2025年端側AI行業現狀與發展趨勢分析

2025年端側AI行業現狀與發展趨勢分析

2025年，隨著科技的飛速發展，人工智能(AI)技術已經成為推動社會進步和產業變革的核心力量。其中，端側AI作為AI技術的重要分支，正逐漸從理論走向實踐，深刻影響著各行各業。

一、端側AI行業現狀

1. 端側AI的定義與應用

端側AI是指在終端設備(如手機、PC、攝像頭、智能家居設備等)上運行的AI技術。與云端AI相比，端側AI具有更低的延遲、更高的隱私保護能力和更低的網絡帶寬需求。因此，端側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用。

目前，端側AI已應用于多個領域，包括但不限于智能家居、智能穿戴、智能安防、智能制造等。在這些領域中，端側AI通過實時采集和分析數據，為用戶提供更加智能、便捷的服務。

2. 端側AI技術發展現狀

據中研普華產業研究院的《2025-2030年中國端側AI行業發展趨勢分析及投資風險預測研究報告》分析

近年來，端側AI技術取得了顯著進展。在硬件方面，隨著半導體技術的升級，終端設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，預計2025年將達到100TOPS左右。同時，專為邊端硬件終端設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，多模態大模型、文生視頻等需求的增長推動了端側AI硬件性能和能效的持續提升。此外，量化、“剪枝”“蒸餾”等模型壓縮技術也逐步成熟，使得大模型能夠在資源受限的設備上高效運行。

3. 端側AI市場規模與競爭格局

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

在競爭格局方面，端側AI市場呈現出多元化競爭的態勢。既有像華為這樣的綜合型科技企業，也有專注于AI芯片研發的初創企業。這些企業在技術、產品、市場等方面展開了激烈的競爭，推動了端側AI技術的快速發展。

4. 端側AI行業政策支持

政府在推動端側AI行業發展方面也發揮了重要作用。為了促進AI技術的創新和應用，各國政府紛紛出臺了相關政策。例如，中國政府提出了“新一代人工智能發展規劃”，旨在推動AI技術的創新和應用落地。這些政策的出臺為端側AI行業的發展提供了有力的支持。

二、端側AI行業發展趨勢

1. 端側AI算力將持續泛化普及

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

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

2. 硬件先行，百億參數大模型有望端側落地

目前，手機端算力仍處于加速提升階段。隨著半導體技術升級及智能化需求增長，手機算力將持續增強。預計2025年，支持百億參數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，終端設備的硬件配置也將不斷升級。例如，16～32G內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AI技術的發展提供有力的支持。

3. 端云協同，混合AI成為主流架構

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

預計2025年，端側任務比重將繼續加大。高端旗艦AI手機將已有部分任務在端側運行，而中檔AI手機雖然端側算力較低，但也將支持少量端側AI應用。這種端云協同的架構將使得AI服務更加高效、智能。

4. AI終端智能度向L3演進

根據《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，當前旗艦AI手機智能度正處于從L2向L3過渡的階段。預計2025年，手機終端將從應用級AI向系統級AI加速演進。這將使得AI終端對用戶、設備、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。

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

5. 智能體持續進化，自主與協作能力增強

目前，智能體仍處于初級階段，主要基于目標設定、任務規劃的自動化編排或多意圖拆解并發執行。然而，隨著技術的不斷進步，智能體將持續進化，在記憶感知、推理規劃、思考決策等方面進一步增強。這將使得智能體能夠實現服務直達和無縫跨端的協同體驗。

同時，行業研發方向將從單智能體處理簡單任務轉向多智能體協作完成復雜任務。例如，阿里巴巴推出的MobileAgent就采用了規劃、決策和反思的多智能體協作架構，能夠代替用戶在手機和網頁上完成各種操作。這種多智能體協作的技術將使得AI服務更加高效、智能。

6. AI終端生產力化加速價值變現

2025年，AI終端的生產力屬性將進一步增強。終端將從簡單的執行工具“成長”為具有思考能力、能夠自我學習和自主處理復雜任務的生產力“伙伴”。AI搜索、文生視頻等應用將成為AI生產力化的代表性應用。

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

預計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價值變現，為AI終端產業的發展提供新的動力。

7. 泛終端重塑，智能眼鏡重回發展快車道

隨著終端芯片AI能力的大幅提升和端云協同AI技術的不斷深化，AI終端形態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智能應用落地的重要載體。這些泛終端將借助AI技術實現更加智能、便捷的功能和服務。

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

8. 端側AI賦能工業變革

在工業領域，端側AI的應用不斷深化。工業場景以其以生產力為核心目標、場景相對封閉等特性，成為各類先進技術落地的首選。端側AI能夠緊密結合具體業務，提升工業流程決策效率;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，工業制造已在多個流程中應用端側AI技術。例如，在預測性維護與故障檢測上，端側AI模型能夠實時監測設備運行數據，提前預測設備可能出現的故障，從而減少停機時間和維修成本。在工業機器視覺領域，端側AI技術提高了實時性，解決了工業現場通信標準不統一等問題。

展望未來，端側AI在工業領域還有巨大的探索空間。在工業設計領域，端側模型結合智慧終端有望重塑現有格局;在個性化定制生產方面，端側智能軟硬件能助力產線快速調整，降低生產停滯風險。這些應用將使得端側AI在工業領域發揮更加重要的作用，推動工業向智能化、高效化發展。

展望未來，端側AI行業將繼續保持快速發展的態勢。隨著技術的不斷進步和應用場景的拓展，端側AI將在更多領域實現突破和創新。同時，政府、企業和社會各界也應加強合作，共同推動端側AI行業的健康發展。相信在不久的將來，端側AI將成為推動社會進步和產業變革的重要力量。

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如需了解更多端側AI行業報告的具體情況分析，可以點擊查看中研普華產業研究院的《2025-2030年中國端側AI行業發展趨勢分析及投資風險預測研究報告》。