130英寸超薄电视色彩绚丽，曲面屏柔软如电子卷轴自动收放，AMOLED透明一体机中的金鱼活灵活现……8月26日至28日，各类创新显示产品集中亮相DIC EXPO显示技术及应用创新展（下称“DIC展会”），彰显产业技术革新的澎湃活力。
展台之外，产业格局已然生变。产业链端，折叠屏折痕工艺不断优化，光学胶等上游材料加速迭代，检测设备收获增量机遇；终端层面，AR眼镜商用落地提速，正带动Micro LED产业加快发展，折叠屏手机市场有望随技术升级迎来新增长空间。
一屏百变 解锁显示新形态
DIC展会上，一张屏可如壁画般贴合墙面、可复刻原木纹理装点汽车座舱、可如柔性薄膜卷曲于指尖。形态百变的背后，得益于中国显示产业逆势突围、加速赶超的强劲动力。
“当前，显示产业竞争逻辑已悄然变化，从价格比拼转向技术、场景、绿色综合竞赛，打开万亿元级增量空间。”中国光学光电子行业协会副理事长、京东方科技集团董事长陈炎顺认为，从“少屏之痛”到“规模领跑”，中国显示产业的崛起和长期高速发展，绝非简单的产能堆叠，而是“技术、场景、低碳”三条赛道长期协同攻坚的成果。
当前，全球显示产业步入关键转型期，OLED凭借自发光、高对比度、柔性形态、低功耗等优势，成为下一代显示技术主流发展路线之一。国内企业加速赶超，京东方、维信诺等厂商深耕技术研发与产能建设，实现中小尺寸面板规模化量产，同时布局8.6代AMOLED产线。
在维信诺展台，上海证券报记者看到一款双折叠屏手机，其折痕观感较行业数月前产品已有明显改善。“折叠屏目前无法做到完全无折痕，折痕改善效果高度依赖特殊材料与工艺，材料性能越好折痕就越轻微。”某龙头屏厂展台人员坦言，目前用于改善折痕的高性能材料价格昂贵，直接量产会推高整机成本。因此，折叠屏终端能否快速放量，成为摊薄材料成本、实现商业良性循环的关键。
在特种玻璃企业鑫景的展台上，一片柔性玻璃持续开展动态弯折演示。该公司技术人员向记者介绍，从生产环节看，超薄柔性玻璃（UTG）的加工良率受玻璃溶质配方稳定性、熔融温度控制等多重因素影响；在工艺层面，UTG一次成型技术虽可省去二次化学减薄工序，具备成本与环保优势，但该路线工艺前期投入大。总体而言，受限于当前加工良率水平，UTG单位产品成本较高，制约着下游终端产品的规模化普及。
产业链上游配套正同步提速，光学胶等核心原材料的国产化替代稳步推进，产业短板加速补齐。日久光电、斯迪克等公司展台人气旺盛。其中，日久光电为拓展光学胶产品的应用场景，正在配套光学膜产品进行耐折叠OCA光学胶和曲面OCA光学胶的研发。
下游检测设备行业需求持续攀升，技术精度要求不断升级。“屏幕做得越大和越小，对检测设备的技术要求都会更高。”某检测设备A股公司展台人员透露，今年以来，公司Micro LED微显示屏检查机的订单增幅明显，侧面印证其产业化正在提速。
精测电子显示事业群副总经理欧昌东对记者表示，Micro LED+光波导路线量产落地过程中，高像素密度、左右眼显示一致性等带来大量检测痛点，需要全制程量检测设备覆盖晶圆、封装、模组乃至光波导系统级测试，以此控制缺陷、良率与成本，支撑产业走向商业化。
微显攻坚 AR商用迈入新阶段
此次DIC展会较少看到智能眼镜品牌展台，但AR眼镜却在各大论坛与企业技术交流中成为热词，行业对AR商用落地的关注度持续升温。
2026年，AR/VR产业正从“技术验证”迈向“规模商用”。据CINNO·XR Research数据监测，上半年全球XR终端出货量已突破2000万台，AR眼镜品类同比增长超过75%；光学模组、微显示面板、传感器、专用芯片四大核心器件领域融资事件持续活跃，产业投资热度攀升。
记者发现，AR行业正从粗放爆发阶段走向克制发展阶段。近期，雷鸟创新发布的新款iO系列智能眼镜，选择去掉摄像头做起了“减法”，不少智能眼镜品牌创始人开始更多将眼镜定义为手机的“第二块屏幕”，而不是完全替代。行业发展路径变得更加清晰。
技术路线上，业内普遍认为，Micro LED搭配光波导技术，有望成为下一代AI/AR眼镜的最优显示解决方案。欧昌东认为，Micro LED正朝着高亮、高PPI、光束角收敛、全彩方向演进，尽管光波导当前面临诸多现实挑战，但Micro LED+光波导仍是最有希望实现AR眼镜轻量化、接近普通眼镜形态的主流显示技术路线。
“智能眼镜行业现在面临的主要是工程问题，整个行业像验证平台，还不像量产平台。”国家新型显示技术创新中心副主任郭太良观察到，目前行业整体还处在验证阶段，微显示屏和光学架构等核心器件还未完成技术收敛，尚需持续验证，行业亟需AI全链路赋能和驱动。
定制化成为解决目前行业难题的重要路径。CINNO·XR Research首席分析师周华认为，人在佩戴眼镜移动过程中，即便显示器、光学方案等组件性能达标，依旧容易出现动态显示眩晕、画面抖动等问题，这需要更进阶的定制化方案以实现各模块功能的整合优化。以芯片为例，通用AI芯片算力需求高、功耗大，小型眼镜设备难以承载，亟需兼顾AI性能与低功耗的定制化方案乃至专用芯片。
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