当前人工智能加速向消费领域规模化渗透，二者深度融合已成为扩大内需、培育新质生产力的核心引擎。“人工智能 + 消费” 是技术系统与消费系统双向赋能、深度耦合的系统性变革，而非技术与场景的简单叠加。本文结合 2026 年最新行业数据，从核心内涵、发展态势、演进阶段、区域路径、策略建议五大维度梳理产业全貌。当前我国整体已迈入消费重构期纵深推进阶段，生成式 AI 加速向消费全链条渗透，并显现向消费共创期演进的初步特征。

PART 01

核心内涵与融合逻辑

（一）内涵界定与层级结构

“人工智能 + 消费” 是以人工智能技术为核心驱动的消费活动与消费方式，本质是通过 AI 重塑消费全链条底层逻辑，实现消费者、消费品与消费场景的智能重构。其价值层级分为三层：一是直接消费层，即对 Token、智能助手、自动驾驶等 AI 技术产品与服务的直接购买；二是体验升级层，即通过个性化推荐、虚拟试衣、智能客服等优化消费决策与体验；三是业态创新层，即 AI 定制化生产、元宇宙购物、无人零售等融合催生的新业态新模式。

来源：中国信通院，人工智能+消费发展研究报告2026

从结构上可分为双向维度：“消费 AI” 侧重物的维度，指向 AI 技术产品的直接消费；“AI 消费” 侧重人与场的维度，指向 AI 赋能的体验升级与场景创新。从消费形态演进看，信息消费是起点，数字消费实现全场景数字化覆盖，“人工智能 + 消费” 是数字消费的前沿形态，在数字化基础上实现消费的智能化、个性化与自动化，深度参与消费决策与需求激活。

（二）核心融合要素

基于刺激 - 机体 - 反应分析框架，AI 通过重塑刺激变量的维度、精度与交互方式，作用于消费者认知与情感形成过程，最终推动人、物、场三大要素系统性重构。

▌人是核心主体与需求来源，既牵引供给方向，也以行为数据参与产品迭代，覆盖银发、家庭亲子、青年、商务、特殊需求等群体。

▌物是技术落地载体，包括智能汽车、服务机器人、可穿戴设备、智能家电、AI 手机等智能硬件与服务，是连接人与场的关键纽带。

▌场是供需价值交换的空间载体，经 AI 智能化升级后推动单一场景向跨场景融合，覆盖智慧文旅、无人零售等多元场景。

来源：中国信通院，人工智能+消费发展研究报告2026

要素支撑体系与安全保障机制是生态健康发展的两大支柱。前者涵盖算力、网络、算法平台、数据供给、核心技术与复合型人才，筑牢产业底座；后者贯穿人 - 物 - 场交互全过程，保障数据安全、算法公平、系统稳定与伦理合规，维护市场秩序与消费者权益。

（三）双向融合动态过程

二者融合是双向赋能、协同演进的动态过程，包含技术渗透、价值循环、消费反哺三个核心环节。

▌技术渗透是基础路径，AI 嵌入消费全链路重构三大要素。人的维度上，AI 通过多模态采集与情感计算洞察隐性需求，提升决策效率，支持消费者参与产品设计实现价值共创。物的维度上，AI 赋予产品自主感知与服务能力，推动产品从工具向智能终端转变、价值从硬件交付向服务增值延伸、生产从量产向定制化转型。场的维度上，AI 打破虚实空间边界，构建线上线下融合的无界消费空间。

▌价值循环是核心机制，数据链路打通后人、物、场形成双向适配的耦合关系。人与物之间，需求驱动产品迭代，产品反向塑造消费习惯；物与场之间，产品功能拓展场景边界，场景需求倒逼产品升级；场与人之间，场景体验重塑决策逻辑，用户行为数据反哺场景优化。

▌消费反哺是持续动力，消费端反向牵引 AI 技术迭代。需求端决定研发方向，场景痛点倒逼技术突破；产品端供给真实运行数据，驱动算法持续进化；场景端划定技术发展边界，推动隐私计算等合规技术落地，筑牢信任底线。

来源：中国信通院，人工智能+消费发展研究报告2026

PART 02

发展态势与最新进展

（一）政策体系持续完善，顶层支撑不断强化

近年来我国密集出台政策构建全链条支撑体系。2025 年以来，从提振消费专项行动到深入实施 “人工智能 +” 行动意见，再到数字消费发展指导意见，政策支持持续升级。2026 年 6 月商务部等 8 部门印发加快 “人工智能 + 消费” 发展的实施意见，提出 17 项具体举措，标志行业进入全域规模化融合新阶段。财政资金精准赋能，消费新业态试点、消费品以旧换新等政策将智能终端纳入补贴范围，直接激发市场活力；服务业发展资金延续至 2028 年，明确支持 AI 在消费领域普及。治理规则同步完善，生成式 AI 服务管理、AI 生成内容标识、拟人化互动服务管理等制度陆续落地，行业标准体系加快构建，为企业合规经营提供清晰指引。

来源：中国信通院，人工智能+消费发展研究报告2026

（二）核心技术加速突破，产业底座能力跃升

多模态大模型与消费智能体推动交互范式变革。截至 2026 年上半年，主流多模态大模型已实现文图音视频统一理解与生成，部分参数规模突破万亿级，上下文窗口超百万 token，可长期记忆用户消费偏好。具备规划、工具调用能力的消费智能体大规模涌现，可主动拆解响应用户碎片化需求，实现购物、支付、预订全流程自动化服务，推动交互从用户主动搜索向 AI 主动服务转变，重塑消费决策路径。推理效率与端侧部署能力大幅提升。模型蒸馏、量化技术与专用芯片落地后，百亿级参数模型可运行于旗舰手机与边缘设备，实现本地化智能交互。端侧 AI 突破网络与场景限制，让智能导购、虚拟试穿等应用实现毫秒级响应，同时将敏感数据留存本地，消解隐私安全顾虑。2026 年上半年单 token 推理成本较 2025 年下降超 90%，AI 应用商业化门槛显著降低，智能服务向全品类消费场景普及。

具身智能与空间计算重塑线下体验。多模态大模型赋予服务机器人精准感知与交互能力，使其成为线下消费场景的服务主体，2030 年全球人形机器人出货量预计突破 51 万台，年复合增长率近 95%。空间计算与 AR 技术融合落地，支撑商业综合体构建虚实融合的沉浸式交互界面，消费者通过终端即可获取商品溯源、个性化推荐等服务，打破线上线下场景边界。

（三）供给体系深度重构，新质消费加速形成

▌智能硬件品类持续扩容，商品消费提质升级。传统消费电子智能化加速，智能家居向主动感知的家庭智能节点演进，主流家电搭载大模型交互能力；AI 手机、AI PC 成为智能服务核心入口，2026 年中国 AI 手机出货量达 1.47 亿台，渗透率突破 53%；全球 AI PC 出货量达 1.43 亿台，渗透率达 54.7%。新兴终端快速增长，智能眼镜、家用服务机器人等开辟新赛道，2026 年全球智能眼镜出货量约 1360 万台，中国市场突破 491.5 万台，预计 2029 年全球出货量突破 4000 万台，市场规模迈向千亿级。

▌内容消费深度重塑，供给效率与价值双向提升。生成式 AI 融入内容全产业链，推动短剧、游戏爆发增长。AI 短剧成为增长最快赛道，2026 年一季度全行业上线微短剧约 12.8 万部，AI 短剧占比超 95%，单季度市场规模达 240 亿元，用户规模突破 2.8 亿。游戏产业全链路智能化升级，截至 2025 年底 Steam 平台标注使用生成式 AI 的游戏突破 1 万款，AI 逐步向核心玩法载体演进。数字人直播、AI 文创等新型内容持续涌现，满足多元化定制化消费需求。

▌服务消费智能化纵深推进，新业态持续释放潜力。AI 渗透文旅、家政、康养、零售等场景，推动服务从标准化向个性化、即时化转型。线上 AI 行程规划、虚拟导游、智能康养陪伴等服务广泛落地，可精准匹配用户需求生成专属方案；线下 AI 导购、沉浸式导览、智能管家等补齐服务缺口，打破时空约束。AI 打通服务全链路数据，形成需求预判、调度、反馈闭环，催生陪伴式消费、沉浸式体验等新品类，拓宽服务消费增长空间。

（四）跨界融合纵深推进，协同生态日趋繁荣

AI 与消费的融合从松散连接走向深度耦合。AI 企业从提供通用大模型转向与各行业头部品牌共建垂直模型，智驾、供应链、个性化推荐等方案已实现量产落地；消费企业主动布局 AI 部门，将行业知识与用户数据反向赋能技术方，共建产业生态圈推动全链路融合。平台型企业与产学研协同推动 AI 普惠化。平台企业将 AI、算力、数据拆解为标准化组件，赋能中小商家实现智能经营；产学研共建创新示范基地，打造从技术到消费的转化闭环，降低跨界协作成本，加速创新场景孵化落地。

PART 03

演进阶段与核心特征

AI 技术能力从模式识别到内容生成再到自主协同的递进，推动融合依次经历消费提效期、消费重构期、消费共创期三个阶段。当前我国整体处于消费重构期纵深推进阶段，同时显现向消费共创期演进的特征。

来源：中国信通院，人工智能+消费发展研究报告2026

（一）消费提效期：场域线上化，聚焦效率提升

这是融合初始阶段，以大数据与早期 AI 技术局部优化传统消费流程，核心是降本增效，尚未改变消费生态底层逻辑，变革以场的线上化迁移为核心。消费者层面，行为数据被采集构建用户画像，实现精准推荐，供需匹配效率提升；消费者个性化需求觉醒，对算法依赖度上升，对 AI 的认知以工具属性为主，隐私意识开始萌芽。产品层面，AI 作为附加模块实现单点功能升级，产品通过传感器形成数字镜像，服务模式向自动化、自助化转变，AI 客服、自助结算等广泛应用。场景层面，消费空间从实体向数字平台延伸，线下场景通过智能设备提升运营效率，电商、外卖打破消费的时空限制，场景核心属性仍是交易空间。

（二）消费重构期：产品智能化，推动体验重构

这是融合深化阶段，以生成式 AI 与多模态大模型为核心引擎，以物的智能化升级为核心，智能终端成为服务入口与场景连接点，消费空间向沉浸式体验生态转变。消费者层面，从被动接受信息转向主动参与价值共创，对话式交互、AR 试穿等让消费成为共创过程；个性化与专属感显著增强，AI 提供陪伴式顾问服务；多模态情感识别激发消费者潜在需求。产品层面，智能化与交互水平大幅提升，个性化定制成为普适选择，产品价值重心从硬件向服务迁移，信息维度极大丰富，产品与服务边界逐步模糊。场景层面，线上线下深度融合，虚实技术有机结合；场景具备全域感知与主动服务能力，向生活全空间延伸；场景叠加娱乐社交属性，向体验中心转型。

（三）消费共创期：人机协同化，实现共生价值

随着多智能体、情感计算、脑机接口等技术成熟，融合将进入消费共创期，以人的价值共生为核心，消费从物质满足转向情感认同与价值共创。消费者层面，从操作执行者升级为目标定义者，智能体自动完成全流程服务；体验核心转向无缝服务流，实现无感化交付；消费者与专属智能体形成深度情感联结，获得情绪价值。产品层面，向情感具身化、无屏化交互、模块化服务、群体智能网络方向演进，突破传统交互形态，实现跨终端协同服务。场景层面，界限逐步消融，消费融入日常生活，围绕用户动态生成；服务从响应式升级为预判式，主动捕捉隐性需求并提前适配。

PART 04

区域推进路径

各地立足资源禀赋形成四条差异化路径，构成多元发展格局。

（一）综合引领型：统筹人 - 物 - 场全域升级

适用于数字基建完善、消费能级高、技术实力强的城市，代表为北京、上海、深圳、杭州。核心是打造城市级智能消费场景矩阵，同时依托 AI 产业基础推动供给体系全面升级。重点包括打造全域智能消费场景标杆，培育首发经济；攻关消费级核心技术，打通成果转化链条；开展消费体验活动，培育智能消费人群。

（二）需求拉动型：以用户需求牵引供需协同

适用于人口基数大、消费潜力大的城市，以及待激活消费的欠发达区域，代表为长沙、武汉、郑州及县域地区。核心是以需求洞察牵引场景与供给升级。重点包括立足本土消费特征培育特色赛道，赋能本土品牌扩张；聚焦民生刚需落地普惠 AI 应用，降低小微主体转型成本；开展全民数字素养培训，缩小数字鸿沟，释放大众消费潜力。

（三）产品驱动型：以智能硬件提振消费活力

适用于制造业基础雄厚、智能终端产业集群发达的城市，代表为东莞、苏州、佛山、惠州。核心是发挥制造与供应链优势，打造硬件 + 软件 + 服务一体化产业体系。重点包括搭建技术创新平台，完善全链条研发与标准体系；推进产业链智能升级，发展柔性制造与定制化生产；延伸产品 + 服务价值链，提升产品附加值与用户黏性。

（四）场景赋能型：以特色资源塑造差异化优势

适用于拥有文旅、文化、生态等特色资源的区域，代表为西安、洛阳、成都等。核心是用 AI 赋能特色场景，将资源优势转化为竞争优势。重点围绕特色禀赋开发沉浸式智能消费体验，打造差异化标杆；构建场景协同运营生态，建立跨场景联动机制，持续迭代保持长期吸引力。

PART 05

发展挑战与推进策略

当前行业仍面临消费信任不足、供给碎片化、场景割裂、要素支撑不均、安全风险等瓶颈，需从五方面系统推进。

（一）坚持以人为本，筑牢消费信任根基

建立 AI 消费伦理规范与审查机制，明确推荐、交互、定价等场景的伦理边界，对高风险应用实施前置评估，禁止情感操纵、诱导过度消费。健全算法公平与透明度规则，鼓励企业披露算法逻辑，严禁价格歧视与信息茧房；应用隐私计算技术保障数据安全，建立常态化算法审计机制。完善消费权益保障体系，明确各方责任划分，规范敏感数据采集使用，保障消费者知情权、选择权与隐私权。

（二）强化协同创新，驱动供给体系升级

建立关键共性技术联合攻关机制，围绕多模态交互、边缘部署等瓶颈搭建产学研创新联合体，降低研发成本与风险。完善统一标准体系，制定智能终端、场景互联等领域标准，推动跨品牌设备互通，规范产品迭代流程。培育跨界融合产业生态，打通技术、制造、运营、内容全链条，发展第三方专业服务，建立智能消费优品推广机制，加速高品质产品渗透。

（三）创新场景机制，重塑全域消费体验

建立跨场景互联互通规则，统一数据接口与服务流转标准，实现多场景权益互认、体验连贯。构建包容审慎的场景创新监管机制，推行监管沙盒为创新预留空间，建立成熟场景标准化推广机制。打造多元主体场景共创机制，吸纳消费者参与场景迭代，推动跨区域特色场景联动，形成消费增长合力。

（四）健全要素支撑，夯实融合发展底座

完善消费数据要素流通机制，建立分级分类管理规则，依托隐私计算推动合规数据跨域共享。优化算力布局，针对不同场景需求部署边缘算力节点，保障低时延应用流畅运行。培育复合型人才队伍，深化校企合作定向培养，完善人才激励机制，畅通跨领域职业发展通道。

（五）优化安全保障，守牢合规发展底线

健全全链条安全治理体系，明确技术研发、产品生产、场景运营各环节安全责任。构建常态化风险监测预警机制，形成风险闭环管理，建立差异化应急响应预案，提升突发安全事件处置能力。推动安全技术与 AI 应用同步部署，完善安全标准与检测认证体系，定期开展安全评估与抽检，提升行业整体安全水平。

人工智能消费发展研究报告（2026）

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