在剛剛落幕的2025數(shù)智融合領(lǐng)袖峰會上，由中國AIoT產(chǎn)業(yè)研究引領(lǐng)者“智次方研究院”聯(lián)合“廣東智用人工智能應(yīng)用研究院”攜手傾力打造的《中國端側(cè) AI 全景圖譜報告》正式發(fā)布。
《中國端側(cè) AI 全景圖譜報告》是國內(nèi)首個系統(tǒng)梳理端側(cè)AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)的全景式研究成果。在人工智能從云端向終端遷移的行業(yè)變革期，這份報告填補(bǔ)了產(chǎn)業(yè)研究的空白，為行業(yè)發(fā)展提供了戰(zhàn)略路線圖。
“智次方研究院”與“廣東智用人工智能應(yīng)用研究院”經(jīng)過大量調(diào)研與前期走訪，收集了大量產(chǎn)業(yè)鏈細(xì)分領(lǐng)域信息，最終報告以“芯模端智一體化”主題串聯(lián)起中國端側(cè)AI產(chǎn)業(yè)鏈全景，深度剖析端側(cè)AI發(fā)展現(xiàn)狀，詳細(xì)解讀當(dāng)前端側(cè)AI整個產(chǎn)業(yè)鏈以及細(xì)分垂直賽道發(fā)展情況，并對端側(cè)AI上下游主要供應(yīng)商進(jìn)行全面評估，旨在為推動端側(cè)AI行業(yè)發(fā)展以及增強(qiáng)企業(yè)競爭力提供有益參考借鑒和指導(dǎo)。
報告全景圖譜，圖源：智次方研究院
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全景圖譜梳理，深入產(chǎn)業(yè)鏈垂直賽道
全景圖譜分為芯（芯片）、模（模型）、端（終端）、智（應(yīng)用）四大板塊，并在此四大模塊基礎(chǔ)上，又細(xì)分為端側(cè)SoC、存儲、傳感、模組、語言模型、視覺模型、語音模型、其他模型、汽車終端、AI PC、AI 手機(jī)、AI眼鏡、機(jī)器人、其他智能終端、智慧汽車應(yīng)用、智慧城市應(yīng)用、智慧工業(yè)應(yīng)用19個細(xì)分產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，全面展示端側(cè)AI主要產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)、各產(chǎn)業(yè)鏈布局情況以及關(guān)鍵市場核心技術(shù)的演進(jìn)趨勢。
《中國端側(cè)AI全景圖譜報告》結(jié)構(gòu)設(shè)計體現(xiàn)出多維度深度思考的創(chuàng)新性：
縱向產(chǎn)業(yè)鏈解析：覆蓋“芯片-模型-終端-應(yīng)用”全鏈條，對中國端側(cè)AI產(chǎn)業(yè)的無死角掃描；橫向場景化整合：通過“芯模端智一體化”主題，從底層到應(yīng)用揭示各環(huán)節(jié)協(xié)同創(chuàng)新的連接邏輯；全面評估體系：對上下游主要供應(yīng)商進(jìn)行能力評估與布局分析，為產(chǎn)業(yè)投資與生態(tài)合作提供精準(zhǔn)導(dǎo)航。
該報告不僅是一份產(chǎn)業(yè)地圖，更是一套推動產(chǎn)融結(jié)合、技術(shù)協(xié)同和生態(tài)共建的基礎(chǔ)設(shè)施，成為端側(cè)AI領(lǐng)域的戰(zhàn)略羅盤。
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端側(cè)SoC發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn)
算力需求提升：隨著生成式AI、多模態(tài)交互等技術(shù)的發(fā)展，端側(cè)設(shè)備對SoC芯片的算力要求不斷提高。AI手機(jī)、AI PC、智能座艙等領(lǐng)域，需要更強(qiáng)大的SoC芯片來支持復(fù)雜的AI模型運(yùn)行和實時數(shù)據(jù)處理，以提供更流暢、更智能的用戶體驗。
集成化與融合化：SoC芯片將集成更多的功能模塊，如CPU、GPU、NPU、DSP、ISP等，實現(xiàn)更強(qiáng)大的異構(gòu)計算能力，同時降低功耗和成本。此外，端側(cè)SoC芯片還將與傳感器、存儲器等其他元件進(jìn)一步融合，形成更緊湊、高效的系統(tǒng)級解決方案，滿足設(shè)備小型化和高性能的需求。
低功耗設(shè)計：為了滿足移動設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備對長續(xù)航的要求，端側(cè)SoC芯片將更加注重低功耗設(shè)計。通過采用先進(jìn)的制程工藝、優(yōu)化電路設(shè)計、動態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié)等技術(shù)，降低芯片在運(yùn)行和待機(jī)狀態(tài)下的功耗，延長設(shè)備的電池使用時間。
安全性增強(qiáng)：隨著設(shè)備智能化程度的提高和數(shù)據(jù)價值的增加，安全問題將變得越來越重要。端側(cè)SoC芯片需要具備更強(qiáng)的安全性能，如硬件加密引擎、安全啟動、可信執(zhí)行環(huán)境等，以保護(hù)設(shè)備和用戶的數(shù)據(jù)安全、隱私以及系統(tǒng)的完整性，防止被惡意攻擊和篡改。
性能與功耗平衡：在有限的芯片面積和功耗預(yù)算下，如何實現(xiàn)更高的算力和性能，同時滿足設(shè)備的續(xù)航要求，是端側(cè)SoC芯片設(shè)計面臨的一大挑戰(zhàn)。隨著AI模型的復(fù)雜度不斷增加，如何在保證推理精度和速度的前提下，降低模型的功耗和存儲需求。
產(chǎn)業(yè)前沿洞察，解析行業(yè)發(fā)展風(fēng)向
“智次方研究院”與“廣東智用人工智能應(yīng)用研究院”結(jié)合行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，提煉出5大核心洞察：
洞察1：2025端側(cè)將是人工智能的新戰(zhàn)場
洞察2：從模型創(chuàng)新到軟硬結(jié)合,端側(cè)AI”算力x通信x存儲”協(xié)同優(yōu)化決定商業(yè)價值
洞察3：硬件即入口，入口即生態(tài)：端側(cè)AI硬件正成為新的對決前線
洞察4：端側(cè)AI產(chǎn)業(yè)已處在爆發(fā)前夕，AI模組正在破局DeepSeek在實體產(chǎn)業(yè)落地“最后一公里”
洞察5：AI功能以落地商業(yè)為首要目標(biāo)進(jìn)行迭代，力求從創(chuàng)新功能到市場的快速轉(zhuǎn)化
產(chǎn)業(yè)年度洞察部分作為對端側(cè) AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展的動態(tài)追蹤與深度解構(gòu)，其價值與意義體現(xiàn)在對產(chǎn)業(yè)脈絡(luò)的精準(zhǔn)捕捉、戰(zhàn)略路徑的科學(xué)指引以及發(fā)展現(xiàn)狀的前瞻預(yù)判上，通過技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、政策的多維透視揭示端側(cè) AI 作為新質(zhì)生產(chǎn)力的核心價值。
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洞察2：從模型創(chuàng)新到軟硬結(jié)合,端側(cè)AI“算力x通信x存儲”協(xié)同優(yōu)化決定商業(yè)價值
DeepSeek引發(fā)的新一波生成式AI浪潮，本質(zhì)上是端側(cè)AI的紅利。正是DeepSeek的出現(xiàn)，迫使我們重新評估AI投資回報率ROI，并認(rèn)識到端側(cè)AI將成為提升ROI的新路徑。
過去，生成式AI大模型一直面臨著成本與價值之間的ROI困境。盡管DeepSeek等大模型的能力不斷提升，但它們的訓(xùn)練和推理成本極高，限制了商業(yè)化落地的ROI。目前，AI的投資邏輯仍然圍繞算力規(guī)模和模型能力，但這種模式的可持續(xù)性正受到挑戰(zhàn)。
AI落地的核心問題在于如何降低計算成本。
傳統(tǒng)云端AI計算的高昂投入，讓許多企業(yè)，尤其是中小企業(yè)難以承受。如果AI模型不能在更低成本、更低功耗的環(huán)境下運(yùn)行，那么它的商業(yè)應(yīng)用將受限，投資回報率也難以提升。
而DeepSeek等大模型的出現(xiàn)，為解決這一問題提供了新的思路。從企業(yè)參與度來看，過去只有大型企業(yè)能負(fù)擔(dān)端側(cè)AI研發(fā)，而如今，借助DeepSeek低成本推理技術(shù)，中小企業(yè)也能在AI玩具、AI眼鏡等產(chǎn)品中融入強(qiáng)大的AI功能，推動端側(cè)硬件智能化的普及。
通過端側(cè)AI應(yīng)用，DeepSeek等大模型正在以更低的計算成本，在本地部署輕量化版本，提高推理效率。結(jié)合AIoT專用芯片，可以優(yōu)化推理過程，減少云端算力消耗，提高整體ROI。這種模式特別適用于智能制造、智能硬件、自動駕駛等應(yīng)用場景，有望推動AI的大規(guī)模商業(yè)落地。
過去，AI投資主要圍繞提升模型能力展開，追求更大的參數(shù)規(guī)模、更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。然而，計算成本與商業(yè)收益的平衡正在成為新時期AI投資的核心考量因素。
端側(cè)AI三角定律，圖源：物聯(lián)網(wǎng)智庫
未來，AI投資的關(guān)鍵，將會從“更強(qiáng)的AI”，到“更高效的AI”；從“單純軟件創(chuàng)新”，到“軟硬結(jié)合”。AIoT芯片、邊緣設(shè)備、優(yōu)化算法的發(fā)展，將重新定義大模型的商業(yè)價值。
因此AI的商業(yè)價值將不再由單純的模型能力決定，而是由計算成本與商業(yè)收益的平衡來定義。只有那些能夠在算力、功耗、存儲、通信等多個維度平衡商業(yè)價值的AI架構(gòu)，才能真正實現(xiàn)可持續(xù)增長。端側(cè)AI的崛起，將推動整個產(chǎn)業(yè)走向更加務(wù)實、可持續(xù)的發(fā)展之路。
洞察4：AI功能以落地商業(yè)為首要目標(biāo)進(jìn)行迭代，力求從創(chuàng)新功能到市場的快速轉(zhuǎn)化
不論是C端的消費者客戶還是B端的行業(yè)客戶，在今年對于AI的期待都達(dá)到了前所未有的高度。如何借助AI技術(shù)講好智能時代的新故事成為供應(yīng)商們的核心命題，特別是在終端側(cè)AI上。
提升對AI的應(yīng)用和整合能力，在今年這樣的政策驅(qū)動和市場需求下，成為廠商面臨的關(guān)鍵問題。在這一趨勢下，很多AI功能不再只是淺嘗輒止地嵌入，而是開始深度整合到終端設(shè)備的內(nèi)核中。
從目前推出的應(yīng)用來看，很多端側(cè)AI產(chǎn)品在AI功能的布局上主要都聚攏在效率提升類應(yīng)用上，這是目前市場上比較明確的具體需求。
另一個方向則是提供情緒價值類的端側(cè)設(shè)備，在模型技術(shù)與配套軟硬件的加持下，這些端側(cè)設(shè)備從簡單的互動設(shè)備進(jìn)化到集教育、陪伴和娛樂功能于一身，除了能給予消費者情緒價值反饋，在實用性上也有了質(zhì)的飛躍，一經(jīng)推出就有了較高的市場接受度。
不過由于目前整個行業(yè)尚未找到“殺手級潛力的應(yīng)用”，廠商在這類功能上的軍備競賽難免有些同質(zhì)化，不同設(shè)備在這些功能上的核心體驗差異微弱。雖然行業(yè)現(xiàn)階段難免有功能趨同的現(xiàn)象，但這是技術(shù)演進(jìn)的必然，后續(xù)隨著各廠商不斷將端側(cè)AI與設(shè)備融合得更自然，差異化創(chuàng)新將逐漸顯現(xiàn)。
從細(xì)分應(yīng)用出發(fā)，立足于解決場景差異化訴求，在細(xì)分場景細(xì)分賽道中充分挖掘端側(cè)方案的應(yīng)用價值，端側(cè)AI才能最終普及。
端側(cè)未來展望，模型與硬件成就具身智能體時代
基于每個細(xì)分板塊的發(fā)展趨勢解讀與整個產(chǎn)業(yè)鏈的全面洞察，在報告中，“智次方研究院”與“廣東智用人工智能應(yīng)用研究院”總結(jié)了對于端側(cè)AI發(fā)展研判的4大展望：
展望1：端側(cè)AI硬件的未來，不是更強(qiáng)的功能，而是“具身智能體”
展望2：大模型的下半場是垂類模型的主場，揭示垂類模型從工具到平臺的躍遷的4階段進(jìn)化路徑
展望3：國產(chǎn)端側(cè)模型帶動智能硬件爆發(fā)，助力端側(cè)AI生態(tài)重構(gòu)與產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同
展望4：端側(cè)AI商業(yè)價值新的評估維度和指標(biāo)正在形成
總結(jié)與展望部分作為對端側(cè) AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前瞻預(yù)測，是一份面向未來的戰(zhàn)略指南。通過對2025年端側(cè)AI產(chǎn)業(yè)的階段性凝練，報告為產(chǎn)業(yè)各方提供了兼具思想深度與實操價值的行動框架。
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總結(jié)與展望1：端側(cè)AI硬件的未來，不是更強(qiáng)的功能，而是“具身智能體”
AI的未來，不是更強(qiáng)的問答，而是更自然的陪伴。為了實現(xiàn)這樣的“陪伴式智能”，技術(shù)能力只是基礎(chǔ)，真正的突破在于人機(jī)關(guān)系的重新設(shè)計。
這種轉(zhuǎn)變在設(shè)計語言上尤為關(guān)鍵：
?從“科技感”轉(zhuǎn)向“生活感”與“溫度感”；
?從“功能性”轉(zhuǎn)向“存在感”與“情感親和力”；
?從“用戶操作”轉(zhuǎn)向“設(shè)備主動理解與協(xié)作”。
我們可以將這種新型設(shè)備稱為一種“具身智能體”（Embodied Intelligence Agent）——它具備以下三大核心特征：
1.情感接口：通過語音、語調(diào)、節(jié)奏、語言內(nèi)容與語義理解，構(gòu)建“有溫度”的交流；
2.感知能力：設(shè)備能理解用戶所處的環(huán)境、情緒、需求與歷史行為；
3.行為自主：不僅被動響應(yīng)，更能主動協(xié)助、提醒、規(guī)劃，成為“智能體”而非“工具箱”。
這標(biāo)志著AI硬件從“被動工具”進(jìn)化為“主動伙伴”，從“智能終端”演化為“日常智能體”。在這一進(jìn)程中，硬件不再是模型的載體，而是人格化的延伸。AI不再只回應(yīng)你的問題，而是與你共處、共感、共生。
當(dāng)AI模型擁有了“身體”，AI將不再只是“技術(shù)”，而是你日常生活中的“存在”。
總結(jié)與展望4：端側(cè)AI商業(yè)價值新的評估維度和指標(biāo)正在形成
對于端側(cè)AI，傳統(tǒng)的AI商業(yè)價值評估模型已不再適用，新的評估維度和指標(biāo)正在形成。
以下是一個端側(cè)AI的商業(yè)價值重估矩陣，對比了傳統(tǒng)模型和新一代端側(cè)AI在不同維度上的差異：
端側(cè)AI商業(yè)價值重估矩陣，圖源：物聯(lián)網(wǎng)智庫
?核心指標(biāo)：從“絕對性能”到“效能密度”
傳統(tǒng)AI模型追求絕對性能，如準(zhǔn)確率，但端側(cè)AI更關(guān)注效能密度，即在有限功耗下實現(xiàn)更高的性能。每瓦準(zhǔn)確率成為衡量端側(cè)AI商業(yè)價值的新指標(biāo)。
?價值錨點：從“規(guī)模崇拜”到“效率革命”
過去，AI模型的價值錨定在參數(shù)量上，認(rèn)為更大的模型必然帶來更強(qiáng)的性能。但端側(cè)AI時代，推理能效比成為新的價值錨點，即在有限算力下實現(xiàn)更高效的推理。
?競爭壁壘：從“數(shù)據(jù)壟斷”到“架構(gòu)創(chuàng)新”
傳統(tǒng)AI競爭的壁壘在于數(shù)據(jù)規(guī)模，掌握更多數(shù)據(jù)的企業(yè)往往占據(jù)優(yōu)勢。但在端側(cè)AI領(lǐng)域，架構(gòu)創(chuàng)新成為新的競爭壁壘，更高效、更智能的計算架構(gòu)將決定企業(yè)的市場地位。
?商業(yè)模式：從“軟件服務(wù)”到“硬軟融合”
傳統(tǒng)AI商業(yè)模式以云端API調(diào)用為主，用戶按使用量付費。但端側(cè)AI時代，硬件和服務(wù)的融合成為新的商業(yè)模式。企業(yè)通過銷售智能硬件，并提供訂閱服務(wù)，實現(xiàn)持續(xù)的收入。
端側(cè)AI的ROI優(yōu)化路徑包括：利用低成本邊緣計算芯片，減少對昂貴數(shù)據(jù)中心資源的依賴；優(yōu)化推理效率，提高能效比，降低AI計算在終端設(shè)備上的成本；結(jié)合智能存儲、通信技術(shù)，提升數(shù)據(jù)利用率，減少冗余計算。
過去，AI投資主要圍繞提升模型能力展開，追求更大的參數(shù)規(guī)模、更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。然而，計算成本與商業(yè)收益的平衡正在成為新時期AI投資的核心考量因素。
未來，AI投資的關(guān)鍵，將會從“更強(qiáng)的AI”，到“更高效的AI”；從“單純軟件創(chuàng)新”，到“軟硬結(jié)合”。AIoT芯片、邊緣設(shè)備、優(yōu)化算法的發(fā)展，將重新定義大模型的商業(yè)價值。
因此AI的商業(yè)價值將不再由單純的模型能力決定，而是由計算成本與商業(yè)收益的平衡來定義。只有那些能夠在算力、功耗、存儲、通信等多個維度平衡商業(yè)價值的AI架構(gòu)，才能真正實現(xiàn)可持續(xù)增長。端側(cè)AI的崛起，將推動整個產(chǎn)業(yè)走向更加務(wù)實、可持續(xù)的發(fā)展之路。
結(jié)語
《中國端側(cè) AI 全景圖譜報告》為各界提供了面向未來的清晰戰(zhàn)略指南，通過對技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、政策和社會價值等多維度的深度剖析，為政府、企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)以及社會大眾提供了全面且極具價值的戰(zhàn)略指引，助力各方在端側(cè) AI 這一新興且充滿潛力的領(lǐng)域中把握機(jī)遇、應(yīng)對挑戰(zhàn)，共同推動產(chǎn)業(yè)邁向新的發(fā)展高度。
