11月13日,2026年TCL华星全球显示生态大会(DTC2026)在武汉举行。本届大会以“臻图视界 AI启星程”为主题,围绕显示技术创新、人工智能应用及产业链协同等方向展开交流。TCL科技集团首席执行官王成、TCL华星首席执行官赵军、首席技术官闫晓林等企业高管出席活动。大会期间,TCL华星集中展示了APEX臻图技术、印刷OLED产品以及AI在显示研发和制造领域的应用成果,并公布了部分新型显示技术的产业化进展。

TCL华星全球显示生态大会在武汉举行,聚焦OLED产业化进展

在显示技术方面,TCL华星进一步介绍了APEX臻图技术品牌的发展方向。该技术体系主要围绕显示体验、视觉健康、绿色低碳及未来显示形态四个维度展开。其中,显示体验方面重点关注色彩还原、对比度、刷新率和响应速度等指标;视觉健康方面则涉及自然光显示、低眩光及全光谱等技术。此外,TCL华星还展示了通过动态刷新、背光分区控制降低功耗的相关方案,以及面向AR、VR等设备的高像素密度近眼显示技术。

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人工智能与显示技术的融合成为本届大会的重要议题。TCL科技集团首席执行官王成表示,企业正在探索将产业经验与AI能力结合,推动人工智能在研发、制造及经营管理环节的实际应用。TCL华星则提出了“AI for Display”与“Display for AI”两个发展方向,前者主要利用AI技术优化显示产业的研发和生产流程,后者侧重通过显示技术创新改善AI终端的人机交互体验,使屏幕在智能设备中承担更重要的信息呈现与交互功能。

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针对AI技术在企业内部的实际应用,TCL华星首席执行官赵军介绍,人工智能正在逐步参与产品研发、生产制造及运营决策等业务环节。在研发端,AI可以辅助技术方案设计和优化;在制造端,相关技术被用于提升生产过程的自动化与精准控制水平;在经营管理方面,AI则可以为数据分析和业务决策提供支持。与此同时,TCL华星还展示了面向显示研发设计流程的AI应用方案,尝试将大模型、多智能体与专业工程工具相结合,覆盖产品方案策划、设计、仿真及验证等环节。

TCL华星全球显示生态大会在武汉举行,聚焦OLED产业化进展

印刷OLED是本届大会展示的另一项重点技术。TCL华星首席技术官闫晓林介绍,公司正在持续推进印刷OLED的材料、器件结构及制造工艺优化。相较于部分传统OLED制造方式,印刷OLED在材料利用率和制造工艺方面具有不同的技术特点。此次展示的相关产品采用Real Stripe RGB像素排列,同时结合高色域、硬件低蓝光及抗眩光等技术改善显示效果。目前,TCL华星正在进一步提升印刷OLED器件的发光效率与使用寿命,推动其在笔记本电脑、显示器等产品中的应用。

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在产业化进度方面,TCL华星披露,高世代印刷OLED生产线已于2026年10月31日迎来设备搬入,按照现有规划,预计于2027年第四季度实现量产出货。这意味着相关技术正在从研发验证和小规模商业应用逐步向规模化制造推进。不过,印刷OLED未来能否在更多终端产品中普及,仍需要综合考虑生产良率、制造成本、产品性能以及市场需求等因素,其后续量产进展也将受到产业链关注。

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大会现场还展出了多款不同应用方向的显示产品,包括115英寸16K 2D/3D兼容光场电视显示、27英寸QHD 500Hz印刷OLED电竞显示,以及6.36英寸蓝磷光OLED手机显示等。其中,500Hz电竞显示产品面向高刷新率应用场景,并引入后台实时补偿技术;蓝磷光OLED手机显示则重点改善功耗与发光效率。按照TCL华星公布的数据,该方案在相同亮度条件下,EL功耗可降低约20%,发光效率提升约40%。此外,一款10.95英寸OLED平板显示产品还展示了360度全角度主动防窥功能。

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面向轻薄移动办公设备,TCL华星此次展示了14英寸印刷OLED超轻薄低反射笔电显示。据介绍,该屏幕厚度小于0.66毫米,重量不足66克,反射率低于1%。另一款14英寸印刷OLED显示产品采用8H高硬度纳米复合材料及无盖板玻璃结构,探索进一步降低屏幕模组厚度的可能性。这些产品主要针对笔记本电脑在轻薄化、显示效果及触控体验方面的需求,体现了印刷OLED技术在不同尺寸和应用场景中的发展方向。

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除自主技术展示外,本届大会还集中呈现了TCL华星与上下游企业的合作成果。终端产品方面,联想拯救者R9000P、联想ThinkVision显示器、学而思学习机T6 Max及微星PRO MAX OLED显示器等产品亮相,覆盖电竞娱乐、移动办公和教育学习等场景。产业链上游则展示了默克VR光学透镜系统解决方案、3M全彩波导膜及车载OLED光控膜、夏禾印刷OLED红光墨水等技术成果,反映出新型显示产业在材料研发、面板制造和终端应用之间的协同需求。

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随着人工智能技术逐步进入终端设备和工业生产环节,显示产业的技术发展也呈现出新的变化。从此次DTC2026披露的信息来看,TCL华星一方面继续推进印刷OLED等显示技术的量产应用,另一方面也在尝试利用AI改善研发及生产效率。未来,相关技术能否实现更大规模的商业化应用,仍将取决于产品成本、制造能力和终端市场的实际接受程度。

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