AI终端行业深度：驱动因素、市场分析、产业链及相关公司深度梳理-250126（43页）.pdf

1、 1/43 2025 年年 1 月月 26 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 行业研究报告 慧博智能投研 AI终端行业深度：驱动因素、终端行业深度：驱动因素、市场分析市场分析、产、产业链及相关公司深度梳理业链及相关公司深度梳理 从个人计算机、智能手机和平板电脑，到智能手表、智能眼镜、智能汽车及智能家居设备，再到集成 AI大语言模型的创新设备，智能终端发展迅猛。AI 终端的出现，不仅体现了技术的革新，也映射了人们对高效、便捷、个性化生活的不懈追求。AI 终端将 AI 的智能与设备的便携性完美融合，为用户带来了前所未有的交互体验。无论是借助语音助手实现即时交流，还是通过智能设备完成复杂任

2、务，AI 终端都在不断拓宽人类与机器互动的界限。从产业链的角度来看，AI 终端的发展带来了硬件制造、芯片设计等多个环节的升级，构建了一个庞大且复杂的产业生态系统。互联网巨头、传统硬件制造商、科技初创企业都在积极探索 AI 终端的创新应用和发展模式，共同推动行业的持续进步。本报告旨在全面剖析 AI 终端行业。首先，我们将回顾 AI 终端的发展历程，并探讨推动其发展的主要因素，同时分析当前 AI 终端市场的现状与发展趋势。接着，我们将深入研究 AI 终端产业链，指出其中的关键环节，并列出 AI 终端的细分领域及其潜在受益的企业。通过这些深入分析，我们旨在帮助读者深刻理解 AI 终端行业的全貌。目录

3、目录 一、行业概述.1 二、驱动因素.5 三、市场分析.7 四、产业链分析.11 五、AI 终端细分领域.18 六、相关公司.35 七、发展趋势展望.42 八、参考研报.42 一、行业一、行业概述概述 1、端侧智能端侧智能概述概述 端侧智能端侧智能是指在终端设备是指在终端设备一一侧进行的智能化处理和决策。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

4、析等功能，提升用户体验和设备性能。2/43 2025 年年 1 月月 26 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 端侧智能区别于传统端侧智能区别于传统 AI 的关键在于的关键在于，AI 终端采用大模型端侧部署或端侧部署与云端部署相结合的模式，而非完全依赖云端大模型。在 AI 终端上，云端大模型为端侧提供支持，复杂计算任务可以在云端完成，然后将结果传输到端侧设备。而端侧大模型在本地设备上运行，负责相对简单的任务，实现更快速的响应和更好的隐私保护。2、端侧智能端侧智能的优势的优势 端侧智能端侧智能依靠技术特性在多方面具备显著优势。增效方面，依靠技术特性在多方面具备显著优势。增效方面，低延迟使

5、得其在自动驾驶等即时反馈场景作用明显；脱机可用确保在无网络时也能持续提供智能化服务；分布式计算与边缘计算架构结合，实现多设备协同工作，增强系统计算能力。降本方面，降本方面，节能高效可降低能源消耗，成本效益显著是因为减少了对云端资源的依赖，降低了带宽和存储成本。安全方面，安全方面，稳定的特性可避免因云端服务波动中断工作流；数据安全能降低数据泄露风险。此外，端侧智能还具有个性化优势，可本地分析用户行为，精准了解需求，提供个性化服务，提供个性化服务，更好地满足用户独特偏好和需求。3、AI 终端主要品类终端主要品类 AI 在终端落地融合的设备包括 PC、手机、可穿戴设备、智能家居、智能汽车等，它们在性

6、能、功能和应用场景上各有侧重，共同推动智能化生活和工作方式的革新。3/43 2025 年年 1 月月 26 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 4、AI 终端的三要素终端的三要素 AI 终端的三要素包括算力、模型、生态。终端的三要素包括算力、模型、生态。其中，算力和模型是 AI 终端的必要条件，算力是硬件基础，通过处理器实现终端推理；而模型的减枝蒸馏，则可有效压缩模型参数，减少推理时间，降低端侧负载。上述两大要素决定了终端的硬实力。相较前者，生态需要长时间打磨，且需产业链厂商齐心协力配合，开发应用，挖掘垂直场景。生态建设代表了终端的软实力。对于用户而言，算力和模型的纸面参数固然重要，但