一、政策支持，为端侧智能行业发展提供良好环境
观研报告网发布的《中国端侧智能行业现状深度分析与投资前景预测报告（2024-2031年）》显示，端侧智能是指在终端设备一侧进行的智能化处理和决策。它将人工智能算法和计算能力直接部署在边缘设备上，如智能手机、PC、智能家居、可穿戴设备、汽车、工业传感器等，使这些设备能在本地进行数据处理和分析，无需将大量数据传输到云端进行处理。这些终端通过内置的AI算法和硬件支持，实现了语音识别、图像处理、自然语言理解、预测分析等功能，提升用户体验和设备性能。
近年来，政策端利好频出，为端侧智能行业发展提供良好环境。从国家层面来看，教育部“人工智能赋能行动”提出促进智能技术与教育教学（AI for education）、科学研究（AI for Science）、社会（AI for Society)的深度融合，为学习型社会、智能教育和数字技术发展提供有效的行动支撑。《工业和信息化部等七部门关于推动未来产业创新发展的实施意见》提出发展适应通用智能趋势的工业终端产品，支撑工业生产提质增效，赋能新型工业化。发展量大面广、智能便捷、沉浸体验的消费级终端，满足数字生活、数字文化、公共服务等新需求。打造智能适老的医疗健康终端，提升人民群众生命健康质量。突破高级别智能网联汽车、元宇宙入口等具有爆发潜能的超级终端，构筑产业竞争新优势。
从地方层面来看，《深圳市推动智能终端产业高质量发展若干措施》鼓励智能终端品牌企业、整机代工企业开放供应链、打通上下游，与核心元器件、零部件、模组等上游供应链企业加强合作、联合攻关。《广东省关于人工智能赋能千行百业的若干措施》制定目标，到2027年全省人工智能产业底座进一步夯实，算力规模过60EFLOPS，全国领先的算法体系和算力网络体系基本形成；智能终端产品供给丰富，在手机、计算机、家居、机器人等8大门类，打造百款以上大规模使用的智能终端产品，人工智能核心产业规模过4400亿元。
我国端侧智能行业相关政策
| 层面 | 时间 | 政策 | 主要内容 |
| 国家层面 | 2024年6月 | 《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》 | 加强人工智能标准化工作，推动产业高质量发展 |
| 2024年6月 | 《关于打造消费新场景培育消费新增长点的措施》 | 打造电子产品消费新场景。加大柔性屏、超级摄影、超级快充、人工智能助手、端侧大模型、跨屏跨端互联等软硬件功能开发，增强人机交互便利性。支持智能穿戴设备在通信娱乐、运动健身、健康监测、移动支付等领域应用，开拓柔性可穿戴、环境自适应智能纺织品应用领域。 | |
| 2024年2月 | 教育部“人工智能赋能行动” | 促进智能技术与教育教学（AI for education）、科学研究（AI for Science）、社会（AI for Society)的深度融合，为学习型社会、智能教育和数字技术发展提供有效的行动支撑。 | |
| 2024年1月 | 《工业和信息化部等七部门关于推动未来产业创新发展的实施意见》 | 发展适应通用智能趋势的工业终端产品，支撑工业生产提质增效，赋能新型工业化。发展量大面广、智能便捷、沉浸体验的消费级终端，满足数字生活、数字文化、公共服务等新需求。打造智能适老的医疗健康终端，提升人民群众生命健康质量。突破高级别智能网联汽车、元宇宙入口等具有爆发潜能的超级终端，构筑产业竞争新优势。 | |
| 地方层面 | 2024年5月 | 《深圳市推动智能终端产业高质量发展若干措施》 | 鼓励智能终端品牌企业、整机代工企业开放供应链、打通上下游，与核心元器件、零部件、模组等上游供应链企业加强合作、联合攻关。 |
| 2024年5月 | 《广东省关于人工智能赋能千行百业的若干措施》 | 目标到2027年全省人工智能产业底座进一步夯实，算力规模过60EFLOPS，全国领先的算法体系和算力网络体系基本形成；智能终端产品供给丰富，在手机、计算机、家居、机器人等8大门类，打造百款以上大规模使用的智能终端产品，人工智能核心产业规模过4400亿元。 | |
| 2024年4月 | 杭州市拱墅区与浙大城市学院共建边缘智能创新研究院 | 边缘智能技术能实现数据在本地进行存储、处理，并且可以加入人工智能技术，提高数据隐私和安全性，避免数据传输的瓶颈和延迟。研究院计划通过五年建设，成为国家级科技创新平台，成为支撑技术创新、产业发展和人才培养的新高地。 |
资料来源：观研天下整理
二、技术进步，推动端侧智能不断优化升级
过去，处理器、内存、电池、散热以及软件等因素曾严重限制了端侧智能的发展。处理器性能不足，难以快速处理复杂的智能任务；内存容量有限，无法承载大量数据的运算需求；电池续航能力弱，难以支持长时间的智能运行；散热不佳会导致设备过热降频，影响性能发挥；而软件的不完善也使得智能应用的体验大打折扣。但随着技术的不断进步，主要问题正逐步得到解决。如今，强大的处理器能够高效处理各种任务，大容量内存让数据存储和运算更加从容，新型电池技术提升续航能力、加快充电速度，依托VC 均热板、石墨烯散热膜等的散热设计确保设备稳定运行，软件也在不断优化升级，为端侧智能的发展铺平道路。
端侧智能层面主要技术进步
| 项目 | 核心创新点 | 具体内容 |
| 处理器 | NPU+CPU+GPU 异构算力方案 | 端侧 AI 需要处理器提供算力支持，根据标准，NPU 算力达 40TOPS 才能够在本地部署大模型，异构方案为 AI 落地贡献充足算力 |
| 内存 | 新一代 LPDDR（LPDDR5X/T） | 本地运行 AI 要求更大内存。运行 13B 参数模型需要 16GB 以上内存，三星 LPDDR5X 具有最大 32GB的内存容量，运行速度达到 10.7GT/s |
| 电池 | 更大电池容量、更快充电速度 | 端侧 AI 的算力激增导致功耗上升，要求更大容量电池和更快速充电，iPhone 16 Pro Max电池容量已达4685mAh，安卓阵营realme快充速度已上探至 320W |
| 散热 | VC 均热板、石墨烯散热膜 | 端侧 AI 运行时处理器能耗高，产生大量热量，要求更高效散热，手机厂商扩大蒸汽室面积，并探索更高效散热方案 |
| 软件 | AI OS 系统级接入 AI | 端侧 AI 本地部署要求从底层重构操作系统，新一代系统如 HarmonyOS 使 AI 能力全面下沉 OS，为上层服务应用提供原子化、控件级 AI 能力 |
资料来源：观研天下整理
三、下游需求增多，端侧智能市场前景广阔
1.PC
传统PC渗透率已接近天花板，AI PC带来智能化体验或创造新增长点。预计AI PC 在中国 PC 市场中新机的装配比例将在未来几年中快速攀升， 将于 2026年达到80.3%，成为 PC 市场主流。随着行业龙头在2024年发布新一代AIPC，2024年AI PC出货量占比将由不足10%跃升过半，成为AI PC爆发元年。
数据来源：观研天下数据中心整理
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2.手机
2024年AI手机的渗透率预计将达到16%，预计2026年AI手机出货量超过4.7亿部，渗透率将达到38%，AI大模型与智能手机结合有望驱动新一轮换机周期，引领行业发展趋势。
数据来源：观研天下数据中心整理
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3.可穿戴设备
随着消费者对可穿戴设备的兴趣激增、与智能手机的集成增加、医疗保健应用程序的扩展、远程患者监测的增加、生物识别认证的集成、智能服装解决方案的增长以及对老年人护理可穿戴设备的开发进程加快，预计全球AI可穿戴设备市场规模将由2024年的419.2亿美元增长至2028年的1207亿美元，CAGR达30.3%。
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4.智能家居
在智能手机日益采用、高速互联网的广泛使用、对能源效率的日益关注和技术进步（如物联网和人工智能的整合）的推动下，智能家居市场正在经历稳步增长。数据显示，2023年全球智能家居市场规模达1238亿美元，预计2032年全球智能家居市场规模达3456亿美元，年复合增长率为12.1%。
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5.汽车
随着新能源汽车市场规模的增长，依靠汽车供应链厂商使用AI提高生产力、辅助驾驶与智驾发展等因素，AI汽车加速发展。2022年全球汽车领域人工智能市场规模达60亿美元，预计2032年全球汽车领域人工智能市场规模达6000亿美元。
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6.工业
人工智能技术的进步提高了工业效率、生产力和决策能力，显著降低人力与管理成本，提升生产效率和生产质量，制造业人工智能渗透率预期短中期内呈指数级上升。当前“工业4.0” 概念被逐渐接受，其主张通过信息物理系统实现“智能工厂”，动态配置生产方式，人工智能是实现关键，同时具身智能领域探索逐渐深入，或成为人工智能覆盖制造业全场景的关键技术。人工智能技术在制造业中的采用不断增加。2019年全球制造业人工智能市场规模为81.4亿美元，预计到2032年将达到6951.6亿美元，期间CAGR达37.7%。
数据来源：观研天下数据中心整理（zlj）
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