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端侧AI设备行业是指专注于在终端设备(如智能手机、智能手表、家庭助手、PC以及汽车等)上直接运行和处理人工智能算法的行业。这些设备能够在本地处理数据,无需将数据发送到云端或服务器,从而提供了更低的延迟、更高的隐私保护能力和更低的网络带宽需求。
端侧AI设备行业是指专注于在终端设备(如智能手机、智能手表、家庭助手、PC以及汽车等)上直接运行和处理人工智能算法的行业。这些设备能够在本地处理数据,无需将数据发送到云端或服务器,从而提供了更低的延迟、更高的隐私保护能力和更低的网络带宽需求。在2025年,技术飞速发展,端侧AI设备行业正经历从技术突破向规模化应用的关键跃迁。端侧AI设备的应用领域也在不断扩大,从智能手机等消费终端,向工业机器人、等专业领域全面延伸。
根据数据显示,2023年中国端侧AI市场规模为1939亿元,预计到2028年将达19071亿元,年均复合增长率(CAGR)高达58%。2025年作为关键节点,市场规模预计突破729亿元,主要得益于AI手机、AI PC等终端设备的快速渗透。其中,AI手机出货量占比预计在2025年显著提升,AI PC市场渗透率亦将加速上升,成为行业增长的核心驱动力。
上游:以AI芯片(如炬芯科技的低功耗端侧AI芯片)、传感器、算法框架等核心技术为主,强调算力提升与能效优化。
下游:应用场景多元化,包括智能家居、工业自动化、医疗健康、智能驾驶等,其中消费电子(如AI手机、PC)占据主导。
华北、华东地区因技术资源集中和政策支持力度大,成为端侧AI发展的核心区域。例如,华东地区依托半导体产业集群(如上海、苏州),在AI芯片研发和终端设备生产上占据优势。
芯片算力跃迁:AI芯片算力年均增长超30%,炬芯科技等企业通过多核异构架构实现低功耗高性能计算,显著提升端侧设备的本地推理能力。
模型轻量化:通过模型压缩与优化技术,端侧设备可运行更复杂的生成式AI模型(如GPT4本地化版本),减少对云端的依赖。
国家战略导向:“东数西算”工程加速算力网络建设,《生成式人工智能服务管理暂行办法》规范行业生态,政策红利为端侧AI提供基础设施和合规保障。
资本涌入:2024年半导体行业投资额同比增长25%,AI芯片初创企业(如地平线、寒武纪)获多轮融资,推动技术商业化。
消费电子换机潮:据中研普华研究院《20252030年中国端侧AI设备行业市场全景调研与发展战略研究报告》分析,AI手机(如小米14系列、Vivo X100系列)和AI PC通过个性化服务(如智能助手、创意工具)拉动换机需求,预计2025年渗透率分别达40%和35%。
B端场景拓展:工业自动化、智能安防等领域对实时数据处理需求激增,端侧AI在边缘计算中的占比提升至60%以上。
算力与功耗平衡:端侧设备需在有限资源下实现高效计算,当前芯片能效比仍落后于云端,制约复杂模型落地。
数据隐私与安全:本地化处理虽增强隐私保护,但设备端数据泄露风险仍需通过加密技术和法规完善解决。
头部企业垄断:华为、阿里云、商汤科技占据超50%市场份额,中小企业需通过差异化(如垂直领域解决方案)突围。
价格战隐忧:2025年端侧AI设备价格预计下沉15%20%,低价策略可能导致利润率压缩。
应用场景验证周期长:医疗、自动驾驶等领域的合规门槛高,技术商业化需经历严格测试。
行业CR5(前五企业集中度)达68%,华为云、阿里云、中科创达位列前三,合计占比超45%。
华为:依托昇腾芯片和鸿蒙生态,打造端云协同的AIoT平台,2024年端侧设备出货量突破1.2亿台。
中科创达:聚焦智能汽车和工业物联网,2024年上半年营收24.01亿元,同比增长32%。
炬芯科技:发布新一代端侧AI音频芯片,支持智能耳机、翻译棒等设备,2024年相关产品收入增长超50%。
混合AI模式:终端与云端协同计算,优化资源分配。例如,联想的AI Twin技术通过本地轻量化模型与云端大模型联动,降低延迟。
全场景渗透:从消费电子向工业、农业等领域延伸,如农业无人机通过端侧AI实现实时病虫害识别。
差异化竞争:中小型企业可深耕垂直领域(如医疗影像分析),避开与巨头的直接竞争。
生态合作:联合芯片厂商(如英伟达、高通)与开发者社区,构建端侧AI应用开发生态。
投资端:关注AI芯片、模型轻量化技术及B端解决方案提供商,规避低端价格战风险。
2025年端侧AI行业将进入规模化落地阶段,技术突破与政策支持驱动市场高速增长,但需警惕技术瓶颈和竞争加剧带来的挑战。企业需以技术创新为核心,结合场景化需求制定战略,方能在这一万亿级市场中占据先机。
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