摘要：硬件能力突破是端侧AI发展的物质基础。近年来，移动设备算力呈现飞跃式增长：专用NPU（神经网络处理单元）性能提升，如苹果A系列芯片的神经网络引擎、高通Hexagon处理器等，为端侧AI提供了强大的算力支撑；存储技术进步，LPDDR5X内存和UFS 4.0闪存提

端侧AI

1.端侧AI的核心驱动因素

1)技术驱动：硬件创新与算法优化双轮驱动

硬件能力突破是端侧AI发展的物质基础。近年来，移动设备算力呈现飞跃式增长：专用NPU（神经网络处理单元）性能提升，如苹果A系列芯片的神经网络引擎、高通Hexagon处理器等，为端侧AI提供了强大的算力支撑；存储技术进步，LPDDR5X内存和UFS 4.0闪存提供了更高带宽和更快读写速度，满足AI模型对内存的高需求；能效优化技术突破，采用先进制程（4nm/3nm）和异构计算架构，在性能提升的同时控制功耗增长。

算法优化与模型轻量化使得大模型能够在终端设备高效运行：

模型蒸馏、量化、剪枝等技术大幅降低模型大小和计算需求；小型专用模型（如Apple Intelligence采用的3B参数模型）在保持能力的同时减少资源占用；神经网络架构搜索(NAS)技术自动设计高效网络结构，提升计算效率。

2）需求驱动：用户体验升级与隐私保护并重

消费者对实时交互的需求推动了端侧AI发展：AI语音助手需要即时响应，云端处理难以满足无延迟体验；实时图像/视频处理（如背景虚化、美颜）成为智能手机标准功能；AR应用需要实时环境理解和物体识别，对延迟极度敏感。

隐私保护意识增强使得端侧处理成为竞争优势：

数据本地处理避免隐私上传云端，符合越来越严格的数据监管要求（如GDPR）；苹果将隐私保护作为差异化卖点，强调"设备端处理"的价值主张；企业用户对敏感数据保护的需求推动端侧AI解决方案。

3）政策驱动：国家战略与产业政策双重支持

中国政府对端侧AI的发展给予了强有力的政策支持：

国务院《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》明确端侧AI为核心抓手，设定2027年智能终端普及率超70%的目标；"人工智能+"行动旨在通过终端智能化打通AI落地"最后一公里"；政策鼓励AI芯片、操作系统等基础技术自主研发，减少对外依赖。

国产化替代战略为国内产业链带来机遇：

贸易摩擦背景下，自主可控成为重要考量因素；国内半导体产业链在成熟制程和特色工艺领域不断突破；华为、寒武纪、海光等国内企业在端侧AI芯片领域加速布局。

4）产业驱动：科技巨头积极布局生态构建

北美科技巨头加速布局形成产业趋势合力：

苹果与谷歌探讨合作，考虑在Siri中集成Gemini模型；Meta发布多款AI眼镜产品，积极推进元宇宙愿景；Amazon入局智能眼镜市场，扩大Alexa生态影响力；这些合作与创新加速了端侧AI技术的成熟和落地。

产业合作模式创新：

硬件厂商与AI算法公司深度合作，优化软硬件协同；终端品牌与供应链企业共同研发，推动技术创新（如苹果与供应链的紧密合作）；开源模型社区蓬勃发展，降低技术门槛和应用成本。

2.端侧AI的硬件载体与创新

端侧AI的发展离不开硬件载体的创新迭代。多种智能设备正经历着由AI驱动的升级换代，为产业链带来巨大机遇。

1）智能手机：端侧AI的核心载体

智能手机作为最普及的智能终端，自然成为端侧AI的首要载体。其创新主要体现在以下几个方面：

计算平台AI化：

专用NPU性能大幅提升，如苹果A17 Pro的神经网络引擎性能较前代提升2倍以上。AI计算异构化，CPU、GPU、NPU协同处理不同AI任务，优化能效比。内存子系统优化，增加带宽和容量，满足大模型数据交换需求。

人机交互智能化：

侧键成为AI交互新入口，iPhone 16新增相机控制按键，配合"视觉智能"功能，实现一键调用AI能力（如图片识别、跨App搜索）。语音助手全面升级，本地化的Siri、Google Assistant能够处理更复杂的离线指令。多模态交互融合，结合视觉、语音、手势等多种输入方式，提供更自然的交互体验。

影像系统AI化：

华为Pura80系列搭载真·1英寸国产大底CIS，通过AI算法提升图像质量，Pura80 Ultra采用"一镜双目"长焦镜头，通过AI优化变焦体验和质量。AI算法在拍摄过程中实时处理画面，提升成片率

散热系统升级：

iPhone 17 Pro系列首次搭载VC均热板散热系统，应对AI算力提升带来的发热问题。安卓阵营采用更激进的散热方案，如华为Mate60 Pro使用7300mm²超大面积VC均热板。石墨膜用量增加，导热材料创新，确保AI高负载下的性能稳定性。

2）AI眼镜：对话式AI的爆量前夜

AI眼镜作为新兴交互终端，正处在爆发式增长的前夜：

产品形态多样化：

Meta Ray-Ban联名款成为爆品，25Q1全球出货52.5万台，同比增长216%，配备MicroLED+光波导显示，提供沉浸式视觉体验。国内厂商积极跟进：小米、魅族、Rokid、雷鸟等纷纷推出相关产品。

技术瓶颈突破：

远场语音识别、降噪、唤醒词检测等技术达到实用水平。MicroLED光机具备轻量化+高亮度特性，与眼镜产品相性契合。衍射/反射两种路径方案持续优化，高折射率碳化硅材料有望突破视场角限制。

产能与生态准备：

Ray-Ban母公司依视路米勒里计划2026年底将年产能提升至千万级别，应用生态逐渐丰富，覆盖导航、翻译、摄影、语音助手等多个场景，价格逐渐下探，促进普及率提升。

3）PC：AIPC渗透率快速提升

Windows 10终止支持推动换机潮与AIPC普及：

换机周期驱动：

Windows 10将于2025年10月终止支持，推动企业用户换机需求，四年一次的外观创新周期（如iPhone 17）刺激消费端换机意愿，兼容性需求促使用户升级硬件，以支持最新AI应用。

AIPC快速渗透：

2025年第一季度，AIPC在线渠道销量占比已达36%，同比增幅150%。预计2025年AIPC渗透率有望提升至19.6%，2028年达到79.7%。芯片厂商（Intel、AMD、Apple）全面支持AIPC标准，推动生态成熟。

零部件升级机会：

AI应用需要更大内存和更快存储；高性能AI计算需要更高效的散热系统。

3.端侧AI的产业链机会与代表性公司

1） AI芯片：算力基石，创新先锋

AI芯片是端侧AI的算力基石，主要分为以下几类：

SoC芯片：

作为设备的主控单元，集成CPU、GPU、NPU等多种计算单元，端侧AI推动SoC需求旺盛，政策驱动下成长空间打开。

代表性公司：恒玄科技（智能音频SoC）、瑞芯微（消费电子SoC）、乐鑫科技（物联网SoC）

业绩表现：瑞芯微2025Q2营收同比增长65%，归母净利润同比大增179%

AI加速芯片：

专为AI计算设计的芯片，提供高效能的神经网络计算能力。

寒武纪、海光等国产AI芯片企业产品逐步具备支撑国内大模型能力；海光信息发布股权激励计划，设定了2025年营收142亿、2026年206亿的考核目标。

存储芯片：

AI对存力需求快速增长，HBM、定制化存储等新兴存储技术受益，存储大厂控制供给，价格预计进一步上涨。

代表性公司：佰维存储（存储模组）、德明利（主控+模组一体化）、兆易创新（Nor Flash龙头）。

晶圆代工：

成熟工艺本地化趋势持续，先进扩产蓄势待发。中芯国际、华虹半导体等国内龙头产能利用率维持高位，若国内晶圆厂在先进工艺取得突破，将对产业链格局带来重要影响。

2）关键零部件：创新集中，价值提升

端侧AI驱动多个零部件环节创新和价值提升：

光学组件：

光学创新成为品牌厂商必争之地，国产替代进程加速，华为Pura80系列搭载真·1英寸国产大底CIS，豪威OV50系列实现对海外品牌反超双潜望镜系统提升模组价值量，可动反光板等新结构带来增量。

代表性公司：舜宇光学（镜头模组）、欧菲光（摄像头模组）、水晶光电（滤光片）

显示面板：

LTPO技术加速渗透，实现1-120Hz自适应刷新率，降低AI功能功耗。串联OLED优势明显，亮度翻倍、续航提升、寿命延长

中尺寸产品应用增多，苹果、华为平板首次搭载串联OLED屏幕。

代表性公司：京东方、深天马、TCL科技（面板厂商）、隆利科技（背光模组）

散热系统：

AI算力提升增加功耗，热管理需求凸显，均热板(VC)加速渗透，石墨膜用量提升。安卓品牌创新散热方案层出不穷，VC+石墨为旗舰机主流趋势。

代表性公司：领益智造（散热模组）、中石科技（导热材料）、思泉新材（石墨烯材料）

电池与电源管理：

AI功能加剧续航焦虑，电池技术创新加速，钢壳电池提升安全性、散热性能和寿命；硅碳负极技术助力电池容量突破，小米金沙江电池达5300mAh；电芯+PACK一体化趋势明显，提升盈利水平。

代表性公司：欣旺达、珠海冠宇（电池模组）

3）PCB与基板：制造基础，能力升级

AI服务器推动PCB向高层数、高密度、高传输速率发展，HDI和18层以上高多层是AI服务器相关市场核心增量，据Prismark预测，2023-2028年AI服务器相关HDI年均复合增速达16.3%。

代表性公司：胜宏科技、沪电股份、鹏鼎控股

来源：晋小乐