2024年2月26日至29日，MWC（世界移動通信大會）在巴塞羅那盛大開幕，科技巨頭們齊聚一堂，上演了一番“AI+硬件”的“戰國時代”。在此期間，多家手機廠商公布了旗下AI業務的最新進展，如榮耀發布了魔法OS 8.0、魔法大模型、Magic6 Pro手機、Magic V2 RSR保時捷設計款折疊屏旗艦機等多款新品。手機芯片廠商高通和聯發科，也在芯片層加入了更多AI能力。此外，AIPC産品也成爲大會的焦點之一。聯想公司發布了全球首款17.3英寸Micro-LED透明屏筆記本概念機，利用生成式AI技術，透明屏幕能夠將物理對象與數字信息相結合，讓設備自然融入周圍環境。經過2023年AI浪潮的洗禮，硬件廠商已經深刻意識到AI技術的重要性，並加速將其應用于自家産品。如果說2023年是ChatGPT等AI軟件的元年，那麽2024年就是“AI+硬件”的元年。

基于此，本文將深入分析AI智能終端的發展現狀、細分應用領域與未來發展趨勢。

1. AI智能終端發展概況

AI智能終端是指集成了人工智能技術，能夠執行複雜任務、提供智能化服務和交互體驗的電子設備。這些終端通過內置的AI算法和硬件支持，實現了語音識別、圖像處理、自然語言理解、預測分析等功能，從而提升了用戶體驗和設備的性能。按照設備類型，AI智能終端可以分爲智能手機、個人電腦、智能穿戴設備、智能家居設備、車載信息系統等。

發展曆程：AI技術在智能終端的應用經曆了由簡單到複雜、由單一到多元的過程

AI技術在智能終端的應用經曆了數十年演變。早期，當個人電腦開始進入家庭，人們就開始嘗試將AI技術融入其中。Apple II和Commodore 64等早期計算機上已經能看到語音識別軟件的影子，而隨後的Palm Pilot等PDA設備則預示了智能終端的雛形。然而，真正的變革始于21世紀初，隨著智能手機和互聯網的普及，AI技術得到了快速發展。iPhone的問世爲AI應用搭建了一個廣闊的平台，而Android操作系統的推出進一步加速了AI在智能手機中的集成。2011年以來，Siri、Google Now和Cortana等相繼問世，智能助手開始成爲智能手機的標配。到了2016年，隨著谷歌Pixel手機和蘋果iPhone 7的發布，AI技術開始滲透到智能手機的硬件層面。這兩款手機都搭載了專門的AI芯片，大幅提升了智能終端的處理能力和智能化水平。與此同時，華爲、三星等廠商也加入了AI手機的競爭行列。近年來，AI技術已經全面融入到智能終端的方方面面，不僅在攝影、電池管理、用戶界面等領域大放異彩，還隨著5G技術的推廣，開始擴展到AIoT領域，如智能家居、可穿戴設備等，智能終端的多樣化和專業化趨勢愈發明顯。

圖示：AI智能硬件的發展曆程

發展現狀：AI智能終端正快速發展，處理重心向終端轉移，端雲協同成爲趨勢

當AI智能終端逐步成爲人們生活的重要依托，應用量和計算量持續擴大，一個顯著的趨勢是，AI處理重心正在從雲端向終端穩步轉移。在過去，雲端計算處理是主流，但其帶來的延遲和數據安全問題逐漸凸顯。現在，隨著CPU性能提升、存儲器性能改進、總線技術創新以及軟件優化和算法改進，終端設備的計算能力顯著增強，越來越多的AI任務被放置在本地完成。這一轉變不僅優化了數據處理的速度和效率，還極大提升了數據安全。

與此同時，端雲協同模式逐漸成爲AI在智能終端部署的主流方案。這種方案巧妙地結合了終端與雲端的優勢，實現了資源的最優配置。在端雲協同模式下，簡單的AI任務由終端設備快速處理，而複雜的計算和數據分析則交由雲端完成。這種“協同作戰”的方式不僅大幅提高了處理效率，還爲AI應用的開發和部署提供了前所未有的靈活性。

值得關注的是，業內領先的科技企業正加速在AI智能終端領域的布局。他們通過持續的創新和研發，不斷推出顛覆性的AI智能終端産品。例如，高通推出了一個新物種AI Pin，可吸附在衣服上的微型裝置，主要由機身和外置電池組成，它沒有屏幕，但是內置OpenAI的GPT系列大模型，可以通過語音進行交互，也可投影在手掌上進行交互。中興通訊則推出全球首款5G+AI驅動的裸眼3D平板nubia Pad 3D Ⅱ，支持系統級2D到3D實時自由轉換，用戶打開任意2D內容，都可以一鍵實時轉換，隨時隨地體驗3D視覺效果。這些新産品不僅提升了用戶體驗，還展示了AI技術的廣闊應用前景。據中商産業研究院數據，在技術賦能、消費升級等因素驅動下，我國智能硬件的市場規模持續增長，由2018年的5,133億元增長至2023年的14,031億元，預計2024年將達到15,033億元。

圖示：中國智能硬件市場規模（單位：億元） 數據來源：中商産業研究院，36氪研究院整理

2. AI智能終端産業生態分析 AI智能終端産業生態圖譜

AI智能終端産業生態圖譜清晰地展現了該産業的三個核心層次，核心層、平台層和應用層。這三個層次緊密相連，環環相扣，共同構成一個完整的生態系統，共同推動著AI智能終端産業的持續發展和創新。

圖示：AI智能終端産業圖譜

核心層：爲整個産業提供堅實的技術支撐和基礎構建

核心層是AI智能終端産業的基石，主要包括AI芯片、傳感器、通信模塊以及操作系統等關鍵技術和組件，這些元素共同構成AI智能終端的核心架構。AI芯片是核心層的“心髒”，爲智能終端提供強大的計算能力，支撐起複雜的AI算法和任務處理。傳感器則擔當著設備的“感官”角色，使智能終端能夠敏銳地感知外部環境並作出響應，豐富的數據輸入爲AI應用提供了廣泛的可能性。而通信模塊作爲連接外部網絡的橋梁，保障了信息的順暢傳輸，實現了遠程控制、數據同步和雲服務等功能。操作系統則扮演著軟件運行的基礎環境角色，爲上層應用提供穩定、高效的運行平台。核心層的技術進步是推動AI智能終端産業發展的核心驅動力。每一項技術的突破和創新，都能引領整個産業向前邁進一大步。不僅如此，核心層還是産業鏈協同的樞紐，連接著硬件制造商、軟件開發者和服務提供商等多個環節，確保整個産業鏈的緊密合作和高效運作。

平台層：爲應用層提供強大的軟件與服務支持

平台層以AI開發框架爲中心，結合雲服務平台、數據處理與安全隱私技術，爲應用層提供強大的軟件與服務支持。首先，AI開發框架是平台層的核心，它爲開發者提供了一個標准化、高效的開發環境。通過這個框架，開發者可以更加便捷地利用AI技術，降低開發難度和成本，從而加速AI應用的創新和落地。這對于整個産業生態的繁榮和發展具有重要意義。其次，雲服務平台爲應用層提供了彈性的計算和存儲資源。雲服務使得數據的處理和存儲變得更加靈活、高效，能夠滿足不同應用場景的需求。同時，雲服務還提供了各種API和服務，進一步簡化了應用開發過程，提高了開發效率。此外，數據處理與安全隱私技術也是平台層的重要組成部分。在大數據時代，如何有效處理和分析海量數據，同時確保數據的安全性和用戶隱私，是AI智能終端産業面臨的重要挑戰。平台層提供的數據處理技術和安全隱私保護措施，爲應用層提供了可靠的數據支撐和安全保障。

應用層：是産業鏈價值實現的終端應用環節

在應用層，AIPC、AI手機、可穿戴設備、智能家居及車載系統等終端産品將AI技術轉化爲用戶體驗，直接服務于消費者。這些産品不僅是AI技術的展示窗口，更是用戶體驗的直觀體現。它們扮演著技術商業化的重要角色，將核心技術和平台層的創新成果轉化爲具有市場競爭力的實體，爲用戶帶來智能、便捷的生活體驗。同時，應用層産品還是用戶需求和市場反饋的彙集點，這些反饋不斷推動産業鏈上下遊的技術革新，拓展AI技術的應用場景。

3. AI智能終端主要細分領域分析 AIPC：融合雲端與本地AI算力，迎來發展元年

AIPC是指在硬件上融合了混合AI算力單元的PC智能終端。其本質在于雲端與本地的緊密協作：借助雲端強大的數據處理能力，極大豐富本地PC的使用體驗；同時，通過雲端算力加持，有效提升本地性能的均衡性。AIPC具有存儲容量大、計算能力強、交互模態以及承載場景豐富等優勢。鑒于AI大模型當前所涵蓋的應用領域與PC的使用場景高度契合，AIPC被譽爲“大模型的理想載體”。

模型端和軟硬件變化共同推動AIPC向更高效、更智能、更穩定的方向發展。在模型端，爲了更好地適配端側運行需求，基于LLM開源大模型的輕量化模型正陸續推出。這些輕量化模型不僅縮小了模型體積，還提高了運行效率，使AIPC在保證性能的同時，能更靈活地應對各類應用場景。硬件方面，芯片領域的ARM架構崛起、異構計算和存儲升級成爲主要趨勢。ARM架構憑借低功耗、長續航等優勢，有望挑戰傳統X86架構在AIPC領域的優勢地位。同時，英特爾、AMD及高通發布的新一代SoC産品，均采用“CPU+GPU+NPU+DPU”的異構計算架構，並特別突出NPU性能，以應對大模型端側部署的功耗問題。此外，爲滿足大模型運行和其他軟件的正常使用，內存容量及速率也在不斷提升，更高速的DDR5內存有望進一步增強AIPC的運算能力。在軟件層面，隨著AIPC硬件的不斷進步，更高效的算法、更智能的任務調度以及更豐富的場景應用也在日臻完善，以全面發揮AIPC的優勢並提升用戶體驗。

AIPC以其個性化創作、個人助理服務和主動管家服務等應用，正在爲用戶帶來工作、學習和生活上的全新價值體驗。在工作場景，AIPC能高效地進行專業文檔創作，如自動生成PPT、圖形和音頻等，顯著提升工作效率。在學習場景，AIPC可以提供個性化學習方案，智能分配學習任務，大幅提升學習效率。在日常生活中，AIPC則化身爲個人生活助理，如爲用戶訂票、制定個性化旅行攻略、根據用戶喜好推薦音樂和影片等，簡化複雜的生活安排。

隨著AI應用普及，AIPC開啓滲透率提升元年。根據市場調查機構Canalys近日發布的最新報告，2024年標志著傳統PC向AIPC的重大轉變，預估今年全球AIPC出貨量將達到4,800萬台，占PC出貨總量的18%。隨著AI應用的普及，AIPC的滲透率有望大幅提升。Canalys預測，到2027年，AIPC全球出貨量預計超過1.7億台，在總個人電腦出貨量的占比超60%。

圖示：AIPC的主要應用場景

AI手機：引領未來手機智能化革命，重塑用戶體驗

AI手機是通過端側部署AI大模型（如GPT），實現多模態人機交互，展現爲非單一應用智能化的手機終端。與傳統智能手機中各個智能化功能分散在不同APP上的做法不同，AI手機通過智能助手等統一入口，以AI Agent的形態整合並聯動各種功能應用，從而更高效地完成用戶的目標。這種設計方式不僅簡化了操作，還爲用戶提供了更加自然、便捷的多模態人機交互體驗。

在模型端、芯片端以及操作系統端的全面升級帶動下，AI手機正朝著更高效智能和個性化的方向邁進。在模型端，手機廠商們正在積極探索大模型的應用，其參數量介于10億至130億之間。雖然目前AI智能助手的功能還存在一定的同質化現象，且AI Agent的應用形態也尚處初級階段，但這無疑預示著一個新的開始，爲AI手機的智能化和個性化發展奠定了堅實的基礎。芯片端的進步更爲顯著。高通和聯發科等企業紛紛推出新品，致力于提升SoC的計算性能。一方面，CPU的設計架構經曆了從單核高頻率到“全大核”的演變，頻率和核心數不斷增加，顯著提高運行效率的同時，有效降低了功耗；另一方面，NPU集成也成爲各芯片廠商的共同選擇，以提升SoC的AI計算能力。此外，操作系統端也在積極適配大模型及軟硬件部署，以提供更好的用戶體驗。華爲、小米、vivo、OPPO等手機廠商紛紛對其操作系統進行優化升級，以確保在新的技術環境下，用戶能夠享受到流暢、智能且個性化的手機使用體驗。

AI手機應用場景多樣，正在重塑用戶體驗。AI手機不僅能通過生成式AI創建文本、圖像等內容，還能利用AI算法優化照片質量，重建高清圖像。在跨國交流中，AI手機的實時語言翻譯功能能夠消除語言障礙。在視頻會議上，AI手機能提高交流質量，高效記錄。在遊戲領域，生成型AI帶來震撼的視聽和操作體驗，模擬真實物理反饋。在生活中，AI手機還能作爲私人助理，能定制個性化內容，幫助用戶管理日常生活。AI手機的多樣化功能，讓用戶的生活更加便捷與高效。

AI手機加速滲透，未來主流機型將逐漸成爲AI手機。2023年下半年至今，三星、vivo、OPPO、榮耀、華爲、小米等手機廠商相繼將大模型能力應用在手機産品上，AI手機正在加速滲透。根據Counterpoint預測，AI手機的滲透率將從2024年的11%增長到2027年的43%，這也意味著未來主流機型將逐漸成爲AI手機。

圖示：AI手機的主要應用場景

AI可穿戴設備：百花齊放的智能終端新形態

AI可穿戴設備是指可以直接穿在身上，或是整合到用戶的衣服或配件的一種便攜式智能設備。其核心特點在于智能化功能，通過內置傳感器、無線通信等技術，以及高度集成的芯片、多媒體和AI模型，實現精准的智能識別、深度分析及個性化推薦，爲用戶提供定制化的服務體驗。其交互性設計強化了用戶與設備的直觀溝通，支持語音或觸摸等多種交互方式，使得操作更爲簡便高效。

隨著AI技術的不斷進步，AI可穿戴設備將擁有更強大的智能處理能力。一方面，處理器效率、傳感器精度、硬件集成度等硬件不斷升級，持續提升設備性能，使其能夠更高效地處理複雜任務；另一方面，AI大模型開始進入智能穿戴設備領域，相當于爲智能設備裝上了一個強大的“智慧引擎”。這些大模型經過大量數據的訓練和優化，具備出色的特征提取、模式識別和預測能力。它們能夠實時分析用戶的行爲模式、生理狀態以及環境信息，爲用戶提供更加精准、個性化的服務。例如，谷歌宣布其研究部門將與Fitbit團隊合作開發一款個人健康大語言模型，以提升谷歌Pixel/Fitbit智能手表手環的健康追蹤功能。vivo將自研藍河系統首發搭載于vivo Watch 3智能手表上，得益于內置的藍心大模型，這款手表配備了如AI心率算法、AI更換表盤和自然語言對話等功能。

AI可穿戴設備的形態正逐漸變得更加多樣化。以OpenAI爲代表的大模型技術廠商正在不斷探索AI新終端形態，近年來，AIpin電子胸針、Rewind Pendant智能吊墜、Ray-Ban Meta智能眼鏡、WHOOP Coach智能手環等一系列智能可穿戴終端相繼問世，爲用戶提供了更加豐富的選擇。嚴格來說，智能穿戴設備向AI穿戴設備的轉變，其革命性可能並不如AI手機那般顯著。然而，穿戴設備的初衷並非是爲了承擔繁重的工作任務，而是專注于健康、生活、運動等特定場景。在這一背景下，AI穿戴設備更像是一位時刻陪伴在用戶身邊的貼心管家，爲用戶提供個性化的服務和支持。

4. 發展趨勢展望 趨勢一：AI智能終端將強化個性化和情境感知能力

未來的AI智能終端將更加注重個性化服務，這種個性化不僅僅是簡單的用戶界面定制或內容推薦，而是深入到對用戶使用習慣、偏好以及生活方式的全面理解。例如，AI智能終端可通過學習用戶的日常行爲模式，自適應調整設備設置，以便更好地滿足用戶需求。這種深度的個性化不僅限于單一設備，還能在不同的智能終端間實現無縫同步，確保用戶在多個設備上享有一致性的個性化體驗。情境感知也是AI智能終端的發展趨勢，未來的智能終端將能夠更准確地感知和理解用戶所處的環境、時間、情緒等多種情境因素。設備可以通過內置的傳感器和算法，自動判斷用戶是在家中、辦公室還是戶外，並據此調整設備的設置和功能。此外，通過語音識別和情緒分析技術，智能終端還能感知用戶的情緒狀態，從而提供更加貼心的響應。

趨勢二：AI智能終端將與AIoT融合

AI智能終端與AIoT（人工智能物聯網）的融合正展現出巨大的潛力和前景。這種融合不僅將推動智能終端設備的智能化和互聯互通，更預示著未來智能生活的全新面貌。通過物聯網技術，各種智能設備可以相互連接，形成一個龐大的智能網絡，實現設備之間的信息共享和數據交互。在這個網絡中，AI智能終端將扮演重要角色，它們不僅能夠收集和處理來自各種傳感器的數據，還能通過人工智能技術對數據進行分析和預測，從而實現更加精准的控制和優化。這種融合將推動智能終端設備的自動化和智能化升級。借助AIoT技術，AI智能終端可以實現對家居、辦公、出行等各個場景的智能控制，爲人們提供高效、智能、便捷的生活體驗。在家居環境中，它們可以自動調控照明、溫度和安全系統；在辦公場所，它們可以化身智能助手，高效管理會議設施，自動化安排文件整理和會議日程，極大提高工作效率；在出行時，智能汽車與其他車輛和交通設施可實現實時數據交互，提供最安全、最快捷的行車路線。此外，AI智能終端與AIoT的融合還將引領各行業的智能化升級，有望給工業、農業、醫療、交通等各個領域帶來革命性的變化。

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