中国智能终端正从“一块屏幕”走向“具身智能”的新阶段，但这场“进化”背后，算力成本、AI系统安全与场景落地的多重挑战也同步浮出水面。
一、算力与基础能力的协同挑战
算力需求持续攀升：中国已建成万卡智算集群42个，智能算力规模超1590EFLOPS，位居全球前列。然而，AI大模型的迭代对算力、电力和高速网络提出更高要求，单纯堆砌算力的边际效益正趋于平缓。
“云—边—端”协同待深化：智能终端需要低时延处理多模态数据，算力正向边缘侧和终端侧延伸。如何将分散的算力资源高效融通，如同搭建“立交桥”，是当前技术攻关的重点方向。
二、AI系统安全与“同质化”挑战
模型“同质化”风险显现：全球前沿AI系统正滑向“同质化深渊”，训练数据陷入“近亲繁殖”循环，可能封印AI的想象力与创新能力。
安全与对齐的平衡难题：当AI被赋予更多自主决策权，其内部推理过程对人类而言可能并不透明。如何在追求效率的同时，确保AI行为可解释、可控，是技术落地必须跨越的门槛。
三、场景落地与实用价值的挑战
从“能用”到“好用”的距离：中国智能终端在课堂、工厂、仓储等场景加速渗透，但让AI真正融入复杂多变的现实环境，仍需解决可靠性、长程任务执行等工程化难题。
成本与普惠的平衡：依托产业链优势，中国企业正努力“把AI做成普通人能够负担、愿意使用的东西”。但在商业化探索中，如何在软硬件双重成本结构下实现规模效应，仍是产业共同面对的课题。