八部门联合发文，万亿消费新赛道正式开启!

　　2026年6月18日，商务部等8部门联合发布《关于加快“人工智能+消费”发展的实施意见》(以下简称“《实施意见》”)，围绕提升“人工智能+商品消费”、扩大“人工智能+服务消费”等五方面提出17条具体举措。从AI手机、智能家居到人形机器人、脑机接口，从居家养老到文旅教育，《实施意见》的出台标志着“人工智能+消费”正式上升为国家级战略行动。

　　电商专家、海豚社创始人李成东对中国工业报指出，这份《实施意见》扮演的是进入AI智能时代的纲领性文件角色，为消费方式、商业模式和产业形态的全面重构提供顶层设计。他将政策效应划分为三个层次：

　　短期，政策以“AI化”赋予“以旧换新”新内涵，通过AI手机、智能家居等新一代智能终端创造换新需求，以体验升级驱动消费更新。中期，AI智能硬件将成长为万亿级新消费赛道，AI从大模型走向千行百业、走进千家万户，带动软硬件全产业链升级。长远来看，政策本质是以AI为底层底座，从消费端牵引供给端变革，推动消费升级与产业升级的双重跃迁。李成东特别强调，这一路径“类似于当年新能源汽车产业的培育路径”——在技术不成熟、市场不认可的阶段，通过政策持续引导和场景培育，最终实现从政策驱动走向市场驱动的跨越。

　　工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林对中国工业报表示，一方面，当前人工智能投资虽热，但应用主要集中在AIGC领域，对实体经济的渗透还比较弱;另一方面，消费处于提振瓶颈期，急需通过新刺激政策来拉动需求。“两方面结合，一方面要AI落地，另一方面要消费提振，于是就有了AI+消费”。盘和林认为，AI+消费举措将促使AI从虚拟经济领域向实体经济领域延伸，从而促进更多实体应用场景落地。

　　《意见》明确提出加快推出新一代AI手机、智能电脑、智能电视，推广智能家电、智能厨卫、智能照明等产品。有预测显示，2026年中国消费级AI硬件(不含手机和汽车)市场规模将突破1.27万亿元。哪些细分赛道最有可能率先爆发?

　　艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅对中国工业报判断，智能家居、AI穿戴、家用服务机器人将率先占领市场增量。

　　智能家居迎来巨大机遇。“房改、旧房改造在全国尤其在大城市已经如火如荼地开展，精装配套红利以及家庭旧房更新的诉求，将带来广阔市场”。轻量化穿戴设备“低价容易普及，适配碎片化的日常使用场景”。家政机器人“直击家务痛点，受众非常广”。张毅指出，这三类产品“供应链成熟、使用门槛足够低”，是万亿市场的重要基石;而人形机器人等AI拓展产品“整体还处在培育阶段，会形成阶梯式发展”。

　　李成东的中期预判也与此呼应：AI智能硬件将成长为万亿级新消费赛道，带动软硬件全产业链升级。

　　人形机器人：从工业到消费的“关键一跃”

　　《意见》特别提出“布局人形机器人消费新赛道，加速机器人从工业场景向消费场景渗透”。当前消费级人形机器人价格已从数十万元降至万元以内，预计2026年中国人形机器人产量将达10万至20万台级别。商业化前景如何?

　　张毅认为，人形机器人中长期商业逻辑清晰，短期机会主要在B端。“像养老、商超等B端场景落地可能会有些机会，科研领域也有空间”。规模化量产对于快速迭代、优化算法和数据很重要。“三五年后，零部件成本有望大幅下降，家用陪伴市场形成千亿级规模是可以期待的”。

　　但现阶段的瓶颈同样突出。张毅指出，家庭复杂环境制约自主作业能力，核心部件维修和生产成本仍偏高，行业安全交互标准有待完善，续航、动力等硬件指标目前还不能完全满足日常家用。

　　盘和林认为具身智能正“打破传统自动化设备的机械边界，向更复杂的物理场景进军以开拓增量”，AI正在“褪去炫技的外衣，回归解决实际问题的产业基底”。人形机器人从工业到消费的渗透，正是这种“回归地面”的典型体现。

　　《意见》提出推动人工智能与脑机接口、AR/VR/MR等技术融合，研发推出一批国际领先、消费潜力大的新产品。这些技术目前多处于实验室或早期商用阶段，政策如何帮助它们跨越“死亡之谷”?

　　张毅强调，脑机接口和XR产业要实现规模化落地，“确实需要政策搭建全链路的体系来扶持”。具体路径包括：设立专项基金攻克光学、解码芯片等关键核心零部件;搭建产学研平台分摊研发成本;开辟产品审批绿色通道;康复类设备“成熟的话可纳入医保，拓宽消费渠道”。此外，通过构建示范项目和示范工程、配套产业基金和税收优惠来缓解企业资金压力，同时统一数据安全和伦理标准来消除市场顾虑。

　　五大服务场景：居家为何最可能率先规模化?

　　《意见》重点部署了居家、养老、文旅、住宿餐饮、教育五大服务场景。哪个场景最有可能率先规模化落地?

　　张毅明确判断：居家智能场景“落地最快、最容易规模化”。原因有四：

　　第一，覆盖全人群，新房与旧房同步改造，市场空间巨大。第二，政策配套完善，行业没有严苛的准入限制。第三，智能出行市场同样庞大，“对消费者的出行获得感非常明确”。第四，智能设备模块化组装改造成本清明，用户主动消费意愿强，日常使用持续产生的交互数据“能持续迭代AI体验，相辅相成”。

　　相比之下，张毅指出，“养老支付受限，教育监管严格，文旅客流不均，各类赛道有明显落地障碍”。

　　盘和林则强调，政策的关键在于“对AI+消费的场景创新能力起到引导作用，激励企业参与AI+消费场景和终端创新”。这意味着，除了政策扶持，企业的场景创新同样决定规模化速度。

　　《意见》提出“加快养老机器人、陪伴机器人、人工智能生活助手等新型产品应用示范”。目前我国养老服务供需缺口巨大，AI能在多大程度上缓解这一矛盾?

　　张毅的观点务实而审慎：AI仅能辅助完成标准化看护工作，要想替代人工“还有非常远的路要走”。AI的价值在于弥补“过半的基础护理人力短缺”——监测体征、定时看护等重复性工作可交由智能设备，复杂行为由人工干预。“AI能大幅度减轻护理人员压力”，但对于失能照料、情感安抚等复杂需求，“人力还是刚需”。

　　现实障碍同样不容忽视。张毅指出，老人消费能力和消费观念存在限制，设备补贴覆盖不足(需“强化补贴的精准性和严肃性”)，产品适老化设计“还缺针对性”。此外，数据安全、事故责任等相关法规以及家庭场景智能设备的运行稳定性，都“需要持续测试验证和更多场景数据”。

　　《意见》提出“结合‘车路云一体化’应用试点等工作，适度超前布局智能化路侧基础设施、边端算力等城市智能设施”。智能网联汽车被视为“人、车、家”全场景联动的核心入口。这一生态的商业前景如何?

　　张毅认为，打通“人、车、家”全场景、“车路云一体化”能支撑万亿市场价值。路端算力补足单车感知短板，车辆转型为“移动智能空间”，打通居家出行数据链。盈利模式多元：车险、车载订阅、社区配送、睡眠空间、办公空间等“都是可拓展的场景”。

　　产业分阶段变现路径清晰：短期靠基建采购落地，中期车载服务稳定创收，长期数据运营成为核心增长点。但挑战同样显著：前期基建投入高，数据互通标准不统一，自动驾驶法规滞后。张毅还特别提醒，“车路云、人车家可能取代相当就业岗位，如网约车司机、货车司机，延伸的产业岗位在哪里，也需要设计”。

　　全球竞争格局：中国的优势与短板

　　有预测显示，全球消费者在生成式AI相关支出将从2023年的2250亿美元增长到2026年的4000亿美元以上。中国在这场全球竞争中处于什么位置?

　　张毅的评价很高：“我国消费端AI应用落地的能力在全球无可比拟、遥遥领先”。与美国相比，“规模、应用以及用户认可都非常有竞争力”。基础模型差距不大，“主要是时间差，大概也就一个季度左右”。

　　中国的核心优势体现在三方面：海量线下场景提供充足的迭代数据(与中国庞大用户群体相关);完善的制造链压低硬件生产成本;低价开源大模型降低企业开发门槛。“再叠加国家持续扶持政策和低成本的算力底座，这都是优势”。

　　短板则集中在高端算力芯片研发和底层算法理论的基础研究，“需要加大基础研究工作”，“有赖于基础科研工作者的努力”。张毅指出，“长期来看，需要一些技术攻关来补齐短板，形成更长远的发展优势”。

　　盘和林也呼应了这一判断，他认为，AI应用“要从‘云端’回到‘地面’”，不能只停留在虚拟经济领域。中国在消费端的落地能力，恰恰是“回到地面”的最大优势。