一、核心理念与技术背景

核心定位：AI 终端以 “与人协作、服务于人” 为核心理念，旨在帮助人类突破身体局限、提升信息处理能力，推动生产力与生活质量飞跃。

技术基础：生成式 AI 依托海量数据、参数与算力的 “规模定律”，在表达能力和泛化任务能力上实现突破，已逐步与消费终端深度融合，重塑内容创作、办公、教育等领域的生产力模式。

二、四大产业发展趋势

AI 技术与终端融合深化：历经 “应用层集成 AI（单点智能增强）”“系统层融合 AI（原子化 AI 能力下沉）”“以 AI 为中心的原生智能 OS” 三阶段，推动终端性能与体验双重升级。

智能体引领人机交互变革：多模态大模型打破单一交互限制，实现文本、图像、语音等多维沟通；AI 自主化程度提升，构建 “以意图为中心” 的协作模式，用户仅需表达需求，系统自主拆解任务；大模型与智能体驱动操作系统重构，形成动态自适应的原生智能 OS。

全场景智能服务成刚需：全球消费终端设备持续增长，多设备、全场景使用成为常态，用户需求向轻量化、便捷化、连续性服务演进，AI 驱动的服务分发实现 “服务找人” 的新范式。

打破设备与应用边界：轻量级终端集成生成式 AI 将成主流，端云协同 AI 成为关键支撑 —— 端侧满足隐私、极速、离网需求，云侧承接复杂规划与跨端协作，共同构筑全局化智能。

三、四大未来场景展望

四、AI 终端智能化分级与关键技术

1. 智能化分级标准（L1-L5）

L1（功能级）：AI 作为工具被调用，人类主导任务闭环；

L2（任务级）：AI 执行分解后的任务，人类负责拆解分配；

L3（协作级）：AI 自主拆解任务并闭环执行，人类监督；

L4（指导级）：AI 提供人类专家级定制化服务，人类参与协作；

L5（智慧级）：AI 超越人类专家水平，全面自主运行（需人类授权）。

2. 六大关键技术特征

原生智能 OS：具备统一 AI 系统底座、原生智能应用、系统级智能体与开放生态；

全场景融合感知：打破碎片化感知，构建统一数据底座，实现多终端、多维度的全局最优感知；

系统超级智能体：涵盖感知记忆、自主规划、工具调用、行动执行四大模块，可与领域 Agent 协同完成复杂任务；

端云协同：端侧侧重感知执行，云侧侧重规划决策，实现芯片、算子、模型同源，释放硬件资源；

安全可信：构建 “软硬芯云一体化安全架构”，覆盖软件、硬件、芯片、端云协同等多维度防护；

生态开放：分层开放 Core AI API、深度学习接口、Agent 开发平台等，赋能开发者快速创新。

五、产业倡议

共建 AI 终端智能化分级标准体系，凝聚产业共识，为产品开发、政策制定提供参考，平衡技术进步与安全伦理；

推动鸿蒙 AI 生态开放协作，通过元服务、领域 Agent 等形态，支持百万级原生应用开发，实现服务跨端流转与 “服务随人动”。