66款AI硬件通過L3認證：華米OV耀全員入圍，但沒人突破L4天花板

持續了兩年的AI硬件狂歡，終于進入了下半場。

2026年7月17日，工信部牽頭的《人工智能終端智能化分級》系列國家標準首次公布測試結果，覆蓋移動終端、微型計算機、電視、眼鏡、汽車座艙、音箱六大品類，17家企業的66款產品通過L3輔助級認證。

手機品類的名單沒有懸念，華為、小米、OPPO、vivo、榮耀、摩托羅拉、聯想、智躍星辰，八大廠商共11款機型全部達到L3，主流手機品牌在AI能力上實現了全員入圍，無人缺席。

圖源：《人工智能終端智能化分級》

除手機外，66款L3產品中，微型計算機獨攬41款，電視9款，汽車座艙3款，眼鏡和音箱各1款。部分眼鏡、耳機仍停留在L2工具級。從數量來看，AI終端智能化進程出現了明顯的品類階梯：PC領跑，手機緊隨其后，穿戴設備仍在追趕。

雷科技（ID：leitech）認為，隨著分級標準的落地，AI硬件狂歡正式進入下半場。

華米OV耀喜提L3，代表當前最高水平

先簡單跟大家說說L1-L4的區別，以及為什么L5沒有在分級名單中。

L1 被稱為響應級，終端僅具備被動響應能力，執行預設指令，如語音喚醒等，沒有AI加持的Siri大概就是這個級別。L2 被稱為工具級，終端可調用工具完成特定任務，初步具備場景感知能力，不過，在這個階段用戶指令仍需精確表述，模糊意圖會導致執行失敗，目前部分AI穿戴設備處于這一水平。

L3 是當前標準體系中有明確定義的最高等級，也叫輔助級。能實現復雜意圖理解與主動澄清、任務自動分解與工作流編排、多工具動態調用與分布式任務協同、跨模態內容生成，以及短期和長期記憶能力。

圖片來源：豆包

L4 是協同級，指向跨設備自主協同與主動場景感知，不過，現在對于L4的標準尚未完全明確，未來將隨產業發展逐步完善。

值得注意的是，早期電信終端產業協會的《終端智能化分級研究報告》曾提出L5級別，即AI在感知和規劃完成后，直接代為執行支付與下單操作，無需用戶確認，但這一等級最終未被納入國標。

原因在于主動服務的邊界難以界定：比如當你對一款顯卡猶豫不決時，AI直接幫你下單，那用戶的數據安全與財務風險可能會失控。因此最終決策權應當保留在人類手中，原定的L5標準也可以看成是AI硬件的進化邊界，可以輔助，但不能替代。

總而言之，目前L3代表的就是當前量產AI終端的真實技術水位，L4尚處于工程驗證與標準討論階段。

從各家技術路線來看，華為搭載的小藝伴隨式AI，強調端側優先處理與隱私保護，能夠在用戶授權下主動提供服務而非被動等待喚醒；小米基于自研MiMo端側大模型構建Xiaomi miclaw智能體，宣稱可調用超過50項系統工具，支持跨應用、跨設備的多步驟任務編排；榮耀的YOYO智能體、vivo的藍心大模型、OPPO的安第斯大模型，各自在端側推理和多模態交互上投入了可觀的研發資源。

圖片來源：Android Central

但上述所有技術儲備，目前的上限就是L3。這并非某一家廠商的問題，而是整個產業面臨的技術性難題，端側算力密度、模型推理效率、多Agent協同框架的成熟度，共同構成了L3到L4之間的技術壁壘。

巧的是，L4所指向的跨設備自主協同，恰好是各廠商發布會上反復描繪的未來圖景，比如小米的人車家全生態、華為的1+8+N，框架早已搭建完成，但產品層面的實現尚需時日。

L3到L4兩者之間的距離，就是AI終端產業未來三到五年的核心競爭區間。

PC拿下41款L3認證，白牌可能面臨淘汰

讓我們再回到《人工智能終端智能化分級》中，除手機外，其他品類也值得說道。

PC品類總共41款，相比其他有著壓倒性的優勢，主要原因是聯想等廠商擁有完整的商用產品線和龐大的SKU矩陣，比如僅聯想一家就貢獻了37款AI PC，此外PC天然具備大算力芯片、充足散熱空間和成熟的操作系統生態，是端側大模型部署的最優載體之一。

科大訊飛副總裁婁超在WAIC現場也下了類似的判斷：“PC一頭連接國產算力、操作系統、大模型等技術創新，一頭連接政務、教育、醫療和企業辦公等實際需求，是推動AI終端產業發展的重要載體。”

圖源：雷科技攝制

手機的挑戰在于功耗比和散熱，在手掌大小的空間內運行端側大模型，對芯片能效比提出了極高要求。

同樣受限于空間體積的還有穿戴設備品類，一副AI眼鏡的目標重量通常控制在40至80克，在這一約束下能容納的芯片算力、電池續航和散熱能力都極其有限。目前行業主流的解決方案是端側采集+云端/手機端處理的架構：眼鏡負責語音收音、圖像采集和交互入口，核心AI任務卸載至手機或云端完成。

但這不意味著AI眼鏡的智能化進程滯后于市場需求。恰恰相反，AI眼鏡是2026年增長最快的消費電子品類之一，IDC數據顯示，2026年一季度全球出貨量達356.6萬臺，同比增長130.1%。

用戶對AI眼鏡的接受度也比其他AI硬件高，據新華網報道，2026年春節期間，深圳華強北AI眼鏡銷量較平日激增70%至80%，經銷商數量從零增至上百家，小雷此前去華強北也印證了這一點。

圖片來源：千問

隨著端側AI芯片在能效比上的持續突破，以及MicroLED+光波導顯示技術的成熟，眼鏡品類從L2跨越到L3只是時間上的問題，節奏雖然有先后，但方向無差別。

可能AI分級對產業格局真正的沖擊，是以華強北為代表的白牌AI硬件生態。

從家電圈能效等級的二十年歷史來看，當分級標簽成為消費者購買決策的核心依據，渠道體系會自發完成出清，電商平臺和線下賣場沒有動力讓L2產品與L3產品同臺競爭，白牌們可能要思考下一步該去向何方了。

標準畫了一條線，但AI的想象力可以越界

當然，硬幣也有另一面，L1到L4的分級框架下，相當于行業已經定義好了什么叫“智能”，你想達到L3，那就必須符合理解意圖、拆解任務、多模態交互、持續記憶這些特征，不符合的就是L2甚至L1。

這套邏輯拿來衡量手機和PC，沒問題，但AI硬件的想象力肯定遠不止手機和PC。

回想一下過去兩年那些不太像傳統終端的AI產品，比如曇花一現的AI Pin，試圖用激光投影取代屏幕，靠語音和手勢完成所有交互；Rabbit R1用一個大模型操作APP的思路重新定義了什么叫用手機，雖然體驗翻車，但這股探索的勁值得鼓勵。

如果按現有的L1-L4標準來打分，這些產品大概率連L2都勉強，它們根本沒有調用系統工具的框架，也不追求跨模態生成，它們探索的恰好是標準框架之外的可能性。

（圖源：AI PIN/Humane）

不是小雷抬杠哈，標準天然是后驗的，它總結的肯定是已經做出來的，但未來應該做什么，可能出現什么，都是未知數。

舉個例子，2007年如果有人給智能手機下個標準，大概率會把全鍵盤、觸控筆、物理導航鍵寫進去，然后說沒有這些不算智能。

但iPhone用一塊玻璃屏幕把所有這些定義全推翻了，AI終端現在正處在類似的節點上，技術路線遠未收斂，產品形態還在試錯。這時候用一套固定框架把所有產品裝進四個格子里，裝不進去的東西是不合格還是不在框架內？這兩個說法之間的差距，就是品牌們可能會踩到的坑。

反過來說，沒有標準也不行，過去兩年“AI”標簽被用濫了，從九塊九的玩具到旗艦手機，什么東西都敢叫AI，分級至少讓市場有了一個公認的標準，不至于人人AI。

如果未來L4、L5的標準修訂能跟得上技術演進速度，新品類能及時被納入分級框架，那它就是助推器。反過來，如果標準五年修訂一次、品類列表十年不變，那它遲早變成一堵墻。

說到底，《人工智能終端智能化分級》開了一個好頭，但能不能保持開放性，讓下一批AI Pin和Rabbit R1在誕生時，不至于直接被貼上不合格的標簽，這才是衡量這套標準格局的終極考題。

總而言之，這是中國AI硬件交出的第一份標準化答卷，但從目前來看，這份答卷的意義不在于分數本身，而在于它把“智能”從一個形容詞變成了量化指標，從此以后，發布會上敢說自己AI領先的廠商，得先過標準這一關。

但大家也不必把標準當終點，PC和手機領跑L3，穿戴設備在追趕，品類之間的節奏差需要時間熨平，而標準框架本身的開放性，能不能接納手機和PC之外的新物種，能不能在技術突變時快速迭代，決定了它是天花板還是起跑線。