现实优化”的闭环创新机制。

    制造环节,通过智能算子的协同联动,视觉检测环节与图像识别算法能够精准捕捉细微缺陷,使漏检率下�%,数据处理环节实时优化参数,推动良率提𴃆.2%,修复环节由智能算法全程控制,稳定性�%。

    运营环节,通过算法优化,将排产计划制定周期𱐓天压缩�分钟,端到端交付响应周期降�%,客户需求反馈速度𱐍天提升至分钟级。

    成效是惊人的,TCL通过长期发展规划推动AI技术在研发、制造等高价值场景落地应用,2025年年效益�亿元。

    03 回归第一性,TCL推动场景化AI应用

    如果说 B 端的 AI 改革是为了提质增效,那么 C 端的 AI 则是为了增长和创新。

    从商业历史来看,不同行业的标杆公司在主要业务实现断层领先后,通常都会将业务延伸到更多领域,实现更强的协同效应,让增长故事继续延续。在显示行业实现全链路AI转型时,TCL也在推动终端产品AI化,即通过产品革新发挥AI的真正价值。

    其中,智能眼镜正是理念的具象化。

    2025年,TCL旗下雷鸟创新推出带有定制大模型和全彩显示的AI眼镜——雷鸟X3 Pro。

    仔细来看,这款产品不是冷冰冰的硬件、参数堆叠。

    雷鸟X3 Pro搭载𱅀nm高通骁龙AR1平台,支持光波导全彩显示,重量仅�g。

    在AI上,雷鸟延续了之前V3的部署方式,继续与前沿大模型合作,内置了定制化的多模态大模型,用户可以对眼前看到的一切进行提问,实现边走边问、边吃边问、边聊边问;此外,雷鸟X3 Pro也搭载了全新的AI翻译能力,让用户可轻松实现同声传译。

    据《节点财经》了解,雷鸟X3系列后续还将上线AI Agent商店,用户可以搜索并安装更丰富的AI应用,还能搭配手机实现眼镜中的实景导航。此外,雷鸟也逐步计划开发大量的官方应用,并接入小程序,打造规模化功能生态。

    消费者用脚投票。据悉,雷鸟通过"千元价格策略"和本土化运营,同时通过与《名侦探柯南》联名、在印度与Lenskart合作(10万台订单)等方式拓展全�多个国家市场,成为中国科技出海的典型案例。而在国内,雷鸟创新在AI拍摄眼镜细分领域市占率�%,连续三年领跑国内AR眼镜市场。

    据IDC数据估计,2025年全球智能眼镜出货量预计�万台,同比增�%,其中中国市场出货量将�万台,同比增幅�%。《节点财经》认为,当眼镜开始替代手机的部分功能,TCL就不再只是一家家电或面板厂,而是一家掌握下一代计算平台入口的科技巨头。长远视角看,也会对TCL业绩形成有力的支撑。

    但这只是 TCL在C 端 AI 版图的冰山一角。

    在更广泛的家庭场景中,TCL 正试图用 AI 让传统家电回归服务的本质;TCL AI 超级筒洗烘一体机则能不断学习用户的洗衣习惯,提供个性化的洗护解决方案。TCL 小蓝翼新风空调不再局限于调温,而是通过 AI 睡眠与 AI 新风功能,升级为家庭空气质量与健康睡眠的管理者。

    此外,TCL 更进一步探索具身智能的边界。 其推出的全球首款分体式 AI 陪伴机器人 TCL AiMe,让 AI 从工具跃升为能够提供情感价值的家庭伙伴。

    从CRT时代的技术追赶,到如今AI浪潮中的主动领跑,TCL的进化轨迹,恰好是中国终端产业从制造大国向强国转型的缩影。

    时代在发展,竞争的底层逻辑没变,历代技术浪潮,企业的竞争都要从单一产品的参数比拼,回落到“AI+产业”融合能力的综合较量。谁能将 AI 转化为实实在在的生产力与产品力,谁就能掌握定义未来的主动权。 显然TCL已经拿到了通往下一个时代入场券。

    [责编:{getone name="zzc/mingzi"/}]
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