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。
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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
