2026年电子行业十大市场及应用趋势
2026年，人工智能(AI)将进一步加速在各行业的渗透，推动产业格局深度变革。多个领域将直接或间接受AI驱动，在新的一年迎来全新发展机遇。
本期，《国际电子商情》分析师团队聚焦“存储芯片、先进封装、具身智能、定制化芯片、光互连、SiC/GaN功率器件、RISC-V、固态电池、AI Agent、智能制造”十大关键方向，深入解析应用趋势并展望市场前景。
趋势一：
人工智能推动存储芯片“结构性短缺”
作者：Clover Lee
受AI需求爆发、产能重构及技术迭代加速驱动，2026年全球存储芯片市场仍将处于“结构性短缺”阶段。如今，AI技术正从云端往边缘端发展，随着AI模型在各行业商用，边缘AI也正实现初步落地。在此背景下，需消耗更多存储来满足云端和边缘端的要求。
HBM是AI服务器的核心组件，主要部署在GPU/加速器附近，通过突破内存带宽瓶颈支撑高性能计算需求。由于HBM通过3D堆叠技术将多个DRAM芯片叠加，来实现更高的带宽和容量，HBM所消耗的晶圆产能是标准DRAM的3倍以上；DDR5的高带宽、大容量和能效优势，尤其适合大规模模型训练和高吞吐任务。由于DDR5颗粒在制程、集成度、纠错机制和电气性能方面要求更高，所以其成本也高于DDR4。
在AI需求持续高涨的背景下，主要存储厂商优先将产能分配给HBM和DDR5等产品，这导致DDR4等传统产品的供应紧张。再加上，自2024年开始，三星、SK海力士、美光、长鑫存储等存储巨头减产了DDR4，计划在2025年年底至2026年上半年逐步终止DDR4产品供应。虽然后来三星、SK海力士将DDR4产线的生命周期延长至2026年底，但是因需求端韧性超过预期——一些设备厂商对DDR4依赖度高，且对成本不太敏感，缺乏动力迁移至DDR5。在此背景下，预计DDR4紧缺状态至少会延续到2026年上半年。
另外，NAND闪存也在面临供应紧张的局面。2024年第三季度开始，NAND闪存价格持续下跌，闪存巨头在2025年Q2通过减产来提升NAND闪存价格。与此同时，AI服务器部署和北美云服务商对通用型服务器扩展的强劲需求，国际存储大厂将更多NAND闪存产能转向企业级SSD(大容量QLC)，进一步加剧了NAND闪存的供应紧张。预计到2026年，NAND闪存的价格进一步上升，企业级SSD价格继续上涨。
目前，市场供需格局正在发生深层变化，存储芯片行业将呈现“结构性短缺”特征：一方面，高端产品因先进制程产能受限而供不应求，推动价格走高；另一方面，中低端产品则面临产能错配，部分成熟制程产能过剩却难以满足实际需求，导致资源利用效率下降。整体来看，供给结构与需求结构之间的错位，将成为本轮价格上涨的核心驱动因素。
趋势二：
先进封装市场大幅扩容，标准开始收敛
作者：Illumi Huang
联用2.5D与3D先进封装技术的至强芯片 图片来源：Intel
这里我们将“先进封装”窄化到2.5D/3D封装，则可以认为2026年先进封装市场规模将大幅增长。实际上过去两年，2.5D/3D先进封装方案就已经在民用领域普及，如AMD Ryzen处理器应用3D V-Cache，苹果M系列Ultra处理器“拼接”了两块Max芯片，Intel酷睿Ultra处理器则基于模块化设计方案。数据中心HPC与AI类芯片自不必多说。
在2.5D/3D封装主场，之所以说先进封装应用范围扩展，有两个标志性事件。其一，就封装技术角度，预计将在2026年下半年要上市的至强6+处理器将首度应用Intel自己的3D混合键和工艺——虽说AMD在Epyc处理器上采用台积电的同类技术已经有段时间，但Intel在数据中心服务器市场的保有量，依然有机会令这种更尖端的封装技术得到大范围普及。
其二，就标准与生态角度，截止2025年，参与芯片设计与制造的主要巨头，涵盖Intel、AMD、台积电、三星、Arm、谷歌、微软等都对UCIe标准做出了支持，期望实现Chiplet之间的可互操作性，就像PCIe在板级系统中的角色那样。UCIe 2.0及更新版本预计将在2026年得到广泛采用，着眼点依旧是HPC、AI加速器及更多数据中心芯片。无论是否UCIe，2026年标准化的Chiplet生态系统都将走向收敛——这是在成本、上市时间及更多商业维度上，主流企业之间的共识。
值得一提的是，除了近两年台积电提出Foundry 2.0战略——华尔街认为2025年以后台积电预计会成为全球最大的封装服务提供商，同时2026年台积电先进封装产能将达到2023年的10倍；Intel Foundry也已经在2025年宣布全面开启OSAT模式，对外提供包括EMIB、Foveros等在内的后端封装服务，承接市场产能需要。
着眼市场潜力，先进封装也在扩展技术与市场范围。如技术层面包括面向HBM的混合键和、CPO光电共封装、面板级封装，乃至更为前瞻的玻璃基板和玻璃中介(interposer)。而抛开需要结合尖端制造工艺及追求极致键和或凸点间距的尖端技术不谈，将先进封装做广义扩展，市场层面在数据中心、PC/手机等应用领域之外，如5G/6G通信领域(天线、射频前端的封装)、汽车芯片领域(传感器与计算单元融合)等也都是潜在机会。
趋势三：
具身智能：场景落地驱动万亿级市场爆发
作者：裕宁
从“离身思考”走向“具身行动”，具身智能正在开启人工智能产业全新的周期。作为“十五五”规划重点培育的未来产业，其市场规模预计到2026年将首次突破万亿元，未来五年复合增长率保持25%左右，而应用场景的深度渗透正是这一增长的核心引擎。
工业领域有望成为具身智能最先规模化落地的主战场。汽车、电子等制造业的劳动力缺口与效率需求，推动工业机器人从“机械执行”升级为“自主决策”，特斯拉Optimus G3、优必选Walker S、Figure 02等人形机器人凭借多模态感知与环境自适应能力，可完成精密装配、料箱搬运等复杂任务，已在多家车企工厂展开试运行。
特种场景实现突破性应用，填补人类作业禁区。在能源勘探、灾害救援等高危领域，具身智能设备已展现不可替代价值。目前七成防爆机器人为机器狗形态，德国航空航天中心更在测试人形机器人的太空作业能力。这类设备能承受极端温度、有毒环境等严苛条件，在化工巡检、地震搜救等场景中，将人类从高风险环境中解放，成为特种行业的标配装备。
服务与物流场景加速平民化渗透。国家邮政局数据显示，截至2024年快递物流无人配送车规模化应用就已累计超过6,000台。目前，人形机器人与无人机协同正解决“最后10米”配送难题。
商场取送、门店接待等To B服务场景已率先落地，银河通用等企业的服务机器人已投入运营。随着成本下降，养老陪护、家庭助理等To C场景将逐步普及，缓解500万家庭护工缺口的民生痛点。
可以预见的是，未来五年，具身智能将遵循“工业先行、特种突破、服务普及”的路径，从高端制造渗透至日常生活，推动“具身中国”发展模式重塑全球智能产业格局。
趋势四：
AI/汽车/消费电子三大引擎拉动定制化芯片增长
作者：裕宁
综合麦肯锡和SIA(美国半导体行业协会)的数据：早在2024年，全球半导体设计服务市场(含通用+定制)规模就约为380–420亿美元，其中定制化设计服务(主要面向AI、HPC、汽车、IoT客户)占比约35%–40%，即130–170亿美元。从科技巨头的专属选择转向全行业的刚需配置，正成为新的趋势。
AI与算力场景成为定制化芯片的最大增量市场。生成式AI的爆发式增长推动算力需求呈指数级上升，通用GPU已难以匹配特定模型的效率需求。为此，全球科技巨头率先展开布局——OpenAI与博通合作开发定制芯片，亚马逊推进Trainium2芯片部署，谷歌TPU更是开启对外销售。2026年起，该领域ASIC定制服务市场将从177亿美元快速攀升，AI工作负载的差异化需求催生从训练到推理的全流程定制方案，结合Chiplet架构的模块化设计，可实现算力与功耗的精准匹配。
汽车电子领域迎来定制化芯片的爆发拐点。传统通用汽车芯片无法兼顾自动驾驶的低延迟、车规级安全与多传感器融合需求，随着智能驾驶等级提升与车联网普及，车载芯片从标准化向定制化转型已经成为趋势。预计从座舱娱乐系统到激光雷达信号处理，定制芯片将成为车企打造差异化竞争力的核心抓手，区域化制造趋势更让车企能贴近市场快速迭代芯片设计。
消费电子与物联网的个性化需求激活细分市场。可穿戴健康监视器对低功耗的极致追求、智能家居设备的场景化功能需求，推动定制芯片向小批量、高精度方向发展。随着5G技术的深度普及，边缘计算场景对芯片的本地化处理能力提出更高要求，结合数据安全法规要求的定制化安全芯片将成为新增长点，GDPR等合规需求倒逼企业采用专属加密芯片解决方案。
总体而言，全球芯片定制服务市场快速发展，核心是需求端与供给端的双向驱动：AI算力爆发、汽车电子智能化及消费电子个性化等场景对芯片效率、安全的差异化需求日益迫切，而Chiplet模块化架构、AI辅助设计等技术突破与交钥匙服务模式，大幅降低了定制门槛，共同推动市场高速增长。
趋势五：
硅光子向计算领域渗透：光互连“重塑”AI数据流动
作者：Jimmy Zhang
当前，硅光子技术从其传统优势领域——数据通信，向新兴前沿——高性能计算与人工智能（AI）加速战略性渗透的趋势愈加明显，以满足海量数据驱动的模型训练和推理任务高效率执行。其中，最具代表性的趋势之一是，业界正迅速从可插拔光模块向集成度更高的方案—— 共封装光学（CPO）转进。这一技术通过将光引擎（包含激光器、调制器、探测器等）与交换ASIC、GPU、CPU等计算芯片共同封装在同一基板上，极大地缩短了电信号的传输距离，也显著降低功耗和延迟，并大幅提升带宽密度。
与传统可插拔方案相比，CPO技术核心优势体现在三个维度：功耗、带宽密度和延迟。以英伟达在2025年3月推出的Spectrum X CPO交换机为例，这款产品总吞吐量达到400 Tbps（高配），端口功耗同样大幅下降，整体能耗提升3.5 倍以上，网络可靠性提高10倍，部署时间缩短1.3倍。数据显示，随着带宽从400G、800G向1.6T演进，CPO方案的功耗优势愈发明显，远低于传统的可插拔模块。这在一定程度上解决了“GPU算力空转”与AI数据中心能耗大幅增长的难题。
然而，尽管CPO技术具备提升带宽、降低功耗、简化系统架构的潜在优势，但要实现大规模商用，必须同步突破以下关键瓶颈：光学对准与封装精度、热管理难题、标准化与生态系统、成本与商业化挑战等。目前CPO技术正进入规模商用快速转型的关键阶段，其技术路线向更高集成度和光电深度融合演进，速率目标从800 G/1.6 T向3.2 T甚至更高迈进；能效提升、热管理、标准化和生态系统建设也是实现商业化的核心要素。
可以预见，2026年以CPO为代表的光互连技术，将迎来大规模部署的拐点。其中，最重要的技术推动力，是以英伟达为代表的行业巨头已计划在2026年的下一代AI平台中全面引入硅光互连技术。随着2026、2027年大规模商用的推进，CPO将成为AI超算与数据中心高效互连的核心技术之一，并带动上下游光子、封装、散热等产业链的快速发展。值得一提的是，除了AI/HPC集群，硅光互连技术也将在车载激光雷达（LiDAR）、生物传感、量子计算和消费电子等领域展现出应用潜力。
趋势六：
三驾马车驱动：SiC、GaN功率器件迎来高速放量临界点
作者：Momo Zhong
2026年，宽禁带半导体碳化硅(SiC)与氮化镓(GaN)功率器件正迎来前所未有的市场机遇，处于从技术验证走向规模化放量的临界点。核心增长动力主要来自三大领域：
(1)新能源汽车：800V高压平台加速普及，SiC MOSFET在主驱逆变器中的渗透率快速提升。SiC器件可降低50%的能量损失，提升电动车续航里程5%-10%，同时支持350kW超充技术普及。2025年800V+SiC方案在整车中的渗透率超过15%，2026年全球新能源汽车SiC功率半导体市场规模将接近35亿美元。
(2)能源基础设施：在光伏逆变器领域，SiC器件渗透率从2020年的5%提升至2025年的25%以上，系统效率突破99%。GaN功率器件在数据中心电源中的应用可降低PUE值，减少碳排放，符合全球碳中和目标。
(3)消费电子与工业电源：GaN技术在快充领域已形成主导地位，功率密度达1.03W/cc，充电效率提升至98%。在工业UPS领域，使用全SiC模块可以提升3%的转换效率，节省50%甚至更高的电力成本。
在晶圆尺寸过渡方面，8英寸SiC晶圆正成为全球头部企业的布局重点。国际巨头如英飞凌、意法半导体、安森美等积极布局8英寸SiC晶圆产线，中国本土企业如三安光电的8英寸SiC衬底量产线也已投产。从6英寸向8英寸过渡的核心驱动力在于成本效益——8英寸晶圆可使芯片单位成本降低30%左右。
同时，SiC、GaN功率器件供应链区域格局呈现“东升西降”趋势。国际方面，英飞凌、意法半导体、安森美等传统功率半导体巨头继续在高端市场保持优势；而Wolfspeed此前因过度激进的扩产策略及市场竞争加剧，陷入财务困境并申请破产保护，虽然该公司在后来经历了重组，但仍需面对中国厂商的持续竞争。相比之下，中国本土功率半导体企业借助本土产业链优势和政策支持，在SiC领域取得了快速发展。比方说：通过并购重组构建完整生态，如东微半导收购电征科技，拓展功率模块业务；比亚迪半导体整合衬底、外延、器件环节，降低供应链风险等。
总体而言，SiC与GaN功率器件正处于从“规模扩张”到“质量跃升”的转型期。2026年将是产业发展的关键节点，随着8英寸SiC晶圆产线陆续投产、成本进一步下降以及应用场景持续拓展，第三代半导体功率器件有望在全球能源转型和数字化进程中扮演更为重要的角色。对于中国企业而言，将成本优势转化为标准话语权，是实现从“跟跑”到“并跑”乃至“领跑”跨越的关键。
趋势七：
RISC-V生态进入爆发期，车规级芯片量产
作者：Momo Zhong
RISC-V指令集架构正加速切入汽车电子核心领域，其开放、可定制的特性高度契合智能网联汽车对算力多元化与供应链自主可控的需求，预示着车规级芯片市场格局将迎来新一轮变革。
RISC-V在汽车领域的价值主要体现在以下几个方面：其一，架构开放自由，企业可灵活修改与使用，有助于实现技术自主与成本优化；其二，具备高灵活性与可扩展性，支持根据具体应用定制指令集；其三，在安全性方面具备优势，开源特性便于漏洞及时发现与修复；其四，在能效比上表现突出，RISC-V核可实现2.5GHz以上高性能，同时凭借精简架构实现更低能耗；其五，其可扩展特性高度契合软件定义汽车(SDV)对硬件弹性的需求。
2025年3月，英飞凌正式发布归属于AURIX系列的车规级RISC-V MCU产品家族，覆盖从入门级到高性能多类MCU。这一动向标志着RISC-V在汽车电子领域已进入实质推进阶段。芯来科技进一步指出，RISC-V车规级CPU IP“已在关键领域实现突破”。
目前，RISC-V的应用已广泛覆盖电池管理、网关控制、车身与整车控制、底盘控制等车载场景。除了自动驾驶SoC主控和智能座舱主控尚未大规模采用RISC-V架构之外，绝大多数车载芯片均已具备RISC-V方案。与此同时，生态配套也在快速完善，包括AUTOSAR适配、编译器、工具链和操作系统支持等方面取得显著进展，逐步构筑起RISC-V上车的系统基础。
尽管发展势头强劲，RISC-V车规芯片仍面临生态成熟度的挑战。尤其在车载中间件(如AUTOSAR)适配、工具链完善度、跨平台软件兼容性等方面仍需加强。此外，车规芯片需满足长周期认证要求，加之汽车产业对供应链稳定性极为重视，这对新兴芯片企业构成双重压力。
展望未来，在欧盟2030年芯片本土产能目标与中国“十五五”规划对RISC-V的明确支持下，叠加AI推动算力定制化趋势，RISC-V有望在2030年前占据汽车芯片市场的重要份额，逐步形成与x86、ARM“三分天下”的产业新格局。
趋势八：
固态电池：始于安全，阔步天地
作者：Momo Zhong
在相当长的时间里，电池被视为一个成熟、稳定的产业，甚至一度被贴上了“夕阳产业”标签。早在2011年之前，锂电池在数码领域的应用已经非常成熟，比如常见的MP3、MP4、相机、手机等都装载了锂电池。后来我们将锂电池应用于路面行驶车辆，从此按下汽车产业的“加速键”，中国电动汽车市场的发展一骑绝尘，从2023年开始中国新能源汽车的产销量已占据全球市场的60%以上的份额。
而让固态电池上车的呼声，最初是因为安全问题而起步的。2025年内接二连三的电动汽车燃爆事故，促使市场加速转向更安全的固态电池技术。目前主流的锂电池使用液态电解液加锂盐；而全固态电池无需添加任何电解液，使用纯固态电解质，能够大幅提升电池的安全性、能量密度等，是业内公认的下一代电池。
当前，固态电池产业化正处在从实验室走向量产装车的关键阶段。2025年，半固态电池已率先实现小批量装车应用，预计到2026年半固态电池进入规模化应用，全固态电池则进入小批量示范装车阶段。
为此，主要电池企业和整车厂正通过不同策略加速固态电池产业化进程。如宁德时代，目标到2027年实现全固态电池的小批量生产；比亚迪计划2027年左右启动固态电池批量示范装车应用，2030年前后实现大规模量产。整车厂方面，广汽集团计划2026年量产搭载全固态电池的车型；长安汽车发布能量密度400Wh/kg的固态电池，计划2026年装车验证，2027年规模化量产；上汽集团则计划2027年实现固态电池装车。
更大的“惊喜”藏在下游应用拓展。随着技术成熟和成本下降，固态电池将经历从高端细分市场到大众市场的渗透过程。预计到2030年，全球固态电池出货量将突破600GWh大关，并将在高端电动车市场占据一定份额，并逐步从地面储能、人形机器人到低空飞行、电动航空等立体化的应用场景拓展，最终推动能源存储技术的全面升级。
趋势九：
迈向AI Agent驱动的统一交互时代
作者：Clover Lee
AI智能体(AI Agent)是指具备自主决策、任务执行和多模态交互能力的智能体，它更像一个“虚拟员工”，可以理解目标、规划步骤、调用外部资源完成任务。
2025年，AI Agent概念热度上升，并在部分行业实现了试点应用。这一年，AI Agent已经进入智能手机旗舰机——比如，三星Galaxy S25系列将多模态AI Agent深度集成到其系统One UI 7；苹果iPhone 17系列将Apple Intelligence升级，使之具备上下文理解和多轮对话能力；Google Pixel 10系列深度整合了Gemini AI助手，并支持跨应用操作功能。AI Agent能自主规划任务、调用多应用资源，已成为当前旗舰手机的核心卖点。
除了在消费级产品中有应用潜力之外，AI Agent也能在企业级应用中得到普及。据Gartner预测，到2026年底，企业级应用中集成任务专用AI Agent的比例，将从2025年8月的不足5%提升至40%。《国际电子商情》也认为，随着全球各企业的数字化转型加速，企业应用中的AI Agent将超越个人效率提升范畴，通过这种更加智能的人机交互模式，将为团队协作与工作流程设定新标准。
2027年，为管理应用和数据环境中的复杂任务，约有三分之一的AI Agent部署将采用多智能体协作模式(即结合具备不同技能的代理，以在应用和数据环境中管理复杂任务)；到2028年，AI Agent生态系统将成熟，多智能体网络能跨多个应用程序和业务功能动态协作，用户无需单独与每个应用交互即可实现目标，届时约有三分之一的用户体验将从传统原生应用界面转向“代理前端”，推动新的商业模式和定价结构；到2029年，至少一半的知识工作者将掌握新技能，以便按需使用、管理或创建AI Agent来执行复杂任务。
目前，个人电脑、智能手机、智能家居设备正内置AI Agent。未来几年内，将迎来一个由AI Agent驱动的统一交互界面，到时用户只需告诉AI Agent，例如“帮我安排下周的会议并订机票”，它就能跨多个应用和服务自动完成任务。那时才将是AI Agent真正的“入口时代”，它不再只是一个工具，而是成为用户与数字世界交互的核心界面，重塑应用生态和商业模式。
趋势十：
AI赋能制造业转型，灵活租赁重塑产线模式
作者：Clover Lee
2025年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出要推动制造业智能化发展，支持企业在重点场景应用通用大模型、行业大模型和工业智能体。随着大模型、生成式AI、机器视觉、深度学习等技术实现突破，推动制造业从“自动化”走向“智能化”。
现如今，制造业正处于加速转型阶段，人工智能作为核心驱动力，正在深度融入智能制造领域，推动产业链全面升级。体现在产业趋势方面：过去AI应用停留在实验室或单点试点，现在企业开始在生产、质检、供应链等环节规模化部署。预计2026年，这一趋势在工业领域将更加明显，到2027年，中国制造业的AI使用渗透率将以10%的年复合增长率增长。
具体来看，AI技术通过生产流程自动化、预测性维护、质量检测和智能调度，实现制造过程的高效、柔性和精细化管理，显著降低成本并提升产能。同时，AI与工业互联网、5G等技术的协同应用，使制造业从传统批量生产向个性化、定制化和绿色化方向演进，构建数字化竞争优势，形成新的产业格局。
而工业机器人与AI技术的深度融合正成为推动“人工智能+”行动落地的关键应用载体。例如，在汽车制造领域，搭载了视觉识别和精准控制技术的工业机器人，能够高效完成焊接、装配等复杂任务；在家电制造中，AI赋能的机器人提升了生产效率和产品质量。
当前，制造业订单结构也呈现出“小批量、多品种、短交期”趋势，企业对产线弹性的需求显著增加。然而，智能装备价格高昂、技术迭代快，使直接采购面临高资本支出和折旧风险。在此背景下，设备租赁模式兴起，凭借低门槛、高灵活性和可控成本，成为企业“以用代购”的现实选择，并衍生出“按次付费”“效果付费”等创新方案。预计到2026年，设备租赁将在制造业中逐步渗透，助力市场从传统“固定周期+固定费用”向更灵活、精细化的服务模式转型。
设备租赁的拓展依赖于机器人能力的持续演进。随着技术进步，文娱、导览、情绪陪伴等轻载、低复杂度场景渐渐打开，而制造业领域的广泛应用仍需突破“操作智能”这一关键瓶颈。未来，租赁渗透率的提升将是由需求侧对灵活部署的强烈诉求和供给侧服务化转型加速共同驱动的长期趋势。
