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国际数据公司（IDC）最新发布的全球人形机器人跟踪报告显示，2026上半年，全球人形机器人出货量接近2.5万台，同比增长432.1%，产业发展进一步从技术验证向商业化应用探索阶段迈进。应用场景持续扩展，加速向工业制造、零售、交通物流、休闲旅游及家庭消费延伸；与此同时，行业竞争也从本体性能逐步转向具身智能综合能力。IDC预计，2030年全球人形机器人出货量将超过75万台，市场将进入规模化应用加速发展阶段。

全球人形机器人市场延续爆发式增长，2030年有望超75万台

2026年以来，全球人形机器人市场延续高速增长态势，产业发展进一步从技术验证迈向商业化应用探索。IDC数据显示，2026年上半年，全球人形机器人出货量近2.5万台，同比增长432.1%；市场规模超过7.4亿美元，同比增长322.7%。

市场高速增长的同时，人形机器人产业的供需两端也正在发生积极变化：一方面，工业、物流等应用探索持续加速，头部厂商不断扩充生产能力；另一方面，中国市场开始出现面向个人消费者的小型人形机器人，家庭及个人市场逐步成为新的潜在增长空间。此外，具身智能大模型快速迭代，机器人对复杂环境的理解、决策和任务执行能力持续提升，为人形机器人拓展更多应用场景提供技术支撑。

基于供给能力持续提升、应用场景加速拓展以及消费级市场逐步打开，IDC上调了全球人形机器人长期市场预测，预计2030年全球人形机器人出货量将超75万台左右，较此前预测上调约50%。IDC认为，未来全球人形机器人市场将逐步形成工业应用、商业服务与消费市场多元驱动的增长格局，市场也将从“技术可行”进一步迈向“规模化应用与商业价值验证”。

中国成为全球人形机器人市场增长的重要引擎

IDC数据显示，2026年上半年，中国人形机器人市场保持快速增长，出货量超1.9万台，同比增长426.3%，占全球市场比重约77.9%，成为全球人形机器人市场增长的重要驱动力。

中国市场的快速发展，一方面得益于政策持续推动。2026年以来，地方政府、产业园区及国有企业持续加大对人形机器人产业的支持力度，并通过建设创新平台、发布应用场景和推进采购部署，加速人形机器人从技术研发向实际应用落地。

另一方面，中国具备较为完整的人形机器人产业链和活跃的厂商生态。整机厂商、零部件企业、AI模型企业及系统集成商加速协同，推动机器人核心零部件、整机制造和智能化能力持续迭代，产品成本和量产效率不断改善。

与此同时，中国厂商正在成为全球人形机器人市场增长的重要力量。2026年上半年，中国厂商出货量占全球市场超95%，多家中国厂商进入全球出货量领先阵营，头部厂商在产品迭代、量产交付和应用落地方面均保持较快推进。

从市场发展路径来看，中国正在形成“政策推动、产业协同与应用牵引”共同驱动的市场发展模式。随着汽车、3C、物流、能源等行业应用持续推进，中国有望继续保持全球人形机器人市场的重要增长地位，并成为推动全球产业规模化发展的关键市场。

应用场景持续扩展，人形机器人加速进入多行业与家庭消费市场

随着人形机器人产品成熟度提升和应用探索持续深入，市场应用边界正在不断拓展。2026上半年，科研教育、表演展示、政府（数采中心）等应用场景合计出货量占比已由2025年全年的83.8%下降至69%，应用结构进一步多元化。其中，科研教育场景持续下沉，从高校科研逐步向职业院校、中小学人工智能教育延伸；表演展示类应用占比有所下降；政府数采中心建设仍是当前重要出货方向。

与此同时，人形机器人开始加速向工业制造（汽车制造、高科技与电子、其他工业制造、航空航天等）、零售、交通物流、休闲旅游等更多行业延伸，厂商与行业用户持续推进场景验证和商业化应用探索。

工业制造是当前人形机器人应用探索的重要方向。汽车制造、高科技与电子及其他工业制造等行业具有较明确的智能化需求和半结构化作业环境，为人形机器人进入真实生产流程提供了较多落地机会。智元机器人AGIBOT、优必选Ubtech、银河通用Galbot等厂商重点布局工业领域。

与此同时，零售、交通物流、休闲旅游等服务行业开始出现更多应用探索，人形机器人正在从进一步向服务型工作场景延伸。

值得关注的是，家庭消费市场也开始出现实际出货。厂商推出小尺寸、低成本人形机器人，并通过电商等渠道触达个人消费者，提供儿童教育、个人陪伴等功能。随着2026下半年个人陪伴机器人进一步拉开序幕，消费级产品有望推动人形机器人的用户群体从企业和机构向个人消费者扩展。

整体来看，人形机器人正从少数行业的技术验证，逐步进入更多行业和终端消费场景，应用范围的持续扩张正在成为推动市场规模增长的重要因素，也进一步拓宽了人形机器人的市场边界。

具身智能技术加速演进，厂商竞争从本体向智能化能力延伸

人形机器人正在进入从“硬件能力竞争”向“具身智能综合能力竞争”转变的关键阶段。随着大模型、世界模型、视觉语言动作模型（VLA）以及机器人数据闭环技术快速发展，行业竞争重点正从机器人结构设计、运动性能和硬件参数，逐步转向机器人对物理世界的理解、任务规划、操作执行和持续学习等综合能力。

从技术发展来看，人形机器人的具身智能能力并非单一模型能力，而是由多个维度共同构成，主要包括：

  • 认知智能（Cognitive Intelligence）： 物理世界感知、理解、推理及任务规划能力；
  • 运动智能（Motion Intelligence）： 运动生成、全身协调、动态移动及复杂环境适应能力；
  • 操作智能（Manipulation Intelligence）： 感知与动作闭环、灵巧操作及工具使用能力；
  • 交互智能（Interaction Intelligence）： 人机交互、环境交互及多智能体协同能力；
  • 数据智能（Data Intelligence）： 真实采集数据、仿真数据、数据治理及持续学习能力；
  • AI工程能力（AI Engineering）： 模型部署、软硬件协同及AI系统工程化能力；
  • AI生态（AI Ecosystem）： 模型、数据、开发工具、硬件及应用合作伙伴生态；
  • AI部署成熟度（AI Deployment Maturity）： 从实验室验证到真实场景部署、持续运营及规模化应用的能力。

随着VLA、世界模型等技术持续演进，上述能力正在加速融合。厂商也开始从单一技术突破，逐步构建覆盖模型、数据、工程和应用的完整技术体系，推动机器人从执行预设程序向理解环境、自主规划和完成复杂任务演进。

当前，不同厂商在具身智能技术路线和能力建设积累上呈现差异化发展，部分厂商更加重视基础模型与认知能力，部分厂商强化运动控制智能，也有厂商围绕数据闭环、AI工程化和实际部署持续投入。但随着技术体系逐步成熟，单一维度的能力优势将难以形成长期竞争壁垒，厂商需要逐步补齐认知、运动、操作、交互、数据、AI工程、生态及部署等多维能力。未来，人形机器人厂商的竞争将从当前的差异化技术路线，逐步走向具身智能多维综合能力与规模化落地能力的全面竞争。

IDC中国研究经理李君兰认为，整体来看，2026 年上半年全球人形机器人市场延续高速增长态势，产业正从技术验证进一步迈向商业化应用探索。中国凭借政策推动、产业协同与应用牵引，成为全球市场增长的重要引擎；应用场景从科研教育、表演展示向工业制造、零售、交通物流、休闲旅游及家庭消费持续延伸；厂商竞争也从本体性能逐步转向具身智能综合能力。随着具身智能大模型快速迭代、供应链成熟与成本持续改善，人形机器人有望在更多真实场景中完成商业价值验证，并在 2030 年前后进入规模化应用加速发展阶段。未来，谁能更快打通“技术—数据—工程—场景”的闭环，谁就更有机会在下一阶段竞争中占据主动。

进一步交流

以上为Worldwide Annual Humanoid Robotics Tracker报告核心数据洞察，机器人产品及行业分类及定义请参考《IDC’s Worldwide Annual Humanoid Robotics Tracker Taxonomy, 2026》。如需了解细分市场完整数据、厂商格局等详情，欢迎与IDC团队联系。请点击此处与我们联系。

Lily Li

Lily Li - Research Manager

Analyst Profile
Lily is the Research Manager for China Robotics and Embodied Intelligence, specializing in market research on embodied intelligent robots. She has long focused on the development trends of China’s embodied intelligence robotics industry, systematically studying the evolution of robot hardware,…

2026 年，随着生成式 AI 与企业核心系统的持续化融合，中国企业资源管理（Enterprise Resource Management，ERM）领域的 AI Agent 正从通用问答和单点辅助，走向核心业务流程的深度嵌入。市场竞争也从技术功能展示，转向可落地、可复用的完整业务闭环。对于财务、采购、人力等关键场景，企业关注的不再只是模型能否给出答案，而是智能体能否理解业务、调用服务、完成任务，并在权限与规则约束下持续创造经营价值。

近日，国际数据公司（IDC）发布《IDC MarketScape：中国企业资源管理市场 AI Agent 2026 年厂商评估》（Doc# CHC54441226，2026 年 9 月）研究报告。报告基于厂商调研与访谈、公开信息以及最终用户体验，从能力与战略两个维度展开综合评估，帮助技术提供者明确产品升级与交付重点，也为企业用户更新 AI Agent 选型标准、推进业务场景落地提供参考。 如需了解更多评估结果，可参考所发布的报告。

基于本次评估，IDC 梳理出中国ERM 市场AI Agent 发展的五大核心趋势。需要强调的是，当前市场仍处于从标杆共创向规模复制演进的阶段，产品发布、场景覆盖与真实业务闭环之间依然存在距离。企业需要通过实际任务链，而非单纯的功能演示，判断产品成熟度与适配程度。

趋势一：从 Copilot 辅助到 Agent 自主执行：业务闭环是能力分水岭

早期 ERM 智能化应用主要集中在智能问答、数据查询、文档撰写和单据审核等场景，以单点功能优化为主。如今，部分厂商的 AI Agent 已能够理解并拆解企业任务，调用内部数据和业务服务，推进多步骤任务执行。自动化看板搭建、动态预算调整、采购方案生成、招聘流程协同等场景，正在推动产品从“提供建议”走向“完成工作”。

判断产品是否具备真正的 Agent 能力，不能只看检索结果或分析建议，还应验证从自然语言输入到服务调用、数据回写和系统结果的完整任务链，以及数据缺失、权限不足、接口失败和低置信度情况下的处理机制。不过，自主执行不意味着所有流程都应无人化。高风险财务核算、资金调拨、敏感人事管理和复杂经营决策仍需人工复核或固定程序兜底。IDC 预计，未来两年，“低风险流程自动闭环、高风险决策人机协同”将成为主流治理模式。

趋势二：统一入口与多智能体协同演进 —— 由分散工具迈向跨系统业务执行

统一 AI 入口正在成为下一代 ERM 系统的重要竞争方向。分散的 SaaS 功能模块、专属智能体、技能应用市场与第三方工具，可以通过统一入口整合和调度，推动交互模式从“模块菜单”主导转向“意图+上下文+可执行服务”主导。企业级平台也需要支持任务拆解、工具编排、多 Agent 协同、数字员工独立身份，以及定时、事件和流程触发等能力。

统一入口的价值并不止于增加一个对话窗口，真正的基础是业务语义、指标口径、组织权限和流程能力的贯通。厂商需要将 ERM 能力标准化、服务化、可调用化，使 Agent 执行任务时能够继承既有权限与审计体系。原生业务底座的优势目前更多体现在存量客户和自有生态，跨第三方系统的协同深度仍需验证。企业在选型测试中应至少接入一个非厂商自有系统，核查任务拆分是否可解释、智能体权责是否清晰，以及任务失败补偿、跨 Agent 权限与成本管控是否有效。

趋势三：可信 AI 与幻觉管控成为刚需：以数据治理和确定性执行守住业务底线

财务、采购、人力等低容错率场景，决定了 AI Agent 不能仅以单轮问答准确率衡量。报告显示，相关厂商正在采用业务程序与大模型配合的执行方式：确定性计算和关键校验交由传统程序或规则引擎完成，大模型主要承担意图识别、任务规划、流程编排和结果解读。配合原始单据溯源、置信度阈值、规则抽检与回归测试，可以降低模型幻觉与随机性对核心业务的影响。对异常和高风险动作，应通过人工确认、阻断或回滚机制控制风险。

数据治理则是上述能力落地的前提。主数据编码、指标口径、历史字段、非结构化文档和老旧系统数据，需要在项目初期统筹规划，同时厘清数据域边界、权限继承和调用痕迹。模型调优无法替代业务流程治理，数据基础薄弱也不能靠增加模型能力弥补。企业应将可解释、可追溯、可回放、可阻断、可回滚作为准入门槛，并建立随版本更新持续回归的评测集，将可信治理落实为可验证的运行机制。

趋势四：私有化部署与信创适配加速渗透：部署能力和服务边界共同影响选型

面向数据不出域诉求较强的央国企和大型工业企业，本地、专属云、混合部署以及国产软硬件适配能力，正在成为重要的选型因素。报告中的厂商在部署能力上存在明显差异：部分已支持全本地私有化和多模型切换，部分仍以公有云为主，纯私有化能力尚未落地。对于国际厂商，全球产品已发布也不等于中国客户可以直接采购使用，本地合规进程与交付节奏同样需要核查。

企业不宜仅凭“支持私有化”的产品标签作出判断，还应验证目标部署环境中的功能可用性、模型接入与切换能力、既有系统集成条件，以及后续升级和运营安排。私有化交付也不意味着服务边界天然完整，部分厂商能够覆盖模型调优，部分则需要客户团队自行承担。明确实施、集成、数据治理、模型调优与运维的责任分工，才能评估方案的实际落地难度与长期使用成本。

趋势五：行业化场景深耕形成差异化：从项目共创走向可复制产品与持续价值

制造、钢铁、电力以及央国企财务共享、司库等领域，正在成为厂商发挥既有业务积累的重要切入点。行业规则、真实业务数据与长期实施经验，有助于智能体嵌入专业流程，但单一行业的成功不能直接等同于跨行业复制能力。当前不少产品仍处于试点或标杆共创阶段，实际成熟应用也更多集中在问数、审核、报告和月结等场景，场景数量并不能替代对使用深度与业务效果的验证。

ERM Agent 市场仍将长期保持“产品+服务”的形态。厂商需要通过共创、专项交付或前线部署工程（FDE）服务，联动业务、产品和研发团队，将定制场景沉淀为可复用的行业能力，同时合理控制定制范围。商业模式也从传统软件许可，转向席位订阅、算力消耗与项目服务相结合。企业应建立覆盖算力调用、并发峰值、故障重试和工具接入的总体拥有成本（TCO）体系，明确用量规则、计费标准与服务边界。能否把项目经验转化为可迭代产品，并持续兑现经营价值，将直接影响厂商的交付效率与长期竞争力。

IDC 给技术提供者的建议

建议一：以业务结果而非模型参数规划产品。围绕客户的目标场景、业务现状、量化指标和风险边界设计 Agent，明确助手、顾问与自主执行产品的能力差异。优先打通规则明确、风险可控的完整任务链，对高风险决策保留人工复核与程序兜底，并通过异常处理演示证明产品的执行可靠性。

建议二：将统一入口建立在原生业务能力之上。统一业务语义、指标口径、组织权限和审计机制，完善任务拆解、工具编排、多 Agent 协同与独立身份管理。把第三方系统接入后的语义一致性、权限传递和失败补偿纳入产品验证，避免统一交互界面与底层流程能力脱节。

建议三：把数据治理和可信执行前置到项目初期。协助客户统一主数据、厘清指标负责人和数据域边界，保障关键结果可追溯至原始单据。采用确定性程序与大模型协同执行，将置信度分流、人工审核、操作留痕、阻断回滚和回归测试纳入产品与交付流程，降低核心业务运行风险。

建议四：按客户约束完善部署方案和服务体系。明确公有云、专属云、混合部署与纯私有化的实际支持范围，针对重点客户需求推进国产软硬件适配和模型接入能力建设。对实施、系统集成、数据治理、模型调优及后续运维作出清晰约定，让客户能够判断上线条件、服务责任与持续运营投入。

建议五：以行业资产复用和长效运营支撑规模化。通过共创和专项交付沉淀可复用的业务规则、流程与行业能力，合理控制定制范围，将交付经验反馈至产品迭代。建立清晰的订阅、用量与服务计费体系，帮助客户测算完整 TCO、持续追踪量化业务成效，以可复制的经营价值而非智能体数量构建差异化竞争力。

IDC中国企业级应用软件市场高级研究经理徐文婷认为，2026 年 AI Agent 在 ERM 市场加速落地，产品形态与竞争格局呈现五大核心趋势，即从 Copilot 辅助向 Agent 自主执行升级，多智能体协同与跨系统打通成为标配，可信 AI 与幻觉管控成为企业采购刚需，私有化部署与信创适配加速渗透，行业化场景深耕成为差异化竞争关键。

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以上为《IDC MarketScape：中国企业资源管理市场 AI Agent 2026年厂商评估》报告的核心趋势解读。如需了解完整评估结果、厂商排名详情、细分场景能力对比及选型建议，欢迎与IDC团队联系。请点击此处与我们联系。

Wenting Xu

Wenting Xu - Senior Research Manager

Analyst Profile
Wenting Xu, senior research manager with IDC China's Enterprise Application Research, focuses on research and analysis of the China enterprise system and software area. She provides intelligence and consulting services for local and multinational corporation IT vendors. Wenting has developed a deep…

企业需求正由企业网盘、内容管理等单点产品采购，逐步转向覆盖内容管理、知识管理和AI应用的一体化平台建设。AI大模型的发展推动企业内容平台由“文件存储工具”升级为“知识资产基础设施”。内容统一管理平台、知识库、AI助手、智能体成为新的投资重点。

IDC看到，在这个市场，AI能力的演进会有四个阶段。目前市场多数产品仍处于AI功能增强和工作流优化阶段，而领先平台正在向知识资产化和Agent化方向演进。

这一判断，来自IDC对中国智能企业内容与知识平台市场的持续跟踪与研究。

市场现状及竞争格局

国际数据公司（IDC）于2026年9月发布的《市场份额：中国智能企业内容与知识平台市场份额，2026年上半年》显示，中国智能企业内容与知识平台2026年上半年的市场规模达到了10.9亿人民币，同比增速19.0%，市场保持快速增长。

同时，数据安全、本土化替代、跨境合规及行业数字化升级持续推动市场扩容，头部厂商凭借平台能力、AI集成能力和行业实践进一步提升竞争优势。

市场排名前五的厂商市场份额占比超过50%，表明该市场仍然是一个由头部厂商主导的市场。其中本土厂商正依托AI、本地化交付及行业解决方案持续提升市场影响力。其中，联想Filez业务正由企业网盘与内容协同向智能内容与知识平台升级，强调数据安全、内容治理、多云架构、全球触达及行业化应用方案，在制造、金融、工程等行业和大型企业市场具有竞争力；百度网盘企业版在多模态内容管理、AI视频剪辑、AI商业级人像精修、多模态知识检索等场景持续增强竞争力，近年来进一步完善专属版能力，并在集成、安全、品牌定制等方面全面升级；360亿方智能以私域知识治理、安全权限体系和AI知识库为核心竞争力，并强调“存智一体”和知识驱动的AI落地，依托集团安全能力在数据安全要求较高的行业持续拓展。

整体来看，2026年上半年市场增长的核心动力来自AI能力与传统业务需求的深度融合。制造业的存量资产管理和安全合规、服务业和互联网的AI场景化提效、金融和政府的私有化部署需求，构成了当前市场增长的三大支柱。随着AI从单点辅助向业务流程自动化演进，各行业对AI应用的投入将持续扩大。

IDC对智能企业内容与知识平台的定义

IDC对于智能企业内容与知识平台的定义是，该软件帮助企业采集、创建、管理、转换、共享、发布及存储企业文件、文件夹等内容，并可在指定设备、人员及应用之间进行共享和发布，为知识管理与合规管控奠定底层基础；同时，结合业务流程管理、数据分析能力及AI核心能力，依托AI语义识别、智能分类，把企业非结构化内容转化为可治理、可协同、可搜索、可被AI调用的知识资产。

另外，本市场追踪的是企业级产品，个人网盘和个人内容知识管理类的产品不在该报告统计范围内。

AI能力演进的四个阶段

IDC观察到在这个市场AI能力的演进会有四个阶段。目前市场多数产品仍处于AI功能增强和工作流优化阶段，而领先平台正在向知识资产化和Agent化方向演进。

阶段一：功能增强

AI作为辅助功能，不改变产品形态。比如摘要、问答、OCR、图片识别。

阶段二：工作流嵌入

AI开始影响用户工作方式。比如自动分类、智能搜索、内容生成。

阶段三：数据层重构

文件转化为企业知识资产。比如AI知识库、语义/多模态理解、多文档关联。

阶段四：Agent化

AI成为企业数字员工。比如自动执行任务、调用系统、流程自动化。

市场发展情况和趋势

基于本次报告对于市场的调研和对未来趋势的判断，IDC认为中国智能企业内容与知识平台市场发展情况和趋势如下：

1. AI驱动内容智能化

AI已成为企业内容与知识平台市场的核心增量。企业网盘和内容管理应用正从存储、传统文档管理、协作工具，升级为支持AI Agent、语义理解、自动化流程和智能内容发现的智能平台。

生成式AI（GenAI）和Agent技术推动内容管理从“存储-检索”向“洞察-行动”转变，内容成为AI驱动业务流程和决策的基础燃料。典型场景包括：自动文档摘要、AI内容生成、智能标签、知识图谱、内容安全检测、自动化合规审查、智能内容路由等。

2. 技术架构重构和安全合规增强

AI技术正在驱动技术架构的重构：RAG（检索增强生成）成为AI知识库的核心架构，产品通过多模态技术打破信息形态壁垒，Agent化从概念走向早期落地，隐私计算与安全可控正在成为技术标配。

伴随AI化进程，数据安全、隐私保护、合规治理成为企业采购和厂商竞争的硬性指标。端到端加密、细粒度权限、审计追踪、合规引擎、跨境数据流动管理等能力成为平台标配。

数据治理与AI治理将成为新的竞争维度——“哪个AI可以用哪些数据”比“谁能看文件”更重要。

3. 内容和知识与流程深度融合，场景化落地

内容与知识服务正与业务流程自动化（BPA）、智能流程自动化（IPA）、低代码/无代码平台深度融合，推动内容和知识驱动的业务创新。低代码/无代码工具赋能业务人员自定义内容流程、自动化Agent和集成，提升业务敏捷性。

行业场景成为服务厂商差异化竞争的关键要素，行业专属内容和知识智能体、合规模块、数据治理能力需求快速增长。

4. AI成为市场增长的新动力

企业非结构化数据持续增长，对统一存储与治理、协同办公、国产化替代、数据安全合规的需求仍然是市场增长的基本盘。

但是无论是政府机构还是各类企业，传统行业抑或是新兴行业，对AI的需求与落地实践均在持续增加。在此背景下，企业采购可助力企业实现高效内容管理与协同、将文件沉淀为知识资产并生成全新业务内容的AI产品及功能，已成为智能企业内容与知识平台市场增长的全新驱动力。

5. 多种部署模式满足不同用户需求

与全球情况有所不同，中国市场的公有云部署模式和私有化部署模式市场规模都保持着两位数的增长。

传统企业和政府对于私有化部署模式更加青睐；互联网公司、服务、批发零售行业以及中小企业对于公有云模式的便捷和性价比更加认可；甚至还有客户提出混合部署（数据在本地、应用在云端）的需求。不同的部署模式满足了不同用户的需求，市场向多云化和混合模式交付的方式发展。

6. 市场竞争格局从单一产品竞争转向生态和平台竞争

市场竞争格局正从单一产品能力竞争转向生态和平台能力竞争。不同类型厂商依托自身优势切入市场，分别在内容资产治理、办公入口、智能检索和模型应用等方面形成差异化能力。

随着企业AI应用深入，未来竞争重点将从简单的知识库问答功能，转向覆盖内容底座、AI理解、多模态处理、权限治理和Agent执行的全链路能力。具备企业知识沉淀、数据治理、安全管控以及生态连接能力的平台型厂商，有望成为企业建设知识资产基础设施的首选。

分析师观点

IDC中国助理研究总监李昭表示，企业关注的不再是”如何存储文件”，而是如何让文件被机器理解、被语义搜索、被智能问答、被Agent调用——文件系统正在演变为知识系统，存储正在成为可推理的数据层。未来竞争核心将从AI功能竞争转向企业知识资产基础设施竞争。智能企业内容与知识平台将成为连接企业数据资产与智能应用的重要基础设施，推动企业从“人找文件”进入“AI理解知识、调用知识并执行任务”的新阶段。

进一步交流

如果您希望进一步了解Agent在企业软件中的落地路径、市场演进趋势或对自身业务的具体影响，欢迎与IDC分析师团队联系。IDC将基于持续的市场跟踪与研究，提供更具针对性的洞察与建议，支持企业与厂商在这一轮变革中做出更有前瞻性的决策。请点击此处与我们联系。

Lizzie Li

Lizzie Li - Associate Research Director

Analyst Profile
Lizzie Li is Associate Research Director of IDC China's Enterprise System and Software Research that focuses on research and analysis of the China Datacenter, Cloud Computing, and IT infrastructure markets. She also provides intelligence and consulting services in customized projects for…

四足机器人市场的分化，还在加深。

IDC最新数据显示，2026年上半年，全球出货量超过4.9万台，同比增长92.5%；市场规模超4亿美元。但比出货量更值得关注的，是收入结构：教育科研和家用消费贡献了约60%的出货量，却只贡献了不到三分之一的收入；而政府、工业制造、公共事业等行业级应用，用不到40%的出货量，拿走了超过三分之二的收入。

国际数据公司（IDC）最新发布的《全球四足机器人市场份额，1H26》报告显示，行业级应用已成为市场增长的核心引擎，2026上半年行业应用市场规模超过2.7亿美元，同比增长125.1%，部署量同比增长260.5%。

这个增速，远超出货量整体增速。实际行业需求的比重持续提升。

市场进入商业化扩张期，竞争格局仍在快速演变

2025年，全球四足机器人市场进入规模化发展阶段，全年出货量约5.8万台、市场规模超过4.9亿美元，较2024年均实现翻倍以上增长。2026年上半年，市场延续高增长态势，出货量超过4.9万台，同比增长92.5%；市场规模超过4亿美元，同比增长95.4%，商业化进程进一步加快。

随着运动控制、环境感知和人工智能能力持续提升，产品应用正从科研教育、展示表演和家用消费，逐步向政府，工业制造，公共事业，石油天然气，矿产及工程、建设及房地产等专业场景拓展，市场增长动力中，实际行业需求的比重持续提升。

全球四足机器人市场呈现多梯队竞争、厂商定位分化和区域化拓展等特征。宇树科技（Unitree）、云深处科技（DEEP Robotics）、智元机器人（AGIBOT）、具微科技（Micbot）等中国厂商依托供应链、成本和规模制造优势，加速拓展消费、科研及多行业应用；ANYbotics、Boston Dynamics等欧美厂商主要聚焦政府、工业、石油天然气及特种作业等专业场景。

与此同时，技术门槛降低、产品成本下降及应用市场扩大，推动新厂商持续入局，市场竞争进一步加剧，竞争格局仍处于快速演变阶段。随着本体技术逐步成熟，厂商竞争也将由早期的运动性能和硬件参数竞争，进一步向AI能力、行业场景、软件生态及整体解决方案竞争演进。

出货靠消费科研，收入靠行业级应用

全球四足机器人市场正在呈现明显的“出货靠消费科研、收入靠行业应用”特征。2026年上半年，教育科研和家用消费贡献约60%的四足机器人出货量，但收入占比不足三分之一；相比之下，政府、工业制造、公共事业等行业级应用市场虽然出货规模相对有限，但产品单价和项目价值更高，贡献了更高的市场收入，成为整体市场增长的重要驱动力。

2026年上半年，除教育科研、家用消费之外的行业级应用市场规模超过2.7亿美元，同比增长125.1%；部署量超过1.9万台，出货量同比增长260.5%。从厂商表现来看，云深处科技（DEEP Robotics）位居行业级应用市场首位，凭借在电力巡检、工业巡检、应急消防等场景的广泛部署，以及较为成熟的产品和解决方案能力，在行业级应用市场保持领先。

这一结构性差异并非新现象，而是四足机器人市场的长期特征。2025年如此，2026上半年依然如此，且分化程度还在加深。消费及科研市场仍是推动产品规模化和降低成本的重要力量，行业应用则持续成为厂商实现收入增长和商业化变现的关键市场。两者不是替代关系，而是并行关系。从行业级应用维度来看，政府和工业制造是规模最大的两个细分市场；其中工业制造市场增速更高，正成为厂商重点拓展的方向。

工业制造：四足机器人加速进入规模化应用阶段

2026年上半年，全球四足机器人工业应用市场规模约7675万美元，同比增长194.2%；部署量超过4100台，出货量同比增长537.9%，市场进入快速扩张阶段。

随着工业应用加速落地，越来越多厂商开始进入这一细分市场，竞争由早期的少数厂商探索逐步转向多厂商拓展。

具微科技（Micbot）聚焦高危工业场景，依托轮足机器人和工业具身大脑，推进防爆等特种产品的规模化量产与交付，工业市场收入份额位居前列。智元机器人（AGIBOT）通过生态合作伙伴快速拓展工业应用，Boston Dynamics、宇树科技（Unitree）等厂商也持续探索工业场景，推动四足机器人从传统巡检向更多任务延伸。

未来展望：从单机巡检走向复杂作业

未来，全球四足机器人市场将从高速扩张逐步进入应用深化与能力升级阶段，市场增长动力中，行业应用和商业价值的比重将进一步提升。

行业应用从单点试用走向规模化部署。 随着四足机器人在工业制造、石油与天然气、公共事业、工程建筑、矿山等领域持续落地，市场增长将逐步由教育科研、消费等早期需求，向行业客户的批量采购转变。安全性、可靠性、部署效率和ROI将成为影响采购决策的重要因素。

从移动巡检向智能作业平台演进。 多模态感知、AI模型、机械臂及专业作业载荷的融合，将推动四足机器人从“移动+巡检”向设备检测、维护、操作和应急处置等复杂任务延伸，实现从感知、识别到决策和执行的能力闭环。

数据与具身智能成为新的竞争壁垒。 随着运动控制、定位导航等基础能力逐渐成熟，厂商竞争将更多聚焦真机数据、模型训练和任务泛化能力。通过真实场景数据持续训练和优化，机器人将从“一次部署、固定任务”向“持续学习、能力扩展”演进。

消费级与行业级市场双向发展。 消费级市场将通过降本、改善交互和丰富内容扩大用户基础，行业级市场则持续向高可靠、高智能和高ROI方向升级，形成不同的增长路径。

全球竞争从产品出海转向本地化能力竞争。 中国厂商将进一步拓展欧洲、亚太、中东非等市场，全球竞争将更加考验技术、成本、供应链、行业经验以及本地化交付与服务能力，市场逐步形成头部厂商、多梯队厂商及细分专业厂商并存的竞争格局。

IDC中国研究经理李君兰表示，四足机器人商业化路径日益清晰，行业级应用市场持续向巡检、安防及复杂作业深化，消费市场则在降本和产品能力提升的推动下持续扩展。随着具身智能技术、产品可靠性和载荷能力不断提升，四足机器人正从以移动和巡检为主的平台，逐步向多场景通用作业平台演进。

IDC建议：两条路，两种打法

对于厂商而言，2026年下半年是一个需要做出选择的节点。

如果主打消费科研市场，核心是降本和生态。消费级市场对价格敏感，产品同质化风险高，单靠硬件参数很难建立长期壁垒。厂商需要通过规模化制造压低成本，同时用内容、交互和开发者生态提高用户粘性，把“卖一台机器人”变成“留住一个用户”。

如果主打行业级应用市场，核心是场景理解和交付能力。工业、政府、能源等场景高度碎片化，没有一款产品能通吃。厂商需要选择擅长的细分场景做深做透，积累真实场景数据和任务经验，把“能巡检”升级为“能作业”，把“卖产品”升级为“卖解决方案”。安全性、可靠性和ROI，是行业客户真正关心的三件事。

如果两条路都想走，则需要警惕资源分散。消费市场和行业市场的竞争逻辑差异很大，前者拼成本和规模，后者拼场景和服务。同一套产品和团队很难同时打好两场仗。更现实的路径是：用消费市场的规模摊薄成本，用行业市场的利润反哺研发，但前提是找到两者之间的技术复用点，而不是简单地把消费级产品改一改卖给行业客户。

对于整个市场而言，四足机器人正在从“能走能跳”的技术展示阶段，进入“能干活、能赚钱”的商业验证阶段。谁能率先证明四足机器人在真实场景中持续创造价值，谁就能在下一阶段的竞争中占据主动。

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以上为《市场份额：全球四足机器人市场份额，1H26》（Doc#: CHC53325026）报告核心内容洞察。如需了解细分市场完整数据、厂商排名详情，欢迎联系与IDC团队联系。请点击此处与我们联系。

Lily Li

Lily Li - Research Manager

Analyst Profile
Lily is the Research Manager for China Robotics and Embodied Intelligence, specializing in market research on embodied intelligent robots. She has long focused on the development trends of China’s embodied intelligence robotics industry, systematically studying the evolution of robot hardware,…

2026年以来，主流数据库厂商围绕AI的产品与战略发布明显提速。海外 Oracle 持续迭代 Agentic AI 增强的 Oracle AI Database，Google Cloud发布数据库智能体工具预览；国内 OceanBase、腾讯云、阿里云、华为云等厂商，也相继发布面向 AI/AI Agent 负载的数据库新版本。

这些发布共同指向一个变化：数据库厂商不再只回答“数据库能否支持AI”，而是开始回答“数据库能为AI承担多少数据准备和持续服务工作”。IDC认为，这轮竞争的关键，不只是增加多少AI功能，而是能否将企业数据转化为AI可持续使用、可治理、成本可控的业务上下文。从功能叠加走向可持续的数据供给，是当前AI原生数据库发展最值得关注的产业变化。

厂商密集发布的背后，是需求侧正在发生的结构性变化。当 AI 从演示走向生产，企业面对的不再是“要不要用 AI”的问题，而是“AI 能不能持续、稳定、成本可控地用上企业数据”的问题。数据规模、数据类型、数据消费方式都在改变，数据库作为企业数据的主要承载者，自然被推到了这轮变化的前台。也正因如此，AI 原生数据库才从一个产品概念，变成了一个需要被认真讨论的产业命题。

AI 工作负载重构需求，推动数据库迈向 AI 原生时代

国际数据公司（IDC） 相关调研结果显示，2025 年企业新生成的数据资产中约 90% 为非结构化数据，但大量数据散落在各类存储系统、各类业务系统之中，多模态数据相互割裂，企业手握数据 “富矿”，却缺少将数据转化为 AI 可用燃料的冶炼能力。

《IDC FutureScape: 全球 Agentic AI 2026年预测——中国启示》中提到，到2027年，未优先构建高质量AI就绪数据的企业将在扩展生成式AI和Agentic AI解决方案时面临显著挑战，导致生产力下降15%。

进入到2026年， 产业界已经形成清晰共识：AI 的竞争焦点正在离开大模型本身的能力演示，转向如何让企业存量海量数据真正服务于生产级 AI 业务。造成企业 AI 落地困局，本质是传统架构围绕结构化数据构建，难以应对海量非结构化多模态数据的处理需求。这些数据分散多系统带来副本冗余、版本不一致，极易引发 AI 输出失真。同时数据访问主体向 AI Agent 转变，原有架构缺少适配机器高频访问的安全、隔离与状态管理能力。此外传统治理体系无法覆盖向量、多模态数据，缺少将原始业务数据加工为 AI 可用上下文的完整链路。

为此企业需要数据库具备多模态混合检索、Agent 运行支撑、AI 链路治理以及成熟的企业级能力，支撑 AI 走向生产落地。这一产业现实，也让 AI 原生数据库的价值被推到台前。

向量能力只是入场券，不等于 AI 原生数据库。

增加一个向量检索能力，或者在管理控制台中接入一个对话助手，并不足以说明整个系统已经完成AI原生转型。判断“原生”程度，更有价值的观察标准是：当数据发生变化、模型需要替换、权限需要调整、负载出现波动时，这些能力能否在统一的管理机制下持续运行，还是仍需开发者在多个系统之间反复维护连接与同步关系。

因此，谈到AI原生数据库，不是要求数据库必须从零开发，也不是要求大模型必须运行在数据库进程内部，而是强调AI工作负载是否已经成为数据库架构设计的重要前提，而不再只是附加的使用场景。

AI需要的不是一堆数据，而是可用的业务上下文

向量搜索擅长发现语义相似的内容，但相似度本身无法判断数据是否满足时间、状态、金额等业务条件。例如一个售后服务Agent需要判断某笔订单能否退款，它不仅要找到一份语义相关的售后政策，还要核对订单时间、商品状态、客户身份、政策期限，以及操作权限。

这要求数据库具备标量与向量相结合的混合搜索能力，将结构化字段的精确匹配、范围过滤与向量相似度检索纳入同一查询过程，共同回答“哪些数据既相关，又满足当前业务条件”。对于企业AI而言，结构化查询并未因向量搜索的引入而失去价值，反而成为约束检索结果的重要基础。

因此，评估AI原生数据库，不能只看是否支持向量搜索，还需要看其能否融合标量与向量查询，并进一步承担多模态数据的组织与管理。真正的能力边界，不是“能检索多少种数据”，而是“能否将不同类型的数据组织为适合当前任务的业务上下文”。

Agent成为新用户，带来的不只是更多查询

IDC 预测，到 2031 年中国企业将拥有 3.5 亿个活跃智能体。

当数据库的服务对象拓展至持续执行任务的智能体时，数据访问需求将不再局限于单次查询。Agent 的长周期任务会反复读取数据、留存中间状态、调用业务工具，并依据返回结果持续迭代执行逻辑，这使得记忆与状态管理能力变得至关重要；面向 AI 开发场景，数据库环境的快速创建、隔离测试与回滚能力同样成为刚需。

由此看，AI与Agent并没有让数据库传统能力失去价值。相反，当数据被用于连续执行的业务流程时，事务一致性、资源隔离、故障恢复和可观测性依然非常重要，需要与新的检索、记忆和模型调用能力一起接受检验。

一体化正在升温，但不是把所有数据搬进同一个库

这一轮发布还有一个值得关注的共同点：厂商越来越少只发布一个孤立的检索功能，而是开始提供覆盖数据接入、处理、治理和应用服务的组合。在《IDC FutureScape：全球AI驱动的业务战略2026年预测——中国启示》中显示，到2027年，40%的企业将战略性投资AI融合的数据架构，以避免错误决策和竞争力下降。

面向AI工作负载，“一体化数据管理底座”的趋势愈发明显。但不能将“一体化”简单理解为“一个数据库替代所有系统”。对于企业，更重要的是减少重复的数据搬运、相互矛盾的业务定义和分散的权限管理，而不是追求产品数量最少。同样，支持开放格式或统一接口，也不意味着跨系统的一致性、性能和治理问题已经自动解决。企业仍需验证：数据更新多久可见，权限如何传递，多个引擎能否使用一致的业务定义，以及不同工作负载之间是否会相互影响。

“一体化”的价值应当体现在面相AI工作负载时的复杂度下降，而不是架构图上少了几个方框。

谁将受益，谁又面临压力？

根据《IDC Market Glance: 中国数据库管理系统，3Q26》报告显示，中国数据库管理系统涵盖了包括关系型数据库、多种非关系型数据库、数据仓库与湖仓一体、专用型数据库等等多类细分领域。当前，几乎所有细分领域的产品都在从不同“控制点”向面向AI的数据管理赛道演进。

当前看来，拥有存量业务数据、成熟数据库能力和应用生态的厂商，具备向AI数据管理延伸的有利起点。但这种优势能否转化为新增收入，取决于它们能否降低客户的实际实施成本，而不只是把更多功能放入产品目录。

其他细分领域数据库厂商也并非没有发展空间。对于检索规模、响应延迟、数据类型或部署方式具有特殊要求的场景，专用产品仍可以提供更合适的方案。其竞争力是证明特定工作负载下的效果与成本优势，同时降低与企业现有数据体系对接的难度。但需要警惕的是，当向量生成、混合检索、模型调用和连接服务逐步被平台集成，单靠“支持某一项AI功能”建立的优势可能收窄。

真正被重构的，是数据库向AI提供价值的方式

从2026年以来的代表性发布看，数据库厂商正在同时回答两道题：如何借助AI改善数据库自身，以及如何让数据库更好地支撑AI。两者的交汇，使数据库的能力边界从存储与查询，进一步延伸至检索、上下文、记忆和受控的数据服务。

AI原生数据库的价值，不应由产品名称决定，也不应由演示中一次成功的问答证明。而是应该体现在，在复杂业务和持续变化的数据环境中，面向AI工作负载能稳定提供正确时间、正确范围内的数据，并让这一过程可管理、可追溯、成本可控。

IDC认为，未来的数据库竞争，不只是“谁能把数据管好”，还包括“谁能让AI持续、可靠、成本可控地把数据用好”。

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Nan Wang

Nan Wang - Research Manager, Enterprise System and Software Research, IDC China

Analyst Profile
Nan Wang is a research manager the IDC China Enterprise Research Group. His research focuses on China’s IT security market, and includes the study of the IT security software market and IT security appliance market. Nan is also involved in…

2026年，全球智能眼镜市场迎来新一轮结构性变革。国际数据公司（IDC）最新发布的《全球智能眼镜市场季度跟踪报告》显示，第二季度全球出货量同比增长35.3%，音频及拍摄类眼镜成为增长主力，AR/ER眼镜加速渗透，头显市场则面临调整。国际大厂持续主导行业方向，生态与AI体验成为竞争新焦点；中国创新厂商加快全球化步伐，通过产品多元化和渠道拓展提升海外影响力。与此同时，市场结构正向高阶智能化演进，应用场景不断拓展。尽管中国市场短期承压，但行业活力未减，技术创新、生态协同和全球化布局为未来发展注入新动能。本文将系统梳理全球及中国市场现状、主流厂商动态与未来趋势，探讨智能眼镜产业的新机遇与挑战。

全球市场

IDC最新数据显示，2026年第二季度全球智能眼镜（Smart Eyewear）市场出货量达到354.7万台，同比增长35.3%。其中，音频及音频拍摄眼镜出货量为249.4万台，同比增长54%；AR/ER眼镜出货量为50.5万台，同比增长75.7%；VR/MR头显出货量为54.8万台，同比下降23.3%。

2026年上半年，全球智能眼镜市场累计出货量达到711.4万台，同比增长70.5%。本轮增长主要由眼镜形态产品推动，市场结构正逐步向更高阶和智能化方向演进。下半年，随着新品发布和技术融合，行业格局有望进一步调整，但整体需求表现还需持续观察。

全球市场产品动态

1.国际大厂份额领先，资源投入重心明显转移

国际头部厂商持续引领智能眼镜行业发展方向。Meta凭借音频类智能眼镜稳居市场领先地位，并积极筹备新品发布。苹果首款智能眼镜产品已进入量产倒计时，行业竞争重心正由单纯的硬件出货量转向生态系统和AI体验的深度融合。尽管国际大厂多线布局，但资源投入重心已发生明显转移。

Meta：继续保持全球智能眼镜市场的领先份额，二季度推出更具性价比的新品，进一步巩固其在大众消费市场的基础。Ray-Ban Display等显示类智能眼镜受限于良率和产能，出货量尚未形成规模，细分市场优势尚待建立。头显方面，Quest系列持续推进，但整体出货量预计有限。

Apple：首款智能眼镜产品进入量产倒计时，头显产品线节奏相应调整，下一代头显发布时间或将大幅延后。

2. 中国科技创新厂商加速全球化，产品线与渠道多元化

中国科技创新厂商加速全球化布局，通过丰富产品线、拓展海外渠道和深化本地化运营，在显示类眼镜领域形成差异化竞争力，海外市场份额持续提升。

雷鸟：加速产品迭代，推出主打高端观影体验的GT系列和轻量化V4 AI拍摄眼镜，同时Q3将正式发布iO系列显示类智能眼镜。其今年海外市场拓展加快，线下渠道建设提速，上半年在全球及中国消费级AR&ER眼镜市场保持领先。

Xreal：海外市场出货占全球比例已超过60%。产品线持续丰富，覆盖不同价位段和细分场景，包括入门级XBX A01+、和面向游戏市场的R1。同时Q3将在海外正式发布Project Aura，进一步完善高端显示类智能眼镜布局，全球市场区域覆盖日益完善。

Inmo、Viture等厂商也在海外市场持续发力。Inmo计划Q3推出王嘉尔联名款，拓展时尚消费场景；Viture专注细分市场，持续扩展海外零售渠道，在北美等地表现稳健。

3. 生态搭建与跨界合作提速，应用场景持续拓展

生态搭建与跨界合作加速，智能眼镜应用场景持续拓展，厂商通过AI能力、内容生态和多终端协同不断提升产品价值。

千问：千问在国内带摄像头、以AI功能为主的智能眼镜市场中快速上量，依托大模型与电商、支付生态的深度整合，取得领先。三季度有望与新品千问AI耳机协同，进一步完善AI硬件生态布局。

Rokid：海外出货开始增加，二季度在全球非全彩眼镜市场保持领先。生态层面，Open Day 2026发布Yoda OS完善底层系统，后续计划引入腾讯WorkBuddy AI办公能力，探索眼镜在办公场景的落地。

中国市场

2026年二季度中国智能眼镜市场出货61.1万台，同比下滑8.0%，市场首次出现负增长。下滑主要受到音频眼镜市场影响，但整体行业竞争依然活跃，厂商持续优化产品线和渠道布局，新玩家不断进入，市场活力未减。

中国细分市场概况及市场格局

音频和音频拍摄眼镜市场

2026年二季度，中国音频和音频拍摄眼镜市场总出货量为33.2万台，同比下滑35.4%。市场结构继续升级，音频拍摄眼镜市场份额已超过音频眼镜，占比达到55.3%，同比增长81.4%。

本季度市场下滑，主要是由于头部品牌产品逐步进入生命周期末期，导致整体出货承压，而市场上推出的新产品尚未形成有效接力。同时，音频眼镜产品同质化问题突出，缺乏差异化创新，进一步影响了消费者的换新意愿。尽管促销季带来了一定关注，但对销量的拉动作用有限。在此背景下，部分新厂商对市场持观望态度，入局节奏相对缓慢。未来市场能否恢复持续增长仍取决于创新功能的落地和用户需求的进一步释放。

AR/VR市场

2026年二季度，中国AR/VR市场出货量27.9万台，同比增长85.8%。

AR&ER眼镜市场同比增长123.0%，其中受益于以AI功能为主的轻量级眼镜的带动。单色眼镜的市场份额首次超过全彩眼镜，达到51.2%，以千问、Rokid、Inmo等品牌为代表。价格段覆盖主流消费区间，满足不同用户需求。同时从《中国智能眼镜市场月度跟踪报告》数据来看，讯飞将于7月开始出货，预计将进一步推动市场格局变化。行业整体呈现出技术创新加速、应用场景多元化的积极趋势，AI与AR&ER硬件的深度融合为市场带来更多想象空间。

VR&MR头显市场二季度出货量同比下滑34.4%，下滑有所收窄。随着行业应用的不断拓展，头显在大空间商用、机器人后台数据采集、远程操控等新场景中展现出新的增长机会，有助于消化部分库存。同时Pico将在年底发布头显新品，将对市场格局及未来走向带来较大影响，行业将普遍关注其在产品量级和生态建设方面可能带来的变化。整体来看，随着新产品的推出和行业应用的深化，头显市场有望回暖，迎来结构性增长机遇。

未来展望与新机会

IDC中国市场分析师叶青清认为，尽管有国补政策和促销活动的支持，智能眼镜作为新兴科技产品，用户的购买决策依然偏向谨慎。当前，智能眼镜作为终端生态与AI能力融合的重要交互入口，其潜在价值尚未完全释放。只有当产品体验、内容生态和实际应用场景进一步丰富，产业链参与者和终端消费群体才会持续扩大。

展望下半年，市场将出现以下几个动向：

第一，产品线分化与创新加速。下半年，厂商将加快产品线分化，针对不同用户需求在色彩显示、重量控制、佩戴舒适性等方面推出更多组合方案。轻量化全彩眼镜将成为布局重点，既满足日常佩戴的便携性，也提升视觉体验。部分厂商还将探索AI、影像、健康等多功能融合，推动产品从单一功能向多场景应用转型，进一步激发用户换新意愿。

第二，出海步伐加快，全球化布局深化。随着国内市场竞争加剧、增长空间阶段性受限，越来越多中国厂商加速海外市场拓展。海外细分市场尚未完全饱和，尤其在AR&ER等领域，国产品牌凭借技术积累和性价比优势，已在部分区域建立知名度。轻量级产品的推出有望进一步打开海外市场空间，降低与国际大厂正面竞争压力。除科技创新企业外，部分传统大厂也在积极布局或关注海外机会，全球化将成为行业主旋律。

第三，生态建设与场景落地持续推进。生态体系的完善和跨界合作将成为智能眼镜行业发展的关键。厂商将加大与内容、AI、支付、电商等生态伙伴的协同，推动智能眼镜在办公、娱乐、健康、教育等多元场景的落地。AI大模型与终端硬件的深度融合将提升产品智能化水平，带动新一轮应用创新。

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从扫地、割草到擦窗、泳池，家用清洁机器人正在从“单一爆品”走向“全场景清洁生态”。国际数据公司（IDC）最新追踪报告数据显示，2026 年第二季度，全球家用清洁机器人市场出货约 1120 .5万台，同比增长 21.5%。其中扫地机器人市场出货 788.5 万台，头部厂商集中度持续攀升。经历一季度 36.6% 的高增长后，二季度市场增速回归常态，但结构性分化进一步加剧：扫地机头部三强垄断格局固化，割草机器人延续高增，泳池机器人进入传统旺季。

本文以 IDC 最新追踪报告为依据，深度剖析扫地、割草、擦窗、泳池机器人细分市场的关键节点，助力行业伙伴制定科学可行的发展战略。

扫地机器人

2026 年第二季度，全球扫地机器人市场出货 788.5 万台，销额达38.9 亿美元。市场集中度显著提升：前五大厂商合计占据 75% 的出货量份额和 82.0% 的销额份额。二季度欧洲市场持续引领增长，出货量同比增长64%，其中800美金（不含税）以上的高端机型出货占到欧洲市场的16.6%，在春促期间头部品牌大批量本地仓备货，低价品牌成本承压加速出局。欧洲市场终端机型降价促销，旗舰机型加速放量。

IDC 洞察：全球扫地机器人市场已经进入 “头部固化、尾部出清” 的阶段。头部商凭借技术研发、品牌溢价和全球化运营能力，持续拉大与中尾部品牌的差距，高端市场的利润和话语权进一步向头部集中。对于中尾部品牌而言，单纯依靠价格竞争已难以突围，必须在细分场景、差异化技术或特定区域市场找到生存空间。二季度全球扫地机器人平均售价约 4943美金（不含税），同比上涨7.9%，高端化趋势仍在延续，行业产品迭代逻辑告别同质化参数比拼，转向聚焦家庭真实深度清洁体验，平板、圆盘、滚筒等多类硬件方案同步演进、多元并行。

割草机器人

2026 年第二季度，割草机器人延续高景气态势，出货93.9万台，同比增长59.7%，保持高速增长。无边界机型已成为市场绝对主流，出货占比持续提升至84.2%。

IDC 洞察： 割草机器人的增长逻辑仍由供给端主导。头部国产品牌凭借从激光雷达、驱动电机、动力电池到整机代工的全链条国产化配套，在成本管控与交付周期上建立显著优势；与此同时，传统清洁龙头加速入局，推动行业格局快速出清，中小尾部品牌生存空间持续收窄。需求端，二季度欧洲及北美草坪进入生长旺季，季节性爆发特征显著；国产头部厂商今年以来持续加码北美线下渠道布局，市场起量迅速。价格端，全球割草机器人平均单价环比下探至 1,431 美元，国产供应链成本优化成效持续释放。

擦窗机器人

二季度全球擦窗机器人出货约 84.7 万台，同比增长59.8%，延续一季度的高增长态势。尽管二季度缺少一季度 “春节除尘” 的季节性拉动，但海外市场开拓和产品性能升级持续驱动需求增长。伴随行业规范落地、国标正式推行，市场资源与份额加速向头部品牌聚拢，全年赛道有望延续高增长态势。

IDC洞察：无线化、智能喷水、边角清洁等技术升级显著改善产品体验；欧美等市场的大面积玻璃、高层住宅及人工清洁成本进一步强化需求，同时中国品牌凭借成熟供应链和快速产品迭代加速全球渠道铺设，使擦窗机器人从小众尝鲜品类逐步走向大众化。

泳池机器人

二季度为泳池机器人传统旺季，全球出货约 153.3 万台，同比下滑6.3%。在地下泳池清洁机器人中，无缆产品占比持续提升至61.6%。高基数下换机周期拉长叠加欧美渠道去库存，中国品牌加速进入带来的价格竞争，使2026年Q2海外泳池机器人市场短期承压。

IDC洞察：疫情期间需求集中释放形成的高基数，正推动部分成熟市场步入存量换机周期；叠加欧美渠道去库存与住宅市场偏弱，短期出货端承压显著。供给端，中国品牌加速入局欧美市场，以无线化产品和高性价比策略加剧价格与份额争夺，传统品牌持续承压。二季度的小幅下滑本质上是成熟市场周期性调整与品牌格局重构的叠加结果，而非泳池机器人长期需求的根本性衰退。

IDC总结与展望

头部品牌不再只争夺扫地机器人这一单一市场，而是开始同时布局扫地、割草、擦窗、泳池等多个品类，争夺家庭清洁市场的整体份额。在这一过程中，行业竞争逻辑正在发生三个层面的转变：从卖硬件转向卖体验，从产品出海转向本地化经营，从打造单品爆款转向多品类协同。简而言之，家用清洁机器人正在从“单品爆款”走向“全场景生态”，竞争规则也随之改写。

第一，从卖硬件转向卖体验。
随着AI导航和具身智能技术不断成熟，机器人会越来越“聪明”，能够自己学习家庭环境、规划清洁路线，并根据用户需求做出调整。因此，未来产品之间的差距不只是硬件配置，更取决于软件算法、AI能力以及长期积累的数据。

第二，从产品出海转向本地化经营。

中国品牌出海正在从“把产品卖出去”，逐步转向“在当地扎下来”。除了发挥中国供应链的成本优势，头部品牌正在海外加快建设前置仓、线下门店和售后服务网络，并加强本地团队和渠道建设。未来，海外市场的竞争不只是产品竞争，更是物流、服务、渠道和品牌的综合竞争，率先完成本地化布局的企业，有望建立更强的长期竞争壁垒。

第三，从打造单品爆款转向多品类协同。
同时布局多个清洁品类，可以共享研发、供应链和销售渠道，降低整体成本；另一方面，也可以为消费者提供从室内到室外的“一站式家庭清洁方案”，提高客单价和用户复购。未来清洁机器人不再是孤立的家电，而会逐渐与门锁、摄像头、空调、音箱等智能家居设备连接，并与其他清洁机器人形成协同，为家庭提供更完整的智能服务

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Claire Zhao

Claire Zhao - Research Manager

Analyst Profile
Claire Zhao is a Research Manager for Client System Research of IDC China. She is responsible for conducting research on the augmented reality (AR)/virtual reality (VR) market, and vertical analysis for the PC market. She started working for IDC China as…

2026年，Agentic AI 已全面进入生产环境。然而，早期部署者正面临一个普遍且棘手的现象：活跃智能体数量平稳增长，而月度Token消耗与基础设施成本却出现数倍乃至数十倍的剧烈波动。单纯关注Agent数量已无法解释成本曲线的陡峭程度。本文基于IDC《Worldwide Agentic AI Adoption Guide》数据，从算力消耗结构、部署形态演进与行业渗透路径三个维度，给出2026-2030年的关键判断。

本文的核心结论：未来五年，企业智能体的竞争将从“数量战”转向“质量与路径之争”。真正的竞争优势将来自三大转向：从关注部署数量转向关注 Token 资源的实际承载效率；从套用全球模式转向拥抱“自定义配置+独立智能体”的中国特色路径；从一刀切部署转向结合行业基因的差异化布局。

IDC《全球智能体 AI 应用指南》呈现了全球智能体AI的最新应用机遇与发展趋势，覆盖六大行业领域、四大智能体部署类型，围绕四项核心指标提供多维度的预测数据。

一、Token消耗增速远超Agent数量：算力预算的考量维度迎来重构

从总体规模来看，中国在活跃智能体数量、动作执行次数、Token 消耗以及相关成本等核心指标上，整体占全球近10%的市场份额。中国企业在 Agentic AI 的应用节奏上与全球大盘保持同步，本土落地准备度正加速释放。但更值得技术决策者关注的，是增长背后的结构性分化：

1. 智能体急剧“变忙”，单体任务Token消耗呈爆发式增长

最新趋势表明，Token消耗与动作执行数的增速已远超Agent数量本身的增速。这意味着，规模化的内涵正从“数量堆砌”转向“单个Agent的任务链长度与执行频次”。随着长上下文、多步推理及复杂工具调用成为常态，单次任务所需的Token消耗量正呈爆发式增长。

2. 算力降本反向刺激了更庞大的复杂需求

另一个关键信号是：Token消耗的年均复合增速（CAGR >3500%）远超企业实际成本增速（CAGR ~260%），体现出大模型单位推理成本的快速下降。正是这种“算力降本”带来了正向的弹性需求——企业不再满足于单次问答，而是敢于让Agent执行长链条自动化任务，从而形成了“Token消耗指数级增长、成本相对平缓”的剪刀差效应。

二、自定义配置统治力不改，独立智能体开启结构性跃迁

规模增长只是表象，部署形态的结构性变化才是更值得关注的底层逻辑。

IDC将智能体分为四类：定制开发（Bespoke）、自定义配置（Custom-configured）、应用内嵌（In-application）以及独立智能体（Standalone）。对比中国与全球的数据，一个极为显著的“中外双轨”现象浮出水面。

1. 自定义配置智能体：中国的统治形态，全球正加速追赶

在中国市场，自定义配置智能体占据了绝对主导地位。这一特征反映了中国企业IT生态的本土基因：一方面，中国企业的业务流程个性化程度高，标准化SaaS内置的Agent难以完美贴合实际工作流；另一方面，基于低代码/零代码平台进行自定义配置，既保留了编排专属工作流的灵活性，又大幅降低了开发门槛，成为中国企业综合ROI最优的选择。

放眼全球，2026年应用内嵌智能体仍是主流形态，但到2030年，全球自定义配置智能体在数量、动作与Token消耗占比将全面反超。全球正沿着中国已走通的道路演进——从“开箱即用”的标准化交付，转向“深度配置”的灵活平台。

2. 独立智能体：从“配角”到“核心骨干”的跃迁

另一个极为亮眼的趋势是独立智能体的崛起。独立智能体不依附于单一应用运行，可通过标准协议穿梭于 API、数据库、ERP、CRM 及各类微服务之间，承担跨系统的复杂任务。

未来五年，独立智能体在中国的Token消耗与动作执行数占比均将升至超三成——这意味着，独立智能体将从今天的“小众探索”跃升为企业自动化的核心支柱。对技术供应商而言，这不仅是产品形态的补充，更是卡位机会：谁能率先提供稳定、安全、可观测的独立智能体框架，谁就有望在下一轮企业级采购中占据先机。

三、零售与服务业占据主力，行业基因决定Agent部署逻辑

在行业分布上，中国市场呈现出“大盘结构极其稳定”的特征：零售与服务业占据了近四成的绝对主力；制造与资源业约占两成，金融服务业约占一成半。三者构成了中国 Agentic AI 应用的稳健基本盘。

但在大盘稳定的表象下，底层场景与部署形态却呈现出鲜明的行业分化：

  1. 零售与服务业内部形成双轮驱动格局

“零售与服务业”独占中国近四成的 Agent 算力与成本消耗，主要驱动力来自两个方向：

  • 业务侧：消费零售的高频客户交互。在面向消费者的前端场景中，Agent 被大量用于智能客服、个性化推荐、社群运营等。这一类场景的特点是“高并发、高频次”，构成了智能体动作次数的庞大基数。
  • 技术侧：软件与信息服务的AI原生开发运维。在软件与信息服务领域，Agent 正在深度重构软件工程全生命周期。从代码生成、代码审查到 DevOps 排障，代码与系统架构处理天然具备“上下文超长、多步推理、工具调用频繁”的特征，单次任务Token消耗往往是普通对话的数十倍。
  • 行业基因决定Agent的“部署偏好”

将行业数据与部署形态交叉分析，还会发现不同行业的Agent部署偏好存在鲜明差异：

  • 零售与服务：极度依赖自定义配置智能体和独立智能体。企业需要快速迭代营销策略与开发工具，要求Agent具备极高的编排自由度与跨系统能力。
  • 公共领域、基础设施与能源：自定义配置仍是第一大形态，但应用内嵌智能体的应用显著高于零售等敏捷型行业。此类稳健合规型行业对数据安全与系统合规有着极高要求，更倾向于将智能体活动限制在既有ERP、办公套件或国产化核心业务软件内部，优先保障数据不出域。

总结与展望：给企业决策者的行动指引

回顾2025-2030年中国Agentic AI的落地轨迹，结论已清晰浮现：这不是智能体数量的军备竞赛，而是企业运营模式的底层重构。未来五年的赢家，不是部署Agent最多的企业，而是最早理解并驾驭“Token消耗、部署形态、行业基因”三者互动关系的决策者。

基于上述洞察，建议企业重点推进三项战略行动：

1. 从“按并发数”转向“按Token容量”规划

企业面临的不是Agent数量增多的线性挑战，而是单个Agent复杂化导致Token消耗量爆发式增长。基础设施规划不能仅按当前对话调用量预估预算，需建立针对长上下文、多轮工具调用的算力容量模型，引入智能路由与缓存机制，避免成本失控。

2. 采取“自定义配置 + 独立智能体”的主流组合架构

海外应用内嵌的模式并非中国企业自主搭建核心智能体体系的优先选项，全自研同样不是最经济的选择。建议重点构建统一的低代码Agent编排平台：针对多数业务流程，采用自定义配置模式敏捷搭建；针对通用型跨系统复杂流程，重点布局独立智能体，形成企业的“数字化劳动力网络”。

3. 按行业基因制定部署策略

零售与服务等敏捷行业追求效率最大化，应给予自定义配置智能体与独立智能体充分的编排自由度；公共领域、基础设施和能源等强合规行业，非核心通用场景可以自定义配置为主，兼顾效率与管控；核心敏感流程优先采用自有系统内的私有化部署方案，将 Agent 活动范围限定在已通过安全认证的自有软件边界内。

Agentic AI 并非短暂的技术热潮，而是长达数年的生产力范式转移。深刻理解落地规律的企业，将在 2026 – 2030 年的智能化浪潮中，精准锚定架构方向，真正将 AI 转化为可持续的竞争优势。

备注：本文中的 Token 消耗仅统计生产环境中企业级智能体执行业务动作时产生的 Token 及 API 调用消耗，不包含模型预训练、消费级个人设备上的智能体以及独立生成式 AI（如通用聊天机器人）所消耗的 Token。

IDC对四类智能体的定义如下：

定制开发智能体（Bespoke agents）：这类智能体依托专用的智能体 AI（Agentic AI）框架或平台实现，在 AI 智能体的设计、开发与部署全环节具备极高的灵活性与可定制性。纯代码级（Pro-code）智能体 AI 框架与平台最适配技术功底深厚的团队——这类团队需要对开发过程拥有极致掌控权，以此落地高度专业化的功能。

自定义配置智能体（Custom-configured agents）：企业可围绕主流业务运营自动化需求，自行设计、配置并部署这类 AI 智能体，无需具备深厚的编程能力。低代码工具能够简化、加速 AI 智能体的开发流程，但和所有低代码 / 无代码工具一样，存在相应的权衡取舍：由于深度复用预构建的框架与组件库，开发过程中会内置预设的前提假设与能力边界。

应用内嵌智能体（In-application agents）：应用内嵌智能体直接植入服务商的应用产品内部，用户无需跳出当前应用界面，即可借助它完成任务、获取问题解答，或是实现工作流自动化。

独立智能体（Standalone agents）：独立智能体是面向特定场景打造的成品化智能体，由智能体服务商独立部署运行，不依附于某一款单一应用（典型如深度研究智能体、会议纪要智能体、客户支持智能体）。

IDC《支出指南》致力于为IT厂商、行业用户和投资/金融机构在战略规划、产品研发、IT支出及投资规划等方面提供数据支撑。《支出指南》系列产品聚焦IT热门领域，从多个维度预测市场规模和增速，助力厂商发掘市场潜力；引导行业用户根据热点技术及应用场景进行IT规划；通过分析特定市场的发展前景，帮助投资和金融机构更好地做出决策。

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Wendy Zhang

Wendy Zhang - Research Analyst

Analyst Profile
Wendy Zhang is a research analyst in the Data and Analytics group at IDC China. She is responsible for business operations and spending guide in China Enterprise Team. She provides dynamic forecasts of future China and global ICT market development.…

腕戴产品增长逐渐放缓后，厂商对下一轮增量开始两种方向上的探索：向上，通过AI提升单品价值；向外，通过新形态拓展用户边界。——本文基于IDC最新发布的《全球可穿戴设备市场季度跟踪报告》聚焦2026年第二季度全球腕戴市场中智能手表端侧AI算力与无屏手环两大热点，进一步探讨AI能否创造新的换机价值，以及无屏形态能否拓展新的用户增量。

根据国际数据公司（IDC）最新发布的《全球可穿戴设备市场季度跟踪报告》，2026年第二季度全球腕戴设备市场出货量为4,801万台，同比下滑4.3%。腕戴设备市场包含智能手表和手环产品。其中，全球智能手表市场出货量3,708万台，同比下滑4.2%。手环市场出货量1,092万台，同比下滑4.7%。智能手表真的迎来端侧算力AI时代了吗？无屏手环市场是不是腕戴新风向？本文将为您一一解读。

智能手表迎来端侧算力AI时代？

过去智能手表的AI能力主要依赖手机协同与云端大模型，手表更多承担数据采集、语音入口和结果呈现。随着高通今年3月发布旗下首款集成NPU的可穿戴平台Snapdragon Wear Elite，AI芯片正逐步成为智能手表提升端侧AI能力的重要硬件基础。目前，头部厂商已开始布局不同层级的AI算力方案，从通用AI算力中枢到面向特定功能的轻量AI引擎，推动AI能力进一步向手表端侧下沉。

其中，具备通用AI算力中枢的芯片更有潜力承担整机系统级AI任务调度。相比依赖手机或云端，端侧AI不仅能够带来更低的响应延迟和更高的能效，也能够减少敏感数据上传，提升隐私性，并结合心率、睡眠、运动等多维传感器数据，实现更加持续的用户状态感知。同时，更强的端侧算力能够支持更复杂的AI模型，使手表从简单的指令识别和数据分析，进一步向上下文乃至环境理解、用户意图识别以及多维数据综合判断演进。

硬件能力已经开始为智能手表的AI升级铺路，但AI能否真正成为推动市场增长的新动力，最终仍取决于其能否从“功能增强”走向“高价值场景创造”。 当前AI在智能手表上的应用仍面临场景有限、交互方式和模型能力受限等挑战，未来只有形成足够高频、刚需且区别于手机的AI体验，才能真正转化为智能手表市场的新增量。

无屏产品成为新风向？

Whoop凭借订阅服务模式实现快速增长，引发市场关注。与此同时，无屏手环和智能戒指也成为近期可穿戴市场中快速发展的无屏设备形态，无感无干扰、轻量化和长续航逐渐成为部分用户的新需求。随着更多厂商进入，无屏手环能否从细分市场走向大众？

从目前来看，无屏手环仍具备进一步发展的潜力，有望成为腕戴市场的重要补充，尤其适合对无干扰佩戴、轻量化和长续航有进阶需求的用户。但这类产品的核心价值高度依赖软件算法、数据分析和持续服务，成本并不局限于硬件本身。无论采用一次性硬件销售还是付费订阅模式，短期内都难以取代传统手环，成为面向大众入门市场的主流产品。

与此同时，Whoop的订阅模式也并非无屏手环的必然商业模式，其适用性取决于厂商自身的产品基因、健康算法与数据积累、软件服务能力以及既有商业模式。 对于具备健康数据和软件服务优势的厂商，订阅模式能够通过持续服务创造长期收入；而对于以硬件销售或生态导流为核心的厂商，一次性硬件销售可能反而更符合其用户基础和商业模式。

2026年二季度全球腕戴市场Top 5厂商表现

华为

2026年二季度华为腕戴产品全球出货量持续领跑。华为持续迭代Watch Fit系列，Fit 5系列聚焦轻量时尚与进阶运动健康，成为二季度增长的重要支撑。同时，HUAWEI WATCH Ultimate Design星钻绽放款、儿童手表X1/X1 Pro等新品密集推出，覆盖多元细分市场，通过产品线扩张与人群细分进一步巩固腕戴市场竞争力。

小米

2026年二季度小米加速腕戴产品结构向上升级，手环端小米手环10 Pro成为产品线升级的重要助力；手表端Redmi Watch稳住大众市场基本盘，Xiaomi Watch S5系列出货持续攀升，全智能手表5则进一步补强高端市场，推动腕戴业务由规模覆盖向产品结构升级延伸。

Apple

2026年二季度Apple Watch进入更大范围的促销阶段，价格刺激成为成熟市场维持增长的重要手段。除中国市场在618年中大促中保持较好表现外，日本及拉美等市场也受益于零售及渠道促销实现增长，Apple Watch在成熟市场增长承压的同时，仍通过价格策略和区域市场拓展挖掘增量。

佳明

佳明2026年二季度推出Forerunner 70和170系列新品，进一步强化跑步等专业运动领域布局，同时向日常健康、户外及多运动场景拓展。通过新品迭代完善不同价位和人群覆盖，佳明在巩固专业运动优势的同时，持续拓展腕戴市场用户边界。

步步高

步步高以中国市场为核心，在儿童手表领域持续保持领先。2026年二季度推出旗舰Z12及Z9A等新品，进一步强化中高端市场布局；同时依托imoo品牌积极拓展东南亚、欧洲等海外市场，在巩固国内优势的同时加速全球化布局。

小结：市场下滑背后的结构性转折

2026 年第二季度乃至 2026 年下半年，腕戴设备市场增长依旧承压。过去几年拉动行业高速扩张的三重增长引擎 —— 新用户首购红利、产品迭代驱动的换机周期、价格下沉带来的市场扩容 —— 均已步入增速放缓阶段。当前行业正沿着两大方向寻求突破：其一，依托端侧 AI 算力加持，强化设备实时感知与主动决策能力，推动智能手表升级为个人健康管理的智能中枢。不过这套健康场景的商业化价值仍有待进一步验证，血糖等多元化体征监测功能落地，有望持续拉动用户实际使用需求。其二，行业在无感化交互与产品形态上持续创新，最大限度弱化穿戴设备的物理佩戴存在感，转而依靠持续输出的数据价值建立用户粘性。综合来看，下一阶段市场竞争的核心逻辑，将落脚于产品价值的全面重构。

IDC观点及未来展望

IDC认为，腕戴市场下一轮增长不会由单一硬件创新驱动，而将取决于厂商能否将硬件能力转化为真实的用户价值。AI芯片可以解决智能手表“能否具备更强AI能力”的问题，而高价值场景才能真正解决“用户是否愿意为AI换表”的问题。无屏手环则更可能作为传统腕戴的增量补充，满足细分用户对无干扰、轻量和长续航的需求。因此，厂商无需盲目复制AI手表、无屏手环或订阅模式，应根据自身优势选择增长方向：有硬件与生态优势的厂商应优先挖掘AI带来的换机价值；有健康数据与算法积累的厂商可进一步布局无屏设备和持续服务；而以硬件规模见长的厂商，则应谨慎引入需要长期运营的订阅模式。

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本文数据与观点基于IDC《全球可穿戴设备市场季度跟踪报告》（2026Q2）。如需获取完整报告，或针对贵品牌的具体市场定位、产品策略进行定制化分析，欢迎扫描下方二维码与IDC联系。我们将根据您的业务场景，提供从市场数据、竞争格局到用户洞察的专属解决方案。请点击此处与我们联系。

Sophie Pan

Sophie Pan - Research Director, Client System Research

Analyst Profile
Sophie Pan is a research director for the Client Systems Research team at IDC China. She is responsible for emerging technology device research, including wearable devices and smart home devices. Sophie has a deep understanding of the landscape and ecosystem…

本文作者：IDC中国研究总监王军民、研究经理程荫、研究经理孙振亚　

2026年9月3日，OpenAI发布新一代旗舰大模型GPT-6 Astra，并同步公开系统卡与安全评估结果。官方将其定义为目前智能水平与对齐能力最高的模型，最大突破是原生强化的计算机操作（Computer Use）智能体能力，可自主操作桌面与网页软件，完成填写表单、维护CRM、数据分析绘图、网站开发、工程设计与软件故障排查，独立走完多步骤业务流程。与此同时，其网络安全能力首次达到OpenAI Preparedness Framework的最高级–Critical（关键级）。

IDC核心观点

在IDC看来，GPT-6 Astra让当前模型的计算机操作（Computer Use）能力首次跨过了“可用”与“不可用”的分界线，这意味着智能体的任务执行无需等待系统接口改造或软件开放，Agent可以通过直接的Computer use能力执行相关任务，为大量因系统封闭而长期无法自动化的长尾场景提供了新的解法。

但硬币的另一面同样不容忽视，Astra在网络攻击、漏洞挖掘等安全基准上的表现同步触及OpenAI定义的Critical阈值，能力越强，被恶意利用时的破坏力也越大。对于计划推进智能体试点的企业而言，这既是一个机会窗口，也是一次对治理体系的压力测试。

以下，IDC从执行能力、成本结构、安全能力三个维度，拆解此次升级对企业落地的真实影响。

核心判断一：Computer Use准确率突破90%实用线，接口不再是智能体落地的首要瓶颈

技术层面，此次变化主要体现在定位准确率提升，单任务耗时和Token消耗下降。界面元素定位准确率从前代GPT-5.6 Sol的76.9%升至92.7%，真实软件任务、终端任务与业务自动化基准的得分均有提升，特定专业任务的耗时和输出Token消耗也有所下降。模型的上下文窗口达到105万Token，最大输出达到12.8万Token，推理档位扩展至五档。Codex通过跨上下文窗口保留笔记，减少反复压缩摘要，早期窗口中的内容仍可检索；接近百万Token长度时，多目标检索准确率仍达96.3%。这套机制可以缓解我们在先前实测中经常遇到的任务因上下文压缩而无法接续执行的问题。

这一变化为以往难以接入自动化系统的场景提供了一条不依赖接口改造的可选路径，当前智能体落地案例中，企业若要让智能体执行某个业务环节，通常需要先定义流程，再对接API、封装工具或搭建MCP服务并交由智能体处理，接口缺失系统通常需要多次调试才能构建GUI操作路径。随着模型Computer use定位准确率超过九成，单任务成本和耗时同时下降，智能体可以像人一样操作软件，处理难以预先定义的动态场景。

这将大大降低企业落地智能体的门槛，长尾场景可以直接用Computer use执行操作而无需任何复杂配置，部分稳定且高频的业务流则可以保留接口调用或MCP服务，或直接基于Computer use过程沉淀为可复用的Skill。

但需要注意的时，虽然模型定位准确率已具备较高的可用度，但Agent的任务级完成效果仍然依赖意图理解、任务规划、上下文处理、工具调用、任务执行等各个环节的表现，在长链路多步骤复杂任务场景下，仍需要Harness层的工程优化来充分发挥模型的能力，这也是当前应用层厂商的差异化竞争的空间。

核心判断二：旗舰模型单价随能力上涨，企业Token成本治理已从“建议”变为“必须”

模型定价层面，能力提升的同时单价也在上调。Astra的API价格为输入每百万Token 10美元、输出50美元、缓存输入1美元，前代GPT-5.6 Sol的标准价为输入5美元、输出30美元，按标准价对比分别为前代的2倍与1.67倍（按当前Sol促销价计算两者均为2.5倍）。

OpenAI公布的评测显示，Astra完成特定场景专业任务时，相比其他旗舰模型的耗时与输出Token消耗有所降低，例如在OSWorld 2.0离线评测的延迟模拟中，单任务耗时比Sol下降约47%；Agents’ Last Exam中，输出Token消耗比Opus 5减少约65%。长链路任务的综合成本因此可能下降，但短链路任务与高频调用则随着Token单价的提升可能会变的更贵；企业的实际支出更多取决于推理档位选择、缓存复用与路由策略，以及智能体场景的工程优化与Skill建设水平。旗舰模型单价随能力代际上移已在形成趋势，Token成本治理也因此成为企业的必要能力。

核心判断三：网络安全能力：攻与防双线同时抬高能力证据方面充分确凿：

  • Astra在ExploitBench公开基准取得满分；
  • 但因公开基准存在污染风险，OpenAI以”Daybreak Blue”权限配置另行加测，结果在内部20个新披露高危漏洞测试中，Astra执行率更高；
  • 评估过程中自主挖出2个零日漏洞，还把他们形成利用链；
  • 专家实测确认：Astra利用零日漏洞，仅打开一个HTML文件即可触发沙箱逃逸并执行主机命令，且可由普通权限一路提权至root。

防护层面表现出色，Astra较前代GPT-5.6 Sol更稳健。网络攻击类越狱请求拒绝率由59%升至91.5%；蜜罐测试中，前代56%样本触碰周边设施，Astra为0次；面对auto-review拒绝，Astra从未尝试绕过。

市场影响及IDC观点

GPT-6 Astra进一步提高了计算机操作的准确性和执行效率，增强了智能体处理复杂任务的能力，也为智能体进入更多接口受限的长尾场景创造了条件。

对企业落地的影响：

  • 接口限制得到缓解。当前企业智能体执行业务任务的主要障碍集中在数据、权限、场景建设和系统接口等方面。借助Computer Use，企业可让智能体直接操作软件处理业务，无需等待系统改造全部完成
  • 数据、权限和ROI仍是企业自己的功课。 模型执行能力增强后，数据治理、权限管理与ROI评估仍需持续推进。模型能力增强后，企业仍需提升数据就绪度、完善权限体系，并持续验证评估应用效果。IDC判断，应用范围将先在集成要求较低、效果容易验证的环节扩大。
  • 混合架构是未来十二个月的主流选择。IDC预计，未来十二个月，国内企业在智能体任务执行中更可能采用混合架构：Computer Use覆盖接口缺失的长尾环节，稳定、高频流程继续依托API或MCP服务。GUI路径能否大规模用于生产环境，仍取决于其执行稳定性和可控性。

对国内厂商格局的影响：

  • 基座模型厂商：需要同步提升工具调用、长流程规划和环境交互能力，持续增强模型执行复杂任务的能力。
  • 中小模型团队：机会更多集中在行业智能体应用和专业垂直模型，行业经验与具体业务场景的积累和适配将更加重要。
  • 应用层厂商：具备智能体编排、Harness工程、系统集成与行业理解能力，并能持续帮助企业建设积累可复用Skill的厂商，更容易进入企业实际项目。

规模化部署的关键条件：

  • 智能体身份与权限： 企业应为智能体建立专属身份，按任务需要配置访问和操作权限，明确授权边界与责任归属，并落实最小权限控制和全程操作留痕。
  • 运行环境： 企业需在国产操作系统、旧有客户端和云桌面等实际环境中验证模型适配性，并将云桌面或虚拟机的资源开销计入成本，评估其对规模化部署的影响。

IDC行动建议

基于以上判断，IDC建议企业在推进智能体试点时优先落实以下五项工作：

  • 重新梳理业务流程，优先选择标准化、高重复、电脑端操作类场景，尤其是那些长期因缺接口而无法自动化的环节，并区分AI自主执行与辅助的边界。
  • 把验收标准换成任务级指标：一次通过率、人工介入比例、单任务耗时与成本，试点阶段先把基线立起来；成本测算以完整业务任务而非Token单价为口径，同时管好上下文预算与缓存复用。
  • 打通内部系统接口、规整数据与知识，落实最小权限授予与全程操作留痕审计；严控资金与重大决策权限，防范自主操作引发的数据篡改与误操作，并为安全检查的误拦截预设处置流程。
  • 建立人机协同的组织制度，推动员工从事务执行转为任务监督与校验，配套权责规范、人工复核与异常告警机制。
  • 构建AI原生的主动安全防御体系，不仅要建设“识别威胁”的AI，更要建设能“击败威胁”的AI。

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Zhenya Sun

Zhenya Sun - Research Manager

Analyst Profile
Zhenya Sun is a research manager for the IDC team focused on exploring the application of technology and industrial development of AI and AI agents. He is also responsible for providing clients with consulting services on technologies, products, and markets…