财通电子&新科技 | 从个人智能体行业进展看端侧AI前景，继续看好端侧

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摘要

核心观点

端侧AI方向具备弱市环境下独立演绎的基础，原因在于其催化来自产品与产业进展，而非总量流动性全面改善。A股层面，2026年9月30日至2026年10月27日这一区间，市场非典型顺风环境。而当前端侧AI的产业催化来自终端产品、Agent发布、备案落地与渗透率提升，属于典型的“自下而上产品创新驱动”而非纯宏观流动性驱动。随着市场主线从云端训练逐步向终端应用与入口竞争扩散，端侧AI具备在弱市环境下反复演绎的条件。

端侧AI正在从功能升级走向产品定义重构，本轮产业演进的主导变量正在由硬件规格驱动转向模型与个人Agent能力驱动。与过去几轮端侧行情更多围绕终端参数升级、局部功能增强不同，当前AI硬件之所以能够持续推出，本质上是因为模型能力，尤其是记忆、规划、工具调用、多模态理解与持续任务执行能力明显提升，个人Agent开始具备更强的可用性。这意味着产业竞争的核心，不再只是硬件规格本身，而是模型效率、系统调度、工具调用、跨设备协同与任务闭环能力；硬件的重要性并未下降，但其角色正在更多转向承接和放大模型能力的入口与载体。

硬件是Agent的物理延伸，XR与世界模型的结合有望打开端侧AI下一阶段想象空间。端侧硬件的真正价值，在于通过摄像头、麦克风、位置与空间感知等多模态传感器，持续获取用户所处环境的视觉、听觉与上下文信息，从而帮助Agent更完整地理解场景、提升任务执行效率与生产力价值。从产品节奏看，Meta已明确推进Muse Charm于2026年12月出货，并计划在今年11月左右将Muse接入智能眼镜；OpenAI方面，Codex Micro于2026年7月发售，根据财联社，2026年末或2027年初其有望陆续发布胸针、录音设备等端侧AI产品。XR侧，世界模型正推动行业从显示设备转向情境交互终端，其正在提升虚拟环境的一致性、实时性与物理可交互性。对XR而言，世界模型有望成为补足内容、交互与空间理解能力的底层支撑，推动XR从显示终端向Agent感知与行动界面演进。

投资建议

持续看好端侧AI，重视个人智能体能力升级、新硬件落地及世界模型改善XR内容供给带来的机会。建议关注：歌尔股份、敏芯股份、视涯科技、光峰科技、博众精工、汇顶科技、瑞芯微、恒玄科技、乐鑫科技等。

风险提示

个人智能体能力与应用落地不及预期，隐私授权与数据合规限制使用场景，新品发布与市场接受度不及预期，硬件性能、成本及制造良率改善不及预期，世界模型向XR内容转化不及预期，行业竞争加剧压低盈利。

正文

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端侧AI有望在弱市环境中独立演绎

端侧AI的行情并不建立在顺风环境基础上，而更接近弱市或震荡市中的产品催化型主线。这一特征并非只体现在今年，而是在过去几轮端侧AI行情中已有反复验证。2024年6月苹果在WWDC发布Apple Intelligence后，端侧AI、AI手机和果链方向迅速成为市场关注焦点；但从市场环境看，当时A股仍处于震荡偏弱阶段，并非顺风环境。即便如此，苹果AI发布仍带动消费电子、苹果概念、AI手机、AI PC等方向显著活跃，说明端侧AI的催化更多来自产品定义变化和产业预期上修，而非总量流动性改善。

Meta AI眼镜相关行情同样呈现类似特征。2023年9月Meta与雷朋发布第二代Ray-Ban Meta，2024年4月开放AI功能后销量明显提升；IDC数据显示，2023年Q4和2024年Q1 Meta Ray-Ban出货量分别达到36万台和10万台，2024年化销量约200万台，产品在接入AI功能后呈现倍数级放量。在A股层面，2024年8月中旬AI眼镜概念在市场整体偏震荡环境中快速升温，板块活跃度明显高于大盘；年末回看，AI眼镜板块2024年全年涨幅达到74.73%，成为年度表现最强的主题之一。这表明，端侧AI尤其是新硬件方向，往往更依赖爆款产品、使用体验出圈、龙头厂商入局和渗透率预期上修所形成的独立催化，而不依赖市场整体进入普涨。

今年的端侧AI演绎，同样延续了这一历史规律。近期非顺风环境下端侧AI仍因Agent发布、备案推进、新硬件规划和渗透率预期抬升而反复活跃。因此，端侧AI更适合被理解为“产品与产业进展驱动的独立主题”：当市场缺乏统一主线、风险偏好偏弱时，反而更容易因产业层面的新变量而形成阶段性相对收益。

从历史经验看，端侧行情的关键始终不在于市场是否全面转牛，而在于技术进步、产品创新及需求预期是否发生边际变化。无论是2024年Apple Intelligence带来的AI手机与果链催化，还是Meta Ray-Ban接入AI功能后引发的AI眼镜主题升温，背后的共同点都是模型能力提升推动终端体验改善，并进一步抬升市场对新一轮端侧落地的预期。本轮个人智能体快速发展，则是在此基础上把端侧从“功能增强”继续推向“任务执行”，进一步强化了AI硬件的现实用途。因此，不宜仅因大盘偏弱而低估端侧的主题投资机会，更应围绕模型进步、产品发布与用户需求验证来判断板块节奏。

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个人Agent走向任务执行，端侧AI迎来产品落地新阶段

2.1    从硬件先行到模型先行，个人Agent由单点功能走向任务闭环

本轮端侧AI与过去最大的不同，不仅在于个人Agent开始从辅助功能走向任务执行，更在于产业演进的主导逻辑正由硬件先行转向模型先行。过去端侧AI更多体现为拍照增强、语音助手、内容摘要或轻量问答，本质上仍是围绕既有终端做单点功能叠加，终端形态和硬件参数先被定义，AI再作为附加能力嵌入其中。6私域 而当前这一轮变化的起点，是模型能力尤其是记忆、规划、工具调用与多模态理解能力的提升，使Agent开始具备“理解用户—规划任务—调用工具—完成执行”的连续链条能力。也正因为Agent从“回答问题”走向“帮助办事”，AI硬件才真正具备了推出和扩散的基础：手机、PC、眼镜、耳机及其他随身设备，不再只是承载单一功能的终端，而是在不同场景下承接Agent感知、交互与执行的现实入口。因此，这一轮终端竞争重心的变化，表面上看是从参数与功能点竞争转向入口与闭环竞争，实质上则是模型能力突破开始反向定义硬件形态与终端价值。

AI赋能设备这一趋势并未结束，但当前决定产业演进方向的关键变量已越来越多由模型能力和个人Agent能力来主导。随着记忆、规划和工具调用能力逐步完善，用户与终端的交互方式正从输入具体指令，转向直接交付目标，再由Agent协调信息与工具、推进多步骤任务。在这一过程中，设备仍然持续被AI赋能，但不同设备的价值开始更多取决于其能否高效承接Agent所需的上下文、交互与执行链条，而不仅是增加多少独立AI功能点。因此，终端竞争的核心也从“设备是否有AI”逐步转向“设备能否更好地承载和放大Agent能力”。

2.2    头部厂商加速落地，个人服务能力与终端入口相结合

Meta Muse具备持续任务执行能力，正推动其与随身入口深度结合。Meta于2026年9月8日发布Muse，在美国启动上线。Muse可围绕用户目标制定计划、连接应用，并在用户关闭应用后继续工作。9月Connect进一步公布眼镜接入、语音交互及连接器扩展等安排，有望让Agent结合用户所见信息采取行动，将个人助理的服务场景由屏幕内拓展至日常环境。

OpenAI dots将AI的使用单位从一次问答扩展至一项持续目标。dots拥有云端电脑和浏览器，可通过授权应用开展研究、分析和文档准备，并结合记忆、偏好与工作记录延续任务背景。用户无需每次重新交代全部需求，Agent能够持续推进工作，也为终端降低任务发起和结果确认成本提供了新的产品方向。

个人Agent正加速用于办公与日常生活。办公场景中，Anthropic Claude Cowork可利用用户指定的文件和工具完成研究、分析及文档制作，Microsoft Copilot支持创建和修改文档、表格及演示文稿。生活场景中，Amazon Alexa+可处理餐厅预订、叫车和家庭日历等需求，Apple Siri AI可结合消息、邮件及屏幕内容，执行邮件起草、照片编辑与分享等操作。头部厂商正将AI能力落实到具体任务，为个人Agent与现有终端结合提供应用场景。

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个人Agent走向现实，终端硬件承接感知与执行

3.1    任务执行拓展感知需求，硬件成为现实交互接口

硬件是个人Agent连接现实环境的物理接口，其演进方向取决于感知、计算与交互的协同。当个人Agent从响应指令走向任务执行，终端需要提供的信息也从单次输入扩展至任务所需的连续上下文：用户正在看什么、身处何处、正在操作哪些应用，以及任务执行后环境发生了怎样的变化。在用户授权范围内，摄像头、麦克风、定位及其他传感器承担环境信息采集，操作系统与应用接口提供任务执行通道，屏幕、音频与触觉反馈则用于呈现结果、确认操作。Google在2025年5月展示的AndroidXR眼镜原型已体现这一思路：通过摄像头和麦克风获取视听信息，以扬声器及可选镜内显示反馈，并与手机协同访问应用。由此看，硬件在Agent体系中的作用正从提供交互入口，延伸至支撑环境感知与执行反馈，其配置也将随任务需求调整。

对硬件提出的新要求，是在有限功耗和体积内持续提供有效信息。为了完成足够及时的处理，在语音交互、视觉辅助等场景，采集、传输、推理与反馈共同决定响应时延；模型运行还需与日常应用共享内存、带宽和散热空间。微软对Phi Silica的技术说明指出，上下文处理具有较高计算需求，逐词生成则依赖高效访存，持续运行需要同时优化能耗与内存占用。苹果2025年端侧模型亦通过共享键值缓存，将该项缓存的内存使用量降低37.5%。这意味着，Agent对终端的牵引将沿SoC/NPU、内存及存储、电源管理、通信与传感器等环节展开：芯片决定可承担的本地处理负载，存储与访存效率影响模型及上下文的驻留，电源、散热和结构设计则约束持续使用时长与佩戴体验。评价硬件的重点，因而需要从峰值算力进一步落到具体任务下的响应速度、能耗和可用时长。

3.2    终端形态适配场景差异，多设备协同承载个人Agent

个人Agent的硬件承载更可能体现为多终端分工，模型部署位置则随任务复杂度和设备条件变化。手机具备较完整的应用、通信与身份认证能力，适合承担日常任务调度；PC依托文件、软件及输入设备承接复杂生产力任务；眼镜、耳机与其他随身设备则分别补充第一视角信息、语音交互和随身感知。现有产品已经呈现不同技术路径：AirPods实时翻译依托iPhone上的Apple Intelligence，高通SnapdragonAR1+Gen1则支持在眼镜本地运行小语言模型；苹果的模型体系同时配置端侧模型与面向更复杂任务的服务器模型。据此判断，硬件形态的变化将取决于各类任务对信息获取、计算负载和反馈方式的要求。能够以较低使用负担补充关键上下文、提高任务完成效率的终端，才具备持续使用的基础；相应产业机会也需结合产品渗透率、单机配置变化及量产进度逐项验证。

个人智能体要帮助用户办事，需要同时理解用户的目标与用户所处的环境。邮件、日历和文件提供数字生活背景，视觉、听觉、位置及运动等信息则补充现实处境。眼镜、耳机、随身设备和家庭终端的作用，是在合适时点采集信息，并以低负担的方式让智能体与用户交互。硬件由此有机会从拍摄、播放或显示工具，扩展为个人助理理解现实世界的入口。

3.3    新品催化由Agent升级延伸至硬件接入，关注产品与需求验证

后续催化路径明确，将由Agent能力升级延伸至硬件接入与新品落地。Meta计划未来数月将Muse接入AI眼镜，并已介绍随身设备Muse Charm；VR Glasses则计划于2027年春季上市。观察重点将进一步转向Agent能否结合真实场景提供服务，以及不同硬件形态能否形成高频使用需求。

产业已明确终端演进方向，正验证“先形成个人服务，再拓展终端形态”的发展路径。未来几个季度，应关注眼镜接入、随身设备推进和空间终端上市等节点，并以任务完成质量、应用连接深度和使用频次检验产品价值。尚未明确时间和形态的消费级AI硬件，可作为潜在催化持续跟踪。

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世界模型拓展XR应用边界，空间智能打开终端需求新空间

世界模型有望补足XR对环境与行为的理解能力，推动其由内容显示终端向空间交互终端演进。如果说AI手机与AI PC主要承接高频应用入口和生产力需求，那么XR的增量价值，在于让个人Agent直接参与用户所处的物理空间。要实现这一点，仅有高清显示、空间定位和手势识别仍不充分，系统还需要理解物体之间的关系、持续跟踪环境变化，并判断用户行动可能产生的结果。世界模型通过学习环境状态及其演化规律，为这类能力提供了新的技术路径。Meta于2025年6月发布的研究显示，V-JEPA 2-AC在视频预训练基础上，使用不足62小时的机器人视频进行后训练，即可在未采集目标环境机器人数据、未经任务专项训练的条件下，通过规划完成物体抓取与放置。该结果尚属机器人实验，但为利用视觉经验建立环境预测与行动规划能力提供了实证依据，也使XR进一步承载空间任务具备了可讨论的技术基础。

从应用机制看，世界模型对XR的潜在拉动主要体现为空间任务辅助与交互内容供给两个方面。在真实环境中，XR设备能够从用户视角获取视觉、语音及运动信息；若进一步结合环境状态预测与Agent的任务规划能力，操作指引便有望根据物体位置、操作进度及现场变化动态调整。例如，在设备维护、装配培训等场景中，系统可围绕当前操作对象提供空间标注，并依据执行反馈调整后续步骤，从而减少用户在实物、说明文档与应用界面之间反复切换的成本。Google在2025年I/O展示的Android XR眼镜，已呈现结合第一视角感知、上下文记忆与导航、翻译等服务的产品方向；这一进展说明XR正在向情境辅助延伸，但尚不能等同于世界模型已在消费级终端成熟部署。在虚拟环境中，生成式世界模型则有望提高可交互场景的供给效率。

世界模型对XR的产业意义，在于扩大设备能够完成的任务范围。通过更贴近现场的辅助能力提高使用价值。当Agent需要持续理解用户所处空间，并将反馈准确呈现在相应物体和位置上时，XR的第一视角感知、空间显示与免手持交互优势才更容易转化为实际需求。不过，技术进展向终端需求传导仍有明确条件：Genie 3发布时仍存在连续交互时长、动作范围及真实地点还原精度等限制。随着环境理解与任务执行能力逐步完善，XR有望成为个人Agent介入现实空间的重要载体，其需求基础也将从观看内容进一步延伸至完成任务。

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风险提示

个人智能体能力与应用落地不及预期。个人智能体的执行准确率、复杂任务规划、多模态理解及跨应用服务连接能力仍需持续验证。若在实际使用中出现信息识别错误、任务执行失败、上下文理解偏差或服务连接不稳定等问题，可能增加用户纠错与监督成本，削弱生产力提升效果，影响用户留存、付费意愿及相关硬件需求。

隐私授权与数据合规限制使用场景。个人智能体及AI硬件的部分功能涉及图像、声音、位置、邮件和日历等信息的采集与处理，对用户授权、数据存储及跨服务调用提出较高要求。若用户授权意愿不足，或不同地区的数据保护与合规要求限制相关功能开放，可能影响场景感知的完整性、服务体验及产品推广进度。

新品发布与市场接受度不及预期。新产品从研发验证到量产交付存在不确定性，可能因技术适配、供应链准备或产品方案调整而延期。若终端定价偏高、核心功能缺乏吸引力，或相较手机等既有设备的使用增益有限，可能导致首销、持续使用及复购表现不及预期，进而影响厂商备货和供应链订单。

硬件性能、成本及制造良率改善不及预期。AI眼镜、随身设备及XR产品需要在算力、续航、散热、重量、光学效果和佩戴舒适度之间取得平衡。若关键器件性能提升或成本下降慢于预期，制造良率与量产一致性不足，可能影响终端体验、交付规模及盈利能力，并延缓产品向更广泛消费群体渗透。

世界模型向XR内容转化不及预期。世界模型生成内容向可商用XR体验转化，仍需解决空间一致性、交互稳定性、响应延迟、引擎适配及计算成本等问题。若生成质量与使用成本难以满足开发者和用户需求，内容制作效率的提升可能有限，难以有效改善XR内容供给，并影响设备使用时长、用户留存及换机需求。

行业竞争加剧压低盈利。随着更多厂商进入个人智能体和AI硬件市场，产品同质化、价格竞争及渠道投入可能加剧。若终端降价幅度超过成本改善速度，或研发、营销、云端推理及售后服务支出持续增加，可能压缩品牌厂商和供应链企业的利润空间，导致收入增长难以充分转化为盈利增长。

注

本报告出自财通证券研究所已公开发布研究报告，具体报告内容及相关风险提示等详见完整版报告

证券研究报告：《从个人智能体行业进展看端侧AI前景，继续看好端侧》

对外发布时间：2026年10月27日

报告发布机构：财通证券研究所

报告分析师：王硕(S0160526070005)