人工智能正深度重构显示产业全链条——从底层技术创新到绿色低碳制造，从内容智能采集到沉浸式场景呈现，AI正赋予显示终端“感知之眼”与“思考之脑”。本期专题聚焦“AI+显示”融合路径，展现企业在产品创新、内容采集与场景呈现等方面的转型实践，为洞察AI如何重塑显示企业发展模式提供启示。
——编者
人工智能（AI）自诞生之日起就与显示技术及产业产生了微妙的联系。1956年达特茅斯会议上，美国计算机科学家约翰·麦卡锡首次提出并使用了“人工智能”这一术语。而在此之前的1954年，美国费城的史密斯公司便推出了全球首台彩色CRT电视机，正式开启了显示技术和产业的缤纷时代。
此后，随着以薄膜晶体管（TFT）为基础的新型显示技术在互联网技术推动下不断发展，人机交互频率大幅提升，进而持续催生了海量数据，为人工智能的发展提供了有效且关键的支撑。
2020年以后，人类社会与人工智能的关系被重新定义：人工智能正在从辅助工具向具备感知、理解、创造和自主决策能力的智能伙伴演进，深刻改变着几乎所有行业和人类生活的方方面面。
生成式AI的应用已从文本、图像扩展至视频、代码和音乐等多个领域；大语言模型不仅推理能力显著增强，还实现了超长上下文窗口和多参数模型的突破；多模态模型能够同时处理文本、图像、音频等多种信息，推动人机交互更加自然；AI智能体也从被动响应转向主动规划，能够自主完成复杂任务序列；此外，离线大模型与边缘计算的结合，使AI摆脱了对云端的依赖，在终端设备上实现实时决策。
AI重塑制造业：一场根本性变革
从制造业视角看，人工智能的影响远不止于简单自动化，而正在从单点应用迈向全链路融合，从辅助工具升级为核心引擎，从效率提升转向价值创造，逐步改变着制造业的生产要素、组织形态和竞争格局。这场变革不仅是技术升级，更是生产方式、商业模式和产业生态的根本性重构。
当前，制造业拥抱人工智能的必要性日益凸显。随着全球竞争加剧，市场对定制化和效率提升的需求不断增长，人工智能正从竞争优势迅速转变为必备要素。据世界经济论坛数据，2025年制造业在人工智能领域的投资已超过百亿美元，约为2020年的10倍。美国Fictiv公司《2024年制造业现状报告》显示，84%的制造企业已明确看到使用人工智能解决方案带来的好处。成功实施人工智能的制造企业在运营效率方面取得了显著提升，部分企业维护成本降低20%～30%，生产时间缩短多达50%。这些企业不仅优化了现有运营效果，更借助人工智能驱动产品和服务创新，开拓了全新商业模式和收入来源。
技术发展速度如此之快，以至于人工智能领先者和落后者之间的差距正呈指数级扩大。对于延迟采用人工智能的制造企业而言，这一差距或将难以逾越——因为先行者不仅将构建起技术优势，还将积累后发企业难以复制的海量数据和学习能力。
新型显示：推动制造业迈向数智高端
显示产业是制造业技术创新的核心载体、产业链协同的关键枢纽和经济增长的重要引擎，其发展水平直接关系到制造业的数字化、智能化、高端化转型。凭借高增长、高附加值属性，显示产业通过“技术赋能+产业链带动”，持续为消费电子、新能源汽车、智能制造等多个领域注入创新活力。
显示产业是指以显示器件为核心的上下游相关行业的业态总称。其上游衔接的是用于显示器件制造所用的材料、装备和部件，中游是显示器件（面板），下游衔接的是手机、电视、电脑等电子信息产品。显示器件是整个显示产业的核心。过去20多年，显示器件乃至整个电子器件技术演进的主线，就是半导体技术逐步替代真空电子技术的过程。如今，半导体显示器件已全面替代电真空显示器件，全新塑造了新型显示技术和产业。
新型显示以新原理、新材料、新结构和新工艺为核心，实现更高性能、更多功能与更优体验。其典型技术包括OLED、Mini/Micro LED、QLED、激光显示等，具有高分辨率、广色域、低功耗等优势，广泛应用于车载显示、AR/VR、智慧医疗、数字文旅、可穿戴设备等领域，是支撑超高清视频、物联网、元宇宙等前沿应用的关键基础设施。
作为新一代信息技术六大细分领域之一，新型显示在战略性新兴产业中发挥着不可替代的基础性作用。“十四五”期间，尽管受全球经济环境影响，全球新型显示产业呈现“前高后低、逐渐恢复”的态势，产业整体虽有波动，但复苏速度明显快于其他产业。
“十四五”期间：我国新型显示产业成就突出
我国新型显示行业历经跨越式发展，已成为全球产业重要增长极，“十四五”期间表现尤为突出，不仅为全球产业作出卓越贡献，也为我国经济平稳增长提供了有力支撑。
2025年，我国新型显示行业产值规模接近1200亿美元，超过8300亿元人民币，同比增长8%，占全球市场份额53%。预计2026年产值规模将突破1300亿美元，约合9000亿元人民币，增速接近9%，全球占比超55%。
“十四五”期间，我国新型显示产业链已由点状模式全面升级为链式模式，各环节间形成了较强的要素关联性、动态延展性和系统协同性，初步构建起“以点带面、联动共生”的产业新生态。
在新型显示器件环节，我国已基本实现全面领先，全球市场地位稳步提升。2025年，我国显示器件产值超760亿美元，约合5500亿元人民币，与2021年持平，但出货面积达2.4亿平方米，全球占比77%，较2021年增长近1.47倍。预计2026年出货面积接近2.5亿平方米，全球占比提升至78%。2025年，我国显示器件企业平均净利润为2%，高出全球平均水平1个百分点；研发投入超34亿美元，约合240亿元人民币，占营收比重近7%，显著高于多数海外竞争对手。
在新型显示材料和装备环节，我国产业快速增长，已初步具备全球竞争力。2025年，我国显示材料产值近390亿美元，超过2700亿元人民币，占全球市场48%以上，较2021年增长1.39倍；显示装备产值约13亿美元，约合93亿元人民币，全球占比超21%，规模较2021年增长1.86倍。
“十四五”期间，我国在新型显示技术领域持续突破，彻底摆脱了技术追赶的被动状态，初步开创了技术引领的全新局面。
在新型显示器件技术方面，我国已在主流TFT-LCD领域全面领先，全球市场占比接近80%；在AMOLED领域，不仅实现了规模领先，还积极探索具有革新性甚至颠覆性的升级工艺，并率先布局量产项目。
2025年，我国AMOLED显示器件出货面积突破980万平方米，全球市场份额首次超过海外竞争对手，达到52%。同期，国内显示器件龙头企业累计投资超1400亿元人民币，宣布建设3条第8.6代AMOLED生产线，分别采用精密金属掩模板（FMM）、维信诺智能像素化（ViP）和喷墨打印（IJP）三种具有差异化优势的升级工艺。目前，这些具有一定革新性甚至颠覆性的建设项目进展顺利，有望如期达成预期目标。
“十四五”期间，面对全球经济治理体系分化和产业链供应链重构的挑战，我国显示行业持续动态化解产业链供应链风险，自主可控情况显著改善。
截至2025年，国内新型显示器件企业的平均内销比例已超过57%，较2021年提升7个百分点；显示材料按金额口径统计的本地化率已超过70%，较2021年提升近10个百分点；显示装备按金额口径统计的本地化率已达到45%，较2021年增长28个百分点；显示装备零配件按金额口径统计的本地化率为74%，较2021年增长1个百分点。
AI融合显示产业：智能内核与硬件载体深度耦合
对新型显示产业而言，人工智能与新型显示技术是“智能内核与硬件载体”深度耦合的协同关系。人工智能的“智能性”需要通过具象化的交互界面触达用户，而新型显示技术凭借其高清化、柔性化、场景化特性，恰恰能成为人工智能最关键的“表达窗口”。当人工智能的“认知能力”与新型显示的“呈现能力”深度融合，定将会催生全新的应用场景与产业生态。二者的协同进化，不仅重新定义了人机交互的边界，更成为全球科技产业竞争的新锚点。
在新型显示的全生命周期中，人工智能正成为提质增效的核心工具，从研发端到制造端持续渗透。
在设计研发环节，人工智能正将设计周期从月/周级缩短至小时级，在大幅提升研发效率的同时，也带动了企业的利润增长。韩国LG显示公司自主开发的“Design AI”，可采用边缘设计AI算法，自动生成柔性显示面板边缘曲面和窄边框图案，将设计时间从近1个月缩短至8个小时。该技术还可进行光学设计，优化OLED显示器件视角色彩变化，将设计周期从原来的5天以上缩短至8小时以内。目前，“Design AI”已经实现2000亿韩元（约1.4亿美元）的利润增长，韩国LG显示公司已经制定“AX创新计划”，全面向AI转型，目标在3年内将设计研发环节工作效率整体提升30%以上。
在生产制造环节，人工智能正在从单点检测向全流程智能决策演进，大幅提升产品良率、降低人工成本、缩短生产节拍。韩国三星显示公司发布的“AI超级工厂”战略是通过人工智能全面重构新型显示器件智能制造体系的核心举措。该战略旨在打造“智能显示制造生态系统”，将AI技术深度融入面板生产全流程，实现从设计到量产的端到端智能化转型。2021—2022年，三星显示公司在韩国的OLED工厂A3和A4生产线试点人工智能应用，使生产良品率提高了8%，生产节拍缩短了25%。2023—2024年，该公司将人工智能应用到LCD和QD-OLED工厂，整体效率提升了18%。2025年开始，该公司已在全球新型显示器件工厂完成了人工智能基础设施部署，基本形成了端到端的人工智能制造网络体系。
在运营管理环节，人工智能正在打破企业的数据孤岛，构建“屏—芯—端”一体化智能生态，推动产业向价值链高端跃迁。韩国三星显示公司与英伟达公司深度合作，利用Omniverse平台构建全球新型显示器件工厂的数字孪生网络，既可创建虚拟工厂，实时镜像产线状态，实现“所见即所得”的远程监控，也可在新品投产前用数字空间验证工艺，将产线切换时间缩短60%，还可通过AI在虚拟环境中测试数万种参数组合，找出最优生产方案。韩国LG显示公司开发的人工智能办公助手“Hi-D”，可承担知识搜索、实时会议翻译、纪要自动生成、邮件摘要和起草等工作，使员工的日生产力提升10%，每年节省约850万美元的外部订阅成本。
在产品创新环节，企业正在越来越多地运用人工智能技术，推动新型显示产品从被动输出向主动感知交互升级，在催生更多创新形态的同时，大幅降低功耗。韩国三星的Neo QLED 8K系列电视就搭载了NQ8 AI Gen3处理器，使用768个神经元网络，将对比度提升了40%，色彩准确度提升了25%，同时功耗降低了15%。其Galaxy Z Fold7和Z Flip7智能手机也新增了AI功能，既可以利用人工智能技术将其“即圈即搜”功能的识别准确率提升至98%，还可利用人工智能技术增强多窗口交互，使得应用的启动速度提升30%。
▲“十四五”期间，我国新型显示产业链持续完善，核心企业引领作用明显。近年来，湖北等地持续发力，加速打造“光芯屏端网”万亿级产业集群。图为湖北新联显示科技有限公司5G触控显示屏生产现场。
国内企业实践：加速融合，引领新潮流
我国新型显示行业正全方位、多层次发力，通过政策引导、企业创新、产品升级和产学研协同等多种行动，坚定推进人工智能与新型显示行业深度融合，为全球新型显示产业智能化发展贡献中国力量，引领产业发展新潮流。其中，龙头骨干企业发挥了关键引领作用。
京东方科技集团股份有限公司提出“AI+”战略，旨在通过人工智能技术重构显示行业的业务全链路，为产业发展注入新质生产力。2025年9月正式发布的“京东方蓝鲸显示大模型”堪称京东方依托30年积累的行业数据构建的“最懂显示行业的大模型”，具备全模态、多场景、高精度、强推理的鲜明特征，主要赋能京东方的生产制造、产品创新和经营管理三大业务板块。通过该大模型，手绘草图上传后2分钟内就可完成设计方案并支持后期修复和调整，研发速度提升近10倍。而该大模型中的“预测性维护模型”可使设备故障率降低30%，运维效率提升56%，维修时间从小时级缩短至分钟级；其“虚拟测量技术”可减少30%的实际检测，使得面板生产周期从15天缩短至12天，年产能提升约20%；其“AI之眼质检系统”可识别微米级瑕疵，准确率可达96%并替代70%的人工，能将产品不良率从行业平均的8%降至3%以下。
TCL华星光电技术有限公司早在2023年就发布了“星智大模型（星智X-Intelligence）”并于2025年升级为3.0版本。该大模型是专为显示行业定制的垂直领域大模型，具备行业专属知识体系和推理能力。其3.0版本被称为“显示领域首款强推理垂域模型”，能力已超越DeepSeek-R1-671B。通过大模型中的“老化预测系统”，TCL华星可实现液晶模组老化精准预测，释放近70%的测试产能。TCL华星还在9间智能工厂中全面部署了大模型中的“视觉检测网络”，可识别超4000种微米级缺陷，准确率提升12%，检测效率提升4倍并可替代75%的人工。
天马微电子股份有限公司采用人工智能技术驱动“全域显示”战略落地。其自主开发的“AI视觉检测系统”缺陷识别准确率高达99.3%，高于行业平均水平10个百分点并可替代60%的人工，每年节约成本约800万元。2025年，天马微电子发布了多款创新产品，大量使用了人工智能技术，进一步拓宽了AI的应用场景。其中，“全域感光天工屏”采用AI技术集成了指纹识别、环境光感知和寿命监控等技术，可使光信号采集能力提升40倍，环境光监测精度提升30%并实现智能终端自适应护眼；“智能座舱用天轩屏”搭载了ACRUS像素级调光、防倒影AI算法和AI增强现实显示功能，可以在消除驾驶盲区的同时提升驾驶的安全性。
维信诺科技股份有限公司于2025年11月初正式对外披露已搭建完成“维数智慧平台”（但尚未公开具体发布日期）。维信诺表示，该平台是公司数智化转型的核心战略工具，通过构建集团级数据湖与AI能力，全面赋能显示产业全链路。与行业其他平台相比，它更注重业务场景全覆盖与数据价值的深度挖掘，是公司在显示行业人工智能竞争中的差异化布局。公司的“维数智慧平台”不仅是一个AI模型，更是一个完整的数智化生态系统，更强调数据治理、业务协同与AI应用的一体化整合，形成了“数据—算法—应用”的完整闭环。
双向赋能的优势与短板
我国新型显示行业在与人工智能技术双向赋能过程中，相较海外竞争对手具有“应用落地速度快、数据获取渠道多、部署成本相对低”三大优势，同时也面临“装备材料壁垒高、核心算法差距大、国际标准参与度低”三大短板。
优势方面，第一，我国既是全球三大新型显示消费市场之一，也是新型显示产业体系最为完备的全球产业集聚地之一，新型显示的应用场景最全、体量最大，显著加快了人工智能与新型显示融合的落地速度，远超海外竞争对手。第二，我国新型显示行业在显示面板领域的全球产能占比已超过75%，并布局了几乎所有的新型显示技术，便于生成各种新型显示技术下的海量制造数据，加速人工智能技术的验证与迭代，从而形成规模效应。第三，得益于良好的制造业数字化基础，我国人工智能部署成本普遍比海外竞争对手低30%～50%，具备明显的成本效率优势。
短板方面，第一，由于我国新型显示行业上游工艺装备和部分关键核心材料多依赖海外企业，这些企业垄断性强，存在一定技术或专利壁垒，严重制约了我国企业对人工智能应用的深度。第二，在通用AI算法、基础模型架构等核心领域，我国企业与国际顶尖机构（如Google DeepMind、OpenAI）仍有差距，叠加高端人才短缺，导致基础研究和原创能力不足。第三，尽管目前我国在全球人工智能专利总量中占比已达52%，但高价值专利比例明显低于美国，致使在新型显示领域的国际标准制定方面，尚未形成人工智能技术领域的必要话语权。
未来挑战
随着制造业加速迈向人工智能驱动的未来，我国新型显示行业已经清醒认识到：尽管新型显示与AI双向赋能之路复杂且充满挑战，但不作为的代价会远高于转型所需的投入。当前，人工智能驱动制造系统的愿景尚未完全实现，未来行业将聚焦应对战略、运营和数据治理三大领域的关键挑战，继续未竟之路。
现实中，若缺乏清晰的战略方针、框架和方法，新型显示行业与人工智能的融合极易演变成分散的、由技术驱动的实验，这些实验可能会形成孤立的成功案例，但无法在整个组织内推广，最终导致投资未被充分利用，错失转型良机。有效的战略方针如果从具体的、明确的业务挑战切入，往往会比试图一次性全面转型更能取得良好效果。其关键在于确保人工智能与业务目标保持一致，聚焦解决实际运营需求，而非“为了技术而技术”。战略框架是为满足数据需求，确定必要的技能和资源而建立的流程治理结构。建立战略框架有助于避免常见的陷阱和解决管理中的实际挑战。战略方法是要展示人工智能行动与业务价值之间的明确关系和清晰路径。公布战略方法有助于在整个组织内建立对人工智能的信心，赢得管理层与一线员工的广泛支持。
制造企业在运营过程中应用人工智能技术时容易陷入一个误区，即容易从人工智能技术入手而非从业务价值入手。技术团队往往会倡导机器视觉或预测分析等项目，仅仅因为这些技术令人印象深刻。虽然这些方案在技术上基本可行，但它们未必能够解决最紧迫的运营挑战，也无法带来更有意义的财务回报。事实证明，只有从价值优先的角度安排人工智能技术，才能真正有助于让人工智能发挥更大的作用，无论是减少质量问题、预防代价高昂的设备故障，还是优化影响能源消耗的流程。制造企业可聚焦三个关键领域以识别人工智能机会：一是传统方法难以解决的持续性运营问题；二是成本高或效率差距显著的环节；三是可通过预测来优化在问题发生前加以预防的流程。
尽管人工智能解决方案前景广阔，但其有效性完全取决于数据的质量、相关性与规模。错误或不一致的数据会产生不可靠的模型，进而产生错误的预测或建议，不仅浪费资源，甚至还可能损害组织对人工智能系统的信任。同样，无法捕捉或不足的数据也会限制人工智能模型的理解和改进能力。数据治理的核心目标主要有二：一是确保单一数据源在所有部门使用一致且准确；二是通过集成和标准化，实现不同系统和设备以不同格式生成的数据具有互操作性。完善的数据治理不仅涉及技术，还需建立关于数据收集、存储和使用的明确政策。实现这一目标无需从一开始就追求“完美数据”，相反，而应采取系统化方法，围绕特定业务识别、收集并管理最有价值的数据。
新型显示产业的终极愿景是“显示无所不在”，新型显示企业不断以技术突破重构人机交互的边界，不断以显示为载体连通数字世界与物理世界，这正是实现终极理想的基石和具象化表达。人工智能技术的繁荣正在全方位激活新型显示产业高质量发展的基因，助其实现生态跃迁。而新兴显示技术的持续升级，也为人工智能技术加速落地提供了宝贵机遇。二者形成的双向赋能，最终将重构产业链价值，推动新型显示产业从规模扩张转向价值提升。从绿色智造到场景创新，这一融合进程不仅引领数字经济迈向更高质量发展阶段，更为千行百业的智能化转型提供了坚实的底层支撑。
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