2025年端側(cè)AI行業(yè)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢分析

2025年，隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能(AI)技術(shù)已經(jīng)成為推動社會進步和產(chǎn)業(yè)變革的核心力量。其中，端側(cè)AI作為AI技術(shù)的重要分支，正逐漸從理論走向?qū)嵺`，深刻影響著各行各業(yè)。

一、端側(cè)AI行業(yè)現(xiàn)狀

1. 端側(cè)AI的定義與應(yīng)用

端側(cè)AI是指在終端設(shè)備(如手機、PC、攝像頭、智能家居設(shè)備等)上運行的AI技術(shù)。與云端AI相比，端側(cè)AI具有更低的延遲、更高的隱私保護能力和更低的網(wǎng)絡(luò)帶寬需求。因此，端側(cè)AI在實時性要求較高、隱私保護需求較強的場景中得到了廣泛應(yīng)用。

目前，端側(cè)AI已應(yīng)用于多個領(lǐng)域，包括但不限于智能家居、智能穿戴、智能安防、智能制造等。在這些領(lǐng)域中，端側(cè)AI通過實時采集和分析數(shù)據(jù)，為用戶提供更加智能、便捷的服務(wù)。

2. 端側(cè)AI技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的《2025-2030年中國端側(cè)AI行業(yè)發(fā)展趨勢分析及投資風(fēng)險預(yù)測研究報告》分析

近年來，端側(cè)AI技術(shù)取得了顯著進展。在硬件方面，隨著半導(dǎo)體技術(shù)的升級，終端設(shè)備的算力得到了大幅提升。例如，2024年旗艦手機的NPU算力已達到30～80TOPS，預(yù)計2025年將達到100TOPS左右。同時，專為邊端硬件終端設(shè)計的小模型成為主角，能在性能和資源效率間取得平衡。

在軟件方面，多模態(tài)大模型、文生視頻等需求的增長推動了端側(cè)AI硬件性能和能效的持續(xù)提升。此外，量化、“剪枝”“蒸餾”等模型壓縮技術(shù)也逐步成熟，使得大模型能夠在資源受限的設(shè)備上高效運行。

3. 端側(cè)AI市場規(guī)模與競爭格局

端側(cè)AI市場規(guī)模近年來持續(xù)增長。隨著AI技術(shù)的普及和終端設(shè)備算力的提升，越來越多的企業(yè)和機構(gòu)開始布局端側(cè)AI市場。目前，市場上主要的端側(cè)AI解決方案提供商包括華為、高通、英偉達等知名企業(yè)。

在競爭格局方面，端側(cè)AI市場呈現(xiàn)出多元化競爭的態(tài)勢。既有像華為這樣的綜合型科技企業(yè)，也有專注于AI芯片研發(fā)的初創(chuàng)企業(yè)。這些企業(yè)在技術(shù)、產(chǎn)品、市場等方面展開了激烈的競爭，推動了端側(cè)AI技術(shù)的快速發(fā)展。

4. 端側(cè)AI行業(yè)政策支持

政府在推動端側(cè)AI行業(yè)發(fā)展方面也發(fā)揮了重要作用。為了促進AI技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用，各國政府紛紛出臺了相關(guān)政策。例如，中國政府提出了“新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃”，旨在推動AI技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用落地。這些政策的出臺為端側(cè)AI行業(yè)的發(fā)展提供了有力的支持。

二、端側(cè)AI行業(yè)發(fā)展趨勢

1. 端側(cè)AI算力將持續(xù)泛化普及

隨著AI技術(shù)的普及和終端設(shè)備算力的提升，端側(cè)AI算力將持續(xù)泛化普及。從覆蓋范圍來看，AI算力正從手機、PC等主流終端設(shè)備向更多產(chǎn)品滲透，如智能穿戴設(shè)備、智能家居產(chǎn)品以及新型終端(人形機器人等)。這些設(shè)備將搭載AI硬件加速單元，實現(xiàn)更加智能的功能和服務(wù)。

從產(chǎn)品性能上看，多模態(tài)大模型、文生視頻等需求的增長將推動端側(cè)AI硬件性能和能效的持續(xù)提升。這將使得端側(cè)AI在更多場景中發(fā)揮重要作用，為用戶提供更加智能、便捷的服務(wù)。

2. 硬件先行，百億參數(shù)大模型有望端側(cè)落地

目前，手機端算力仍處于加速提升階段。隨著半導(dǎo)體技術(shù)升級及智能化需求增長，手機算力將持續(xù)增強。預(yù)計2025年，支持百億參數(shù)級的大模型有望在手機端落地。這將使得手機具備媲美云端的知識問答與多輪對話、思維鏈(COT)等高階指令遵循能力，代碼能力也進一步增強。

此外，為了滿足快速增長的大模型性能需求，終端設(shè)備的硬件配置也將不斷升級。例如，16～32G內(nèi)存有望成為旗艦手機的標配。這些硬件配置的升級將為端側(cè)AI技術(shù)的發(fā)展提供有力的支持。

3. 端云協(xié)同，混合AI成為主流架構(gòu)

隨著生成式AI模型的使用量和復(fù)雜度不斷增長，僅在云端進行推理并不劃算。因此，端云協(xié)同的混合AI架構(gòu)逐漸成為主流。在這種架構(gòu)中，終端將充當(dāng)錨點，而云端僅用于分流處理終端無法充分執(zhí)行的任務(wù)。

預(yù)計2025年，端側(cè)任務(wù)比重將繼續(xù)加大。高端旗艦AI手機將已有部分任務(wù)在端側(cè)運行，而中檔AI手機雖然端側(cè)算力較低，但也將支持少量端側(cè)AI應(yīng)用。這種端云協(xié)同的架構(gòu)將使得AI服務(wù)更加高效、智能。

4. AI終端智能度向L3演進

根據(jù)《2024中國電信終端洞察報告》提出的AI終端智能度五級劃分體系，當(dāng)前旗艦AI手機智能度正處于從L2向L3過渡的階段。預(yù)計2025年，手機終端將從應(yīng)用級AI向系統(tǒng)級AI加速演進。這將使得AI終端對用戶、設(shè)備、場景的上下文感知能力進一步增強，情境、意圖決策能力進一步升維。

通過端云協(xié)同、AI原子化能力聚合全場景生態(tài)智能，AI終端將在生活、辦公、出行、娛樂等領(lǐng)域為用戶提供個性化、主動式智能服務(wù)。將有更多應(yīng)用場景達到L3級智能化水平，實現(xiàn)AI自主拆解、分配任務(wù)，與用戶協(xié)作，半自主處理日常事務(wù)。

5. 智能體持續(xù)進化，自主與協(xié)作能力增強

目前，智能體仍處于初級階段，主要基于目標設(shè)定、任務(wù)規(guī)劃的自動化編排或多意圖拆解并發(fā)執(zhí)行。然而，隨著技術(shù)的不斷進步，智能體將持續(xù)進化，在記憶感知、推理規(guī)劃、思考決策等方面進一步增強。這將使得智能體能夠?qū)崿F(xiàn)服務(wù)直達和無縫跨端的協(xié)同體驗。

同時，行業(yè)研發(fā)方向?qū)膯沃悄荏w處理簡單任務(wù)轉(zhuǎn)向多智能體協(xié)作完成復(fù)雜任務(wù)。例如，阿里巴巴推出的MobileAgent就采用了規(guī)劃、決策和反思的多智能體協(xié)作架構(gòu)，能夠代替用戶在手機和網(wǎng)頁上完成各種操作。這種多智能體協(xié)作的技術(shù)將使得AI服務(wù)更加高效、智能。

6. AI終端生產(chǎn)力化加速價值變現(xiàn)

2025年，AI終端的生產(chǎn)力屬性將進一步增強。終端將從簡單的執(zhí)行工具“成長”為具有思考能力、能夠自我學(xué)習(xí)和自主處理復(fù)雜任務(wù)的生產(chǎn)力“伙伴”。AI搜索、文生視頻等應(yīng)用將成為AI生產(chǎn)力化的代表性應(yīng)用。

AI搜索將整合信息檢索、處理和生成等多元需求，從關(guān)鍵詞匹配向用戶意圖的復(fù)雜理解轉(zhuǎn)變。這將使得AI搜索能夠在辦公、科研、營銷等領(lǐng)域進一步融合垂域AI工具，提供“一站式”服務(wù)，有效提高生產(chǎn)效率。而文生視頻則借助多模態(tài)能力，輔助內(nèi)容工作者更高效地創(chuàng)作視頻，從而提升生產(chǎn)效率和視頻質(zhì)量。

預(yù)計AI搜索和文生視頻有望通過廣告投放、付費會員等方式實現(xiàn)價值變現(xiàn)，為AI終端產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供新的動力。

7. 泛終端重塑，智能眼鏡重回發(fā)展快車道

隨著終端芯片AI能力的大幅提升和端云協(xié)同AI技術(shù)的不斷深化，AI終端形態(tài)將從手機向泛終端延伸。眼鏡、汽車、無人機、人形機器人等將成為AI智能應(yīng)用落地的重要載體。這些泛終端將借助AI技術(shù)實現(xiàn)更加智能、便捷的功能和服務(wù)。

其中，智能眼鏡作為輕算力終端，受限于形態(tài)和功耗，更多需要依附于手機等大算力終端或通過端云協(xié)同實現(xiàn)AI體驗。然而，隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用場景的拓展，智能眼鏡有望重回發(fā)展快車道，成為AI終端市場的重要一員。

8. 端側(cè)AI賦能工業(yè)變革

在工業(yè)領(lǐng)域，端側(cè)AI的應(yīng)用不斷深化。工業(yè)場景以其以生產(chǎn)力為核心目標、場景相對封閉等特性，成為各類先進技術(shù)落地的首選。端側(cè)AI能夠緊密結(jié)合具體業(yè)務(wù)，提升工業(yè)流程決策效率;同時減少了對帶寬的依賴，增強了實時采集和智能分析能力。

目前，工業(yè)制造已在多個流程中應(yīng)用端側(cè)AI技術(shù)。例如，在預(yù)測性維護與故障檢測上，端側(cè)AI模型能夠?qū)崟r監(jiān)測設(shè)備運行數(shù)據(jù)，提前預(yù)測設(shè)備可能出現(xiàn)的故障，從而減少停機時間和維修成本。在工業(yè)機器視覺領(lǐng)域，端側(cè)AI技術(shù)提高了實時性，解決了工業(yè)現(xiàn)場通信標準不統(tǒng)一等問題。

展望未來，端側(cè)AI在工業(yè)領(lǐng)域還有巨大的探索空間。在工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域，端側(cè)模型結(jié)合智慧終端有望重塑現(xiàn)有格局;在個性化定制生產(chǎn)方面，端側(cè)智能軟硬件能助力產(chǎn)線快速調(diào)整，降低生產(chǎn)停滯風(fēng)險。這些應(yīng)用將使得端側(cè)AI在工業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用，推動工業(yè)向智能化、高效化發(fā)展。

展望未來，端側(cè)AI行業(yè)將繼續(xù)保持快速發(fā)展的態(tài)勢。隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用場景的拓展，端側(cè)AI將在更多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破和創(chuàng)新。同時，政府、企業(yè)和社會各界也應(yīng)加強合作，共同推動端側(cè)AI行業(yè)的健康發(fā)展。相信在不久的將來，端側(cè)AI將成為推動社會進步和產(chǎn)業(yè)變革的重要力量。

......

如需了解更多端側(cè)AI行業(yè)報告的具體情況分析，可以點擊查看中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的《2025-2030年中國端側(cè)AI行業(yè)發(fā)展趨勢分析及投資風(fēng)險預(yù)測研究報告》。