AI 终端搞了个分级国标,手机眼镜电视全安排上了我昨天刷RSS 的时候，看到 IT 之家一条消息，说工信部跟一帮人联合发了个国标，叫《人工智能终端智能化分级》系列标准。点进去一看，还真是。智能手机、电脑、电视、眼镜、汽车座舱、音箱、耳机，一共七个品类，全给安排上了。标准把智能化水平从低到高划成了L1 到 L4 四个等级。L1 响应级，L2 工具级，L3 辅助级，L4 协同级。看到这个分级逻辑的那一刻，我脑子里蹦出来的第一个念头其实是。。。。。。对吧。L1 到 L5，从辅助驾驶到完全自动驾驶，这套叙事我们听了多少年。现在换了个赛道，AI 终端也要来一遍。我仔仔细细把那个分级描述看了看。虽然L4 级的标准目前还没定完，说是后续修订再补上，但前三个等级已经写得很清楚了。L1 响应级，就是你给它一个指令，它做一个动作。你问天气，它回天气。L2 工具级，能处理更复杂的任务了，比如你让它帮你把照片里的人扣出来换个背景，它可以自己规划步骤去完成。L3 辅助级，开始有了主动服务的意识。它会观察你的习惯，在你需要的时候提前给你信息或者建议，不用你每一步都去指挥它。L4 协同级，就更远了。它不止是理解你，还能理解你所在的环境，理解你身边其他的终端设备，多个设备之间能像一整个系统一样协同工作。你人在哪，服务就在哪，无缝流转。说实话这个分级一出来，我最直接的感受是，有人终于开始给AI 硬件画一条线了。你想想过去这一年多，是个产品都要蹭一下AI。耳机叫 AI 耳机，眼镜叫 AI 眼镜，连个音箱都恨不得说自己有 AI 大脑。但你说这 AI 在哪？有多智能？没一个统一的标准。以后谁再说自己是AI 手机，行，你先过一下这个分级，你是 L2 还是 L3？别光喊口号。这次发布的标准架构，叫“2+N”。两个基础部分，N 个产品类型的细分标准。基础部分解决的是定义、分级、测试方法这些底层问题。这思路其实挺聪明的，先把通用的东西定下来，后面不管是手表还是洗衣机，要加进来，往这个框架里套就行了。而且你看参与起草的单位，小米、华为、荣耀，全是中国手机和IoT 领域的主力玩家。他们愿意坐下来一起搞这个事儿，本身就说明行业到了一个节点。过去两年，手机厂商卷影像，卷折叠屏，卷快充。卷到现在，差异化越来越难做。消费者的换机周期越来越长，你再怎么升级摄像头，很多人也觉得“够用了”。但问题在于，如果每个人都按自己的定义来，整个市场只会越来越混乱。你说你的AI 能协同，我说我的 AI 能感知，讲到最后消费者根本分不清谁在吹牛。所以这张国标，看起来是一份技术文件，实际上是一个行业共识的起点。往大了说，它甚至可能影响未来几年AI 硬件的发展方向。公告里说得很清楚，L4 级的标准会在后续修订中完善。这其实挺诚实的，因为今天谁也没法准确定义什么叫“多终端协同智能体验”。你让手机和眼镜协同，现在勉强能做到一点。手机和车机协同，也有一点。但要让手机、眼镜、电视、音箱、汽车座舱这几个东西像一台设备一样，在你每天的动线里无缝切换，这个体验连苹果都没真正做出来。它需要底层协议打通，需要算力调度，需要用户画像实时流转，需要隐私保护机制，需要太多太多我们今天还没完全解决的东西。但把L4 放在那里，哪怕暂时不填细则，本身就是一个信号。不是让每个设备变得更聪明一点，而是让这些设备组成一个懂你的智能体网络。你早上起来戴上眼镜，房间里的音箱已经开始根据你的睡眠数据播合适的音乐。出门的时候，车机自动同步了你要去的会议地点和路上偏好的通勤线路，手机在这时已经进入了“会议模式”。到了公司，电脑接着处理你在车上没看完的文件，不用传，不用点，周围的一切就是自动的。回到现实，我觉得这个标准最大的价值，目前还是在L2 和 L3 之间划出了一条相对清晰的分界线。工具级和辅助级的区别，说白了，就是“被动智能”和“主动智能”的区别。现在市面上绝大多数的AI 产品，都还卡在 L2。你可以让 ChatGPT 写东西，让 Midjourney 画图，但你得主动去告诉它做什么。它不会在你写文章写到一半的时候说，诶，你这段论证有点弱，我帮你找几个数据补上。而L3 要的就是这种“没等你开口，我懂你需要什么”的能力。实话实说，这个能力放到手机、电脑、眼镜这些终端上，挑战比纯软件大多了。因为你要在功耗、隐私、响应速度之间做平衡。在云端跑大模型，隐私和延迟是问题；在端侧跑，能耗和算力是问题。所以你会发现，这次标准一出来，真正能卡位L3 以上的产品，可能比我们想象的少得多。这恰恰是标准的另一个作用：它不只告诉消费者谁做得好，更残酷的是，它会曝光谁做得差。以前你可以拿一个大模型API 套个壳，然后说自己是 AI 硬件。现在不行了。你说你是 L3，你的主动服务能力在哪？你的环境感知能力在哪？得过测试。而且我看这份标准覆盖的终端种类，有一个品类让我特别在意。AI 眼镜这个赛道，今年已经热得发烫。Meta 和雷朋联名那款卖爆了之后，国内几乎一个月出一款新品。但绝大多数产品，到今天也还停留在拍个照、听听歌、跟语音助手说两句话的水平。有了这个分级之后，行业得开始老老实实回答一个问题：你的眼镜到底是L1 还是 L3？如果是L1，那对不起，你可能就是个蓝牙耳机加摄像头，别再说自己是下一代计算平台了。这对那些认真搞技术积累的公司其实是好事。潮水退了，吹牛的没了，真正做东西的人才能被看见。说真的，我有时候觉得，行业缺的从来不是技术想象力，而是这种愿意坐下来定标准的时刻。想象力和标准，就像狂奔和路标的关系。所有人都在狂奔的时候，很容易跑偏，甚至跑着跑着发现跑错了方向。这时候有人站出来修几条路，立几个路牌，对整个生态来说反而是好事。以前做AI 终端，你可能得先琢磨消费者能接受什么样的智能程度。现在不用猜了，标准告诉你，L3 大概长这样，你先做到这个，再考虑下一步。中国的国标有时候会成为一种事实上的市场准入门槛。未来会不会有运营商定制机要求达到L3？会不会有政府采购要求 AI 终端必须过某个等级？完全有可能。一旦标准跟市场准入挂上钩，它的影响力就不是可选，而是必选了。到那时候，谁最早把产品做到L3，谁就抢到了第一波红利。现在的L1 到 L4，跟自动驾驶的 L1 到 L5 之所以那么像，也许还有另一层意味。当年自动驾驶分级出来之后，整个行业的叙事就从“我们也有自动驾驶技术”变成了“我们是第一家达到 L3 的车企”。等级变成了营销的核心标签。以后手机发布会，PPT 上可能不再只写芯片型号和摄像头像素了，还得写一行“AI 智能等级：L3”。消费者慢慢会被教育，L3 就是比 L2 聪明，L4 就是未来。这种认知一旦建立，卖点就彻底变了。有意思的地方在于，自动驾驶的L3 喊了那么多年，真正落地的到现在也没几家。因为 L3 涉及到责任划分，出了事算谁的，一直是个法律黑洞。AI 终端的 L3 会不会碰到类似的问题？比如一个AI 眼镜在你开车的时候，主动提醒你前方三公里有家你常去的咖啡店。如果因为这个提醒你分心出了事故，责任算谁的？但在L4 那个多终端协同的场景里，这种主动服务的边界和安全性一定会被拿上台面。标准现在没写，但我觉得迟早要写。不然的话，L4 那个美好的协同世界，可能永远只活在宣传片里。这个领域大概十年前就开始喊“万物互联”，但到今天，大部分人用的所谓智能家居，其实还是 L1 水平。你喊一嗓子，灯亮了；你再喊一嗓子，窗帘关了。为什么这么多年没真正突破到L3、L4？缺的不是技术，缺的恰恰是这样一套让上下游都能对齐的标准。每个厂商都有自己的协议，自己的App，自己的云。它们之间谁也不服谁，最后用户家里一堆设备，各自为政。AI 终端这个国家标准，如果把手机、眼镜、音箱、汽车座舱这些入口级设备先规范起来了，那反过来会对整个 IoT 生态产生倒逼效应。因为入口设备如果都按协同级去设计了，后面那些灯泡、门锁、冰箱如果还不跟上，就会被淘汰。说实话，短期内别指望这个标准能带来什么立竿见影的变化。消费者该买手机还买手机，该交智商税还是会交。但把时间拉长到三五年，它的价值会慢慢显出来。它告诉你明天的方向在哪，然后让今天愿意干活的人，有个明确的目标可以去追。看到这个消息时，我顺手查了一下，发现国外的IEEE 和一些标准化组织也在搞类似的分级，但覆盖的品类没有这么细，也没直接跟这么多头部厂商绑定在一起。中国的速度，在这种生态级的标准制定上，有时候确实更快。毕竟这边的产业链完整，从芯片到终端到软件，全都有。拉上一堆厂商关上几个月，标准就出来了。这种效率是散装的产业链没法比的。当然我也得说一句，标准是好的，但标准能不能真正落地，还得看执行。很多标准最后都变成了一纸空文，贴在墙上落灰。如果后续没有强制认证，没有与之配套的评测机构，没有消费者真正能看懂并信任的等级标签，那它最多也就是行业内的一场自嗨。大模型幻觉，智能体失控，端侧算力有限，隐私问题天天上新闻。这个行业太需要一点确定性了。哪怕只是一个分级，至少能让人知道，我目前站在这条路的哪一段。总觉得这个标准只是一个开始，后面的L4 会怎么写，眼镜怎么定义协同，汽车座舱怎么跟手机搞到一起，这些东西真正实现的时候，可能才是 AI 真正融入我们生活的那一刻吧。以上，既然看到这里了，如果觉得不错，随手点个赞、在看、转发三连吧，如果想第一时间收到推送，也可以给我个星标⭐～> / 投稿或爆料，请联系邮箱：88471967@qq.com
夜雨聆风