GenAI技术对电子行业的影响

每一次技术浪潮的涌动，都如同无形之手，推动着产业向前跃进。而如今，随着GenAI这颗技术多米诺骨牌的倒下，一系列连锁反应已悄然启动，电子行业从制造端、供应链到终端市场，正在经历着一场深刻而微妙的蝶变。

从能够与你自由交流的智能眼镜，到像朋友般贴心的AI玩偶，再到仿佛科幻电影走进现实的人形机器人，这些新奇硬件的背后如今都离不开GenAI的智慧火花。然而，在当下AI硬件创新不断涌现的背后，电子行业是否已然迎来了颠覆性的变革，抑或只是一些点到为止的破圈尝试？

此次，我们采访了AI硬件领域的专家王晓冉，她曾在亚马逊Lab126部门工作超过13年，参与了如Echo Show等众多明星级硬件的开发，目前也在创立自己的AI硬件公司。她结合自己的从业和创业经历，与我们共同探讨GenAI究竟给电子行业的生态带来了哪些影响。

电子产业链智能化提速

自2022年以来，生成式人工智能已经在多个行业掀起革命浪潮，电子行业也不例外。与传统人工智能相比，GenAI的自适应性、创造力和自动化能力，给电子行业注入了新的“活水”，在提升电子行业效率的同时也拓展着硬件产品的想象边界。

催生全新AI硬件应用形态

近年来，GenAI技术的发展对于电子行业极其重要、也非常显著的一个影响，就是将原本依赖传统算法和规则的电子产品逐渐带入一个智能化、个性化的新纪元。王晓冉表示，在传统的电子行业中，目前AI的渗透率仍然很低，但就像智能手机出现之前手机就只是用来打电话一样，现在随着大模型的接入和人工智能的发展，除手机之外的其他电子产品可能也将很快进入到一个快速智能化的进程。

除此之外，随着技术日新月异的发展，目前市场上还陆续涌现了多种基于GenAI技术的全新类别的硬件产品。在近几年的消费电子展（CES）上，AI大模型与各类硬件的深度融合与创新成为很显著的趋势，智能眼镜、AI Pin、智能玩偶、智能掌机等新品层出不穷，很多产品在突破了传统电子设备的功能界定的同时，也为消费者带来了前所未有的交互体验。

推动硬件创新升级

对于硬件制造商来说，这些新型智能硬件的出现也让传统厂商开始重新审视和定位自身产品的竞争力。面对消费者日益增长的个性化需求和体验要求，硬件厂商也需要不断进行产品升级、技术创新，以适应这一变革趋势。

“就以Meta Ray-Ban为例”王晓冉指了指自己佩戴的眼镜，“它使用了高通骁龙AR1 Gen 1芯片和索尼的681图像传感器，在Meta Ray-Ban出圈之后，很多厂家都想尝试做类似产品，但却发现市场上能够提供类似硬件配件的厂商非常少。比如在智能眼镜之前，匹配索尼681图像传感器的ISP芯片大部分都是用于智能手机或者安防摄像头上，在功耗和性能上其实都没有专门适配眼镜的相关产品。但现在，随着智能眼镜产品的爆发式增长，很多厂商都开始去开发专用的芯片产品了。”

GenAI引发“多米诺骨牌效应”

GenAI不仅影响了电子产品的功能和设计，在电子行业供应链、制造端以及终端市场的应用，形成了一种多环节联动的“多米诺骨牌效应”。每一个环节的变革都在不断推动整个产业向智能化、柔性化方向发展，进而为企业提供了更广阔的创新空间和商业模式。

对电子行业制造端的影响

制造业作为电子行业的核心环节，一直以来都在追求更高的自动化水平和更优的生产效率。GenAI技术的引入，为制造端提供了新的技术支持和优化方案。

在智能制造方面，利用GenAI进行生产数据的实时分析和预测，可以帮助制造商优化生产流程，提前发现设备故障和异常情况，减少停机时间和生产浪费。例如，在装配线上的机器人和检测设备可以通过AI算法自动识别异常，提高生产效率和产品合格率。

在半导体的工艺优化方面，传统的制造工艺往往依赖于大量经验数据和手工调试，而GenAI可以通过模拟和优化，提供更加精确的工艺参数和操作方案。比如在芯片的缺陷检测工作上，GenAI能够通过学习大量芯片图像数据，自动生成精确的缺陷特征样本，从而提高检测模型对细微缺陷的识别能力。此外，GenAI还能模拟各种罕见缺陷场景，解决真实缺陷数据不足的问题，降低人工质检的成本与误判率。

在芯片设计方面，如今大量的芯片设计厂商都开始拥抱GenAI，用AI来帮助提升设计效率和产品质量。比如，新思科技推出了业界首个电子设计自动化套件Synopsys.ai，借助大语言模型辅助数字与模拟芯片的设计、验证、测试、制造等环节，能够帮助缩短产品从研发到量产的周期，降低研发成本。再比如，英伟达近期开发的GenAI应用算法用于其专为GPU加速计算光刻和优化半导体制造流程的cuLitho库，在加快流程速度的基础上，使工作流速度提升了2倍。这使得以前需要两周才能处理的光刻掩模任务，现在可以在一夜之间完成，大大提高了生产效率。

在电子行业供应链中的应用

电子行业的供应链涉及多个环节，从原材料采购到产品组装再到物流配送，每一个环节都面临着不同的挑战。GenAI在供应链管理中的应用，主要体现在可以实现数据的无缝对接和信息的实时共享，从而推动供应链整体效率的提升。

例如，在供应链优化与风险预警方面，利用GenAI可以对供应链数据进行深度挖掘，帮助企业预测市场需求波动和供应链中断风险。通过实时监控和智能预警系统，企业能够提前调整采购和库存策略，有效降低因供应链问题带来的生产中断风险。在物流环节，GenAI可以优化运输路线和仓储布局，实现库存的动态调节和资源的极优配置，减少物流成本和配送时间。此外，传统的电子行业供应链往往存在信息孤岛现象，各环节之间缺乏有效沟通。GenAI可以构建一个全流程的信息管理平台，实现供应链各环节之间的数据共享与协同作业。

对电子行业终端市场的变革

电子行业终端市场一直以来都是创新与竞争的前沿阵地，除了催生出全新的终端应用形态、实现更为自然和高效的人机交互之外，GenAI还推动着终端生态与增值服务的变革。

首先，在GenAI驱动下，智能硬件不仅是一件产品，更是一个开放的平台，能够通过不断更新的软件服务和增值功能，为用户提供持续的体验升级。对此，王晓冉表示，随着硬件产品智能化水平的不断提升，终端市场正在逐步从单一的产品销售向“硬件+软件服务”的生态转型，硬件公司的盈利模式将越来越像软件公司。比如近期比较火的智能指环，它们如今的盈利模式很多都采用了硬件+订阅或者会员的形式，这种生态模式的转变，使硬件产品作为载体，通过不断的软件更新和增值服务，为用户提供持续的价值。这种模式不仅可以缓解硬件产品生命周期短的问题，还能为企业创造长期稳定的收入来源。

此外，王晓冉还谈到，GenAI可能会推动智能穿戴成为像手机一样的万亿市场，而且会发展得非常个性化。在这些穿戴设备上搭载的AI助手将推动硬件产品向“千人千面”的趋势发展，它可能有两种趋势：一种是类似于手机，平台上集合了不同的软件产品；另一种则是将硬件和软件深度融合，成为一个全新的产品类别。

中国GenAI创新和应用

近年来，中国大模型领域也发展迅猛，阿里云、科大讯飞、百川智能、智谱AI、月之暗面等一批具有代表性的科技企业，正在推动GenAI从技术创新走向行业的广泛落地。它们在大模型的研发能力、技术方向以及产业应用方面各具特色，共同构成了中国AI大模型生态的中坚力量。

阿里云是中国很早进入大模型领域的科技巨头之一，其推出的“通义千问”系列模型涵盖从5亿到千亿级参数，满足不同场景下的多样化需求。通义千问已开源多个版本，并在全球开源榜单中屡获佳绩。阿里云发布的《生成式AI技术落地白皮书》，提出“选-育-用”的系统性AI部署方法，让企业能够高效地引入和管理大模型。近期，阿里巴巴还宣布与苹果达成合作，为中国市场的iPhone用户引入AI功能，标志着中国AI技术正逐步进入全球产业链核心环节，并为电子行业带来实质性的变革。

科大讯飞则以强大的中文理解能力著称，其“讯飞星火”大模型不断升级迭代，在教育和医疗等垂直领域表现尤为出色。2024年发布的讯飞星火4.0 Turbo版本，依托自主训练的国产算力集群“飞星一号”，在中文语义、逻辑推理和数学运算等方面已处于全球顶尖水平。科大讯飞将其大模型应用于AI教师、诊疗助理等场景，有效解决了偏远地区师资短缺、基层医疗资源有限等现实问题。

百川智能则主攻模型开源与行业应用结合路线，发布了多个7B/13B参数级别的可商用开源大模型，形成轻量级高效架构。尤其在医疗健康领域，百川推出了AI健康顾问，专注提供个性化智能问诊与健康建议，展现了中国大模型向专业领域渗透的潜力。

智谱AI作为清华系创业公司，推出了GLM系列大模型，涵盖多模态理解和多语言处理能力，致力于打造开放可控的中国AI大模型基础设施。其模型广泛应用于企业知识管理、智能搜索与问答等场景，并积极打造国产AI生态闭环。

月之暗面和MiniMax则主要从C端场景出发，分别聚焦于长文本处理、AI写作以及智能陪伴类产品。前者擅长长文本生成和复杂对话推理，后者则主打角色扮演类AI助手，在年轻用户群体中快速积累用户，成为大模型娱乐化、个性化应用的典型代表。

总体来看，中国大模型公司正呈现“技术多元、场景纵深、生态丰富”的发展态势。无论是传统科技巨头、垂直应用领军者，都在不断探索大模型从能力构建到场景落地的极佳路径。

GenAI电子行业落地的挑战与展望

GenAI为各行各业行业带来了诸多积极变化，但其融入电子行业的过程中还面临着不少挑战。

首先，GenAI模型的训练依赖于大量高质量数据，但当前，电子行业由于自身数据采集的特殊性和局限性，在数据层面难以为AI发展提供强力支撑。电子制造业的产品和工艺数据通常分散在各个环节，由于行业涉及诸多敏感技术与专有工艺，企业之间普遍缺乏共享数据的动力，各企业系统之间普遍存在数据孤岛，制约了海量高质量数据的积累。由于缺乏足够大规模且高质量的标注数据，就导致GenAI难以获得足够的训练素材。

其次，电子行业很多核心系统都是基于传统工艺和封闭架构设计，其细分领域繁多、技术路线复杂且专业性极强，因此AI技术的渗透不会一蹴而就。王晓冉表示，目前的GenAI更像是一个通识教育专家，可以做数学、读法律条文，但对于电子行业来说，如半导体制造、射频器件、功率器件、传感器和封装测试等诸多细分领域，各自都拥有不同的工艺要求、技术标准和应用场景，每个领域的数据特征、技术壁垒及专业知识都存在明显差异，这使得AI模型难以在不同细分领域快速实现有效迁移。另一方面，行业内部的专业化程度极高，需要将大量专家知识转化为算法或模型所用的标准化数据集，过程复杂、耗时且成本较高。

此外，电子行业的生产制造环节通常对产品质量与精度有极为苛刻的要求，即便是微小的误差也可能导致整个产品批次的报废或带来安全隐患。尤其在半导体制造、精密元件加工等场景中，产品精度往往达到纳米甚至更高的级别，任何微小偏差都可能造成严重损失。目前GenAI虽然具备强大的数据生成与预测能力，但其生成结果普遍存在不确定性与随机性，难以在高度精确、稳定性要求极高的生产环境中发挥直接作用。

基于以上因素，王晓冉认为虽然GenAI为电子行业注入了新的活力和发展动力，但其作用更多体现在辅助与优化层面，GenAI在电子行业的应用将更可能以渐进式的方式逐步推进，而非彻底颠覆整个产业生态。但展望未来，她认为AI与电子行业深入融合将是一个必然趋势。一方面，AI的高效运行离不开底层硬件的强大支持，算力、存储和能效需求持续推动硬件性能升级；另一方面，硬件产品的智能化、个性化需求日益突出，越来越多的智能硬件产品必须依赖AI算法来实现复杂的功能和用户交互体验。

随着大模型的崛起，GenAI的应用成本不断下降，这也为硬件行业拥抱AI提供了更好的契机。而对于整个行业来说，当前的重点可能是如何尽快做好技术转型和产品创新的准备，以迎接AI时代的到来。