2026年6月18日，商務部等8部門聯合發布《關于加快“人工智能+消費”發展的實施意見》(以下簡稱“《實施意見》”)，圍繞提升“人工智能+商品消費”、擴大“人工智能+服務消費”等五方面提出17條具體舉措。從AI手機、智能家居到人形機器人、腦機接口，從居家養老到文旅教育，《實施意見》的出臺標志著“人工智能+消費”正式上升為國家級戰略行動。

來源：攝圖網消費級AI賽道：誰將率先爆發?

電商專家、海豚社創始人李成東對中國工業報指出，這份《實施意見》扮演的是進入AI智能時代的綱領性文件角色，為消費方式、商業模式和產業形態的全面重構提供頂層設計。他將政策效應劃分為三個層次：

短期，政策以“AI化”賦予“以舊換新”新內涵，通過AI手機、智能家居等新一代智能終端創造換新需求，以體驗升級驅動消費更新。中期，AI智能硬件將成長為萬億級新消費賽道，AI從大模型走向千行百業、走進千家萬戶，帶動軟硬件全產業鏈升級。長遠來看，政策本質是以AI為底層底座，從消費端牽引供給端變革，推動消費升級與產業升級的雙重躍遷。李成東特別強調，這一路徑“類似于當年新能源汽車產業的培育路徑”——在技術不成熟、市場不認可的階段，通過政策持續引導和場景培育，最終實現從政策驅動走向市場驅動的跨越。

工信部信息通信經濟專家委員會委員盤和林對中國工業報表示，一方面，當前人工智能投資雖熱，但應用主要集中在AIGC領域，對實體經濟的滲透還比較弱;另一方面，消費處于提振瓶頸期，急需通過新刺激政策來拉動需求。“兩方面結合，一方面要AI落地，另一方面要消費提振，于是就有了AI+消費”。盤和林認為，AI+消費舉措將促使AI從虛擬經濟領域向實體經濟領域延伸，從而促進更多實體應用場景落地。

《意見》明確提出加快推出新一代AI手機、智能電腦、智能電視，推廣智能家電、智能廚衛、智能照明等產品。有預測顯示，2026年中國消費級AI硬件(不含手機和汽車)市場規模將突破1.27萬億元。哪些細分賽道最有可能率先爆發?

艾媒咨詢CEO兼首席分析師張毅對中國工業報判斷，智能家居、AI穿戴、家用服務機器人將率先占領市場增量。

智能家居迎來巨大機遇。“房改、舊房改造在全國尤其在大城市已經如火如荼地開展，精裝配套紅利以及家庭舊房更新的訴求，將帶來廣闊市場”。輕量化穿戴設備“低價容易普及，適配碎片化的日常使用場景”。家政機器人“直擊家務痛點，受眾非常廣”。張毅指出，這三類產品“供應鏈成熟、使用門檻足夠低”，是萬億市場的重要基石;而人形機器人等AI拓展產品“整體還處在培育階段，會形成階梯式發展”。

李成東的中期預判也與此呼應：AI智能硬件將成長為萬億級新消費賽道，帶動軟硬件全產業鏈升級。

人形機器人：從工業到消費的“關鍵一躍”

《意見》特別提出“布局人形機器人消費新賽道，加速機器人從工業場景向消費場景滲透”。當前消費級人形機器人價格已從數十萬元降至萬元以內，預計2026年中國人形機器人產量將達10萬至20萬臺級別。商業化前景如何?

張毅認為，人形機器人中長期商業邏輯清晰，短期機會主要在B端。“像養老、商超等B端場景落地可能會有些機會，科研領域也有空間”。規模化量產對于快速迭代、優化算法和數據很重要。“三五年后，零部件成本有望大幅下降，家用陪伴市場形成千億級規模是可以期待的”。

但現階段的瓶頸同樣突出。張毅指出，家庭復雜環境制約自主作業能力，核心部件維修和生產成本仍偏高，行業安全交互標準有待完善，續航、動力等硬件指標目前還不能完全滿足日常家用。

盤和林認為具身智能正“打破傳統自動化設備的機械邊界，向更復雜的物理場景進軍以開拓增量”，AI正在“褪去炫技的外衣，回歸解決實際問題的產業基底”。人形機器人從工業到消費的滲透，正是這種“回歸地面”的典型體現。

《意見》提出推動人工智能與腦機接口、AR/VR/MR等技術融合，研發推出一批國際領先、消費潛力大的新產品。這些技術目前多處于實驗室或早期商用階段，政策如何幫助它們跨越“死亡之谷”?

張毅強調，腦機接口和XR產業要實現規模化落地，“確實需要政策搭建全鏈路的體系來扶持”。具體路徑包括：設立專項基金攻克光學、解碼芯片等關鍵核心零部件;搭建產學研平臺分攤研發成本;開辟產品審批綠色通道;康復類設備“成熟的話可納入醫保，拓寬消費渠道”。此外，通過構建示范項目和示范工程、配套產業基金和稅收優惠來緩解企業資金壓力，同時統一數據安全和倫理標準來消除市場顧慮。

五大服務場景：居家為何最可能率先規模化?

《意見》重點部署了居家、養老、文旅、住宿餐飲、教育五大服務場景。哪個場景最有可能率先規?；涞?

張毅明確判斷：居家智能場景“落地最快、最容易規?；?rdquo;。原因有四：

第一，覆蓋全人群，新房與舊房同步改造，市場空間巨大。第二，政策配套完善，行業沒有嚴苛的準入限制。第三，智能出行市場同樣龐大，“對消費者的出行獲得感非常明確”。第四，智能設備模塊化組裝改造成本清明，用戶主動消費意愿強，日常使用持續產生的交互數據“能持續迭代AI體驗，相輔相成”。

相比之下，張毅指出，“養老支付受限，教育監管嚴格，文旅客流不均，各類賽道有明顯落地障礙”。

盤和林則強調，政策的關鍵在于“對AI+消費的場景創新能力起到引導作用，激勵企業參與AI+消費場景和終端創新”。這意味著，除了政策扶持，企業的場景創新同樣決定規?；俣?。

《意見》提出“加快養老機器人、陪伴機器人、人工智能生活助手等新型產品應用示范”。目前我國養老服務供需缺口巨大，AI能在多大程度上緩解這一矛盾?

張毅的觀點務實而審慎：AI僅能輔助完成標準化看護工作，要想替代人工“還有非常遠的路要走”。AI的價值在于彌補“過半的基礎護理人力短缺”——監測體征、定時看護等重復性工作可交由智能設備，復雜行為由人工干預。“AI能大幅度減輕護理人員壓力”，但對于失能照料、情感安撫等復雜需求，“人力還是剛需”。

現實障礙同樣不容忽視。張毅指出，老人消費能力和消費觀念存在限制，設備補貼覆蓋不足(需“強化補貼的精準性和嚴肅性”)，產品適老化設計“還缺針對性”。此外，數據安全、事故責任等相關法規以及家庭場景智能設備的運行穩定性，都“需要持續測試驗證和更多場景數據”。

《意見》提出“結合‘車路云一體化’應用試點等工作，適度超前布局智能化路側基礎設施、邊端算力等城市智能設施”。智能網聯汽車被視為“人、車、家”全場景聯動的核心入口。這一生態的商業前景如何?

張毅認為，打通“人、車、家”全場景、“車路云一體化”能支撐萬億市場價值。路端算力補足單車感知短板，車輛轉型為“移動智能空間”，打通居家出行數據鏈。盈利模式多元：車險、車載訂閱、社區配送、睡眠空間、辦公空間等“都是可拓展的場景”。

產業分階段變現路徑清晰：短期靠基建采購落地，中期車載服務穩定創收，長期數據運營成為核心增長點。但挑戰同樣顯著：前期基建投入高，數據互通標準不統一，自動駕駛法規滯后。張毅還特別提醒，“車路云、人車家可能取代相當就業崗位，如網約車司機、貨車司機，延伸的產業崗位在哪里，也需要設計”。

全球競爭格局：中國的優勢與短板

有預測顯示，全球消費者在生成式AI相關支出將從2023年的2250億美元增長到2026年的4000億美元以上。中國在這場全球競爭中處于什么位置?

張毅的評價很高：“我國消費端AI應用落地的能力在全球無可比擬、遙遙領先”。與美國相比，“規模、應用以及用戶認可都非常有競爭力”?；A模型差距不大，“主要是時間差，大概也就一個季度左右”。

中國的核心優勢體現在三方面：海量線下場景提供充足的迭代數據(與中國龐大用戶群體相關);完善的制造鏈壓低硬件生產成本;低價開源大模型降低企業開發門檻。“再疊加國家持續扶持政策和低成本的算力底座，這都是優勢”。

短板則集中在高端算力芯片研發和底層算法理論的基礎研究，“需要加大基礎研究工作”，“有賴于基礎科研工作者的努力”。張毅指出，“長期來看，需要一些技術攻關來補齊短板，形成更長遠的發展優勢”。

盤和林也呼應了這一判斷，他認為，AI應用“要從‘云端’回到‘地面’”，不能只停留在虛擬經濟領域。中國在消費端的落地能力，恰恰是“回到地面”的最大優勢。