2026年，人工智能(AI)將進一步加速在各行業的滲透，推動產業格局深度變革。多個領域將直接或間接受AI驅動，在新的一年迎來全新發展機遇。
本期，《國際電子商情》分析師團隊聚焦“存儲芯片、先進封裝、具身智能、定制化芯片、光互連、SiC/GaN功率器件、RISC-V、固態電池、AI Agent、智能制造”十大關鍵方向，深入解析應用趨勢并展望市場前景。
趨勢一：
人工智能推動存儲芯片“結構性短缺”
作者：Clover Lee
受AI需求爆發、產能重構及技術迭代加速驅動，2026年全球存儲芯片市場仍將處于“結構性短缺”階段。如今，AI技術正從云端往邊緣端發展，隨著AI模型在各行業商用，邊緣AI也正實現初步落地。在此背景下，需消耗更多存儲來滿足云端和邊緣端的要求。
HBM是AI服務器的核心組件，主要部署在GPU/加速器附近，通過突破內存帶寬瓶頸支撐高性能計算需求。由于HBM通過3D堆疊技術將多個DRAM芯片疊加，來實現更高的帶寬和容量，HBM所消耗的晶圓產能是標準DRAM的3倍以上；DDR5的高帶寬、大容量和能效優勢，尤其適合大規模模型訓練和高吞吐任務。由于DDR5顆粒在制程、集成度、糾錯機制和電氣性能方面要求更高，所以其成本也高于DDR4。
在AI需求持續高漲的背景下，主要存儲廠商優先將產能分配給HBM和DDR5等產品，這導致DDR4等傳統產品的供應緊張。再加上，自2024年開始，三星、SK海力士、美光、長鑫存儲等存儲巨頭減產了DDR4，計劃在2025年年底至2026年上半年逐步終止DDR4產品供應。雖然后來三星、SK海力士將DDR4產線的生命周期延長至2026年底，但是因需求端韌性超過預期——一些設備廠商對DDR4依賴度高，且對成本不太敏感，缺乏動力遷移至DDR5。在此背景下，預計DDR4緊缺狀態至少會延續到2026年上半年。
另外，NAND閃存也在面臨供應緊張的局面。2024年第三季度開始，NAND閃存價格持續下跌，閃存巨頭在2025年Q2通過減產來提升NAND閃存價格。與此同時，AI服務器部署和北美云服務商對通用型服務器擴展的強勁需求，國際存儲大廠將更多NAND閃存產能轉向企業級SSD(大容量QLC)，進一步加劇了NAND閃存的供應緊張。預計到2026年，NAND閃存的價格進一步上升，企業級SSD價格繼續上漲。
目前，市場供需格局正在發生深層變化，存儲芯片行業將呈現“結構性短缺”特征：一方面，高端產品因先進制程產能受限而供不應求，推動價格走高；另一方面，中低端產品則面臨產能錯配，部分成熟制程產能過剩卻難以滿足實際需求，導致資源利用效率下降。整體來看，供給結構與需求結構之間的錯位，將成為本輪價格上漲的核心驅動因素。
趨勢二：
先進封裝市場大幅擴容，標準開始收斂
作者：Illumi Huang
聯用2.5D與3D先進封裝技術的至強芯片 圖片來源：Intel
這里我們將“先進封裝”窄化到2.5D/3D封裝，則可以認為2026年先進封裝市場規模將大幅增長。實際上過去兩年，2.5D/3D先進封裝方案就已經在民用領域普及，如AMD Ryzen處理器應用3D V-Cache，蘋果M系列Ultra處理器“拼接”了兩塊Max芯片，Intel酷睿Ultra處理器則基于模塊化設計方案。數據中心HPC與AI類芯片自不必多說。
在2.5D/3D封裝主場，之所以說先進封裝應用范圍擴展，有兩個標志性事件。其一，就封裝技術角度，預計將在2026年下半年要上市的至強6+處理器將首度應用Intel自己的3D混合鍵和工藝——雖說AMD在Epyc處理器上采用臺積電的同類技術已經有段時間，但Intel在數據中心服務器市場的保有量，依然有機會令這種更尖端的封裝技術得到大范圍普及。
其二，就標準與生態角度，截止2025年，參與芯片設計與制造的主要巨頭，涵蓋Intel、AMD、臺積電、三星、Arm、谷歌、微軟等都對UCIe標準做出了支持，期望實現Chiplet之間的可互操作性，就像PCIe在板級系統中的角色那樣。UCIe 2.0及更新版本預計將在2026年得到廣泛采用，著眼點依舊是HPC、AI加速器及更多數據中心芯片。無論是否UCIe，2026年標準化的Chiplet生態系統都將走向收斂——這是在成本、上市時間及更多商業維度上，主流企業之間的共識。
值得一提的是，除了近兩年臺積電提出Foundry 2.0戰略——華爾街認為2025年以后臺積電預計會成為全球最大的封裝服務提供商，同時2026年臺積電先進封裝產能將達到2023年的10倍；Intel Foundry也已經在2025年宣布全面開啟OSAT模式，對外提供包括EMIB、Foveros等在內的后端封裝服務，承接市場產能需要。
著眼市場潛力，先進封裝也在擴展技術與市場范圍。如技術層面包括面向HBM的混合鍵和、CPO光電共封裝、面板級封裝，乃至更為前瞻的玻璃基板和玻璃中介(interposer)。而拋開需要結合尖端制造工藝及追求極致鍵和或凸點間距的尖端技術不談，將先進封裝做廣義擴展，市場層面在數據中心、PC/手機等應用領域之外，如5G/6G通信領域(天線、射頻前端的封裝)、汽車芯片領域(傳感器與計算單元融合)等也都是潛在機會。
趨勢三：
具身智能：場景落地驅動萬億級市場爆發
作者：裕寧
從“離身思考”走向“具身行動”，具身智能正在開啟人工智能產業全新的周期。作為“十五五”規劃重點培育的未來產業，其市場規模預計到2026年將首次突破萬億元，未來五年復合增長率保持25%左右，而應用場景的深度滲透正是這一增長的核心引擎。
工業領域有望成為具身智能最先規模化落地的主戰場。汽車、電子等制造業的勞動力缺口與效率需求，推動工業機器人從“機械執行”升級為“自主決策”，特斯拉Optimus G3、優必選Walker S、Figure 02等人形機器人憑借多模態感知與環境自適應能力，可完成精密裝配、料箱搬運等復雜任務，已在多家車企工廠展開試運行。
特種場景實現突破性應用，填補人類作業禁區。在能源勘探、災害救援等高危領域，具身智能設備已展現不可替代價值。目前七成防爆機器人為機器狗形態，德國航空航天中心更在測試人形機器人的太空作業能力。這類設備能承受極端溫度、有毒環境等嚴苛條件，在化工巡檢、地震搜救等場景中，將人類從高風險環境中解放，成為特種行業的標配裝備。
服務與物流場景加速平民化滲透。國家郵政局數據顯示，截至2024年快遞物流無人配送車規模化應用就已累計超過6,000臺。目前，人形機器人與無人機協同正解決“最后10米”配送難題。
商場取送、門店接待等To B服務場景已率先落地，銀河通用等企業的服務機器人已投入運營。隨著成本下降，養老陪護、家庭助理等To C場景將逐步普及，緩解500萬家庭護工缺口的民生痛點。
可以預見的是，未來五年，具身智能將遵循“工業先行、特種突破、服務普及”的路徑，從高端制造滲透至日常生活，推動“具身中國”發展模式重塑全球智能產業格局。
趨勢四：
AI/汽車/消費電子三大引擎拉動定制化芯片增長
作者：裕寧
綜合麥肯錫和SIA(美國半導體行業協會)的數據：早在2024年，全球半導體設計服務市場(含通用+定制)規模就約為380–420億美元，其中定制化設計服務(主要面向AI、HPC、汽車、IoT客戶)占比約35%–40%，即130–170億美元。從科技巨頭的專屬選擇轉向全行業的剛需配置，正成為新的趨勢。
AI與算力場景成為定制化芯片的最大增量市場。生成式AI的爆發式增長推動算力需求呈指數級上升，通用GPU已難以匹配特定模型的效率需求。為此，全球科技巨頭率先展開布局——OpenAI與博通合作開發定制芯片，亞馬遜推進Trainium2芯片部署，谷歌TPU更是開啟對外銷售。2026年起，該領域ASIC定制服務市場將從177億美元快速攀升，AI工作負載的差異化需求催生從訓練到推理的全流程定制方案，結合Chiplet架構的模塊化設計，可實現算力與功耗的精準匹配。
汽車電子領域迎來定制化芯片的爆發拐點。傳統通用汽車芯片無法兼顧自動駕駛的低延遲、車規級安全與多傳感器融合需求，隨著智能駕駛等級提升與車聯網普及，車載芯片從標準化向定制化轉型已經成為趨勢。預計從座艙娛樂系統到激光雷達信號處理，定制芯片將成為車企打造差異化競爭力的核心抓手，區域化制造趨勢更讓車企能貼近市場快速迭代芯片設計。
消費電子與物聯網的個性化需求激活細分市場。可穿戴健康監視器對低功耗的極致追求、智能家居設備的場景化功能需求，推動定制芯片向小批量、高精度方向發展。隨著5G技術的深度普及，邊緣計算場景對芯片的本地化處理能力提出更高要求，結合數據安全法規要求的定制化安全芯片將成為新增長點，GDPR等合規需求倒逼企業采用專屬加密芯片解決方案。
總體而言，全球芯片定制服務市場快速發展，核心是需求端與供給端的雙向驅動：AI算力爆發、汽車電子智能化及消費電子個性化等場景對芯片效率、安全的差異化需求日益迫切，而Chiplet模塊化架構、AI輔助設計等技術突破與交鑰匙服務模式，大幅降低了定制門檻，共同推動市場高速增長。
趨勢五：
硅光子向計算領域滲透：光互連“重塑”AI數據流動
作者：Jimmy Zhang
當前，硅光子技術從其傳統優勢領域——數據通信，向新興前沿——高性能計算與人工智能（AI）加速戰略性滲透的趨勢愈加明顯，以滿足海量數據驅動的模型訓練和推理任務高效率執行。其中，最具代表性的趨勢之一是，業界正迅速從可插拔光模塊向集成度更高的方案—— 共封裝光學（CPO）轉進。這一技術通過將光引擎（包含激光器、調制器、探測器等）與交換ASIC、GPU、CPU等計算芯片共同封裝在同一基板上，極大地縮短了電信號的傳輸距離，也顯著降低功耗和延遲，并大幅提升帶寬密度。
與傳統可插拔方案相比，CPO技術核心優勢體現在三個維度：功耗、帶寬密度和延遲。以英偉達在2025年3月推出的Spectrum X CPO交換機為例，這款產品總吞吐量達到400?Tbps（高配），端口功耗同樣大幅下降，整體能耗提升3.5?倍以上，網絡可靠性提高10倍，部署時間縮短1.3倍。數據顯示，隨著帶寬從400G、800G向1.6T演進，CPO方案的功耗優勢愈發明顯，遠低于傳統的可插拔模塊。這在一定程度上解決了“GPU算力空轉”與AI數據中心能耗大幅增長的難題。
然而，盡管CPO技術具備提升帶寬、降低功耗、簡化系統架構的潛在優勢，但要實現大規模商用，必須同步突破以下關鍵瓶頸：光學對準與封裝精度、熱管理難題、標準化與生態系統、成本與商業化挑戰等。目前CPO技術正進入規模商用快速轉型的關鍵階段，其技術路線向更高集成度和光電深度融合演進，速率目標從800?G/1.6?T向3.2?T甚至更高邁進；能效提升、熱管理、標準化和生態系統建設也是實現商業化的核心要素。
可以預見，2026年以CPO為代表的光互連技術，將迎來大規模部署的拐點。其中，最重要的技術推動力，是以英偉達為代表的行業巨頭已計劃在2026年的下一代AI平臺中全面引入硅光互連技術。隨著2026、2027年大規模商用的推進，CPO將成為AI超算與數據中心高效互連的核心技術之一，并帶動上下游光子、封裝、散熱等產業鏈的快速發展。值得一提的是，除了AI/HPC集群，硅光互連技術也將在車載激光雷達（LiDAR）、生物傳感、量子計算和消費電子等領域展現出應用潛力。
趨勢六：
三駕馬車驅動：SiC、GaN功率器件迎來高速放量臨界點
作者：Momo Zhong
2026年，寬禁帶半導體碳化硅(SiC)與氮化鎵(GaN)功率器件正迎來前所未有的市場機遇，處于從技術驗證走向規模化放量的臨界點。核心增長動力主要來自三大領域：
(1)新能源汽車：800V高壓平臺加速普及，SiC MOSFET在主驅逆變器中的滲透率快速提升。SiC器件可降低50%的能量損失，提升電動車續航里程5%-10%，同時支持350kW超充技術普及。2025年800V+SiC方案在整車中的滲透率超過15%，2026年全球新能源汽車SiC功率半導體市場規模將接近35億美元。
(2)能源基礎設施：在光伏逆變器領域，SiC器件滲透率從2020年的5%提升至2025年的25%以上，系統效率突破99%。GaN功率器件在數據中心電源中的應用可降低PUE值，減少碳排放，符合全球碳中和目標。
(3)消費電子與工業電源：GaN技術在快充領域已形成主導地位，功率密度達1.03W/cc，充電效率提升至98%。在工業UPS領域，使用全SiC模塊可以提升3%的轉換效率，節省50%甚至更高的電力成本。
在晶圓尺寸過渡方面，8英寸SiC晶圓正成為全球頭部企業的布局重點。國際巨頭如英飛凌、意法半導體、安森美等積極布局8英寸SiC晶圓產線，中國本土企業如三安光電的8英寸SiC襯底量產線也已投產。從6英寸向8英寸過渡的核心驅動力在于成本效益——8英寸晶圓可使芯片單位成本降低30%左右。
同時，SiC、GaN功率器件供應鏈區域格局呈現“東升西降”趨勢。國際方面，英飛凌、意法半導體、安森美等傳統功率半導體巨頭繼續在高端市場保持優勢；而Wolfspeed此前因過度激進的擴產策略及市場競爭加劇，陷入財務困境并申請破產保護，雖然該公司在后來經歷了重組，但仍需面對中國廠商的持續競爭。相比之下，中國本土功率半導體企業借助本土產業鏈優勢和政策支持，在SiC領域取得了快速發展。比方說：通過并購重組構建完整生態，如東微半導收購電征科技，拓展功率模塊業務；比亞迪半導體整合襯底、外延、器件環節，降低供應鏈風險等。
總體而言，SiC與GaN功率器件正處于從“規模擴張”到“質量躍升”的轉型期。2026年將是產業發展的關鍵節點，隨著8英寸SiC晶圓產線陸續投產、成本進一步下降以及應用場景持續拓展，第三代半導體功率器件有望在全球能源轉型和數字化進程中扮演更為重要的角色。對于中國企業而言，將成本優勢轉化為標準話語權，是實現從“跟跑”到“并跑”乃至“領跑”跨越的關鍵。
趨勢七：
RISC-V生態進入爆發期，車規級芯片量產
作者：Momo Zhong
RISC-V指令集架構正加速切入汽車電子核心領域，其開放、可定制的特性高度契合智能網聯汽車對算力多元化與供應鏈自主可控的需求，預示著車規級芯片市場格局將迎來新一輪變革。
RISC-V在汽車領域的價值主要體現在以下幾個方面：其一，架構開放自由，企業可靈活修改與使用，有助于實現技術自主與成本優化；其二，具備高靈活性與可擴展性，支持根據具體應用定制指令集；其三，在安全性方面具備優勢，開源特性便于漏洞及時發現與修復；其四，在能效比上表現突出，RISC-V核可實現2.5GHz以上高性能，同時憑借精簡架構實現更低能耗；其五，其可擴展特性高度契合軟件定義汽車(SDV)對硬件彈性的需求。
2025年3月，英飛凌正式發布歸屬于AURIX系列的車規級RISC-V MCU產品家族，覆蓋從入門級到高性能多類MCU。這一動向標志著RISC-V在汽車電子領域已進入實質推進階段。芯來科技進一步指出，RISC-V車規級CPU IP“已在關鍵領域實現突破”。
目前，RISC-V的應用已廣泛覆蓋電池管理、網關控制、車身與整車控制、底盤控制等車載場景。除了自動駕駛SoC主控和智能座艙主控尚未大規模采用RISC-V架構之外，絕大多數車載芯片均已具備RISC-V方案。與此同時，生態配套也在快速完善，包括AUTOSAR適配、編譯器、工具鏈和操作系統支持等方面取得顯著進展，逐步構筑起RISC-V上車的系統基礎。
盡管發展勢頭強勁，RISC-V車規芯片仍面臨生態成熟度的挑戰。尤其在車載中間件(如AUTOSAR)適配、工具鏈完善度、跨平臺軟件兼容性等方面仍需加強。此外，車規芯片需滿足長周期認證要求，加之汽車產業對供應鏈穩定性極為重視，這對新興芯片企業構成雙重壓力。
展望未來，在歐盟2030年芯片本土產能目標與中國“十五五”規劃對RISC-V的明確支持下，疊加AI推動算力定制化趨勢，RISC-V有望在2030年前占據汽車芯片市場的重要份額，逐步形成與x86、ARM“三分天下”的產業新格局。
趨勢八：
固態電池：始于安全，闊步天地
作者：Momo Zhong
在相當長的時間里，電池被視為一個成熟、穩定的產業，甚至一度被貼上了“夕陽產業”標簽。早在2011年之前，鋰電池在數碼領域的應用已經非常成熟，比如常見的MP3、MP4、相機、手機等都裝載了鋰電池。后來我們將鋰電池應用于路面行駛車輛，從此按下汽車產業的“加速鍵”，中國電動汽車市場的發展一騎絕塵，從2023年開始中國新能源汽車的產銷量已占據全球市場的60%以上的份額。
而讓固態電池上車的呼聲，最初是因為安全問題而起步的。2025年內接二連三的電動汽車燃爆事故，促使市場加速轉向更安全的固態電池技術。目前主流的鋰電池使用液態電解液加鋰鹽；而全固態電池無需添加任何電解液，使用純固態電解質，能夠大幅提升電池的安全性、能量密度等，是業內公認的下一代電池。
當前，固態電池產業化正處在從實驗室走向量產裝車的關鍵階段。2025年，半固態電池已率先實現小批量裝車應用，預計到2026年半固態電池進入規模化應用，全固態電池則進入小批量示范裝車階段。
為此，主要電池企業和整車廠正通過不同策略加速固態電池產業化進程。如寧德時代，目標到2027年實現全固態電池的小批量生產；比亞迪計劃2027年左右啟動固態電池批量示范裝車應用，2030年前后實現大規模量產。整車廠方面，廣汽集團計劃2026年量產搭載全固態電池的車型；長安汽車發布能量密度400Wh/kg的固態電池，計劃2026年裝車驗證，2027年規模化量產；上汽集團則計劃2027年實現固態電池裝車。
更大的“驚喜”藏在下游應用拓展。隨著技術成熟和成本下降，固態電池將經歷從高端細分市場到大眾市場的滲透過程。預計到2030年，全球固態電池出貨量將突破600GWh大關，并將在高端電動車市場占據一定份額，并逐步從地面儲能、人形機器人到低空飛行、電動航空等立體化的應用場景拓展，最終推動能源存儲技術的全面升級。
趨勢九：
邁向AI Agent驅動的統一交互時代
作者：Clover Lee
AI智能體(AI Agent)是指具備自主決策、任務執行和多模態交互能力的智能體，它更像一個“虛擬員工”，可以理解目標、規劃步驟、調用外部資源完成任務。
2025年，AI Agent概念熱度上升，并在部分行業實現了試點應用。這一年，AI Agent已經進入智能手機旗艦機——比如，三星Galaxy S25系列將多模態AI Agent深度集成到其系統One UI 7；蘋果iPhone 17系列將Apple Intelligence升級，使之具備上下文理解和多輪對話能力；Google Pixel 10系列深度整合了Gemini AI助手，并支持跨應用操作功能。AI Agent能自主規劃任務、調用多應用資源，已成為當前旗艦手機的核心賣點。
除了在消費級產品中有應用潛力之外，AI Agent也能在企業級應用中得到普及。據Gartner預測，到2026年底，企業級應用中集成任務專用AI Agent的比例，將從2025年8月的不足5%提升至40%。《國際電子商情》也認為，隨著全球各企業的數字化轉型加速，企業應用中的AI Agent將超越個人效率提升范疇，通過這種更加智能的人機交互模式，將為團隊協作與工作流程設定新標準。
2027年，為管理應用和數據環境中的復雜任務，約有三分之一的AI Agent部署將采用多智能體協作模式(即結合具備不同技能的代理，以在應用和數據環境中管理復雜任務)；到2028年，AI Agent生態系統將成熟，多智能體網絡能跨多個應用程序和業務功能動態協作，用戶無需單獨與每個應用交互即可實現目標，屆時約有三分之一的用戶體驗將從傳統原生應用界面轉向“代理前端”，推動新的商業模式和定價結構；到2029年，至少一半的知識工作者將掌握新技能，以便按需使用、管理或創建AI Agent來執行復雜任務。
目前，個人電腦、智能手機、智能家居設備正內置AI Agent。未來幾年內，將迎來一個由AI Agent驅動的統一交互界面，到時用戶只需告訴AI Agent，例如“幫我安排下周的會議并訂機票”，它就能跨多個應用和服務自動完成任務。那時才將是AI Agent真正的“入口時代”，它不再只是一個工具，而是成為用戶與數字世界交互的核心界面，重塑應用生態和商業模式。
趨勢十：
AI賦能制造業轉型，靈活租賃重塑產線模式
作者：Clover Lee
2025年8月，國務院發布《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，提出要推動制造業智能化發展，支持企業在重點場景應用通用大模型、行業大模型和工業智能體。隨著大模型、生成式AI、機器視覺、深度學習等技術實現突破，推動制造業從“自動化”走向“智能化”。
現如今，制造業正處于加速轉型階段，人工智能作為核心驅動力，正在深度融入智能制造領域，推動產業鏈全面升級。體現在產業趨勢方面：過去AI應用停留在實驗室或單點試點，現在企業開始在生產、質檢、供應鏈等環節規模化部署。預計2026年，這一趨勢在工業領域將更加明顯，到2027年，中國制造業的AI使用滲透率將以10%的年復合增長率增長。
具體來看，AI技術通過生產流程自動化、預測性維護、質量檢測和智能調度，實現制造過程的高效、柔性和精細化管理，顯著降低成本并提升產能。同時，AI與工業互聯網、5G等技術的協同應用，使制造業從傳統批量生產向個性化、定制化和綠色化方向演進，構建數字化競爭優勢，形成新的產業格局。
而工業機器人與AI技術的深度融合正成為推動“人工智能+”行動落地的關鍵應用載體。例如，在汽車制造領域，搭載了視覺識別和精準控制技術的工業機器人，能夠高效完成焊接、裝配等復雜任務；在家電制造中，AI賦能的機器人提升了生產效率和產品質量。
當前，制造業訂單結構也呈現出“小批量、多品種、短交期”趨勢，企業對產線彈性的需求顯著增加。然而，智能裝備價格高昂、技術迭代快，使直接采購面臨高資本支出和折舊風險。在此背景下，設備租賃模式興起，憑借低門檻、高靈活性和可控成本，成為企業“以用代購”的現實選擇，并衍生出“按次付費”“效果付費”等創新方案。預計到2026年，設備租賃將在制造業中逐步滲透，助力市場從傳統“固定周期+固定費用”向更靈活、精細化的服務模式轉型。
設備租賃的拓展依賴于機器人能力的持續演進。隨著技術進步，文娛、導覽、情緒陪伴等輕載、低復雜度場景漸漸打開，而制造業領域的廣泛應用仍需突破“操作智能”這一關鍵瓶頸。未來，租賃滲透率的提升將是由需求側對靈活部署的強烈訴求和供給側服務化轉型加速共同驅動的長期趨勢。
