中国端侧 AI 全景图谱报告

报告背景

本报告由中国 AIoT 产业研究引领者智次方研究院与广东智用人工智能应用研究院联合编写。智次方研究院专注于智慧园区、智能制造、工业互联网、AI、车联网、5G、物联网、端侧 AI 等 AIoT 相关领域研究，为企业和政府提供市场调研、数据洞察、业务/战略规划等服务。广东智用人工智能应用研究院成立于2023年6月，由多名前微软首席技术专家团队发起，致力于推动人工智能等前沿技术的产业化应用。

报告发布于2025年7月（根据报告末尾署名），旨在深度剖析中国端侧 AI 产业发展全景，洞察发展重点与未来趋势，为业界提供一份全面解读端侧 AI 发展的“集大成者”。研究对象涵盖端侧 AI 的核心技术（芯片、模型）、智能终端设备（智能汽车、具身机器人、AI PC、AI 手机、AI 眼镜及其他智能穿戴设备）以及智慧应用（智慧汽车、智慧工业、智慧城市）等多个维度。

核心内容

一、中国端侧 AI 产业年度洞察

报告指出，端侧 AI 正在成为数字经济时代的智能新引擎，推动智能设备革新。随着 AI 技术从云端向终端迁移，端侧 AI 以实体方式让消费者感受到 AI 技术与终端硬件结合带来的功能变革，具有低延迟、高隐私性、低成本等优势。

2025 端侧是人工智能新战场：传统云端 AI 面临数据传输延迟、带宽成本、连接稳定性及高昂计算成本等局限。Gartner 预测，到 2026 年 40% 的组织将放缓采用云计算。端侧 AI 能够直接在移动设备上处理数据，完成复杂推理和决策，成为 AI 驱动创新的核心推动者。2025 年，终端和边缘设备将成为智能枢纽，运行先进的 AI 小模型并推动决策更接近源头。
端侧 AI “算力 x 通信 x 存储” 协同优化：DeepSeek 等大模型的出现，迫使重新评估 AI 投资回报率（ROI），端侧 AI 成为提升 ROI 的新路径。AI 落地的核心问题在于降低计算成本。通过端侧 AI 应用，DeepSeek 等大模型以更低的计算成本在本地部署轻量化版本，提高推理效率，结合 AIoT 专用芯片优化推理过程，减少云端算力消耗，提高整体 ROI。未来 AI 投资将从“更强的 AI”转向“更高效的 AI”，从“单纯软件创新”转向“软硬结合”。
AI 硬件正成为新的对决前线：OpenAI 收购硬件初创公司 IO Products，旨在解决 AI 应用分发问题，强调“硬件即入口，入口即生态”。AI 硬件不再是“运行模型的容器”，而是“承载用户关系的入口”，汇聚用户数据、行为反馈、使用频次、支付习惯、生成内容的生态中枢。AI 硬件演进分为三个阶段：端侧 B2B AI 硬件、AI 终端设备、AI 贴身助理。
AI 模组破局产业落地：端侧 AI 产业处于爆发前夕，AI 模组正在破局 DeepSeek 在实体产业落地的“最后一公里”。DeepSeek 展现的低成本、高性能、开源优势，使得大模型通过蒸馏技术重构的小模型在端侧部署可行性大增。AI 模组与 DeepSeek 的融合，为下游提供更精准、高效的端侧 AI 产品与服务，加速终端智能化发展。
端侧智能从创新功能到市场的快速转化：在“人工智能+”政策驱动下，AI 功能正深度整合到终端设备内核。目前端侧 AI 产品主要聚拢在效率提升类应用（如微软 Windows 11 AI+ PC 的 Recall 回顾、照片超分）和情绪价值类设备（如教育、陪伴、娱乐功能）。智能终端开始注重落地，以场景化应用为首要目标，力求从创新功能到市场的快速转化。

二、芯模端智一体化

报告详细阐述了端侧 AI 的“芯模端智”一体化架构，涵盖了芯片、模型、终端和智慧应用四大核心模块。

2.1 芯：端侧 AI 芯片

端侧 AI 芯片是一个涵盖 SoC、存储芯片、传感芯片和 AI 模组的体系，它们协同工作，为智能终端赋予强大的 AI 能力。

端侧 SoC：作为硬件“大脑”，承载运算控制等核心功能。在 AI 浪潮下，传统 SoC 正加速向 AI SoC 转变，算力可达几十至数百 TOPS。全球 SoC 市场规模预计从 2022 年的 1548 亿美元增长至 2032 年的约 3278 亿美元，年复合增长率 8%。主要企业包括紫光展锐、瑞芯微、全志科技、恒玄科技、乐鑫科技、晶晨股份、炬芯科技、中科蓝讯、安凯微、翱捷科技、润欣科技、泰凌微、星宸科技、博通集成、北京君正、联发科、高通、英伟达等。发展趋势包括算力需求提升、集成化与融合化、低功耗设计、安全性增强以及性能与功耗平衡。
存储芯片：为端侧 AI 应用设计，具备高带宽、大容量、低功耗、高可靠性等特点。CFM 闪存市场数据显示，2024 年全球存储市场规模达 1670 亿美元。AI 手机中 DRAM 最低配置已达 16GB，AI PC 内存需求从 16GB 提升至 32GB。主要企业包括普冉股份、兆易创新、长江存储、长鑫存储、华邦电子、东芯半导体、佰维存储、江波龙等。发展趋势包括 DRAM、NAND Flash、NOR Flash、UFS、LPDDR 和 HBM 的持续增长与优化。
智能传感芯片/传感器：融合 AI 功能，具备数据采集、预处理及初步分析能力。2023 年全球智能传感器市场规模约 468.9 亿美元，预计 2024 年达 520.4 亿美元。主要企业包括豪威集团、汇顶科技、欧菲光、睿创微纳、格科微、思特威、士兰微、纳芯微、敏芯股份、速腾聚创、镭神智能、禾赛科技等。发展趋势包括多模态融合、集成化提高、微型化与低功耗设计。
端侧 AI 模组：集成 AI 计算能力的硬件模块，将算力下沉至边端侧。AI 模组占比预计从 2023 年的 2%提升至 2027 年的 9%，年复合增长率达 73%。AI 算力模组出货量在 2024-2027 年预计以 76% 的年复合增长率持续增长。主要企业包括比邻智联、移远通信、广和通、美格智能、日海智能（芯讯通）、有方科技、高新兴、映翰通等。发展趋势包括“通信+算力”深度融合、硬件算力与模型齐优化、从通用模组平台到垂直定制。

2.2 模：端侧 AI 模型

端侧 AI 模型是指能在资源受限的端侧设备上运行的 AI 模型，其核心价值在于支持数据本地处理，带来快速响应、低延迟、高隐私等优势，并降低模型使用成本。

端侧语言模型：通过知识蒸馏、剪枝、量化、低秩分解等模型压缩技术，以及训练小语言模型（SLM）实现端侧部署。评估关注首字延迟（TTFT）、推理速度、内存占用和能耗。
端侧视觉模型：应用于物体检测、图像分类、图像分割、人脸识别等任务，通过轻量化 CNN 架构、模型压缩与优化、硬件加速适配、多模态融合等技术进行优化。
端侧语音模型：实现语音到文本（STT）、声纹识别、关键词唤醒、语音合成（TTS）等功能，通过端到端模型、小型化与优化、噪声鲁棒性、低功耗唤醒、自适应学习与特征工程等技术进行优化。
其他端侧模型：包括个性化推荐、健康监测、工业设备预测性维护、场景感知等专用模型，强调数据高效学习和隐私保护技术（如联邦学习、差分隐私）。
市场规模与概况：全球 Edge AI 市场正经历显著增长，各机构预测未来 5-10 年内将保持 20% 以上的年均复合增长率。中国端侧 AI 市场规模 2023 年已达 1939 亿元，2024 年猛增至近 5000 亿元。中美两国主导全球端侧 AI 模型市场，中国厂商依托庞大市场和快速迭代能力展现巨大活力。
主要企业与方案：包括中国移动物联网 AIoT 平台及行业大模型、北京中关村科金、阿里巴巴（通义千问、MNN）、百度（飞桨 Paddle Lite、小度助手）、Deepseek、华为（盘古大模型、昇思 MindSpore Lite、鸿蒙操作系统、HiAI Foundation）、元始智能（RWKV）、谷歌（Gemini Nano、Gemma 3、TensorFlow Lite）、微软（Phi 系列、ONNX & ONNX Runtime）、Meta（Llama 系列、PyTorch Mobile）、苹果（Apple Intelligence、OpenELM、Core ML 框架与 Neural Engine）。

2.3 端：智能终端设备

端侧 AI 推动智能终端设备从“功能执行者”向“主动服务者”转变，重构人机关系，催生全新的智能化场景。

智能汽车终端：端侧 AI 在汽车领域的核心应用载体，以端侧 SoC 为核心，实现实时路径规划、危险预判、自动泊车等复杂任务。智能驾驶和智能座舱是主要升级方向。2024 年中国智能汽车市场规模约 2152 亿元，预计 2025 年将达 2822 亿元。智能座舱搭载率提升，预计 2026 年市场规模将达 2127 亿元。主要企业包括华为、比亚迪、长安、蔚来、上汽、零跑、吉利汽车、小鹏、理想、小米等。
具身智能机器人终端：集成端侧 AI 技术与机器人技术的物理载体，具备自主学习优化行为模式、适应不同环境任务的能力。2025 年中国具身智能市场规模预计达 52.95 亿元，人形机器人市场规模预计达 82.39 亿元。主要企业包括优必选、宇树科技、智元机器人、傅利叶智能、达闼机器人、普渡科技、云深处科技、追觅科技、星尘智能、帕西尼感知科技、星动纪元、乐聚机器人、自变量机器人等。
AI PC：将 AI 技术与传统 PC 深度融合，具备自然语言交互、本地大模型部署、混合算力支持和隐私保护能力。2024 年第四季度 AI PC 出货量达 1540 万台，占 PC 总出货量 23%。预计 2025 年全球 AI PC 出货量超 1 亿台，占 PC 市场 40%。主要企业包括联想、华为、苹果、惠普、戴尔、华硕、荣耀、宏碁、小米、雷神科技等。
AI 手机：集成先进 AI 技术、高性能芯片和多种传感器，实现多模态人机交互和个性化智能体验。IDC 预计 2025 年中国新一代 AI 手机市场出货量达 1.18 亿部，同比增长 59.8%，占整体市场 40.7%。主要企业包括华为、联想、荣耀、OPPO、小米、中兴通讯、魅族、vivo 等。
AI 眼镜：集成 AI 技术、摄像头、传感器、微型处理器和显示屏的智能穿戴设备。2024 年全球 AI 眼镜出货量预计突破 900 万台，中国市场占 23%。预计 2025 年市场规模将突破 120 亿美元。主要企业包括华为、歌尔股份、雷鸟创新、Rokid、李未可、XREAL、影目 INMO、闪极科技、创维数字等。
其他智能终端设备：包括智能手表、智能手环、智能耳机等，集成了先进传感器、无线通信技术和计算能力。2024 年全球智能手表销量预计达 9100 万台，同比增长 5%。2024 年中国智能手环出货量达 1.2 亿台，占全球总量 40%。2024 年全球智能耳机出货量约 5.38 亿台。主要企业包括中移物联、华为、荣耀、科大讯飞、小米、OPPO、VIVO、疯米科技、万魔声学等。

2.4 智：智慧应用

端侧 AI 推动下的智慧应用，是指依托终端设备本地 AI 计算能力，实现数据实时处理、智能决策与自主执行的新型应用模式。

智慧汽车应用：端侧 AI 推动汽车从“出行工具”升级为“移动智能终端”，实现实时决策、隐私保护和场景化服务。主要企业包括中科创达、百度、岚图、面壁智能、斑马智行、东软睿驰、Momenta 等。
智慧工业应用：端侧 AI 在工业设备和传感器上部署，实现实时数据处理和智能决策，提高生产效率和设备可靠性。2024 年全球智能制造市场规模为 3494.8 亿美元，预计 2025 年将增长到 3943.5 亿美元。主要企业包括中移物联 OneOS、研华科技、格创东智、美的、海尔卡奥斯、宝信软件、中控技术、赛意信息、天工人工智能工业平台、羚数智能等。
智慧城市应用：端侧 AI 推动智慧城市中细分场景的智能化升级，涵盖智慧安防、交通管理、环境监测、能源管理等领域。2024 年中国智慧城市市场规模达 36.8 万亿元，预计 2025 年将达 45.3 万亿元。主要企业包括中移物联 OnePark、OneNET 城市物联网平台、海康威视、大华、宇视科技、萤石、商米科技、卓视智通、海纳云、力维智联、凌华科技等。

数据亮点

中国端侧 AI 市场规模：2023 年为 1939 亿元，预计 2025 年突破 2500 亿元（同比增长 35%），2030 年将达 1.2 万亿元（年复合增长率 30.8%）。
AI PC 市场：2025 年全球 AI PC 出货量预计超过 1 亿台，占全球 PC 市场 40%。
AI 手机市场：2025 年中国 AI 手机出货量预计达 1.18 亿部，渗透率 40.7%。
AI 模组市场：2023-2027 年出货年复合增长率达 73%。
全球 SoC 市场规模：预计从 2022 年的 1548 亿美元增长至 2032 年的约 3278 亿美元，年复合增长率 8%。
全球存储市场规模：2024 年达 1670 亿美元。
中国智能座舱市场规模：2023 年达 1300 亿元，预计 2026 年达 2127 亿元，2022-2026 年复合增长率超过 17%。
中国具身智能市场规模：2025 年预计达 52.95 亿元，人形机器人市场规模预计达 82.39 亿元。
全球智能传感器市场规模：2023 年约 468.9 亿美元，预计 2024 年达 520.4 亿美元。
全球 AI 眼镜市场规模：2023 年约 1.27 亿美元，预计 2030 年将达到 17.2 亿美元，2023-2030 年期间 CAGR 为 45.1%。
中国智能制造行业市场规模：2023 年达 4.3 万亿元，同比增长 7.5%。
中国智慧城市市场规模：2024 年达 36.8 万亿元，预计 2025 年将达 45.3 万亿元。

趋势与展望

报告对端侧 AI 的未来发展提出了以下趋势与展望：

端侧 AI 到具身智能体：AI 硬件的未来不再是更强的功能，而是“具身智能体”。这种新型设备将具备情感接口、感知能力和行为自主三大核心特征，实现从“科技感”到“生活感”、从“功能性”到“存在感”、从“用户操作”到“设备主动理解与协作”的转变，成为用户日常生活中的“陪伴式智能”。
垂类模型进化路径：大模型的下半场是垂类模型的主场。垂类模型将经历“垂直切入，解决刚需痛点”、“构建能力飞轮，形成垂类护城河”、“流程重构，迈向业务成果即服务（BOaaS）”和“平台化演化，占据行业的流程控制点”四个阶段。其本质是通过 Agent 能力重构行业流程，最终赢得稳固的生态位。
端侧模型带动智能硬件爆发：随着 DeepSeek 等优质端侧模型的出现，智能硬件行业迎来新的生机。端侧模型通过降低训练和推理成本、提高硬件兼容性与国产化适配、以及产业链协同与规模化效应，将大幅降低硬件厂商部署高性能 AI 的门槛，从而带动智能耳机、智能眼镜、智能水杯、智能手环等更多硬件类产品的爆发式增长。
端侧 AI 商业价值重估：传统的 AI 商业价值评估模型不再适用，新的评估维度和指标正在形成。核心指标从“绝对性能”转向“效能密度”（每瓦准确率），价值锚点从“规模崇拜”转向“效率革命”（推理能效比），竞争壁垒从“数据垄断”转向“架构创新”，商业模式从“软件服务”转向“硬软融合”（销售智能硬件并提供订阅服务）。AI 投资的关键将从“更强的 AI”转向“更高效的 AI”，从“单纯软件创新”转向“软硬结合”，AIoT 芯片、边缘设备、优化算法的发展将重新定义大模型的商业价值。
技术演进加速与端云协同：端侧 AI 模型将以高效率、低延迟、低功耗为核心目标，向端侧多模态、更智能的小型化大模型演进，并强调与硬件的深度协同。端侧 AI 与云端 AI 将形成互补和协同的混合式 AI 架构，根据任务复杂性、数据敏感性、实时性要求等动态分配计算任务。
生态构建全面提速：芯片制造商、终端设备厂商、操作系统提供商、模型开发者以及应用开发者将紧密合作，共同推动从硬件适配、模型优化、工具链完善到应用创新的全链条发展。开源生态的繁荣也将为端侧 AI 的普及奠定坚实基础。

报告总结，端侧 AI 的崛起正深刻重塑人工智能技术的应用版图和发展轨迹，通过“芯模端智一体化”这一新范式，将智能直接赋予终端设备，在实时性、隐私保护、低网络依赖性以及个性化体验方面展现出无可比拟的优势，成为推动智能时代的关键引擎。