作者：李寧遠
我們一直在講一個主線——端側AI，在全球經濟與科技發展的浪潮下，今年端側AI產品也的確如雨後春筍一般紛紛出現。不論是手機、PC、可穿戴裝置等消費電子產品紛紛向端側智慧靠攏、還是機器人、汽車等大型硬體走向高階智慧化，這些產品的演進本質上都是對“智慧泛在化”趨勢的集體回應。
對普通消費者來說，隨著大家對於生活品質提升、操作便捷性以及個性化體驗的追求不斷攀升，消費電子裝置的智慧化發展是必然趨勢。同時“智慧泛在化”想要實現也必須引導消費市場開啟市場需求，有場景有需求才能落地。
端側AI技術以其強大的本地資料處理能力和智慧決策能力，在消費電子領域展現出的無與倫比的優勢，這種技術優勢不僅滿足了消費者對於即時性、隱私性和便捷性的多重需求，還激發了消費市場對於智慧裝置的全新期待，滿足了消費市場的智慧變革需求。
在端側AI趨勢下，傳統功能裝置向智慧終端的全面轉型正在開啟消費電子行業智慧化發展的新篇章。在這一階段，有哪些消費電子產品開始催生新需求，哪些應用開始逐漸起勢？在這背後，又有哪些端側晶片的支撐？
終端智慧化走向深水區，場景需求為導向的系統級功能重構
從整個消費電子市場的增長來看，在經歷前兩年的低迷後，今年開始迸發出了新的增長潛力。根據GMI最新的消費電子市場報告，2024年全球消費電子產品市場規模為9497億美元，較上一年有所回落，但整體市場預計將從2025年的9775億美元增長到2034年的125萬億美元，平均年複合增長率為2.8%。
報告中也明確指出，將AI技術融入消費電子產品是市場變化的一大趨勢。同時，IDC的一份報告中也指出，國內終端裝置市場中，AI終端的銷售佔比在2027年預計將攀升至接近80%的水平。這些趨勢很明顯預示著，AI技術與終端的融合正在走向深水區。
切入到AI手機這一品類來看，作為最廣泛應用的終端產品，手機的AI化程序已經持續了相對久的一段時間。相比傳統智慧手機，AI手機在NPU、儲存、散熱、顯示、光學、聲學等硬體方面都有顯著升級，模型能力也在今年迅速提升，此外作業系統與AI的深度融合正在成為衡量AI手機技術能力的關鍵。
從應用上來看，端側算力的提升將很多處理任務直接移到了本地，實現了本地複雜 AI 任務的即時處理，如華為Mate 60系列的麒麟9000晶片整合NPU，支援更豐富的AI應用並大幅提升處理效率。在多模態互動與自然語言理解應用上，端側AI的融入也讓手機在這方面有了革命性的提升，實現了更貼近人類更多元的互動方式。影像影片類應用也開始與AI深度融合，在影片創作上給予了消費者更豐富的支援。
AI PC的發展與AI手機類似，得益於PC本身硬體配置會更充裕，端側的算力制約會相對較小，其智慧化空間會更大，應該是更能凸顯算力與模型能力結合成果的消費品類。從目前推出的應用來看，以微軟Windows 11 AI+ PC設計為例，這些AI功能能加速日常工作、生活、學習，提升效率，如Recall回顧、增強搜尋、照片超分、即時字幕等功能。
這兩大端側AI產品在AI功能的佈局上主要都聚攏在效率提升類應用上，這是目前市場上比較明確的具體需求。但由於目前整個行業尚未找到“殺手級潛力的應用”，廠商在這類功能上的軍備競賽難免有些同質化，不同裝置在這些功能上的核心體驗差異微弱。
與此同時隨著智慧體概念興起，AI手機、AI PC又開始朝智慧體進化。雖然目前真正的智慧體與引爆市場的功能需求都還沒有出現，但在這一進化過程中，轉變在慢慢發生，真正點燃端側裝置爆發的應用需求預計會在這一過程中出現。
將目光轉向可穿戴終端，這一市場在今年前景可期。特別是智慧眼鏡這一細分品類，在今年可謂是風光無兩。對於2025年AI智慧眼鏡的發展趨勢，業界已經達成了共識，該領域將迎來快速的增長。在物聯網智庫的採訪中，亦有產業鏈上的企業表示智慧眼鏡的市場今年有望能實現破千萬臺的出貨量。不久前谷歌與三星兩大巨頭宣佈聯手佈局智慧眼鏡的訊息也是產業鏈熱點話題。
目前智慧眼鏡的功能革新集中在語音互動與多模態互動升級、智慧導航最佳化、即時翻譯、健康監測以及視覺相關應用創新上，大有要將AI眼鏡打造成替代手機的下一代隨身智慧裝置的趨勢。
不難看出，其實這些功能設計仍舊和我們前面提到的有些類似。但是智慧眼鏡賽道上廠商們，總體看來在擺脫同質化功能設計的侷限性上進展比手機和PC這些賽道快一些。在挖掘AI技術在視覺、音訊、互動等方面的應用，以及拓展細分應用場景方面，眼鏡賽道的玩家更大膽，都想在這片藍海市場率先發掘出場景需求為導向的“殺手級別的功能應用”，方能實現從“嚐鮮玩具”到“剛需工具”的跨越。
智慧手錶、智慧手環、智慧戒指等其他可穿戴賽道的品類也在經歷著將AI化從單一功能升級轉向系統級重構的過程，健康監測升級、多樣互動與個性化服務是功能創新的主流方向，這些品類仍舊在鞏固從“隨身工具”到“隨身智慧助手”的技術積累。家居類的終端在智慧化程序上更緩慢一些，就不再展開。
除了上述這些可大幅提升消費者工作、生活效率的產品，另一個勢頭正勁的方向是情感陪伴類的智慧終端，以解決消費者的情緒價值需求為導向。多模態的感知能力、多模態的互動能力以及情緒推理能力的提升讓今年的這一賽道異軍突起。這些陪伴類的AI終端也有望在向智慧體升級的程序中進一步開啟市場，完成單一陪伴功能向多元應用的系統智慧化陪伴助手的重構。
智慧終端音影片處理與互動競爭激烈，晶片與端側AI技術加速融合
從上面各類智慧終端的技術發展不難看出，很多功能點的創新升級都離不開音影片處理與互動技術。音影片相關晶片為智慧終端的崛起提供了重要助力，在終端市場需求興起的背景下，音影片晶片廠商紛紛加碼佈局，將晶片與端側AI技術加速融合。
如泰凌微電子就在加速Edge AI技術與低功耗無線晶片的融合，在AI音影片領域進展頻頻，不久前官方也表示音訊業務加速融合AI功能後，預計音訊銷售額這幾年會持續高速增長。其基於新一代高整合度晶片TL721X和TL751X構建的TL-EdgeAI 平臺支援 LiteRT 和 TVM 模型，專為低功耗的邊端裝置設計。EdgeAI技術中的降噪演算法能夠快速識別環境噪聲，透過三檔降噪模式有效隔絕背景噪聲，還能即時監測音訊訊號，提供更智慧的音訊處理能力。據悉，其新推出的端側AI晶片在國內行業頭部客戶已被批次採用。
炬芯科技在AIoT領域深耕多年，在端側AI技術亦佈局已久，在端側AI晶片設計與音影片全鏈路最佳化上取得了諸多突破。不久前炬芯科技就釋出了面向AI娛樂音訊裝置、專業音訊裝置及AIoT邊緣計算終端的ATS362X端側AI晶片。該晶片憑藉CPU+ DSP + NPU三核異構架構、24bit無損音質和6.4 TOPS/W的超高能效比，為消費級與專業級音訊AI升級提供強大驅動力。
炬芯科技的“Actions Intelligence”戰略更是針對電池驅動的端側AI落地提出的，聚焦於如何針對具體的場景需求落地AI功能，在基於SRAM的模數混合CIM技術路徑下打造適用於端側通用AI算力。
即將正式釋出的小米AI眼鏡此前有訊息稱採用高通AR1+恆玄2700雙晶片方案，而恆玄科技整合多核CPU/GPU、NPU的BES2800也在今年開始全面落地在可穿戴裝置中。據悉，目前恆玄也在持續推進AI相關的可穿戴感知和音訊處理技術研發。
影片晶片賽道上，長期深耕泛視覺領域晶片的北京君正其自研NPU技術已實現完全自主可控，已實現商業化落地，同時提供與NPU結合的近存計算端側AI裝置供“算存一體”方案。此外，其AI-ISP一體化設計也大力推動了AI技術在視覺應用上的普及。
富瀚微在今年也明確表示端側晶片是發展重點，接入模型的算力AI-ISP產品成為發力方向，高效能端側視覺AI SoC晶片也已經實現了突破。在模型的多模態處理能力與端側晶片的結合上富瀚微也表示將持續跟進。
目前，智慧終端湧現出的需求很明顯拉昇了音訊影片的相關晶片需求，為了在功耗、尺寸、模型能力受限的終端類實現更優的處理效能，晶片廠商紛紛加碼端側AI技術，既是要抓住已經湧現的商機，也是為端側智慧裝置這一未來確定的爆發市場打下深厚的技術儲備。在晶片與端側AI技術的快速融合下，我們也看到了體現在智慧終端上的AI功能不再只是簡單的功能嵌入，而是開始深挖AI技術在視覺、音訊、互動等技術的融合應用，並由AI技術定義整個功能模組，對於整個端側AI市場來說，這是積極的訊號。
寫在最後
在端側晶片的助力下，裝置終端直接部署 AI 算力單元、實現資料本地處理與決策的技術形態，不僅突破了傳統雲端算力依賴的瓶頸，由本地算力支撐起的AI定義下的功能應用更從根本上重構了消費類智慧裝置的互動邏輯與應用場景，端側智慧裝置在向“AI即服務”的全新商業生態邁進中又進了一步。