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《人工智能終端智能化分級》系列國家標準宣貫,對家電產業意味著什么?

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本文來源: 《電器》雜志 作者: 枯坐大師,由 電小二 整理編輯!轉載請注明來源!

5月8日上午,工信部在北京舉辦《人工智能終端智能化分級》(GB/Z 177—2026)系列國家標準發布宣貫會,會上公布了終端智能化的分級體系:人工智能終端根據智能化程度不同,將分為L1響應級、L2工具級、L3輔助級和L4協同級。

標準架構“2+N”

2026年4月30日,國家市場監督管理總局(國家標準化管理委員會)正式發布《人工智能終端智能化分級》系列國家標準(GB/Z 177—2026)。5月8日上午,工信部在北京舉辦發布宣貫會,向全行業詳細解讀分級體系。

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標準采用“2+N”架構:“2”是標準第1部分《參考框架》+ 第2部分《總體要求》,是所有品類標準的通用基礎,解決“什么是人工智能終端、怎么分級、怎么判定”3個核心問題。“N”是是面向手機、電腦、電視、眼鏡、汽車座艙、音箱、耳機等不同產品的具體標準。首批標準包括7個品類,后續將推進包括家電等在內其他品類標準研制。

標準由全國信息技術標準化技術委員會(SAC/TC28) 提出并歸口,起草單位涵蓋中國信通院、中國電子技術標準化研究院、華為、OPPO、vivo、小米、榮耀、中興、聯想、科大訊飛、海信等全產業鏈核心力量。

L1到L4:智能化分級的四層臺階

標準建立了L1–L4四級智能化分級體系,從“被動聽令”到“主動協作”,代表終端智能化從低到高的演進路徑:

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L1 響應級——“聽令行事” 終端具備基礎聯網和感知能力,用戶發出明確指令,終端執行相應操作。不說不動,說什么做什么。

L2 工具級——“多才多藝” 終端具備多任務處理和一定自主決策能力,能在多個功能間靈活切換,完成用戶交付的復雜任務。例如一臺L2級空調,能根據用戶習慣自主學習并調整運行參數。

L3 輔助級——“主動思考” 終端具備較強的環境感知和上下文理解能力,能在用戶意圖不夠明確時,主動提供建議和輔助決策。例如一臺L3級冰箱,能根據食材余量自動生成采購建議并推送至用戶手機。

L4 協同級——“生活助理” 終端具備高度自主性和跨設備協同能力,能在用戶開口之前,主動感知場景并提供服務。L4級將根據產業發展水平,在后續修訂中進一步明確和完善。

分級之外,標準從“智能能力”和“場景效果”兩大維度進行規范,每個維度下設若干關鍵能力要素。

在端側能力方面:要求設備本地完成感知、推理、決策等核心AI任務;強調隱私保護、低時延響應,覆蓋圖像識別、語音處理、自然語言理解、多模態感知等能力。

在端云協同能力方面:要求終端與云端協同完成復雜推理和知識更新,強調連接可靠性、任務無縫切換,是當前大多數AI終端的實際技術形態

此外,標準還明確了典型場景的技術指標,讓智能化效果可測量、可評價。

對家電AI化進程意味著什么

這是中國家電行業智能化進程和AI化走入深水區中,最具實質意義的一次“定規矩”。

對消費者來說,標準正式實施后,有了官方“智商認證”。此前家電市場充斥著“能連WiFi就叫人工智能”的營銷亂象,消費者無從判斷產品真實智能化水平。L等級標簽讓選購有了硬杠杠——L1基礎聯網 ≠ L3輔助決策,選購決策成本大幅降低。

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對行業:這是一次“洗牌令”。

首先,標準設立了人工智能產品的門檻。GB/Z 177.2確立了L1至L4四級分級體系,每一級都有明確的能力要素和判定方法,雖然家電品類除電視外標準后續會完善,但基礎框架已經鎖死。企業現在需要做的是:對標評估,而不是等待。

其次,認證體系一旦建立,滯后者將被標簽化。標準先于認證,認證先于市場。消費端對L級標簽的認知從現在開始正在形成,此前在AWE2026上已有企業打出“L4級”智能體的概念。日后,當消費者開始追問“你這個產品是L幾”,沒有相應認證的企業將直接面臨品牌溢價流失。競爭門檻的提高,從來不會提前通知。

第三,全屋智能生態的入場券,正在以L級為基準定價。 跨品牌互聯互通是全屋智能落地的前提,GB/Z 177系列標準提供了全行業通用的"智能語言"。在同一個話語體系下,生態入場券的分配將以L級為基準。落后于L2的企業,在全屋智能生態中將失去主動權。

第四,對于正在嘗試家電機器人化的產品,如增加機械臂的洗衣機、增加機械足的掃地機器人等,GB/Z 177系列標準的出臺,為這類融合型產品的智能化分級提供了統一標尺:它到底算L2家電還是L3機器人?標準也給出了可操作的判定框架。

《人工智能終端智能化分級》GB/Z 177—2026系列標準,是中國人工智能終端產業從“野蠻生長”走向“規范發展”的分水嶺。這個標準的發布,標志著“智能終端”不再只是一個營銷概念,而是一個有國家標準定義、有分級體系評判、有測試方法驗證的規模產業。

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本文來源: 《電器》雜志 作者: 枯坐大師,由 電小二 整理編輯!轉載請注明來源!

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