对话TCL科技CEO王成：AI时代，显示产业要争夺定义权|TCL科技|oled|tcl科技|华星|市场份额|王成(1969年)

以TCL华星为代表的中国硬科技企业，正在这场全球智能大迁徙的版图上，写下属于自己的时代坐标。

AI浪潮之下，显示产业的角色正在深刻位移。

过去几年，科技产业的主流叙事始终围绕算力、芯片和大模型展开。随着模型能力加速进入手机、PC、汽车乃至各种新型智能终端，AI的影响也从云端算力建设，进一步延伸到终端产品的设计与制造。

同时，“AI新基建”的内涵也在不断拓宽。先进封装支撑更高密度的芯片集成，高速光通信提升算力集群的数据传输效率。随着大模型融入日常生活与生产流程，连接人与AI的终端界面也需要随之演进。

对实体产业而言，AI带来的变化还发生在工厂内部。2025年，TCL科技提出“AI for Real”战略，将AI的价值判断从模型能力本身，转向研发效率、制造成本、产品体验，以及组织运行中的实际收益。这一思路也意味着，AI不仅需要新的算力基础设施，原有的制造与能源产业，同样需要在这轮技术变革中寻找新的位置。

AI终究要落到具体的使用场景中，而屏幕正是人们理解和使用AI的重要窗口。对于已经建立规模优势的中国显示企业而言，AI也带来了一个新的竞争命题：下一阶段的增长动力来自哪里？

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。大会上，值得关注的除了屏幕本身的性能升级，还有屏幕的形态与制造方式的变化。一边是可以伸缩、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；另一边，AI开始进入产品研发流程，参与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），则将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。

大会期间，36氪独家对话TCL科技集团CEO王成。谈及AI带来的产业变化，王成的判断冷静而直接：“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。

过去，显示产品的升级主要围绕分辨率、刷新率与亮度等指标展开。如今，随着AI逐渐成为终端的重要功能，屏幕不止显示信息，还需要适应人和AI之间更加频繁、复杂的交互。某种程度上，屏幕正在成为AI抵达用户的“最后一公里”。

王成对这一趋势有直观的判断：“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。”这意味着，显示企业除了考虑如何把一块屏幕的硬件做得更好，还需要回答一个问题：AI时代，用户究竟需要一块什么样的屏幕？

首先是交互形态。在AI辅助办公时，用户常常需要同时查看对话、编辑内容和生成结果。当屏幕空间不足以容纳这些窗口，频繁切换应用便会打断工作节奏。TCL华星规划的44英寸24:9 AI超宽屏，正是针对这一需求的探索。更宽的横向显示空间，可以让AI对话、内容编辑与结果预览并排呈现，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，目前TCL华星与行业伙伴正在探索可卷曲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华星希望构建的“屏宇宙”。TCL华星是少数具备全尺寸、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，并延伸至车载与电竞等应用场景。这让它能够同时观察不同终端对屏幕的需求变化，而不必将产品创新局限在某一种设备上。

AI开始改变人与设备的交互方式之后，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。对于面板企业来说，下一步不仅要满足终端厂商提出的规格，还要更早参与新产品形态的定义。

其次是功耗。随着更多AI任务在终端本地运行，处理器、内存和相关组件需要消耗更多电力。3C产品需要在性能、续航与散热之间重新寻找平衡。

这凸显了显示系统能耗效率的重要性。在相同亮度条件下，TCL华星的6.36英寸蓝磷光OLED手机屏，选择用新的发光材料来提升效率，实现了EL发光功耗降低约40%。另一项Super Pixel技术，则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%。

屏幕省下的电量，可以为端侧AI计算留出更多空间。这也意味着，终端品牌选择显示方案时，需要把画质、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，也让一块“好屏”的评价标准发生变化。多任务并行对画面清晰度提出更高要求，长时间的人机交互需要兼顾视觉舒适性，而端侧AI对算力和续航的争夺，则让显示能耗成为整机设计中更加重要的变量。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。

当AI成为终端的日常高频入口，屏幕不仅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，单一参数的比拼已无法回应这种复合需求。

APEX臻图从显示体验、视觉健康、绿色低碳与未来想象四个维度重新锚定“好屏”标准。用低反射与真RGB排列，保障AI多任务分屏与高频交互下的文字锐度；以低蓝光与类自然光设计，缓解全天候人机协作的视觉疲劳；通过自适应刷新率与材料革新，直接为端侧算力释放续航预算，并以可卷曲、全透明等形态创新，承载下一代AI交互的未来想象。

此外，为了承接AI终端对柔性形态、低蓝光护眼与高性价比的复合需求，TCL华星也在加快推进印刷OLED的产业化落地。相比依赖精细金属掩膜版（FMM）的蒸镀路线，印刷OLED通过点对点喷印沉积发光材料，避开了这类掩膜的约束，发光材料利用率超过90%。据TCL华星测算，规模化后有望形成超过15%的成本优势。

眼下，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，也于10月底启动设备搬入，并计划于2027年底量产。

谈及加快印刷OLED投入，王成认为，AI正在催生新一代智能硬件，企业需要尽快把显示技术积累转化为能够承接市场需求的产能，否则就可能“错失一个发展的机遇窗口期”。当底层工艺的突破转化为灵活、低耗且具有成本竞争力的屏幕供给，面板企业才算真正握住了参与下一代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。好屏要成为“好生意”，如何让研发更快、试错更少、生产流程更高效，则是显示企业必须面对的另一道考题。Display for AI改变的是显示产业的产品端，AI for Display则将变化带进了研发和制造环节。

面板制造属于典型的重资产行业，一条高世代产线的投资额动辄数百亿元，研发与生产中的每一次试错都代价不菲。过去，从材料筛选到电路设计，新产品研发需要工程师反复开展设计、仿真、样品制作与测试验证。因此，TCL华星把过去高度依赖经验的判断，逐步转化为模型能力。

为什么一定要做垂直大模型？谈及算力投入，王成直言：“算力虽然贵，但还没有贵到TCL承担不起的地步。”在他看来，通用大模型难以直接解决具体的工程难题，企业需要通过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华星约四年前便开始建设显示领域的垂直模型，将技术文档和工程师积累的判断逻辑整理后，用于模型训练。在他看来，这些积累能够形成具有平台效应的竞争能力，并逐步应用于研发和生产制造。

据TCL披露，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，在全球工业大模型评测中，位居半导体显示领域第一。2026年，在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。

围绕该模型，TCL华星正构建“1湖1模3平台”的AI五星架构：通过“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，并借助“星云”“星舟”“星域”三平台，在良率优化、排产提效与虚拟仿真等核心环节实现落地。

在研发端，TCL华星自研的星智大模型，可将客户规格解析与电路设计方案生成等流程的耗时，从至少一个月缩短至一天以内。此次大会亮相的AI“硅基员工”，也已参与产品设计、仿真与验证。

类似的改变也在制造端发生。面对生产过程中出现的面板缺陷，AI开始参与识别、分类和修复决策。TCL华星通过ADC自动缺陷分类与ADR自动缺陷修补技术，尝试将检测、判定与修复连接成智能闭环。据TCL此前披露，ADC应用使缺陷判断准确率从85%提升至95%，并已在多条产线上线。随着检测、判定与修补流程被打通，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，是将研发与制造经验转化为可复用的数字能力，并让效率提升持续兑现为商业价值。这也是中国显示产业从规模领先走向价值领先，必须跨越的一道门槛。