“十年之前，去购买一台消费电子产品，其实大家更多关注的是参数。”在近期举办的Create2026百度AI开发者大会AI+消费电子论坛上，百度智能云智慧工业总经理李超总结道。“今天，随着大模型技术的迭代，越来越多的用户更关心的是这个硬件到底能够给日常生活带来什么样的变化，尤其是体验上的变化。”

　　李超的这番话折射出消费电子行业正在经历的一场深层变革。过去多年，“参数”几乎定义了消费电子的产品价值。更强的芯片、更高的刷新率、更清晰的影像、更长的续航，曾是发布会的绝对主角。但随着大模型和Agent能力的逐步成熟，消费电子正从“功能设备”迈入“认知设备”的时代。用户开始期待手中的设备能够理解自己的需求、拥有长期记忆、完成复杂任务，甚至实现跨设备的无缝协同。

　　AI终端由此迅速成为新的产业入口。无论是手机、PC、智能座舱，还是家居设备，竞争焦点都在从硬件参数转向智能体验。在李超看来，智能消费电子产品正经历四层能力升级：一是从被动响应到主动智能，二是从单一交互到自然对话，三是从云端集中到端云协同，四是从功能定义到场景生成。

　　理想中的AI体验很美好：手机自动比价下单、PC根据日程提前整理会议材料、AI眼镜实时翻译并生成纪要……但现实并不那么顺畅。不少终端厂商引入大模型后，用户体验并未发生质变，反而陷入了同质化竞争与价格战。识别不准、响应迟缓、场景割裂等问题，让用户的每一次交互都如同“开盲盒”。

　　更深层的痛点在于，并不是每家终端企业都有能力自研大模型、自建Agent体系以及AI基础设施。行业真正需要的，是一套可量产、可工程化、可快速部署的AI底座，能直接服务于真实终端场景，而不是停留在演示版的Demo里。

　　针对这一现实，百度在5月13日举办的Create2026百度AI开发者大会上亮出了自己的解法。为支撑智能体规模化爆发，百度全面重构了AI产品基础设施，升级了“芯、云、模、体”新全栈AI云。基于昆仑芯、文心大模型、智能体等丰富实践，这套新全栈AI云旨在打造单位Token智能水平最好的Agent Infra，以及每度电性能更强、性价比更高的AI Infra。

　　当AI能力逐渐成为终端行业的新“操作系统”，百度想做的已不只是提供一个模型，而是成为下一代智能终端背后的AI基础设施。从底层芯片到云端算力，从模型训练到智能体编排，百度希望帮助消费电子真正跨越从“参数竞赛”到“体验革命”的鸿沟。

　　技术之外，百度智能云选择做“生态底座”

　　回望iPhone诞生之前，芯片、操作系统、应用软件与硬件制造彼此割裂，分属独立的产业链条。苹果的真正突破，并非源于某一项单项技术的绝对领先，而在于它将分散在各处的能力整合进一个统一的生态，让硬件、系统与应用之间的协同效率实现了质的飞跃。这种整合能力，本身就是核心竞争力。如今，AI消费电子也在步入相似的阶段。

　　然而与传统硬件不同，AI消费电子的系统复杂度急剧攀升。它既需要芯片和模组层面的硬实力，又高度依赖算法、大模型、多模态交互等软能力，还涉及渠道运营及长期服务能力。这意味着，很难有一家企业能够独立覆盖整个链条。行业既需要分工，也需要一个能兜底底层能力、为各方提供坚实支撑的“基建者”。

　　正如百度集团副总裁袁佛玉在AI+消费电子论坛上指出的，百度在实践过程中意识到，硬件的交互、软硬一体的交付，涉及到诸多产业链环节，不可能由一家企业单独完成。

　　“大家深入地合作，各自发挥自己的价值，共同在落地的产品上把AI的体验做到自然、可靠。”袁佛玉表示，“百度的目的是提供我们擅长的模型能力和各项技术能力，使得这个产业里的伙伴接入、用AI的门槛能够进一步地降低，AI本身的体验能够更好，大家可以更专注地探索真实场景，探索可行的商业模式。”

　　在这一背景下，百度智能云选择以生态协同的方式，承担三类关键角色。一是能力标准化，将语音交互、视觉交互等能力封装为SDK，大幅降低方案商和终端厂商的接入门槛。二是推进软硬一体化，联合模组厂商形成“芯片+模组+AI交互软件”的整体方案，缩短产品的研发周期。三是连接产业生态，通过生态沙龙、渠道对接、联合展示等多种方式，促进技术、方案、内容与渠道的高效协同。

　　这三类角色的背后，是百度长期积累的一整套AI能力体系。据袁佛玉介绍，百度智能云储备了从计算、存储到大模型，再到场景智能体应用的完整AI能力。同时，搜索、地图等百度系产品长期服务于真实用户场景，积累了大量关于用户意图理解、知识、语音交互等硬核技术能力。她认为，这些经验进入消费电子场景后，可以让设备在儿童陪伴、家庭生活、健康管理等重要场景中，实质性地提升用户体验与产品价值。

　　在家电领域，这一思路已经有了扎实的落地成果。博西家电的产品覆盖冰箱、厨电、烹饪机、洗衣机等高频家庭场景。在合作中，百度智能云为其提供了一套完整的AI智能中枢：千帆大模型负责理解与决策，多模态互动实现自然的人机交互，小度则提供了便捷的APP入口。得益于此，博西家电旗下产品的智能体验显著提升，产品竞争力和销量得到增强，同时人工与运维成本也有所降低。

　　这套能力体系之所以能够成立，背后依赖的是百度对底层AI基础设施的重新组织。百度智能云在Create 2026上提出“新全栈AI云”，核心目标正是面向Agent时代，重新构建从芯片、算力、模型到智能体应用的完整基础设施体系。随着AI消费电子进入系统竞争时代，这类底层能力平台的重要性，也开始被重新定义。

　　芯云模体深度融合，百度智能云铺设Agent时代基础设施

　　2026年，AI产业正进入新的分水岭。随着大模型能力不断向终端渗透，消费电子的竞争逻辑，也开始从单一参数竞争转向系统级体验竞争。

　　在李超看来，当前消费电子行业最大的挑战，并不只是模型能力本身，而是“还没有真正找到用户每天都会高频使用的刚需场景”。过去的智能硬件，更像是基于固定逻辑的功能设备；而大模型真正带来的变化，在于设备开始具备理解复杂需求、主动交互与持续学习的能力。

　　由此，AI消费电子的落地，并不是单点技术问题，而是一个涉及芯片、模型、硬件、功耗、散热、时延、多模态交互等环节的系统工程。“什么时候这些能力真正汇聚到一个点上，形成完整的化学反应，什么时候行业才会迎来真正意义上的爆品。”李超说道。

　　这也意味着，Agent时代所需要的，不再只是单一模型能力，而是一套覆盖芯片、云、模型与智能体协同运行的基础设施体系。

　　基于此，百度在Create 2026大会上提出“芯、云、模、体”深度融合的新全栈AI云，希望通过底层协同能力，帮助消费电子企业缩短从技术验证到规模化量产的距离。相比强调单点能力升级，百度更关注如何让模型、算力与终端硬件形成统一协同，让AI能力真正适配消费电子场景中的实时性、低功耗与高稳定性需求。

　　尤其是在端云协同层面，百度智能云正尝试进一步打通从芯片到模型的底层适配。李超表示，过去很多IoT芯片更偏向逻辑控制，而在Agent时代，软件与硬件需要在更底层实现协同优化。“如果只是软件层调用资源，效率一定不够高；但如果能在芯片层甚至模组层完成适配，资源调用效率会明显提升。”

　　他认为，这也是当前许多低价AI硬件体验不佳的重要原因之一：一方面缺少底层协同优化，另一方面受限于硬件成本，很难同时兼顾模型能力、功耗与散热。

　　这种趋势，也在芯片厂商侧得到验证。

　　乐鑫科技硬件研发总监王栋透露，随着AIoT进入快速发展阶段，乐鑫近几年已持续围绕AI端侧能力进行芯片架构升级。目前从芯片侧，乐鑫增加 AI 处理能力，端侧能够运行一些音视频辅助识别算法。在无线传输方面，乐鑫已提供双频 Wi-Fi 6，并正在研发 Wi-Fi 7 等更高速的无线连接技术，为硬件设备的 AI 交互的稳定性与实时性带来保证。

　　“与云端大模型服务结合中，我们在硬件侧结合目前的大模型云的协议做了一些深度优化，例如我们和百度云联合打造了端到端 RTC AI SDK，相对于传统链接响应速度要快 500ms ，提升了用户的交互体验。”

　　在王栋看来，大模型的普及，正在明显提升终端对于本地计算、存储与网络传输能力的要求。过去IoT设备更多处理简单语音命令，而现在随着多模态能力加入，本地需要承担更多实时数据处理任务。“以前很多决策完全都依赖云端，现在越来越多的感知、执行与部分决策开始放到端侧完成，以端云协同的方式，这样既能降低时延，也能更好保护用户隐私。”

　　通过连接芯片厂商、模组厂商、品牌方、渠道方与运营商，百度正尝试把原本分散的产业链能力重新组织起来，让不同角色能够以模块化方式快速协同，共同推动AI消费电子从Demo走向规模化量产。