《中国端侧AI报告发布，引领技术新趋势》

《中国端侧AI全景图谱报告》重磅发布，引领端侧AI新发展！由智次方研究院联合广东智用人工智能应用研究院共同推出的这份报告，是国内首份系统梳理端侧AI产业生态的全景式研究成果，填补了产业研究空白。报告以“芯模端智一体化”为核心，完整串联中国端侧AI产业链，深入剖析产业现状，解读产业链结构及垂直赛道布局，为企业提供切实可行的参考依据。报告聚焦芯片、模型、终端、应用四大模块，细分为19个具体领域，全面呈现端侧AI产业链构成、企业分布及技术演进趋势。通过对行业现状的深度观察，报告提炼出五大核心洞察，并对端侧AI未来发展提出四大前瞻性展望，堪称端侧AI发展的战略指南针，旨在推动端侧AI产业进步，提升企业竞争力。

在2025数智融合领袖峰会刚刚落下帷幕之际，由国内AIoT产业研究领军机构“智次方研究院”联合“广东智用人工智能应用研究院”共同推出的《中国端侧 AI 全景图谱报告》正式对外发布。

作为国内首份系统梳理端侧AI产业生态的全景式研究成果，《中国端侧 AI 全景图谱报告》精准切入人工智能从云端向终端迁移的关键变革期，填补了当前产业研究领域的空白，为行业发展提供了具有前瞻性的战略指引。

经过深入调研与广泛走访，“智次方研究院”与“广东智用人工智能应用研究院”全面收集了产业链各细分领域的关键信息。报告以“芯模端智一体化”为核心主线，完整串联起中国端侧AI产业链的全貌，深入剖析产业发展现状，详细解读产业链结构及垂直赛道布局，并对上下游主要供应商进行综合评估，旨在为推动端侧AI产业进步、提升企业竞争力提供切实可行的参考依据。

报告全景图谱，图源：智次方研究院

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全景图谱梳理，聚焦垂直赛道深度布局

该图谱划分为四大核心模块：芯（芯片）、模（模型）、端（终端）、智（应用），并在其基础上进一步细分为19个具体领域，包括端侧SoC、存储、传感、模组、语言模型、视觉模型、语音模型、其他模型、汽车终端、AI PC、AI 手机、AI眼镜、机器人、其他智能终端、智慧汽车应用、智慧城市应用、智慧工业应用等，全面呈现端侧AI产业链的构成、企业分布以及核心技术演进趋势。

《中国端侧AI全景图谱报告》在结构设计上展现出多维度、深层次的创新思考：

纵向全链覆盖：贯穿“芯片-模型-终端-应用”完整链条，实现对中国端侧AI产业的全方位扫描；

横向场景整合：围绕“芯模端智一体化”主题，揭示底层技术与上层应用之间的协同逻辑；

立体评估体系：对产业链上下游关键企业进行能力分析与布局研判，为投资决策与生态合作提供精准导航。

这份报告不仅是一张产业地图，更是一项支撑产融协同、技术创新与生态共建的基础性工程，堪称端侧AI发展的战略指南针。

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端侧SoC发展趋势与挑战

算力需求持续攀升：随着生成式AI和多模态交互技术的普及，端侧设备对SoC芯片的算力要求显著提高。在AI手机、AI PC、智能座舱等应用场景中，高性能SoC成为支撑复杂AI模型运行和实时数据处理的关键，直接影响用户体验的流畅度与智能化水平。

高度集成与融合演进：现代SoC正朝着高度集成方向发展，融合CPU、GPU、NPU、DSP、ISP等多种计算单元，构建强大的异构计算能力，同时降低功耗与成本。此外，SoC还将与传感器、存储等组件深度融合，形成紧凑高效的系统级解决方案，满足设备小型化与高性能并重的需求。

低功耗设计成为核心：面对移动设备和物联网终端对续航能力的严苛要求，端侧SoC必须强化低功耗设计。通过先进制程工艺、电路优化、动态电压频率调节（DVFS）等手段，有效控制运行与待机状态下的能耗，延长电池使用时间。

安全能力持续升级：随着设备智能化程度加深，数据隐私与系统安全日益重要。端侧SoC需集成硬件加密引擎、安全启动机制、可信执行环境（TEE）等安全模块，保障用户数据不被窃取或篡改，提升整体系统的抗攻击能力。

性能与功耗的平衡难题：在有限的芯片面积和功耗预算下，如何实现更高算力输出，同时维持设备续航，是当前SoC设计的重大挑战。尤其在AI模型不断复杂化的背景下，如何在保证推理精度和速度的同时，降低模型对资源的消耗，成为技术突破的关键。

产业前沿洞察，把脉行业发展脉络

基于对行业现状的深度观察，“智次方研究院”与“广东智用人工智能应用研究院”提炼出五大核心洞察：

洞察1：2025年，端侧将成为人工智能竞争的新主战场

洞察2：从模型创新走向软硬协同，端侧AI“算力×通信×存储”的协同优化决定商业价值

洞察3：硬件即入口，入口即生态——端侧AI硬件正成为产业竞争的新前线

洞察4：端侧AI产业即将迎来爆发期，AI模组正在打通DeepSeek在实体产业落地的“最后一公里”

洞察5：AI功能迭代以商业化落地为首要目标，追求从创新到市场的快速转化

产业年度洞察部分作为对端侧AI发展趋势的动态追踪与深度解构，其价值在于精准捕捉产业脉动、科学指引战略路径、前瞻预判未来走向。通过技术、产业、政策三重维度透视，揭示端侧AI作为新质生产力的核心驱动力。

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洞察2：从模型创新到软硬协同，端侧AI“算力×通信×存储”协同优化决定商业价值

DeepSeek掀起的新一轮生成式AI热潮，本质上是端侧AI红利的释放。它的出现促使我们重新审视AI的投资回报率（ROI），并意识到端侧AI将成为提升ROI的重要路径。

长期以来，大模型面临成本与价值之间的ROI困境。尽管DeepSeek等模型能力不断提升，但其高昂的训练与推理成本严重制约了商业化落地。当前AI投资仍聚焦于算力规模与模型参数，但这一模式的可持续性正受到挑战。

AI落地的核心瓶颈在于计算成本过高。

传统云端AI依赖大规模数据中心，投入巨大，中小企业难以承受。若AI无法在低成本、低功耗环境下运行，其商业应用将受限，投资回报也难以体现。

而DeepSeek等大模型的轻量化推理技术，为破解这一难题提供了新思路。过去只有大型企业能参与端侧AI研发，如今借助DeepSeek的技术下沉，中小企业也能在AI玩具、AI眼镜等产品中集成强大AI功能，加速端侧硬件的智能化普及。

通过在本地部署轻量级模型，结合AIoT专用芯片优化推理流程，可大幅减少云端资源消耗，提升整体效率与ROI。该模式在智能制造、智能硬件、自动驾驶等场景中尤为适用，有望推动AI的大规模商业应用。

过去AI投资聚焦于“更强的模型”，追求更大参数、更深网络。如今，计算成本与商业收益的平衡正成为新的投资重心。

端侧AI三角定律，图源：物联网智库

未来，AI投资将从“更强的AI”转向“更高效的AI”，从“纯软件创新”迈向“软硬一体化”。AIoT芯片、边缘设备与优化算法的协同发展，将重新定义大模型的商业价值。

因此，AI的商业价值不再仅由模型能力决定，而是取决于算力、功耗、存储、通信等多维度的综合平衡。唯有实现高效协同的AI架构，才能支撑可持续增长。端侧AI的兴起，正引领整个产业走向更加务实、高效的发展轨道。

洞察4：AI功能以商业化落地为核心导向，加速从创新到市场的转化

无论是面向消费者的C端市场，还是面向企业的B端行业，今年市场对AI的期待达到历史新高。如何借助AI讲好智能时代的新故事，已成为厂商的核心命题，尤其在端侧AI领域更为突出。

在政策推动与市场需求双重驱动下，提升AI整合能力成为厂商的关键任务。越来越多的AI功能不再简单嵌入，而是深度融入终端设备的核心系统。

从现有产品来看，多数端侧AI应用集中在效率提升类功能，这是当前最明确的用户需求。另一类则聚焦情绪价值，借助先进模型与配套硬件，使设备从基础互动工具进化为集教育、陪伴、娱乐于一体的智能体，不仅带来情感反馈，实用性也大幅提升，市场接受度显著提高。

然而，目前尚未出现具备“杀手级”潜力的应用，导致厂商在功能设计上存在一定程度的同质化，不同产品间的体验差异较小。尽管如此，这是技术演进过程中的必经阶段。随着各厂商持续深化端侧AI与设备的融合，差异化创新将逐步显现。

唯有从细分场景出发，精准满足差异化需求，深入挖掘端侧方案的实际价值，端侧AI才能真正实现广泛普及。

端侧未来展望，迎接具身智能体时代

基于对各细分板块的趋势研判与全产业链的综合洞察，报告提出了关于端侧AI发展的四大前瞻性展望：

展望1：端侧AI硬件的未来，不是功能更强，而是成为“具身智能体”

展望2：大模型的下半场属于垂直领域模型，揭示其从工具到平台的四阶段跃迁路径

展望3：国产端侧模型将

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