TCL华星王成谈AI时代显示产业：下一阶段争的是定义权

AI浪潮席卷而来，显示产业在其中的位置正发生明显变化。

算力、芯片、大模型，这些一直是近几年科技行业讲得最多的主线。模型能力往手机、PC、汽车以及各类新型智能终端里走，AI的影响也就从云端的算力建设，一路延伸到终端产品的设计与制造。

与此同时，"AI新基建"的覆盖面也在扩大。先进封装为更高密度的芯片集成提供支撑，高速光通信让算力集群的数据传输更有效率。大模型进入日常生活和生产流程后，人与AI之间的终端界面同样需要跟着演进。

落到实体产业，变化也出现在工厂里。2025年，TCL科技提出"AI for Real"战略，判断AI价值的标尺不再是模型能力本身，而是研发效率、制造成本、产品体验以及组织运行中的实际收益。这层意思也说明，AI不光要新的算力基础设施，原有的制造与能源产业同样得在这轮技术变革里找到新位置。

AI最终要落到具体使用场景，屏幕恰恰是人理解和使用AI的重要窗口。中国显示企业已经建立起规模优势，AI又给它们出了一道新的竞争题：下一阶段的增长动力从哪里来？

11月13日举办的TCL华星全球显示生态大会（DTC2026）提供了一个观察切口。会上除了屏幕性能的升级，屏幕形态与制造方式的变化同样值得看。一头是可伸缩、可卷曲的柔性显示技术，以及面向新一代智能终端的低功耗方案；另一头，AI开始进入产品研发流程，接手过去主要由工程师完成的设计与验证工作。

这对应TCL华星正在推进的两条路径：Display for AI（显示服务AI），围绕AI终端的新需求重新思考显示产品的形态与价值；AI for Display（AI服务显示），把AI引入研发、制造与运营环节，探索传统面板制造新的效率空间。

TCL科技集团CEO王成在DTC大会上致辞

大会期间，36氪独家对话TCL科技集团CEO王成。说到AI带来的产业变化，他的判断冷静而直接："拼规模、拼成本只是制造业的基本功，在AI时代远远不够——下一阶段，显示企业真正要争夺的是定义权。"

当屏幕成为AI的"最后一公里"

Display for AI首先指向需求侧的变化。

以往显示产品升级，主要围着分辨率、刷新率、亮度这些指标转。现在AI逐渐成为终端的重要功能，屏幕就不止是显示信息，还得适应人和AI之间更频繁、更复杂的交互。某种意义上，屏幕正在变成AI抵达用户的"最后一公里"。

对这股趋势，王成有自己的直观判断："原来的显示屏是把世界展示给人看，到AI时代，显示不再只是单向的信息输出，还要参与人与设备之间的互动。"这也就是说，显示企业不能只琢磨怎么把一块屏幕的硬件做得更好，还得回答另一个问题：AI时代，用户到底需要一块什么样的屏幕？

先看交互形态。用AI辅助办公时，用户往往要同时查看对话、编辑内容和生成结果。屏幕空间装不下这些窗口，频繁切换应用就会打断工作节奏。TCL华星规划的44英寸24:9 AI超宽屏，正是冲着这个需求做的探索。横向显示空间更宽，AI对话、内容编辑与结果预览可以并排摆开，支持"一屏三用"，减少多任务操作时的窗口切换。

王成告诉36氪，眼下TCL华星正与行业伙伴探索可卷曲OLED笔记本电脑，通过改变屏幕展开形态，重新定义产品的尺寸、功耗与使用方式。未来，"如果AI无所不在，显示也将无所不在。"

这些尝试背后，是TCL华星想构建的"屏宇宙"。它是少数具备全尺寸、全品类显示面板生产能力的企业之一，产品覆盖电视、手机、笔电和显示器等主要终端，并延伸到车载与电竞等应用场景。这样一来，它就能同时观察不同终端对屏幕的需求变化，而不必把产品创新局限在某一种设备上。

TCL华星全球首发久用无痕OLED手机显示（6.96"）

AI开始改变人与设备的交互方式，不同终端之间的显示边界也可能随之松动。柔性OLED推动折叠手机、三折叠手机等形态进入商业市场，可卷曲屏幕则进一步探索显示面积与设备便携性之间的新平衡。对面板企业来说，下一步不光要满足终端厂商提出的规格，还得更早参与新产品形态的定义。

再看功耗。更多AI任务在终端本地运行，处理器、内存和相关组件就要消耗更多电力。3C产品只能在性能、续航与散热之间重新找平衡。

显示系统的能耗效率因此变得关键。相同亮度条件下，TCL华星的6.36英寸蓝磷光OLED手机屏选用新的发光材料来提升效率，EL发光功耗降低约40%。另一项Super Pixel技术，通过优化像素结构和显示数据处理方式，在相同等效PPI画质条件下，相比传统SPR方案可降低SoC（片上系统）功耗25%。

屏幕省下来的电量，能给端侧AI计算留出更多空间。这也意味着，终端品牌挑显示方案时，得把画质、交互方式与整机续航放在一起考量。

AI正在改变终端的使用方式，一块"好屏"的评价标准也随之变化。多任务并行对画面清晰度要求更高，长时间人机交互要兼顾视觉舒适性，端侧AI对算力和续航的争夺，又让显示能耗成为整机设计里更重要的变量。TCL华星推动的技术品牌APEX臻图，正是对"AI时代需要什么样的屏幕"给出的系统性答案。

TCL科技集团高级副总裁、TCL华星CEO赵军在DTC演讲。

AI成为终端日常高频入口之后，屏幕既要承受更高的信息密度与更长的交互时长，还要替整机算力腾出功耗空间，只拼单一参数已经回应不了这种复合需求。

APEX臻图把“好屏”的评判标准重新放回四个维度：显示体验、视觉健康、绿色低碳与未来想象。低反射配真RGB排列，为的是AI多任务分屏和高频交互下文字依然锐利；低蓝光与类自然光设计，用来减轻全天候人机协作带来的视觉疲劳；自适应刷新率加上材料革新，直接替端侧算力省出续航预算；可卷曲、全透明等形态创新，则承载下一代AI交互的想象空间。

印刷OLED的产业化落地也在提速。TCL华星要接住AI终端对柔性形态、低蓝光护眼和高性价比的复合需求，走的就是这条路。蒸镀路线依赖精细金属掩膜版（FMM），印刷OLED改用点对点喷印沉积发光材料，绕开了掩膜约束，发光材料利用率超过90%。TCL华星测算，规模化后有望形成超过15%的成本优势。

TCL华星DTC大会现场，印刷OLED产品摆上了展台。

产能进度方面，武汉t12产线已在2026年第三季度实现IT类产品量产；广州t8第8.6代产线于10月底启动设备搬入，计划2027年底量产。

为什么要加快印刷OLED投入？王成的判断是，AI正在催生新一代智能硬件，企业得尽快把显示技术积累变成能接住市场需求的产能，否则就可能“错失一个发展的机遇窗口期”。底层工艺突破一旦转化为灵活、低耗且有成本竞争力的屏幕供给，面板企业才算真正握住参与下一代AI硬件产品定义的主动权。

从一块好屏，到一门好生意

定义AI时代的“好屏”只是第一步。好屏要变成“好生意”，研发怎么更快、试错怎么更少、生产流程怎么更高效，是显示企业躲不开的另一道考题。Display for AI改的是产品端，AI for Display则把变化带进了研发和制造环节。

面板制造是典型的重资产行业，一条高世代产线投资动辄数百亿元，研发和生产中每试一次错，代价都不小。以往从材料筛选到电路设计，新产品研发要靠工程师反复做设计、仿真、样品制作与测试验证。TCL华星的做法，是把过去高度依赖经验的判断一步步转成模型能力。

为什么非要做垂直大模型？聊到算力投入，王成直言：“算力虽然贵，但还没有贵到TCL承担不起的地步。”他的看法是，通用大模型很难直接解决具体工程难题，企业得靠行业知识和工程经验的积累，让模型具备专业判断能力。

他透露，TCL华星大约四年前就开始建显示领域的垂直模型，把技术文档和工程师积累的判断逻辑整理出来，用于模型训练。这些积累在他看来能形成具有平台效应的竞争能力，并逐步用到研发和生产制造中。

星智大模型演示动画。

TCL披露的信息显示，星智X-Intelligence是全球显示行业首个具备强推理能力的垂域多模态大模型。2025年，它在全球工业大模型评测中位居半导体显示领域第一；2026年，面向半导体显示领域的新一轮自动化评测和行业专家评测中，其综合表现超过Gemini 3.1 Pro与GPT-5.5 high。

围绕这一模型，TCL华星正在搭“1湖1模3平台”的AI五星架构：“星湖”数据湖汇聚全链条高质量语料，支撑“星智”模型的多模态推理；“星云”“星舟”“星域”三平台则负责在良率优化、排产提效与虚拟仿真等核心环节落地。

研发端，TCL华星自研的星智大模型把客户规格解析、电路设计方案生成等流程的耗时，从至少一个月压到一天以内。此次大会亮相的AI“硅基员工”，也已经参与产品设计、仿真与验证。

制造端的改变类似。生产中出现面板缺陷，AI开始参与识别、分类和修复决策。TCL华星用ADC自动缺陷分类与ADR自动缺陷修补技术，试着把检测、判定与修复连成智能闭环。据TCL此前披露，ADC应用让缺陷判断准确率从85%提升至95%，已在多条产线上线。检测、判定与修补流程打通后，相关应用每年带来超过5000万元效益。

从一块好屏到一门好生意，真正拉开企业差距的，是把研发与制造经验变成可复用的数字能力，让效率提升持续兑现为商业价值。中国显示产业要从规模领先走向价值领先，这是必须跨过的一道门槛。

规模领先之后，争夺增长先手

面板行业向来被叫作“周期的奴隶”：扩产、跌价、洗牌，循环往复。过去十余年，中国企业靠战略定力与持续的资本开支，重构了LCD制造版图。

这一格局还在巩固。2026年三季报显示，TCL华星电竞显示器面板保持全球领先，笔电面板和LCD手机面板的市场份额排名分别于第二季度、第三季度升至全球第二。守住既有市场地位的同时，TCL华星也在找能承接自身技术积累的新增长空间。

Display for AI与AI for Display，回答的是如何增强显示主业的竞争力。面对行业周期，TCL华星也在寻找显示之外的增长来源。

“过去我们的业务组合，主要是围着消费品转；如今AI新基建摆在面前，上游材料和器件的争夺催生了不少新机会。”王成坦言，想从现有能力跨到AI基础设施，中间还横着一道鸿沟，不过TCL在大规模精密器件制造和半导体人才上的积累，具备复用的底子。

他提到：“TCL自己的技术根要扎得更深，已有的技术和工艺能力也要向外溢出，长成新的产业增长点。”先进封装与高速光通信，就是TCL华星试探这种能力延伸的两个方向。

高算力芯片封装往更大尺寸和更高互连密度走，基板的平整度与热机械稳定性越来越关键，玻璃基板因此成为先进封装的一条重要探索路径。

高世代面板制造让TCL华星练出了大面积玻璃处理、薄膜沉积等本事，这为切入该领域铺下了技术底子。本届大会上，公司还亮出了面向先进封装的大尺寸玻璃芯基板。

光电芯片和高速光通信是另一条被看好的路径。AI算力集群里，大量芯片之间需要高速传输数据，光通信技术因此被推着升级。

沿着这条线，TCL华星收购了福建兆元光电，把上游LED芯片的布局拓开，还打算从磷化铟激光芯片入手，一步步摸索光器件、高速光模块等方向。说白了，就是想把自己在芯片制造上攒下的经验搬到光通信领域，为日后进入AI数据中心供应链养出新的技术和产品能力。

放回TCL科技的整体产业版图里看，AI基础设施的底座不只是信息交互和算力互连，底层还少不了能源与半导体材料撑着。AI数据中心越建越快，对电力供应的规模和稳定性要求更高，绿色电力的需求也跟着被拉起来。

TCL科技旗下的TCL中环，已经把光伏“硅片—电池—组件”整条产业链打通。2026年前三季度，光伏硅片出货83.4GW，市场占有率排在行业第一。这些家底，成了它参与AI基础设施绿色电力建设的底子。

王成还谈到，多产品线布局让公司有底气扛过行业周期。他原话是：“中环领先除了存储、逻辑的12英寸大硅片以外，过去多年积累的8英寸、12英寸特色工艺产品，形成了比较稳定的现金流和利润，能够支撑公司进一步投资未来。”

TCL华星全球显示生态大会现场。

AI对显示产业的影响还会延续，未来三到五年，产品需求和竞争打法都会跟着变。下一轮拼“先手”，看的是谁更早介入AI终端的产品定义，把手里的技术和制造能力延伸到AI基础设施等新增长空间。TCL华星这样的中国硬科技企业，正参与这场全球智能化迁移，在版图上落下自己的坐标。