AI 对行业的机遇与冲击：2026 五大应用板块全景扫描

如果说 2023 年是大模型能力集中爆发的一年，2024 年是应用探索初步铺开的阶段，那么 2025-2026 之交，AI 对行业的影响，已经从「技术变量」转向「产业变量」。

一方面，以 DeepSeek 为代表的国产模型在 2025 开年迅速出圈，让公众第一次大规模形成「AI 可用、可比、可替代」的直观体感；另一方面，模型能力的持续迭代与调用成本的快速下探，也让 AI 从少数科技公司的底层能力，变成各行业都可调用的基础设施。

更重要的是，AI 不再只以「工具」形态存在，而是开始以不同角色进入产业链条：它既可以是内容生产者，是学习服务者，是情绪陪伴者，也可以是决策参谋者，甚至进一步演化为具备执行能力的 Agent。

当 AI 从辅助人类转向部分替代与重构供给，行业所面对的，就不只是效率提升，而是一场围绕内容、服务与组织形态的价值重排。

基于过去一年的产业实践与产品落地，AI 对行业的机遇与冲击，正在五大板块中逐步显现。

AI作为「内容生产者」：AIGC重写内容供给体系

过去一年，AIGC 对内容行业的改变，已经从效率辅助工具跃迁为真正的生产主体。无论是动画、短剧、知识视频，还是儿童绘本与教育出版，AI 都在快速进入原本高度依赖人力与制作周期的内容生产流程，并在成本结构、供给效率与商业化路径上形成系统性冲击。若从内容形态拆解，这一轮重构主要集中在三个最具代表性的生产场景：AI 漫剧与动画、AI 短视频与知识内容，以及 AI 绘本与出版。

首先爆发的，是对工业化程度要求最高的动画与漫剧生产体系。传统动画制作往往需要经历剧本创作、分镜设计、角色建模、动效制作、配音剪辑等多道流程，人力密集、周期漫长，而生成式模型的介入，使上述环节开始被逐步重构：文本模型可生成剧本与对白，图像模型负责角色设定与场景设计，视频模型完成动态演绎，语音模型承担配音与情绪表达，动画生产正从手工业模式走向「工业化生成」。产业层面的爆发已经具备清晰数据支撑。

中泰证券在相关报告中指出，2025 年漫剧行业市场规模快速扩张，全年估算已突破 200 亿元，成为短剧之后增长最为迅猛的内容形态之一。平台侧的生产与消费数据同样印证了这一趋势：根据快手可灵披露的数据，2025 年第三季度，AI 漫剧行业日流水较 2024 年第四季度增长约 900%，月产漫剧集数增长 567%；在不到一年时间内，平台漫剧单日消耗已攀升至 700 万量级。

漫剧流量增势图（图片来源：DataEye 短剧观察）

具体项目层面，知乎盐言故事 IP 改编的 AI 动画短剧《明日周一》，由千灯如昼文化科技、珀乐互动科技与生数科技联合出品，10 人团队在 45 天内完成制作，AI 参与度超过一半，上线 5 天播放量突破 500 万，并实现约 200 万元净利润。这类案例的出现，意味着动画生产已不再是大型工作室专属能力，中小团队与 MCN 机构同样具备系列化 IP 开发与商业化变现能力。

与中长内容生产同步被重构的，是短视频与知识内容的规模化生成体系。如果说 AI 动画改变的是「制作工业」，那么 AI 短视频改变的则是「内容供给密度」。生成式视频与数字人技术，使 AI 能够独立完成口播视频、讲解短视频乃至教学内容账号的批量生产。

以 Synthesia、HeyGen 为代表的数字人视频平台，已可实现多语种讲师视频生成；InVideo、VEED 等工具则可基于脚本自动完成剪辑与包装。在教育与知识传播场景中，这种能力直接改变了内容生产方式：教培机构可低成本搭建知识矩阵账号，批量生成课程导流视频与讲解内容；个体教师也能借助 AI 完成拍摄、剪辑与发布全流程，个人 IP 化门槛显著下降。一些 MCN 与教育公司甚至开始建立「AI 内容工厂」，通过脚本生成、视频自动制作与矩阵分发，实现规模化流量获取。可以说，短视频赛道是 AIGC 最先完成商业化验证的内容场景之一。

第三个被重塑的，则是以图文为核心的出版与启蒙内容生产体系。生成式图像模型的成熟，使儿童绘本与教育读物生产进入「即时生成」阶段。AI 已可完成整书插画绘制、故事文本创作与多语言排版设计，绘本制作从作者、插画师与设计师的长周期协作，压缩为模型主导的快速生成流程。这既冲击传统插画外包与出版制作体系，也为教育公司与内容平台带来新的内容供给能力——例如围绕课程生成配套绘本、为儿童定制成长故事，或开发情景式阅读内容。

国际市场中，由生成式 AI 深度参与制作的动画电影项目《Critterz》，在剧本、视觉与制作流程中大量使用生成模型，被视为 AI 影视工业化生产的重要试水案例，进一步验证了 AIGC 在长内容领域的可行性。

《Critterz》剧照（图片来源： https://www.critterz.tv ）

在底层生产工具层面，视频生成模型的跃迁正在进一步加速内容工业化进程。2026 年春节前夕，字节跳动推出的新一代 AI 视频生成模型 Seedance 2.0 在行业内再掀热潮，被视为多模态视频生成能力的重要节点。模型已可基于文本或图像生成具备完整叙事结构的多镜头视频，并支持视频与音频同步生成，使生成内容从「无声片段」升级为「可直接发布成片」。在控制能力上，Seedance 2.0 还可根据故事描述自动规划分镜与运镜路径，并通过多模态参考输入维持角色外观与场景风格一致性，显著降低后期剪辑与修正成本。

在公开视频案例中，一段由 Seedance 2.0 生成的短片广泛传播：画面中人物行走、碰撞、橙子滚落与镜头跟拍形成完整运动链条，物理反馈与镜头语言已具备接近真人拍摄的连贯性。

Seedance 2.0 生成视频片段（图片来源：产品公开演示）

这类案例的出现，使 AI 视频从「可用」迈向「可叙事」，也意味着动画、短剧与教育内容生产所依赖的镜头表达能力，开始由模型直接提供。

AI作为「学习服务者」：效率工具走向过程托管

如果说 AIGC 首先重构的是内容供给体系，那么 AI 对教育行业最直接、最具规模化体感的影响，则发生在学习过程本身。过去一年，AI 对学习场景的渗透，并未优先进入低频或复杂环节，而是集中爆发在高频、刚需、可量化的效率领域——从背单词、作业辅导到学习路径规划，AI 正从单点工具，演变为覆盖学习全过程的服务者。

最先完成产品升级与商业验证的，是语言学习与背词赛道。传统背单词工具主要依赖词库与记忆曲线，而生成式模型的介入，使语言学习从「机械记忆」转向「语境学习」。过去一年，多款 AI 背词产品围绕语境例句生成、个性化复习路径设计与对话式记忆强化展开迭代：模型可根据用户水平自动生成例句、模拟真实对话场景，并基于遗忘曲线与学习数据动态调整复习频率。

在海外市场，Duolingo 推出的 AI 角色对话功能、Quizlet 的生成式学习卡片已成为语言学习产品的重要升级方向；而在国内，应试与留学需求驱动下，AI 背词与语言训练工具同样快速进化。例如，百词斩、扇贝单词、墨墨背单词等头部词汇学习产品，已相继接入大模型能力，推出 AI 例句生成、智能释义与个性化记忆路径功能；网易有道则在词汇学习硬件与 App 中嵌入 AI 讲解与语境扩展能力，试图将背词工具升级为综合语言学习助手。整体来看，语言学习正从「词库工具」进化为「可互动的学习伙伴」，其高频使用与订阅付费特征，也使该赛道成为 AI 学习应用中最早实现规模化收入验证的领域之一。

Video Call 功能（图片来源：Duolingo 官网）

与语言学习并行爆发的，是 AI 在作业辅导与讲题场景的深度落地。拍照搜题曾是移动教育时代的典型产品形态，而大模型的接入，使这一场景从「答案检索」升级为「过程讲解」。如今，AI 不仅可以完成拍照识题，还能生成多解法推导、知识点拆解与难度分级讲解，并基于学生历史错题进行归因分析与薄弱点识别。

海外产品如 Photomath、Socratic 持续强化生成式讲解能力，而在国内，作业帮、猿辅导、小猿搜题、学而思等教育公司也密集上线 AI 讲题与作业辅导功能。例如，作业帮推出 AI 讲解老师与多步骤推导系统，学而思在学习机与学习 App 中接入大模型讲题能力，小猿搜题则强化错题归因与知识图谱讲解。这一变化对行业的冲击同样直接：传统题库平台的内容壁垒被削弱，线上答疑老师与基础讲解岗位的部分功能开始被模型替代，作业辅导逐渐进入「即时响应、无限供给」的阶段。

如果说背词与讲题仍停留在单任务效率工具层面，那么更深一层的重构，则发生在学习路径管理环节。随着学情数据积累与模型推理能力提升，AI 正开始承担学习规划与过程托管功能。系统可基于学生成绩、学习时长、知识掌握度与行为数据，自动制定学习计划，并在执行过程中动态调整进度与训练强度，实现弱项强化与阶段性评估。

从背单词到讲题，再到学习规划，AI 在学习场景中的角色正由单点工具转向过程服务。它不仅提供答案与讲解，也开始参与学习节奏安排与路径设计。当学习进度可以被动态调度，辅导可以被规模复制，教育产品的形态也随之变化——从功能工具走向系统服务。

AI作为「情绪陪伴者」：家庭入口争夺战开启

相比效率工具与学习服务，AI 在情绪与陪伴场景的落地，更容易被普通消费者直观感知。而这一趋势，也在 2026 年 CES 上被集中放大。从玩具、宠物到家庭机器人，围绕情绪价值展开的硬件竞赛，正在成为 AI 进入家庭空间的关键入口。

首先爆发的是 AI 玩具与 AI 宠物赛道，这也是本届 CES 上最具消费体感的展区之一。不同于传统玩具以娱乐为核心，新一代 AI 玩具更强调持续互动与情绪反馈。例如，中国 AI 硬件公司推出的口袋毛绒宠物 Fuzozo「芙崽」，通过对话式大模型实现自然聊天与情感回应，在展会现场以「可长期陪伴的 AI 宠物」定位吸引大量家庭用户关注。

与此同时，日本与中国创业团队也推出多款情绪陪伴型 AI 宠物产品。例如由 Sweekar 与 Takway 团队打造的口袋 AI 宠物，被称为「具备情绪识别能力的数字宠物」，能够根据互动形成个性化性格；另一款来自 Ludens 的陪伴机器人，则可在家庭空间中自主移动并跟随用户，强化陪伴真实感。

此外，中国厂商在 IP 化陪伴硬件上同样动作频繁。例如仿生熊猫机器人「安安」、飞行 AI 萌宠「BOOBOO」等产品，通过拟人化外形与情绪互动设计，在展会中获得高度关注，显示出 AI 玩具正在向 IP 情感载体演进。

如果说 AI 玩具仍属于轻量级陪伴，那么更具产业象征意义的，是陪伴机器人开始从展示设备走向家庭成员。在 CES 2026 现场，机器人公司 FrontierX 发布的球形陪伴机器人 Vex 与人类陪伴机器人 Aura，展示了情绪交互与生活记录的融合路径：Vex 可自动跟随宠物行动并生成影像记录，Aura 则能够识别用户情绪并进行对话互动，试图将机器人嵌入日常生活场景。

家电与机器人厂商也在加速进入情绪陪伴领域。例如科沃斯发布的 AI 情感机器人 Famibot LilMilo，以仿生宠物形态呈现，能够通过表情、动作与声音与用户互动，并基于使用习惯形成个性化行为反馈，展现出情绪陪伴机器人在家庭市场的商业化潜力。

与此同时，部分企业则从「家庭服务入口」角度重新定义陪伴机器人。LG 在 CES 展出的家庭机器人 CLOiD，不仅具备对话与情绪反馈能力，还可作为家庭 AI 中枢连接家电系统，在互动中完成递水、取物等服务动作，呈现出陪伴与功能融合的形态。

在更低龄阶段，AI 早教陪伴设备同样呈现明显升级趋势。展会现场，多家中国硬件品牌推出面向儿童启蒙的对话式早教设备，强化故事生成、语言互动与启蒙对话能力。例如 AI 学习陪伴设备 Lookee 口语侠、儿童陪伴机器人糯宝、桌面互动硬件陆卡卡等产品，均通过实时语音交互与成长内容服务，构建儿童陪伴与语言启蒙场景。

综合 CES 2026 的产品形态可以看到，情绪陪伴赛道的竞争已不再局限于单一硬件形态，而是形成三条并行路径：一类以 AI 玩具与数字宠物为代表，主打轻量陪伴与 IP 情感连接；一类以陪伴机器人为核心，强调长时互动与家庭角色嵌入；另一类则以早教设备切入，将陪伴与启蒙教育结合。它们的共同指向，并非功能效率，而是家庭情绪需求的技术补位。

当玩具可以对话、机器人可以共处、早教设备可以讲故事，AI 在家庭中的角色也随之发生转变，它不再只是被使用的工具，而是被长期放置与持续互动的存在。相比学习与内容场景，情绪陪伴或许是 AI 最先被用户「情感接受」的入口，也因此成为各类硬件厂商争夺家庭空间的关键落点。

AI作为「决策参谋者」:信息服务行业被重写

在教育与成长路径中，有一类服务长期建立在信息不对称之上：志愿填报、留学申请与职业规划。它们并不生产内容，也不直接提供教学，而是通过整合数据、经验与策略，参与个体的重要选择。过去，这类决策高度依赖顾问与咨询机构完成，而大模型的普及，使决策建议本身开始被产品化。

最直观的变化发生在高考志愿填报。2025 年志愿季，多家互联网平台上线对话式 AI 志愿工具后，传统咨询流程被显著压缩。用户只需输入分数、位次、城市偏好与专业意向，系统即可生成完整院校组合方案，并附带录取概率、专业梯度与就业方向分析。

夸克推出的 AI 志愿助手、百度高考大模型、高德教育频道的志愿推荐服务，都在试图将原本依赖人工经验的填报决策转化为即时生成产品；腾讯教育、支付宝高考服务等超级 App 入口，也相继上线志愿辅助功能，试图承接高考流量。与此同时，垂直升学平台同样在加速 AI 化升级，例如掌上高考、优志愿、圆梦志愿等产品，将院校数据库、历年分数线与专业录取位次模型化，通过对话式交互输出志愿组合方案。一些平台进一步接入行业薪资数据、城市发展指数与就业去向统计，使推荐维度从录取安全性延展至职业前景。志愿填报由「咨询服务」转向「工具能力」，规划师的信息优势被快速削弱。

夸克高考页面（图片来源：夸克官网）

类似的产品化趋势正在留学申请领域同步发生。学生输入 GPA、语言成绩、目标国家与预算区间后，AI 即可自动生成选校清单，并输出申请时间线与材料准备路径。

新东方前途出国、启德教育、金吉列留学等传统留学机构，已在内部系统接入文书生成与选校匹配模型，用于提升顾问效率；部分平台则直接推出面向用户的 AI 申请工具。例如留学 SaaS 平台 Offerin、Admitwrite，以及海外申请辅助工具 Cialfo、ApplyBoard，均提供院校匹配与申请流程自动化功能。

新东方前途出国 AI 智能选校功能（图片来源：新东方前途出国官网）

文书写作这一传统上最依赖顾问经验的环节，也被生成式模型显著改写。通过对话输入个人经历与成长故事，系统即可生成多版本申请文书，并按院校风格进行语气调整。

职业规划领域的变化更具长期性。招聘平台与教育机构推出的 AI 职业测评工具，不再局限于单次问卷，而是结合用户对话、学习经历与能力画像生成动态路径建议。

BOSS 直聘、智联招聘、猎聘等招聘平台已上线 AI 职业推荐与岗位匹配功能；LinkedIn 则基于技能图谱与履历数据生成职业发展建议。教育与培训公司也在强化测评与学习联动，例如得到、高途、网易有道等平台尝试将 AI 职业评估与课程推荐打通，一些职业教育机构则通过模型预测就业方向并反推技能训练路径。职业建议不再是一次性报告，而成为可持续更新的成长决策辅助系统。

在上述变化之外，一个更隐性的变量正在重塑决策服务的入口结构——生成式引擎优化（GEO）。当用户在生成式搜索中询问「某城市国际学校推荐」或「适合文科生的专业方向」时，AI 不再提供机构官网与广告链接，而是直接输出整合判断与排序结果。信息分发权从搜索引擎排序，转向模型生成本身。围绕模型语料、品牌可信度与数据可读性的竞争，正在替代传统 SEO 成为新的获客逻辑。

志愿填报、留学申请与职业规划原本分属不同细分行业，但在大模型介入后呈现出一致趋势：决策建议被产品化，信息优势被压缩，咨询服务被迫向更深层陪伴与复杂判断迁移。选择本身，正在成为可以被规模复制的一种能力。

AI作为「执行代理者」：Agent重构产业协作方式

与前几类 AI 应用相比，Agent 的出现所带来的变化，并不体现在内容生成或学习辅导层面，而在于它开始具备「完成任务」的能力。AI 不再只提供答案，而是能够理解需求、拆解步骤，并调用系统完成操作。

这一能力在通用互联网场景中已出现标志性验证。基于阿里云大模型构建的通义千问智能体，已在电商与生活服务场景中实现从需求理解到自动下单的完整闭环。用户只需表达「帮我订一张明天去上海的机票」或「买一台 5000 元以内的笔记本电脑」，系统即可自动完成信息筛选、价格比较与订单提交。需求表达、决策判断与执行动作被压缩在同一交互流程中。也正因如此，Agent 被视为大模型从「对话工具」迈向「数字执行者」的关键跃迁。

通义千问智能体（图片来源：财新全球）

当执行能力被验证，其向教育场景的延展便具备现实想象空间。无论是学习计划制定、作业进度跟踪，还是志愿填报材料整理与留学申请流程管理，本质上都属于流程性任务。一旦 Agent 能够调用学习系统、院校平台与内容数据库，这些原本需要学生、教师与顾问协同完成的工作，便可能被系统自动拆解与推进。教育服务的变化，不在于新增产品形态，而在于既有流程的自动化重组。

不过，Agent 热潮的另一面，也开始显现风险信号。此前在开发者社区迅速走红的 Clawbot，即是一个典型案例。该项目凭借自动执行代码任务的能力，在 GitHub 上短时间内获得极高关注，被视为 Agent 潜力的集中体现。但与此同时，其自动操作权限与执行安全问题也引发广泛讨论。当 AI 可以在缺乏人工校验的情况下直接运行指令、调用系统甚至修改代码，错误决策与安全漏洞被放大的风险也同步增加。围绕权限控制、数据安全与责任归属的争议，使 Agent 的商业落地不得不在效率与安全之间寻找平衡。

从通义千问的执行闭环，到 Clawbot 引发的安全讨论可以看到，Agent 正在将 AI 推入一个全新的能力区间——它不仅能理解与判断，也能行动与操作。与内容生成或学习辅导相比，这种「可被分配任务」的属性，或许才是 AI 对产业协作方式更深层的改变。

当 AI开始重排角色

回看过去一年，AI 对行业的影响，已不再停留在概念层面，而是在内容生产、学习服务、情绪陪伴、人生决策与任务执行五个维度同时展开。

它一边创造新产品形态，一边压缩旧有岗位空间；一边激发新的消费需求，一边改写价值分配方式。部分由人类独占的功能——生成内容、讲解知识、提供建议、推进流程——正在被算法分担。

过去讨论 AI，行业更关心「能不能用」「好不好用」；进入 2026，一个更现实的问题浮出水面：当生产、服务与决策都可被技术承担，人与机构的核心价值将落在何处。

答案或许不在效率竞争，而在角色重塑。标准化与流程化环节正在被接管，而复杂判断、情感理解与深度信任，仍由人类掌握。

当供给不再只来自人类，产业的协作方式也随之改变。AI 留给行业的真正命题，不是取代，而是重新划分我们的位置。

本文来自微信公众号 “多鲸”（ID：DJEDUINNO），作者：邓黎斯贤，36氪经授权发布。