本文来自微信公众号： IT时报 ，作者：孙永会
eSIM在手机场景上的商用落地，正成为国内上中下产业链关注的议题。
2025年10月13日，国内三大运营商集体宣布，已获得工信部eSIM手机商用试验批复。彼时，备受关注的中国手机eSIM商用（试验）终于开启。同年同月，iPhone Air正式发售，成为首款支持eSIM功能的中国大陆版本iPhone。随后，华为、OPPO等厂商也陆续发布eSIM手机。
“如今的中国早已不是eSIM版图上‘缺失的拼图’，而是正深度参与塑造eSIM下一阶段的发展方向，并将影响力辐射至更广阔的市场。”GSMA智库研究与商业内容负责人Pablo Iacopino近期在其文章里写道。
市场释放的信号是，在中国迈入“eSIM时代”的重要节点上，eSIM技术正从穿戴设备、平板和物联网加速向智能手机普及。行业数据也印证了这一趋势，到2030年，eSIM智能手机连接数预计将达49亿，渗透率达55%。
而当AI浪潮来袭，eSIM会有怎样的变化，产业链又该往哪发力？在MWC26上海的eSIM峰会期间，答案得以显现。
市场热
受众认知度还不高
eSIM在国内的发展并非一帆风顺。早在2017年，国内运营商便开始试点eSIM业务。2020年，工业和信息化部陆续批复三大运营商开展物联网等领域eSIM技术应用服务。转折发生于2023年，三大运营商先后发布公告，以“系统维护升级”为由，暂停受理eSIM一号双终端业务及独立eSIM卡的办理申请。
“我国手机eSIM推广滞后，并非技术不成熟，核心症结在于安全风险与监管适配的双重考量。”《工联网》曾报道，eSIM推出早期，有不法分子利用OTA漏洞，通过虚假身份信息批量注册eSIM号码，用于电信诈骗和垃圾短信群发，给反电信网络诈骗等工作带来了挑战。
多位从业者近日告诉《IT时报》记者，自2025年10月13日以来，全行业的热情已经被激发，国内eSIM手机正在普及。
联通华盛通信有限公司副总经理陈丰伟在峰会期间分享了国内eSIM手机用户的特征，其一是年轻化，40岁以下的消费者占比80%，其二为流量消费高，选择80GB以上流量套餐的用户占比49%。
他还预测，2026年中国eSIM手机的市场容量约3000万台，上半年出货量较少，下半年主流品牌的新品或将搭载eSIM。
从业者们普遍认为，eSIM能带来诸多好处，比如在消费者侧，开通服务更便捷；对运营商而言，入网流程能设计得更数字化；对终端商而言，硬件能做得更轻薄耐用。“但各市场对eSIM技术的接受度参差不齐。”Pablo Iacopino指出。
“从多年的项目交付和客户沟通经验来看，当前遇到的一个问题是行业认知不足，除了在场的专业从业者，对部分人来说eSIM还是新概念，一些终端厂商对eSIM的理解还停留在基础层面。”Quectel（移远通信）eSIM解决方案总监杨小庆如是说。
想要实现人手一部eSIM手机，正如Pablo Iacopino所言，运营商、原始设备制造商、操作系统、配置平台、监管机构等主体的协同缺一不可。
AI热
eSIM迈入2.0阶段
当eSIM遇上AI，产业的想象空间再度被打开了。
“eSIM进入中国催生了本土化创新，而当下又恰逢AI快速发展的时代，我认为‘AI+eSIM’将迸发出勃勃生机。”陈丰伟表示，AI改变终端有两条路径，一是改造型，现有手机通过软件迭代升级为AI终端；二是创造型，诞生全新的终端形态，就像3G时代催生了智能手机一样，AI手机也将从当前的工具级、应用级，向系统级甚至原生级演进。
“现阶段，智能手机不再是唯一的选择，眼镜、机器人等AI智能体终端大量涌现。”红茶移动联合创始人兼首席执行官金辉表示，在目前的架构中，由于数据传输受限，手机变成了“收费站”，AI硬件必须具备自主连接和发声的能力。
在他看来，eSIM技术正是驱动这场变革的核心。在未来，eSIM将成为物理世界与AI之间的网关，通过为智能体赋予真实的号码与身份，实现安全与上下文的跨平台协同。在大规模部署下，eSIM也将进化为通往物理世界的API。
“量产商用只是第一步。”紫光同芯常务副总裁邹重人在主题演讲中指出，要想推动eSIM产业长效健康发展，亟须行业共同拓宽eSIM规模化落地路径。“终端与芯片测试标准要统一、线上线下开户及售后体验要优化、终端证书管理机制要规范……”他建议道。
“eSIM告别作为单一通信模块的1.0时期，逐步迈入承载更多价值和功能的2.0阶段。”邹重人进一步介绍了AI时代eSIM的新定位：其一，是可信的AI身份载体，为每一台AI终端赋予唯一且不可篡改的数字身份证；其二，是交互传感信息中枢，在终端本地完成隐私传感数据预处理，从源头防范用户核心信息泄露；再者，是端云协同实时连接，构建“端侧处理+云端协同”能力，成为Token管理的关键入口，保障AI终端随时在线。
华大电子总经理助理兼市场总监李旦从五个维度分享了手机eSIM对芯片的要求：一方面，是高可靠，要搭载异常掉电保护机制，保障数据一致性；另一方面，是高安全，具备硬件级安全存储能力，针对攻防测试中AI能力的引入，防攻击设计也要同步提升；第三是聚焦量产与延续，严控芯片生产良率；其四是资源与性能，支撑软件运行与功能拓展；最后是集成与功耗，采用高集成度芯片架构。
这场技术融合最终能释放多大的产业价值，全行业都在拭目以待。