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随着生成式AI、大模型及Agent能力持续演进，围绕“AI是否会取代SaaS”的讨论正在快速升温。基于当前企业采用进度、软件支出变化、AI规模化落地情况以及企业工作方式转型趋势的综合观察，IDC的判断是：AI不会在中短期内取代SaaS，但将推动SaaS进入新一轮结构性重构周期。 企业软件市场未来的主要变化，不是SaaS的消失，而是SaaS从“功能交付工具”向“智能执行平台”演进。

当前，AI与SaaS之间并非替代关系，而更接近于“能力叠加”与“价值重定义”关系。随着企业客户从模型试点走向业务落地，从当前市场需求变化看，企业对软件平台的要求，正在从基础数字化和AI集成能力，进一步延伸至以AI Agent为代表的智能能力，包括任务执行、流程协同、系统连接、治理承接及业务结果支撑。

在明确 AI 与 SaaS 并非替代、而是能力叠加的核心关系后，我们可以从企业预算与市场结构的维度，进一步拆解这一演进趋势的现实表现 ——AI 技术的渗透并未削弱软件市场的基本盘，反而在重构企业对软件价值的判断标准与采购逻辑。

观点一：AI预算快速增长，但软件支出并未被替代

IDC数据显示，2025年全球生成式AI支出将达到 1843亿美元，同比增长151.6%。与此同时， 2025年全球IT总支出将达到 6.8万亿美元，其中软件支出将达到1.3万亿美元，同比增长 14.2%。这表明，AI投资扩张并未系统性挤压企业软件预算，反而正在推动企业重新定义软件的能力边界。

从市场结构看，企业并没有因为AI出现而停止采购软件，而是在加速采购“具备AI能力的软件”。这意味着，SaaS的需求基础并未减弱，但产品标准正在提升。未来，缺乏智能能力、缺乏AI与业务流程融合能力以及缺乏数据壁垒的传统SaaS产品，竞争压力将加大；而能够承接AI任务并支撑流程执行的平台型软件，战略重要性将持续提升。

观点二：AI采用率提升很快，但规模化价值兑现仍处于早期阶段

IDC的数据显示，2025年，亚太地区企业平均每年开展17.9个生成式AI概念验证（PoC）项目，PoC转入生产环境的比例为34.5%，也就是说，每10个PoC项目中约有3至4个最终进入生产阶段。在KPI达成率方面，亚太地区平均为36.8%，意味着进入生产环境的GenAI服务中，约37%能够实现预期业务目标。这些最新数据表明，企业对AI试点的热情依然高涨，但从PoC走向规模化生产的转化率，以及业务成效的实际达成率，仍有较大提升空间。

这表明，AI要从“具备生成与回答能力”进一步走向“具备执行能力、可审计性、可复制性和规模化应用能力”，仍需经过持续的场景验证与业务实践。仅依靠AI模型本身，尚不足以形成完整的企业级价值闭环，企业仍需要由业务系统与平台能力持续提供数据访问、权限控制、复杂流程编排、主数据管理及合规治理等关键支撑能力。也正因为如此，SaaS在AI时代并不会被削弱，反而将在任务执行、流程承接与治理支撑等方面承担更加重要的角色。

观点三：AI正在改变企业应用软件的交互方式与价值交付逻辑

传统SaaS的核心价值，在于以模块化、标准化的方式承载企业流程，并通过菜单、表单、权限和审批机制推动业务数字化落地。但随着生成式AI和AI Agent能力不断渗透，企业软件的交互逻辑正在发生明显变化：从过去的 “用户操作功能” ， 逐步转向 “用户提出需求、系统理解意图并执行任务” 。在这一变化过程中，软件价值的衡量标准也在同步改变。企业关注的重点，正在从功能是否齐全，转向任务完成效率、流程自动化水平，以及对实际业务结果的支撑能力。

IDC预测，到2027年，约有50%的企业将在核心业务流程中引入AI agents，重塑人与机器之间的协作方式。这一趋势表明，AI agents正在从辅助工具逐步演变为企业工作体系的重要组成部分，而不再只是单点能力的补充。这也意味着，未来的软件平台，无论是SaaS还是企业级PaaS，都不再只是承担数据录入和流程流转的基础角色，而将进一步承担任务编排、系统集成、过程留痕和治理支撑等职责，成为AI执行任务时所依赖的业务底座。

与此同时，AI也正在重塑企业软件的交付方式与商业模式。基于用量的定价、智能体驱动的交互界面，以及基于结果的价值衡量，正在对传统的按席位订阅模式形成冲击。这种变化并不只停留在概念层面，而是已经在市场中逐步发生。

观点四：将被替代的更可能是低壁垒、浅流程的SaaS产品

从竞争格局变化看，AI对SaaS市场的影响并非均匀分布。预计首先受到冲击的，将是那些功能相对单一、流程嵌入程度有限、差异化不足，且主要依赖界面交互提供价值的轻量型SaaS产品。随着AI Agent逐步具备任务理解、流程拆解与自动执行能力，这类产品的独立价值空间可能被进一步压缩。

相比之下，深度嵌入企业核心流程、掌握关键业务数据、具备权限控制与合规支撑能力，并拥有行业知识积累的平台型软件，在AI时代更可能提升其战略重要性。这类平台不仅更有条件承接AI Agent的任务执行与流程协同，也更有可能在未来企业软件架构与采购体系中占据核心位置。

IDC中国企业级应用软件市场高级研究经理徐文婷认为，未来2-3年，企业将不会简单以AI替代现有软件系统，而是要求软件平台具备AI原生能力，并能够支撑AI Agent在业务场景中的应用。预计市场竞争焦点将逐步从功能覆盖转向任务执行、流程自动化和业务结果支撑能力。对SaaS厂商而言，关键不在于是否面对AI技术本身，而在于能否将AI有效嵌入企业级数据、业务流程和治理框架。从当前市场发展看，AI正在重塑SaaS的产品定义，但尚未改变企业对系统平台的根本需求。随着AI Agent从试点走向生产环境，SaaS将进一步向平台化和智能化演进，并承担更多任务执行与治理支撑职能。

为了更好的帮助用户了解企业级软件AI的发展动态和未来趋势，IDC正式启动《中国AI-Enable ERP市场份额研究，2026》报告、《中国企业资源管理（ERM）市场AI Agent技术厂商评估报告，2026》报告研究，欢迎大家与我们保持沟通交流，与IDC共同开展更多前瞻性与实践性研究。

IDC相关研究报告：

Worldwide AI and Generative AI Spending Guide 2025

Worldwide Black Book 2025

Automation, AI, and Agentic AI for FoW: Worldwide Tech Buyer Perspective Doc#：EUR154249426

IDC Survey: Enterprise AI Trends – the Latest Survey Insights Doc#：AP53632426

IDC 2026年软件和服务领域研究计划：

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2026年中国家电及消费电子博览会（AWE2026）于3月12日至15日在上海双区同步举行，以“AI科技，慧享未来”为主题，首次采用“一展双区”模式，全面呈现AI原生产品的加速落地。主展区聚焦AI+生态，涵盖智能家电、健康个护、家庭机器人等核心品类；新设的“消费电子先进科技展区”则集中展示消费电子产业的前沿技术突破，成为全球科技首发的关键平台。本届AWE无疑是历届以来AI含量最高、场景融合最深的一届。

据《IDC中国智能家居市场跟踪报告预测数据，2025年第四季度》预测，2026年中国智能家居设备市场预计出货达3亿台，同比增长8.8%。其中智能扫地机器人及智能照明设备市场引领增长。

四大关键词：AI重塑家庭场景的核心逻辑

  • 主动感知：从“被动响应”走向“主动服务”

全屋智能系统突破传统语音指令局限，搭载主动感知、智能预判能力，实现多设备无缝联动协同，让家居智能从 “被动响应” 迈向 “主动服务”。

  • 适老升级：居家康养成智能设备新刚需

紧扣老龄化社会刚需，居家康养成为家庭设备升级核心方向。智能看护设备、家庭服务机器人纷纷聚焦适老化场景，成为品牌技术与服务能力的重要展示窗口。

  • 跨界融合：打通“人、车、家”多元生活场景

AWE 持续以场景化体验为核心，打通人、车、家多元生活场景，各品类家电互为生态链接枢纽，重构未来品质生活图景，打造一体化智慧生活新愿景。

AI原生落地：从技术概念到生活实景

创新科技展区成为 AI 技术家庭落地的实践窗口，头部品牌将大模型、深度学习、感知交互等核心技术深度融入产品，AI 原生手机、AI 眼镜、AI 会议耳机等前沿终端悉数亮相，推动 AI 原生时代全面到来。AI Agent能力成为决胜厂商竞争力的关键。

五大市场洞察：从功能叠加到系统智能的跃迁

  1. 未来厨房加速演进，数据能力成厂商新护城河

未来厨房概念在本届AWE吸引关注。当前新设备整合油烟、燃气、温湿度、视觉、用户行为、菜谱等多类型数据，形成统一场景决策，同时需要基于烹饪习惯、设备使用数据，提供精准菜谱、场景模式与主动服务。从网络接入看，需采用本地边缘计算与云端协同架构，支持 Wi‑Fi 6/7、Thread 等多模连接，满足低时延、高可靠与多设备并发需求。数据层面，传感器、控制及多媒体数据爆发式增长，要求边缘实时处理、本地存储与云端分析结合，兼顾数据安全与隐私合规。厂商从卖单品转向打造厨房全链路智能方案，并有机会围绕适老等热点以安全便捷为核心推出新的细分赛道爆品。

  • 情感化AI崛起，陪伴式服务成差异化突破口

海尔、TCL、珞博智能、灵童机器人、宇树科技、魔法原子等集中展出陪伴式服务产品，涵盖情感陪伴机器人、家庭服务机器人等。智能家电需从指令执行转向主动关怀，聚焦适老、育儿、独居等更符合当前中国家庭的真实场景。当前，厂商可通过融合语音、表情、肢体、语气等多模态交互弱化机械感，同时依托经典 IP 或打造原生机器人 IP，构建更具辨识度、难以替代的陪伴体验。

  • 细分场景迈向品质化，清洁设备更具“人性”

用户对细分场景的需求，已不再满足于基础功能的实现，而是全面迈向品质化、精细化、个性化的高阶体验。随着居家场景不断细分与多元，消费者诉求也愈发具体、私密与专属。无论是健康护理、居家清洁、智慧厨房还是睡眠起居等垂直领域，参展企业均以高端材质、人性化设计、原生 AI 主动服务及系统化解决方案，提升场景体验的舒适度、专业性与高级感，充分彰显家居消费升级下品质优先的核心趋势。作为家居生活的核心场景之一，本届 AWE 清洁类新品更具温度与人性，从被动执行转向主动理解、贴心适配。依托 AI 大模型实现环境感知、行为预判与个性化清洁方案，搭配高温蒸汽除菌、仿生机械臂贴边、轮足跨层越障等前沿技术，让家庭清洁场景的迭代始终围绕人的真实需求展开，真正做到科技为人服务、清洁以人为本。

  • AI智能体时代：竞争从“单点”走向“系统”

在家庭场景中，智能产品的竞争维度正加速拓宽。竞争焦点已从单一的性能参数，延伸至多智能体协同、具身智能落地、垂直场景深度适配、全链路数据与隐私保护等综合能力层面。同时，硬件自研、系统级调度与开放生态建设也成为关键竞争力。展会现场的实际案例进一步表明，行业已从早期的“单点智能”竞争，演进为以“系统智能”为核心的价值创造阶段。竞争格局日趋立体，呈现“功能叠加”向“体验整合”跃迁的明显趋势。

  • 中国厂商领跑新品类，从参与者变定义者

本届AWE有一百多家企业首次参展。全新的机器人、拍摄眼镜、感知戒指、电动滑板车、老人AI敲击呼叫器等等新品类层出不穷，国内企业已从市场参与者，升级为技术、产品与场景的定义者和引领者。在核心技术自研、产品形态创新、场景深度适配、生态协同构建等方面实现系统突破。凭借快速工程化能力、本地化场景理解与全产业链协同优势，中国品牌正不断拓展产业边界，成为全球家电与消费电子领域新质生产力的关键载体，在新品类的竞争格局中日益占据主导地位。

IDC中国高级分析师赵思泉认为，本届AWE以家电为主要切入口，实际上是消费电子企业展示AI能力的集中亮相，更是在家庭框架下对未来生活方式的一轮预演。以家电 AI 化 为核心，通过深度语义理解、用户行为自主学习及长期记忆能力，新一代智能家居系统能够持续沉淀用户操作、场景偏好与使用习惯数据，并不断迭代形成专属用户模型。在此基础上，家庭设备可突破单一指令响应模式，实现跨场景、多设备的智能协同与需求预判，提供更贴合生活节奏的个性化自动化服务，推动家电从被动执行工具升级为具备理解、学习与适配能力的智慧家庭中枢。

延伸阅读与沟通：

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Claire Zhao - Senior Market Analyst - IDC

Claire Zhao is senior market analyst 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 a summer intern in 2019 as part of the Telecommunication group. Prior to joining IDC, Claire did some internships in the banking and insurance industries, and had some research experiences related to risk management, financial market, and data analytics. Claire graduated from Rensselaer Polytechnic Institute with a master’s degree in Financial Mathematics.

2026 年 3 月，“算电协同” 首次被写入《政府工作报告》，标志着算力与电力系统的深度融合正式上升至国家战略层面。当前全球 AI 产业竞争正从技术赛点转向成本赛点，这一战略落地不仅能化解算力快速增长与能源供给之间的结构性矛盾，更可依托 AI Token 跨境服务输出带动电力资源数字化出口，推动我国算力竞争迈入电力系统调度与协调能力比拼的全新阶段，为数字经济出口打造新增长极。

战略落地：政策沉淀与能源转型的必然结果

算电协同升级为国家战略，是长期政策铺垫与内需驱动的必然结果。早在 2023 年 12 月，“算电协同” 概念首次出现在《关于深入实施 “东数西算” 工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》中；2024 年，国家发改委、能源局等部门在《加快构建新型电力系统行动方案（2024—2027 年）》中，为算电协同配套项目制定了具体实施纲领，其推进节奏与我国新型电力系统建设、能源转型的时间线高度契合。

从能源供给端来看，2025 年底我国风电光伏装机占比达 47.3%，首次超过煤电；非化石能源发电量占比升至 42.9%，风光新增发电量占全社会新增用电量的 97.1%，新能源已成为用电增量的核心供给主体。但现阶段能源与算力布局仍存在明显矛盾：一方面存在结构性、时段性供电紧张的时间错配问题，另一方面是东部算力需求旺盛但绿电资源稀缺，西部绿电富集但算力需求不足的空间错配问题。算电协同不仅是解决时空错配的抓手，更承担着推动区域协调发展、保障国家算力安全、完善新型电力系统、落地 “双碳” 目标的多重使命，其核心是将我国电力系统的产业优势转化为数字经济的竞争优势。

全球竞争：算力竞争的终局是电力系统综合实力的较量

全球 AI 产业规模化落地，推动算力需求呈指数级增长，算力消耗与电力供给的强绑定成为行业发展的核心特征。IDC 数据显示，2023-2028 年全球智能算力五年复合增长率达 46.2%，2025 年我国智算规模达 1037.3EFLOPS，同比增长 43%，这背后是 AI 大模型训练与推理规模化落地带来的算力需求爆发。算力需求的快速攀升直接推高电力消耗，2025 年我国 AI 数据中心 IT 能耗预计达 77.7 太瓦时，2027 年将增至 146.2 太瓦时，五年实现 6 倍增长，电力供给端的压力持续加大。

全球 AI 产业竞争已出现阶段变化，上半场竞争聚焦芯片等核心技术突破，下半场则转向电力系统综合实力的较量，成本竞争趋势显现：低成本、稳定且绿色的电力供给是核心竞争力。

模式创新：AI Token 开创电力出口新模式

算电协同将继续推动我国电力出口模式转型。通过 “电力转化为算力、算力生成 Token”，实现电力资源的数字化跨境服务输出。与 2000 年后我国电子家电、智能手机、新能源汽车等实体商品出口不同，AI Token 属于数字服务贸易范畴，依托 API 电子传输实现跨境交付，且受 WTO 电子传输关税豁免规则保护，形成了数字经济领域的 “免税高速公路”，降低了跨境服务输出的成本与壁垒。

当前全球 AI Token 产业竞争呈现明显的层级特征，表层是 AI 模型技术的比拼，中层是算力服务能力的竞争，而底层则是电力体系综合实力的较量。在全球 AI Token 竞争中中国拥有四大核心优势：

1. 电力规模优势：2025 年全国用电量突破 10 万亿千瓦时，电力供给能力稳居全球前列；

2. 成本优势：中西部地区拥有丰富的低成本绿电资源；

3. 布局优势：“东数西算” 与 “算电协同” 双战略加持下，我国算力布局与能源布局的协同性提升；

4. 技术优势：我国 AI 模型性价比高、开源生态强大，为算力服务与 AI Token 产业提供有力支撑。

未来方向：电力和算力的双螺旋演进

未来，算电协同发展将聚焦三大核心方向——推动实现电力服务算力、算力反哺电力的双向赋能、提升能源与算力资源的配置效率。

1. 持续推进 “算力跟着电走”，推动算力设施向绿电资源集中区域集聚，最大化利用低成本绿电；2. 推动算力错峰用电落地，将非实时性算力任务合理安排在电力低谷时段；

3. 推动算力成为电网可调节资源，助力电网实现削峰填谷，提升电网运行的稳定性。

产业机遇：算电协同背景下，IT 供应商迎市场新空间

算电协同战略落地为 IT 技术供应商打开了新市场空间，IDC认为有四个机会窗口：

1. 算力电力协同调度系统开发需求爆发，全国一体化算力监测调度、源网荷储一体化管控等场景，亟需能实现算力负荷与电力供应动态匹配的智能调度平台；

2. 绿色算力基础设施技术升级需求凸显，液冷温控、高密度供电、低 PUE 数据中心改造等技术成为算力设施建设标配，绿电直连配套的数字化适配技术也迎来蓝海市场；

3. 跨域融合技术服务空间广阔，算力枢纽与新能源基地协同布局背景下，数字孪生、AI 能效优化、跨境算力服务 API 搭建等技术服务需求快速增长；

4. 中西部算力基建配套市场持续扩容，“算力跟着电走” 的布局思路下，中西部新能源富集区的算力集群建设，将带来服务器部署、算力网络搭建、边缘计算节点建设等大量项目机会。

IDC 认为，未来全球算力竞争不再局限于规模比拼，而是转向算力、电网、储能、调度的系统能力综合较量。算电协同作为我国新型基建的重要组成部分，其深度推进不仅能推动新能源高效消纳、降低数据中心运营成本、提升我国 AI 产业全球竞争力，更能优化电网资源配置、稳定居民用电成本、推动绿色 AI 服务普惠化。而以 AI Token 为纽带的电力数字化出口，也将成为我国数字经济出口的全新增长极。对于 IT 技术供应商而言，当前正处于算电协同领域的市场窗口期，企业需紧密关注国家及地方政策导向，积极融入行业生态，与电力运营商、发电集团、电力设备商、综合能源服务商等主体深化合作，才能把握产业发展机遇。

IDC相关研究报告：《IDC Perspective 电力算力协同发展趋势预测与市场研判，2025》（Doc#CHC52926825）

算电协同正在成为数字基础设施与能源体系深度融合的重要方向，也将重塑全球算力产业的竞争格局。围绕这一趋势，IDC已在算力基础设施、数据中心能源管理、电力数字化以及绿色算力发展等领域持续开展研究。未来，IDC将持续发布相关研究成果与产业洞察，深入解读算电协同的发展趋势与市场机遇，欢迎持续关注IDC在数字能源与算力产业领域的最新研究与观点。

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当类OpenClaw的应用迈向规模化部署阶段，安全不再是可选附加，而是支撑其全域落地与长效运行的先决条件。

OpenClaw龙虾爆火全球，区别于以往的AI助手、聊天机器人或智能体，OpenClaw具备长期记忆能力，在本地运行，可以主动通过用户偏好的现有消息应用向用户发送消息并在后台持续运行，受到了全球用户的广泛关注并引发安装潮。对于企业来说，OpenClaw的潜力更大。理论上，OpenClaw可以查看用户的日历、阅读会议记录，并持续关注正在进行的项目。与传统需要用户主动提问或提示的方式不同，OpenClaw会主动通过消息应用如Microsoft Teams、微信、飞书、钉钉等联系用户，它还可以执行诸如浏览网页、撰写和发送邮件、编写代码、创建新agent以实现目标等操作。用户可以通过包括手机和笔记本电脑在内的多种设备与其交互。这类持续在后台运行、能够检测趋势、异常和机会的环境型agent，对知识型员工来说极具价值。它代表了一种新层次智能助手理念——不再需要人类先设想可能性并指示助手执行，而是助手能够主动确定下一步行动并识别新机会。这类能力与高度自主性息息相关，意味着助手在实现目标时可能表现出异常强大的资源整合能力，这既带来了益处，也会大幅扩大威胁暴露面，“裸奔”的小龙虾会造成巨大的安全风险，给个人、企业带来难以挽回的巨大损失。

具体来说，OpenClaw可以执行Shell/Python、访问本地文件、调用API、安装社区Skills等，这些能力会带来巨大的安全风险，IDC总结了其存在的一些安全：

  • 公网暴露+弱认证风险：OpenClaw默认端口（18789/19890）常被设为 0.0.0.0 全网监听，全球超23万个实力裸奔，攻击者不需要密码、不需要权限、不需要确认即可连接OpenClaw服务，获得权限，进行未授权访问和远程代码执行，对主机进行完全控制，是超高危风险。
  • Skill供应链风险：ClawGuard发现36.8%的ClawHub Skills存在安全问题，至少76个Skills含恶意代码，攻击者可以一次发布多个恶意Skills，用户在安装Skills时面临重大安全风险。2026年2月，ClawHacvoc大规模恶意Skills投毒，一旦用户执行恶意安装步骤，攻击者便可获取 SSH 密钥、浏览器密码、加密货币钱包私钥、云服务 API 密钥等敏感数据，或在用户设备上植入远程控制程序（RAT），实现完全系统接管。
  • Agent权限失控风险：OpenClaw 可以做Shell执行、文件访问等高权限动作，可以读写全盘、执行任意命令。当Agent做出如删文件、格式化的高危动作时，无二次确认将带来不可挽回的损失。2026 年 2 月，Meta 安全专家在测试OpenClaw 时，因 AI 处理大量邮件时遗忘 “未经确认不得操作” 的安全约束，批量删除其 200 多封工作邮件，专家只能通过强制关机物理止损。
  • 提示注入风险：攻击者可以在skills、网页、邮件、工具中嵌入恶意指令，诱导Agent执行高危操作。
  • 敏感信息明文存储：OpenClaw 将 API Key、账号凭证及会话数据明文保存在本地目录，已被主流窃密木马列为重点窃取目标，存在高风险的数据泄露隐患。
  • 高危漏洞频发：OpenClaw持续暴露高危安全漏洞，攻击者可利用这些漏洞实现远程控制或系统接管，严重威胁运行环境安全。国家信息安全漏洞库（CNNVD）发布通报，2026年1月到3月9日，共采集到82个OpenClaw漏洞，存在极大的安全隐患。

无论是个人还是企业部署类似OpenClaw的工具时，需要采取严格的安全和治理措施，IDC建议组织可以从以下几点入手进行检测和防护：

  • 网络隔离：网关绑定 127.0.0.1 ，关闭默认端口，禁止公网暴露；远程用SSH隧道/VPN/零信任，配IP白名单+强密码+MFA；防火墙阻断外部入站，仅内网/堡垒机访问。
  • 最小化权限：用普通用户启动，禁用root/管理员权限；仅开放必要文件路径，禁用删除/格式化等高危命令；关键操作强制二次确认等。
  • Skills供应链安全管控：Skills供应链扫描、安装前代码审计等。
  • 数据与凭证安全：开启数据加密，禁止明文存密钥/密码；定期更换API密钥，用密钥管理服务/环境变量注入；清理本地缓存与日志，避免敏感信息残留等；
  • 漏洞与监控：开启自动更新；开启操作日志，异常实时告警；定期用官方工具自查绑定地址、认证状态。

目前，中国众多大模型厂商陆续推出了免费版类OpenClaw智能体，积极抢占新的用户端入口。伴随类OpenClaw智能体部署节奏的加快，AI云厂、网络安全厂商以及AI安全创新型企业快速推出了OpenClaw安全风险分析与防护解决方案和 “安全小龙虾” ，帮助用户安全地使用OpenClaw。为了更好地帮助用户了解大模型安全、智能体安全的市场格局并帮助其做技术选型，IDC正式发布《IDC MarketGlance：中国大模型安全，2026Q1》（Doc#CHC53617026），市场格局详见下图：

与此同时，大模型、智能体的安全检测与防护也少不了AI的赋能即安全智能体的加持。当前众多技术服务提供商已经将安全智能体和智能体集群的能力集成到其安全解决方案中，帮助用户提质增效，用AI对抗AI、AI防护AI将成为未来大模型安全、智能体安全防护的一个重要思路与能力。IDC同期发布《IDC MarketGlance：中国安全智能体，2026Q1》（Doc#CHC53597826），希望通过IDC对于中国市场中安全智能体产品的调研来帮助用户充分地了解安全智能体相关技术的发展和市场格局，详见下图：

IDC《全球CIO议程2026年预测——中国启示》报告预测，到2030年，中国500强企业中15%的组织将因对AI智能体的管控与治理不足，引发高关注度的运营中断，进而面临诉讼、高额罚款及CIO被解雇的情况。企业管理者亟需构建一套智能体安全和治理体系来帮助企业安全地用好智能体，规避安全风险。

为了更好地帮助用户了解智能体安全检测和防护如何入手，IDC正式启动《IDC Perspective：OpenClaw安全防护解决方案市场洞察，2026》报告、《IDC Perspective：中国智能体身份与访问控制解决方案市场洞察，2026》报告研究，欢迎大家与我们保持沟通交流，与IDC共同开展更多前瞻性与实践性研究。

IDC更多相关研究

IDC已于2026年启动AI安全技术系列研究，围绕AI原生安全架构、安全智能体成熟度评估、AI驱动DevSecOps实践路径及企业级AI治理框架展开深入分析。

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Sophia Wang - Research Manager - IDC

Sophia Wang is a Research Manager in IDC China. She is responsible for the analysis and research of China's cybersecurity market. Her primary focus is on China's cybersecurity appliance and services market and operational technology (OT) security market. Additionally, she provides related research and consulting services for regional and global IT customers and supports their business development. Prior to joining IDC, Sophia worked in several consulting companies. She was independently responsible for consulting projects in fast-moving consumer goods (FMCG), internet, and other industries. Through market analysis and benchmarking analysis, she helped many clients solve problems in the different stages of their development. Sophia graduated from the University of Southern California with a master's degree in econometrics. She also majored in human resource management and journalism for her bachelor's degree.

2025年中国腕戴设备市场出货量7,390万台，同比增长20.8%。国补政策与促销活动成为增长主引擎，这一趋势将延续至2026年。市场参与者如何应对政策驱动的新节奏？本文基于IDC最新数据，为您梳理市场变化与未来方向。

根据国际数据公司（IDC）最新发布的《中国可穿戴设备市场季度跟踪报告》，2025年中国腕戴设备市场出货量为7,390万台，同比增长20.8%。腕戴设备市场包含智能手表和手环产品。其中，中国智能手表市场出货量5,061万台，同比增长17.2%。手环市场出货量2,329万台，同比增长29.4%。这主要得益于国补政策的刺激以及多平台活动补贴的带动。在政策驱动的增长背后，市场呈现出哪些特点？头部厂商表现如何？2026年又将走向何方？本文将为您一一解读。

2025年中国腕戴市场发展的三大特点

根据IDC跟踪报告，2025年中国腕戴市场发展呈现以下三个显著特点：

特点一：政策驱动成为增长主引擎

2025年市场增长主要由国补政策驱动，销售节奏受政策与价格波动影响显著增强。这一趋势将延续至2026年，市场对促销及价格补贴的敏感度进一步提升。这意味着，政策和促销活动已经成为影响市场节奏的关键变量，厂商需要适应这一新的运行逻辑。

特点二：500-1000元价位段增速最快

500-1000元价位段是成人智能手表市场增速最快的区间。这一现象的形成有两方面原因：一方面受产品迭代与价格调整影响，另一方面千元档位产品促销也显著带动该价位段增长。随着智能手表市场技术日趋成熟，该价位段凭借高性价比，对消费者的吸引力持续提升。

特点三：渠道流转加快，库存结构优化

补贴政策和促销活动推动渠道流转速度明显加快，从库存角度来看，有效缓解了渠道压货压力，推动市场向更加良性的方向发展。其中线上销售增长更加明显，成为拉动整体销量、优化库存结构的重要动力。

2025年中国腕戴市场Top 5厂商表现

华为

2025年，华为在腕戴市场稳健领跑，稳居中国市场出货量第一。Watch GT 6系列首发骑行模拟功率，快速迭代并广泛铺货；Watch 5系列进一步夯实了其在中高端智能手表市场的领先地位；Watch Fit系列则凭借精致外观与出色性能，在轻运动场景中表现亮眼。

小米

小米第四季度发布智能手表新品Redmi Watch 6和全智能旗舰手表Xiaomi Watch 5。此次推出的全智能手表是小米可穿戴系列完善其产品在高阶智能手表领域布局，向中高端市场迈进的重要一步。

Apple

2025年Apple在中国市场增长迅速，主要得益于国补政策带来的价格优惠刺激。其下半年通过Apple Watch S11， Apple Watch SE3和Apple Watch Ultra 3全线产品更新也进一步带动出货。

步步高

2025年步步高旗下小天才儿童手表品牌整体表现稳健，持续领跑中国儿童手表市场，稳居出货量首位。品牌通过产品线下探、发力线上平台实现多元布局，且深耕线下渠道，巩固市场优势。

荣耀

2025年，荣耀在腕戴设备市场实现显著增长。其在智能手表领域持续完善产品布局，覆盖入门至中端主流价位段，并推出多样化外观形态产品，为消费者提供丰富选择。

2026年市场发展趋势展望

IDC报告指出，展望2026年，中国腕戴市场主要呈现以下发展趋势：

趋势一：转向结构优化的理性发展阶段

中国腕戴市场将转向结构优化的理性发展阶段。在新传感技术仍在孕育的周期下，政策与价格成为影响增长节奏的重要变量，市场对促销与补贴的敏感度持续提升，行业运行逻辑更趋市场化。

趋势二：市场结构进一步两极分化

市场结构将进一步呈现两极分化态势。入门级市场凭借天然的高性价比优势，持续吸引新增用户并有效激活换机需求；中高端市场则在促销活动与政策补贴的双重带动下，实现显著增长。

趋势三：端侧AI或将开启新时代

伴随高通推出首次搭载专用NPU的全新可穿戴旗舰平台，端侧高性能AI处理能力将有效提升，或将引领腕戴设备进入端侧AI时代。

IDC中国研究总监潘雪菲认为，腕戴市场仍需在健康场景上持续深耕，无创血糖监测等慢病管理功能将成为行业重要增长引擎，释放更大市场潜力。同时，端侧AI技术的应用将显著提升腕戴设备的算力水平，未来可进一步与智能耳机、智能眼镜等多类穿戴产品实现多模态协同交互，有望构建下一代自然交互生态，开启全新发展格局。

针对技术供应商和采购方的建议

针对技术供应商和采购方，IDC提出以下三点建议：

建议一：布局双轨产品矩阵，适配市场化增长节奏

面向两极分化的市场结构，同步强化入门级高性价比机型与中高端功能旗舰；灵活联动政策与补贴资源，优化定价与促销节奏，提升用户转化与换机周期管理能力，在理性发展阶段保持规模与利润平衡。

建议二：深耕健康场景，打造慢病管理核心增长引擎

重点投入血压、血糖等慢病监测技术研发和产品应用，推动产品健康监测能力升级；以专业健康功能构建差异化壁垒，将健康服务转化为长期用户粘性，成为驱动市场增长的新势力。

建议三：布局端侧AI与多设备协同，抢占下一代交互生态制高点

强化智能手表端侧AI高性能算力，提升设备独立处理与智能响应能力；积极推进腕戴设备与智能耳机、智能眼镜等多类穿戴产品的多模态协同交互，构建下一代自然交互生态，以生态化优势开启全新发展格局。

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Sophie Pan - Research Director - IDC

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 development of the consumer Internet of Things (IoT) device market. She assisted the top-tier companies to formulate business strategies by conducting meticulous data analyses and uncovering opportunities and trends in the market. Prior to joining IDC, Sophie worked at a research consultancy and the IT hardware manufacturing industry, providing consumer research and market analysis services. Sophie holds a master’s degree in Integrated Marketing from the Florida State University in the USA.

2026年全国两会释放明确信号：“深化拓展人工智能+”与“打造智能经济新形态”，正成为ICT市场增长的双引擎。政府工作报告中强调的“促进新一代智能终端和智能体加快推广”、“推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用”以及“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程”，为企业级ICT市场的持续扩张提供了明确的政策方向。IDC基于最新发布的2026年V1版《全球ICT支出指南：行业与企业规模》（Worldwide ICT Spending Guide Enterprise and SMB by Industry）及《中国IT市场省级及云解决方案支出指南》（China Provincial Cloud Solutions Spending Guide），对中国ICT市场的结构性机遇进行了梳理。

基于上述指南的数据分析，IDC从市场格局、技术演进、行业赛道等维度，提炼出中国ICT市场的五大核心洞察：

洞察一：市场稳健增长，“深化拓展‘人工智能+’”成核心引擎

IDC《全球ICT支出指南：行业与企业规模》数据显示，2025年中国ICT市场投资规模为6889亿美元。展望未来，中国ICT市场支出将以7.8% 的五年复合年增长率稳步增长，到2029年有望突破9187亿美元。

从企业级视角来看，这一增长态势更为强劲。企业端的“‘人工智能+’深化拓展”战略正驱动着从基础设施到应用服务的全链条投入。IDC《全球ICT支出指南：行业与企业规模》预测，到2029年中国企业级ICT市场规模将达到5120亿美元，五年复合增长率13.3%，高于整体市场增速，成为推动新质生产力发展的关键力量。

洞察二：硬件为基，软件与服务引领智能化转型

IDC《全球ICT支出指南：行业与企业规模》数据显示，中国企业级ICT市场在硬件、软件、IT服务等多个领域展现出差异化的发展前景。

硬件：规模最大的“压舱石”。作为数字化转型的核心基础设施，硬件市场依然是当前中国企业级ICT支出中规模最大的组成部分，2025年占比超过五成。值得注意的是，AI训练和推理需求的爆发直接拉动了对GPU服务器、高性能存储及相关网络设备的投入，服务器和存储市场的投资到2029年有望实现24.4%的五年复合年增长率，成为硬件领域中增长最快的子市场。

软件：智能化转型的核心引擎。随着生成式AI的加速落地，软件正在成为企业智能化决策、业务流程自动化和数据治理的核心载体。IDC预测，2029年中国企业级软件市场规模预计达到933亿美元，五年复合增长率13.6%。其中，受到大模型发展的驱动，应用开发与部署市场成为软件市场中增长最快的子市场。

IT服务：不可或缺的赋能者。无论是在企业架构优化、系统集成，还是在智能化技术落地等关键环节，IT服务都扮演着至关重要的角色。IDC预测，2029年中国企业级IT服务市场规模将接近750亿美元。

洞察三：云部署模式分化，公有云领跑、私有云稳增

两会提出的“深化拓展人工智能+”行动正深刻影响企业技术路线的选择。IDC《中国IT市场省级及云解决方案支出指南》数据显示，2025-2029年间，三大部署模式的结构性变迁趋势愈发清晰。

公有云：增速领跑，占比突破四成。公有云是三大部署模式中增长最快的板块。IDC预计，2025年公有云支出规模达1018亿美元，占中国企业级IT市场总规模的44.2%；到2029年，这一规模预计将增长至2144亿美元，五年复合增长率高达23.4%。这一增长的核心驱动力首先来自互联网行业的持续投入，2025年其在公有云市场中的贡献占比超过50%；与此同时，传统行业的数字化转型也在加速推进，正在成为公有云市场增长的新动能。

私有云：规模持续扩大，占比稳步提升。私有云是中国企业级IT市场中占比持续提升的部署模式，2025年占比16.8%，到2029年预计提升至18.9%。私有云市场的高速增长，得益于AI工作负载的私有化部署需求激增。此外，数据安全政策的驱动，正推动大型国央企、金融机构等将核心业务系统向云原生架构加速演进。

传统IT：存量巨大，占比逐年收窄。尽管云计算的浪潮席卷各行各业，但传统IT部署模式依然在中国企业级IT市场中占据重要地位。2025年传统IT支出规模达900亿美元，占市场总规模的39.0%；到2029年，这一规模将增长至1193亿美元，但占比下降至29.0%。

洞察四：互联网行业领跑，企业级IT投资结构性分化

从行业维度看，IDC《中国IT市场省级及云解决方案支出指南》数据显示，互联网、金融、政府、制造、电信等行业的IT投资规模均位居前列。其中，互联网行业占据规模优势，金融与政府行业稳步推进数字化转型，而制造业则在政策强力驱动下，成为增长动能较为突出的领域之一。

互联网：份额领跑，AI驱动高增长。互联网行业依然是中国企业级IT市场投资占比最高的行业，2025年占中国企业级IT市场总规模的33.1%，并以25.2%的五年复合增长率高速增长，在各行业中增速最快。随着生成式人工智能进入商业化落地关键期，互联网企业从模型训练走向应用创新，对GPU服务器、AI加速芯片、高性能存储的需求持续井喷。

金融与政府：科技金融与数字政府双轮驱动。金融与政府行业在市场规模和增长态势上较为接近，2025年企业级IT支出规模分别占中国企业级IT市场总规模的12.3%和11.1%。在“科技金融”和“稳妥推进数字化转型”的导向下，金融机构正积极探索智能客服、风险管理、智能投研等AI在业务端的应用；政府行业则围绕“数字政府”建设，从政务云基础设施向“一网通办”、“一网统管”等创新应用持续延伸。

制造：增速领先，智能制造催生多元需求。两会报告中， “因地制宜发展新质生产力”及“实施新一轮制造业重点产业链高质量发展行动”被置于突出位置。制造业IT支出规模的五年复合增长率达13.3%。IT技术正在渗透到制造业全价值链，包括研发设计端的仿真软件，生产制造端的工业机器人、智能产线，经营管理端的ERP，以及产品服务端的远程运维等。

洞察五：区域与规模分化，超大型企业主导市场

两会报告中明确提出“深入实施区域协调发展战略、区域重大战略”，支持京津冀、长三角、粤港澳大湾区打造世界级城市群。IDC《中国IT市场省级及云解决方案支出指南》的分省数据，为量化评估这一战略下各省的数字经济活力提供了一把标尺。

从区域分布看，中国企业级IT市场呈现明显的梯度格局。中国七大区域中，华北、华东、华南三大区域在2025年的企业级IT投资规模合计占比超过85%，构成市场主力。聚焦省份层面，北京市以2025年33.4%的企业级IT投资占比成为全国企业级IT市场的绝对龙头；上海市在软件、IT服务、人工智能平台等投入上遥遥领先；广东省在电子信息制造业、智能硬件等领域积淀深厚，其中深圳IT支出五年复合增长率达15.2%。

从企业规模看，IDC《全球ICT支出指南：行业与企业规模》数据显示，超大型企业（1000+人）仍然是企业级ICT支出的主要力量，2025年占据超过五成的投资份额。超大型企业在智能算力、云原生平台、大数据平台等前沿领域的投入持续加码，为市场增长注入核心动力。

【IDC分析师观点】

IDC中国分析师张文蕙认为，2026年是“人工智能+”行动全面落地的关键之年。政策持续加码与市场需求释放形成合力，为技术供应商和行业用户创造了广阔空间。AI不再只是技术热点，而是重塑硬件、软件、服务及云部署模式的核心变量。展望未来，市场竞争将不再局限于单一产品的性能比拼，而是上升为算力、平台、生态的综合能力较量。对企业而言，既要把握AI赋能的确定性趋势，也要将AI能力与自身业务场景深度融合，在算力投入与价值实现之间找到平衡点。

IDC中国高级研究经理郭越认为，当前中国ICT市场保持稳健增长、结构升级、智能驱动的整体态势，在政策与产业双轮驱动下，AI 成为核心引擎，推动硬件、软件、服务协同共进，行业热点清晰聚焦。中国ICT市场中软件与信息技术服务业、云计算、智算中心等板块领跑增长，企业数字化与智能化需求旺盛，市场韧性强劲。人工智能从技术探索走向规模化落地，大模型、智能体、端云协同快速普及，带动芯片、服务器、操作系统、数据库、行业解决方案全栈升级，形成 “硬件筑基、软件赋能、服务变现” 的一体化发展格局。

备注：IDC《全球ICT支出指南：行业与企业规模》及《中国IT市场省级及云解决方案支出指南》数据中不包含企业运营技术支出（Operational Technology Spending）数据。

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。

IDC《支出指南》相关研究：

China Provincial Cloud Solutions Spending Guide

Worldwide ICT Spending Guide Enterprise and SMB by Industry

Worldwide AI and Generative AI Spending Guide

Worldwide Software and Public Cloud Services Spending Guide

Worldwide Security Spending Guide

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Wendy Zhang - Market Analyst - IDC

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. Wendy previously held research positions at ByteDance and Kingsoft Office, where she worked on global payment products and the WPS Cloud Platform, respectively. She conducted research on landscape and competitors of corresponding markets to provide market entry strategies. Prior to that, she was responsible for industry research for TMT companies at Capital Securities, providing stock price prediction and investment advice. Wendy graduated from the University of Wisconsin-Madison with an M.S. in Business Analytics and earned a B.S. in Economics from Beijing Normal University. She is an active leader in programs, including Deloitte data analysis program and entrepreneurship program. She speaks fluent English and Chinese.

2025年，全球家用清洁机器人市场交出亮眼成绩单，总量突破3200万台。但数据背后的结构性变化更值得深究：哪些赛道正在爆发？谁在改写竞争规则？企业应如何布局未来？本文基于IDC最新发布的系列跟踪报告，为您深度解读扫地、擦窗、割草、泳池等细分赛道的关键转折点，并为行业参与者提供切实可行的战略建议。

IDC最新发布的《全球家用智能清扫机器人市场跟踪报告》等系列报告显示，2025年全球家用清洁机器人市场整体出货量达到3272万台，同比增长20.1%，其中割草机器人同比增长63.8%，引领细分品类增长。2025 年，头部扫地机器人企业持续拓展产品边界，布局割草机器人、泳池机器人等新兴细分赛道。与此同时，中国初创企业在割草机器人与泳池机器人领域表现亮眼，凭借出色的产品竞争力在欧洲、北美市场快速提升份额，对割草、泳池赛道中的海外传统行业龙头形成有力冲击。对于行业从业者、投资者以及关注这一领域的观察者而言，理解这些变化背后的驱动力，是在未来竞争中占据主动的关键。

一、 扫地机器人：存量竞争下的战略分野

作为家用清洁机器人的基本盘，扫地机器人市场在2025年出货2412.4万台，同比增长17.1%。其中，中东非与中东欧市场表现尤为突出，增速分别高达95.6%和40.3%，成为拉动全球扫地机器人行业增长的核心区域。IDC分析认为，这一增长态势得益于两大因素：一是这些地区城镇化进程加快，中产阶级家庭数量上升，对智能化家居产品的接受度提升；二是中国品牌加速出海布局，通过本地化运营和更具竞争力的产品定价，激活了此前未被充分开发的潜在需求。

石头科技凭借技术优势和全球化布局，2025年继续稳居全球市场首位，同时在美国、德国、韩国等主要国家位列第一；追觅则依托在欧洲市场的强劲增长，市场份额快速提升，成为中国品牌出海的又一成功样本。曾经的行业巨头iRobot在2025年跌出全球前五，其传统优势区域如北美、日本等地的市场份额，正被中国品牌进一步蚕食。这一此消彼长的态势，不仅是市场份额的转移，更深刻反映出不同战略路径的阶段性结果。

IDC观察到，面对日益激烈的竞争，扫地机器人企业正加速战略转型，呈现出两条清晰的演进路径：一部分厂商选择“纵向深耕”，聚焦全场景家庭机器人赛道，围绕家庭环境拓展产品矩阵，从地面清洁延伸到家庭户外庭院等场景；另一部分则选择“横向拓展”，向全品类科技企业升级，依托在算法、供应链等方面的积累，布局更多消费电子领域，拓宽业务边界。这两种路径各有利弊，如何选择未来的战略方向，将成为企业下一阶段发展的分水岭。

二、擦窗机器人：结构性需求与同质化竞争并存

擦窗机器人作为家用清洁机器人的重要补充，2025年出货量达到237.3万台，同比增长70.4%，增速仅次于割草机器人。科沃斯以超50%的份额稳居行业首位。在中国市场，城镇化进程中高层住宅比例的提升，使得外窗清洁成为刚需，而人工清洁不仅成本高，且存在安全隐患，这为擦窗机器人创造了巨大的替代空间。在海外市场，大户型住宅的落地窗设计同样催生了对自动化清洁方案的需求。IDC调研发现，中低端产品同质化严重，产品功能、外观设计高度相似，导致促销周期价格战频发。当前产品正朝着无线化、智能化持续迭代升级。

三、 割草机器人：技术迭代引爆市场，中国初创改写游戏规则

2025年，全球割草机器人市场迎来爆发式增长，全年出货199.2万台，同比增长高达63.8%，成为所有细分品类中增长最快的赛道。比整体增速更值得关注的是内部的结构性巨变：无边界割草机器人出货量达到131.8万台，占比跃升至66.2%，同比暴涨182.4%；而传统的埋线款割草机器人则出货67.3万台，同比下滑10.1%。IDC深入分析认为，这一转型的背后是三大驱动力的共同作用：首先，定位导航技术的成熟是关键基础，卫星定位、视觉导航、激光雷达等技术的成本下降和性能提升，使得无边界方案从高端走向普及；其次，用户体验的代际差异加速替代，埋线方案需要复杂的施工布线，而无边界产品真正做到“开箱即用”，契合了欧美DIY文化的消费偏好；第三，中国供应链的规模化优势大幅降低了高性能产品的制造成本，使得无边界割草机器人的价格进入大众市场可接受的区间。

在快速增长的无边界割草机器人市场，一个引人注目的现象是：前六名均为中国厂商。以九号公司、追觅、科沃斯为代表的科技企业，凭借高性能产品及极具竞争力的价格，正在加速超车。IDC指出，传统园林工具厂商虽然在品牌认知和渠道布局上具备先发优势，但在智能化技术的快速迭代面前，这一优势正被快速削弱。中国厂商不仅在产品性能上实现赶超，更通过电商渠道和新兴零售模式，直接触达终端消费者，绕过传统渠道壁垒。

四、 泳池机器人：平静水面下的暗流涌动

泳池机器人市场整体表现较为平稳： 2025年，全球泳池机器人市场细分数据显示：地上泳池机器人（不具备爬墙能力）出货125.7万台，水面清洁机器人出货23.3万台，地下泳池机器人（具备爬墙能力）出货274.7万台。

在这三大细分品类中，地下泳池机器人是技术门槛最高、价值最大的核心赛道。值得注意的是，在这一品类中，无缆部分占比达到55%，同比增长32.8%。近年来中国厂商凭借无缆产品的创新突破，对这一格局形成有力冲击。智能化趋势正在加速渗透这一传统赛道。消费者对泳池机器人的期待，正从“能清洁”转向“会清洁”——能够自主规划路径、识别污渍类型、通过APP远程控制、甚至与家庭智能系统联动。这一趋势为中国厂商提供了弯道超车的机会，也对传统厂商的技术升级提出紧迫要求。

从数据看趋势：2025年全球清洁机器人市场的三大核心洞察

洞察一：中国品牌主导产品形态升级和技术创新方向，同时加速抢占全球市场份额

依托完整供应链、快速迭代能力与算法优势，中国厂商在扫地、擦窗、割草、泳池等多品类同步突破。从无线化到AI导航，从全能基站到多机协同，这些由中国厂商率先大规模应用的技术正在成为行业标准。当前全球头部阵营已基本由中国品牌占据，技术与规模双重壁垒不断加固。

洞察二：细分市场品牌竞争仍处于洗牌期，尤其在割草机器人与泳池机器人赛道，厂商格局仍有较大变化空间

这两大品类正从有线向无线、从随机向规划快速升级，行业渗透率仍处低位。以初创企业为主的新玩家与跨界大品牌持续涌入，技术路线、渠道布局与产品定义尚未完全固化。价格、性能、资本稳定度与海外本土化运营共同影响最终格局，头部集中度仍有重塑可能。

洞察三：具备持续AI能力的厂商将在新一轮竞争中胜出。AI大模型、多传感器融合、自主决策与具身智能技术，正在重构避障、路径规划、污渍识别、故障自愈与智能交互能力。这些能力的提升，正在带来显著的体验差异与品牌溢价，而清洁能力正是消费者最为重视的产品基础。能够持续投入算法、数据与场景理解的厂商，将在高端化、全球化与生态化竞争中占据主动，最终成为市场主导者。

结论与建议：如何决胜家用清洁机器人“下半场”

2025年的数据清晰地表明，家用清洁机器人市场正加速从单一的家庭清洁工具，向家庭智能服务助手跃迁。面对中国品牌主导、技术快速迭代、细分赛道分化的竞争新格局，IDC为行业参与者提出以下四点切实可行的战略建议：

建议一：在细分赛道的“洗牌期”精准卡位，寻找战略定位。割草机器人和泳池机器人仍处于从有线向无线、从随机向规划快速升级的窗口期，品牌格局远未定型。新玩家和跨界者仍有大量机会进入并建立优势。企业的成功将不仅仅取决于产品性能与价格，更取决于多维度的战略选择：技术路线上，是采用RTK还是视觉导航，需要根据目标市场和成本结构做出权衡；渠道布局上，是发力线上直营还是线下渠道合作，需要结合产品定位和区域特点；资本策略上，如何在研发投入和价格竞争中保持财务稳健；海外运营上，如何实现真正的本土化而非简单的产品出口。这些问题的答案，将共同决定企业在洗牌期中的最终位置。

建议二：将AI能力构建为长期核心护城河，而非营销噱头。AI大模型与具身智能技术正在从根本上重构用户体验的核心环节：避障能力从“识别障碍物”升级到“理解场景”，路径规划从“全覆盖”升级到“重点区域强化”，污渍识别从“按模式清扫”升级到“按污渍类型调整清洁策略”，人机交互也从“按键控制”升级到“自然语言对话”。厂商应将AI能力建设作为长期战略投入，而非短期营销噱头。清洁能力始终是产品的基石，而AI能力则是实现高端化、全球化和生态化的通行证。

建议三：构建多品类协同的场景生态，而非孤立产品。2025年的数据表明，头部厂商正在从单一品类向全场景布局演进。对于用户而言，清洁不是孤立的需求，而是家庭生活的一部分。能够提供更多场景家庭服务的厂商，有机会构建更高的用户粘性和品牌忠诚度。IDC建议，有条件的厂商可以思考如何通过统一的APP、一致的交互体验、共享的技术平台，实现多品类产品的协同效应。这不仅能提升单客价值，也能积累更丰富的数据资产，反哺算法迭代和产品创新。

IDC中国高级分析师赵思泉认为，作为机器人市场的重要组成部分，家用清洁机器人凭借落地场景及成熟技术率先走入大众视野，服务全球家庭。在消费升级、技术成熟与场景拓展的共同驱动下，行业整体保持高速增长，智能化成为长期发展主线。

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Claire Zhao - Senior Market Analyst - IDC

Claire Zhao is senior market analyst 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 a summer intern in 2019 as part of the Telecommunication group. Prior to joining IDC, Claire did some internships in the banking and insurance industries, and had some research experiences related to risk management, financial market, and data analytics. Claire graduated from Rensselaer Polytechnic Institute with a master’s degree in Financial Mathematics.

中国企业的活跃智能体规模正在进入一段前所未有的加速期。随着本土模型能力的持续升级、智能体技术与应用生态的快速成熟，以及产业政策的叠加共振，中国企业活跃智能体数量将在2031年突破3.5亿规模，年复合增长率达到135%以上，这一增速将领先全球主要市场。同时由于智能体任务执行密度的增长和任务复杂度的提升，也将带来智能体Token消耗年均超30倍的指数级跃升。在规模爆发的背后，是中国智能体市场技术、生态、政策的三重叠加。

中国智能体规模爆发的底层逻辑

中国智能体市场之所以能够在未来几年迎来如此陡峭的增长曲线，有三个关键因素：模型能力的跃升，智能体生态的成熟，以及产业政策的推动。三者的叠加，共同构成了这轮爆发的底层逻辑。

1. 模型能力的跃升

过去两年，中国本土大模型在推理、工具、代码、长上下文处理等核心能力上持续突破，为智能体的落地提供了坚实的技术底座。更重要的是中国本土模型兼具性能与成本优势，这使更多中小规模场景具备了经济可行性，也为智能体开始大规模进入企业场景创造了条件。

2. 智能体生态的成熟

模型能力的成熟只是基础，生态的互联则是智能体规模化更为关键的一环。以OpenClaw为代表的智能体产品，通过生态打通和工具整合，展示了智能体在跨系统跨生态场景下能够实现超预期的生产潜力。这背后正是MCP、Skills等标准化协议的落地，让智能体以标准化方式低门槛的接入更多的系统、工具和能力，拓展了智能体能够完成任务的边界，也为智能体的规模化提供了现实条件。

3. 产业政策的推动

产业政策也是中国市场智能体爆发的重要推手。国务院印发的《关于深入实施”人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号）明确提出，到2027年智能体等应用普及率超过70%，到2030年超过90%，同时，各部委及地方政府也在产业政策与财政支持层面持续加码。在政策支持下，智能体相关项目的预算确定性与推进节奏会进一步提升，推动中国智能体市场进入加速放量阶段。

规模化将带来更大挑战

当模型能力已经跨过可用门槛，智能体技术和生态日趋成熟，企业获得智能体的门槛正在快速降低。但拥有智能体只是第一步，企业真正的挑战，则是如何在生产环境中稳定、安全、可持续地同时运营成百上千个智能体。

1. 架构压力：系统必须对AI可读

随着智能体逐步融入企业运营的核心执行层，企业级软件系统正进入一个新的设计范式。未来的系统在服务人类用户的同时，也需要具备高度的AI可读性，使智能体能够通过MCP等标准化协议进行无缝调用。这对软件供应商的产品架构提出了系统性的升级要求。

2. 治理压力：信任成为生产前提

随着智能体进入核心业务流程，全链路可观测、细粒度权限控制、可审计机制将成为基础能力。

尤其在中国市场，数据安全与信创要求使部署环境更为复杂。核心数据不出域成为前提，端云协同与混合部署成为常态。智能体数量越多，治理能力越成为门槛。未来的分水岭，不在技术，而在组织信任结构。

3. 成本压力：Token正在改变IT预算逻辑

当前中国市场的企业端的Token消耗仍以对话与生成式AI为主，但随着智能体运行规模与任务复杂度的同步提升，活跃智能体的Token消耗进入高速增长期，将为企业带来持续的成本压力。因此成本可观测与效能监测，将成为智能体应用商业可持续性的核心能力。

四类智能体，四种增长路径

并不是所有智能体都会以相同节奏增长。中国市场正在形成四类结构分化。

  • 应用内智能体：最快落地，但增速将趋稳

在智能体技术普及初期，ERP、CRM、IM等企业级SaaS厂商正积极在其产品线中嵌入智能体能力，依托入口优势与庞大的客户基础快速打开市场。应用内智能体的核心优势在于零迁移开箱即用，天然打通已有业务数据和工作流，且与企业存量采购路径一致，能够大幅降低企业应用智能体的决策门槛和组织阻力。随着企业需求逐步向端到端跨系统协同演进，此类智能体的增速将在2027年后将逐步放缓。

  • 低代码/无代码智能体：数量最大

在中国市场，基于低代码/无代码平台构建的智能体在数量上将持续占据绝对多数，主要得益于中国市场早期开源和免费的平台级产品的教育和普及。这类智能体能够支持业务团队快速开发智能体，降低智能体应用门槛，满足企业长尾场景中的智能体需求，因此总量将非常巨大。IDC预测，这类智能体将从2026年的约300万增长至2031年的近2亿，并始终占据全部活跃智能体的半数以上。

  • 独立智能体：弹性最大

独立智能体是不依附于某个主应用、能够跨系统执行复杂任务的智能体产品，当前的部署规模仍然较少，但增速弹性最大。独立智能体会随着系统的开放性和智能体互操作协议与工具生态（如MCP等）的发展而快速爆发。到2031年，中国市场独立智能体的活跃数量占比将从2026年的7.5%升至20.1%，与应用内智能体的数量持平。

  • 定制智能体：数量少，价值密度高

定制智能体的部署数量占比最少，其主要服务于专有业务、高安全性与高可控需求的高价值场景，尤其是大型国有企业、政府及事业单位这类对信息安全和自主可控有严格要求的组织。定制化交付成本高、实施周期长、治理复杂度大，这类智能体的数量不会特别多，其增长更多体现在价值密度而非数量。

IDC中国研究经理孙振亚表示，这一轮增长将为企业打开一个难得的战略机遇期，率先布局智能体的企业，将在效率提升、成本优化与业务创新三个维度同步获益。在这一进程中，企业应尽快完成从智能体场景验证到规模化运营的能力沉淀，在架构升级、治理体系与成本管控上做好准备。

给技术供应商与企业用户的建议

智能体技术生态的成熟与国家战略的牵引正在形成共振。企业应主动将智能体纳入数字化转型的核心规划，加速完成智能体体系能力的沉淀；而技术供应商更应紧抓这一战略机遇，抢占发展先机。建议技术供应商和企业采取如下行动：

  • 推动AI可读的架构演进

积极采纳MCP等主流互操作标准，通过模块化与标准化接口降低集成门槛，使智能体能够跨生态系统流畅地检索信息、调用工具并完成端到端的任务闭环。系统架构应从顶层设计上支持多智能体与人的灵活协同，以平台化、组件化思路沉淀可复用的能力模块，为智能体的规模化增长奠定基础。

  • 深化数据与知识工程建设

智能体的高效运转依赖于高质量的数据与领域知识支撑。中国市场SaaS渗透率相对较低，企业内部数据治理尚不完善，大量关键业务经验仍以隐性知识的形式留存在核心人员的经验中，尚未转化为可被系统化调用的显性资产。企业应优先推进数据治理与知识沉淀，打通数据孤岛，将行业专有经验与隐性知识转化为智能体可调用的规则体系与知识资产。

  • 建立智能体运维体系

随着智能体运行规模与任务复杂度的同步提升，Token消耗将进入高速增长通道，算力成本将成为关键要素。技术供应商需在Token缓存、上下文加载、智能体记忆管理等环节持续布局，企业则需建立常态化的成本效能监测与治理机制，精准掌握各项投入产出指标，确保技术应用的商业可持续性。

  • 完善合规治理与可观测性

在引入智能体之初即应规划健全的权限管理、行为审计与责任追溯机制，将合规约束转化为标准化的平台服务。尤其在政务、金融、央国企等强监管领域，全链路可观测与可审计的能力覆盖将成为生产级部署的基础要求。

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Zhenya Sun - Research Manager - IDC

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 related to large language models (LLMs) and AI agents, as well as delivering speeches at industry conferences and internal seminars. Before joining IDC, Zhenya served as a project management officer (PMO), responsible for internal and external strategic consulting, AI application research and advisory services, AI project framework standardization, management system construction, and technical training on AI applications. Prior to that, he also led initiatives in product development process optimization and user market analysis. Zhenya holds a Master's Degree in Engineering Management with a specialization in Information Systems Engineering from the University of the Chinese Academy of Sciences.

当AI能够像安全研究员一样理解代码逻辑，安全工作不再仅是“发现和解决问题”，而是迈向持续治理与协作重构的新阶段。

一次产品发布，为何引发行业震荡？

2026年2月，Anthropic发布Claude Code Security。这款能够基于语义理解代码结构与逻辑关系的安全智能体，在真实环境中发现了超过500个此前未被识别的高危漏洞。消息公布后，资本市场迅速反应，多家传统安全厂商市值波动明显。市场的剧烈震荡折射出一个深层现实：运用智能体来进行安全运营已成为全球头部AI公司、安全公司共同发展的核心方向。

早在2025年，Google和OpenAI都已经发布了相关自主安全研究智能体工具，并在漏洞识别、漏洞验证、代码审计等诸多场景进行应用，代码安全智能体、漏洞管理智能体以正在经历从 “助手” 到 “协作者” ，从 “规则驱动” 向 “语义推理” 的范式跃迁。这些智能体可以捕捉传统安全工具难以捕捉的业务逻辑缺陷和访问控制失效等复杂漏洞，具备更强大的主动防御能力。

目前，中国已有多家技术服务提供商发布了安全运营智能体、代码安全智能体等相关能力，并开放供最终用户使用。国际数据公司（IDC）于2025年发布了中国安全智能体市场概览，2025：东风已至，未来可期》（Doc# CHC53614225，2025年6月），该报告全面展示了2025年中国安全智能体市场的产品技术发展情况以及市场竞争情况，详情请见下图：

从规则驱动到语义推理：安全能力的底层变化

过去十余年，代码安全体系主要依赖SAST、DAST、SCA等工具。这些工具通过规则匹配、特征识别与漏洞库对比完成扫描任务，在已知漏洞检测、依赖组件风险识别以及合规支持方面发挥了重要作用。然而，伴随应用架构的微服务化、业务逻辑的复杂化，以及AI生成代码的比例不断上升，传统基于规则的检测方式在某些场景中已经难以适配用户的安全检测需求，如其难以识别跨模块逻辑漏洞、难以理解权限链条与业务流程、难以处理语义层面的访问控制问题以及自动修复能力有限等。

代码安全智能体的出现，正是对这些短板的回应。基于大模型的语义理解能力，智能体可以跨文件分析上下文关系，模拟安全研究员的推理过程，识别复杂逻辑缺陷，并给出针对性修复建议。这种变化的意义在于，安全能力开始具备“理解”而非仅“匹配”的特征。安全流程也因此不再局限于漏洞扫描，而是向自动修复与流程嵌入延伸。

替代还是协作？行业结构正在重组

伴随技术突破而来的，是关于“替代”的讨论。安全智能体是否会取代传统工具？是否会削弱安全团队的价值？

从当前技术实践看，更合理的判断是能力重组，而非全面替代。

传统SAST、DAST、SCA工具在稳定性、规模化扫描、合规审计以及零日漏洞识别方面仍然不可或缺。尤其是在遗留系统和第三方组件治理场景中，规则工具具有成熟优势。

而智能体更擅长语义推理、复杂场景识别与自动化修复。它弥补了传统工具在上下文理解与闭环能力上的不足，却并未消除对人工判断与策略设计的需求。事实上，当前主流安全智能体产品均保留人工审批机制。这一设计本身表明，在风险决策、异常处理以及责任承担方面，人类依然是关键节点。未来，传统工具会快速嵌入智能体能力实现AI原生安全检测、自动化修复等问题，其安全流程从“检测-修复-审计”转向“预防-检测-修复-治理-审计”的全链路闭环。

企业安全运营模式正在发生转型

技术能力的变化，正在反向推动安全运营模式重构。

首先，安全工作加速左移。智能体能够嵌入CI/CD流程，在代码提交阶段进行实时分析与反馈，使安全从事后扫描转向前置控制。

第二，安全效率显著提升。代码审查、漏洞验证、修复建议生成等高重复性工作可实现自动化，安全团队得以将更多精力投入策略设计与复杂风险分析。

第三，安全能力逐步形成闭环。检测不再是终点，而是治理流程的一部分。风险识别、优先级排序、修复执行与复盘优化可以形成持续循环体系。

这一转型意味着，企业不应仅关注“是否使用智能体”，而应重新思考整体安全架构如何适应这一趋势。

企业应如何布局安全智能体？

面对这一变化，企业需要保持理性与节奏感，而非盲目替换现有体系。

首先，应从架构层面评估智能体的嵌入方式。将其作为增强模块接入现有安全能力体系，通过接口与流水线集成，实现能力协同，而非简单的工具叠加。

其次，可以从高频、低风险场景切入。例如代码审查自动化、依赖漏洞筛查、修复建议生成、安全报告生成等场景，既能体现效率优势，又能控制风险边界。在积累实践经验后，再逐步扩大应用范围。

再次，企业需要同步建立治理机制。明确智能体的决策边界、人工审批节点与异常回滚机制，确保自动化能力在可控范围内运行。

同时，未来企业的安全团队也将以“人+智能体”协同为主流运营模式。安全团队也应做好角色升级准备。未来的安全工程师将更多参与风险评估、模型调优与安全策略设计等复杂任务的处理上。

安全智能体不是终点，而是协作时代的起点。

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IDC已于2026年启动AI安全技术系列研究，围绕AI原生安全架构、安全智能体成熟度评估、AI驱动DevSecOps实践路径及企业级AI治理框架展开深入分析。

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