端侧AI行业：引领边缘智能革命，激发数据潜能 头豹词条报告系列

端侧AI行业：引领边缘智能革命，激发数据潜能 头豹词条报告系列 饶立杰·头豹分析师2024-06-21未经平台授权，禁止转载 版权有问题？点此投诉 行业：信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技术服务业/其他信息技术服务业信息科技/软件服务 关键词：端侧AI终端AI 行业特征 按照模型训练方向的分类方式，端侧AI行业可以分为… 端侧AI行业的特征包括商业模式呈现出多样化和创新… 端侧AI行业目前已达到3个阶段 AI访谈 产业链分析 政策梳理 行业规模 端侧AI行业相关政策5篇 端侧AI行业规模暂无评级报告 AI访谈数据图表 AI访谈SIZE数据 AI访谈 摘要端侧AI行业强调本地化运行，满足隐私和个性化需求，应用广泛，具有发展潜力。商业模式多样创新，竞争格局激烈，本土企业崛起。市场规模预计快速增长，受益于智能安防和智能家居的强劲需求。未来，AI手机和AI PC的普及将进一步推动端侧AI行业的发展。 端侧AI行业定义[1] 端侧AI，是人工智能应用的一种实现方式，侧重于将AI的能力下沉到设备端，减少对云服务的依赖，从而实现更快的响应速度、更好的隐私保护和更低的网络需求。与云端大模型相比，端侧AI更强调本地化运行，以满足用户对隐私的需求和个性化的任务需求。值得关注的是，端侧AI行业的应用范围广泛，包括但不限于个人电脑（PC）、智能手机等设备。端侧AI行业是一个充满潜力和挑战的行业，它将极大地影响和改变现有的设备生态和用户体验。同时随着技术的不断进步，端侧AI行业正逐渐成为推动智能化社会发展的重要力量。 端侧AI行业分类[2] 按照模型训练方向的分类方式，端侧AI行业可以分为如下类别： 端侧AI行业特征[3] 端侧AI行业的特征包括商业模式呈现出多样化和创新性、行业呈现出激烈的竞争格局、具有广阔的发展前景。 1商业模式呈现出多样化和创新性 商业模式在端侧AI行业中呈现出多样化和创新性的特点。随着AI技术的不断发展和应用场景的扩展，AI应用端行业的商业模式正在不断演变。例如，基于数据的商业模式在AI互联网行业中占据重要地位，通过收集、分析和利用大量数据，为用户提供精准的服务和解决方案。此外，平台化商业模式是AI互联网行业中的一种重要形式，通过搭建平台并聚集各方资源，实现共赢的局面。 2行业呈现出激烈的竞争格局 在竞争环境方面，中国端侧AI行业呈现出激烈的竞争格局。一方面，国际科技巨头如谷歌、微软、亚马逊等凭借强大的技术实力和品牌影响力在中国市场占据一定份额。另一方面，中国本土的创新型企业正在迅速发展壮大，通过独特的技术和应用场景在市场中脱颖而出。这意味着多元化的竞争格局将推动端侧AI行业的不断创新和进步。 3具有广阔的发展前景 从发展前景的角度来看，端侧AI行业在中国具有广阔的发展前景。随着数字化转型的加速推进，各行业对AI应用端的需求呈现出爆发式增长。企业可通过引入AI技术提升生产效率、优化业务流程、降低运营成本。同时，消费者则期待通过AI应用端享受更加便捷、智能的生活服务。此外，政策推动和市场普及度的提升进一步激发市场需求。值得关注的是，在未来五年内，AI个人电脑预计将逐步演进，从目前较为基础和简单的应用层面，晋升至能够提供实质性个人助理服务的高级阶段。 端侧AI发展历程[4] 端侧AI行业可以分为三个阶段，萌芽期（2016-2017年），中国以互联网企业为首率先研究及布局端侧AI领域；启动期（2018-2022年），中国端侧AI芯片性能不断提高，同时端侧AI在实际应用中逐渐广泛；高速发 展期（2023年至今），中国众多科技企业实现移动端和操作系统层面上的AI集成与创新，同时海外科技企业将消费级操作系统深度融入先进的人工智能技术。 萌芽期2016~2017 2016年，阿里云开始研发端侧AI能⼒。2017年，阿里云计划并探索端侧AI的研发⽅向。中国逐渐进入端侧AI领域，且互联网巨头企业率先发力。 启动期2018~2022 2018年5月，寒武纪发布1M终端智能处理器IP产品。 2018年10月，华为推出Atlas智能计算平台，旨在构建一个全面覆盖端、边、云环境的AI基础设施解决方案。 截至2019年初，阿里集团多数移动应用程序已融入端侧AI技术，其中超20款App采用MNN推理引擎。 2022年，天玑9200发布，其AI性能提升35%。 中国端侧AI行业在本土创新企业的推动下迅速启动，核心芯片研发、计算平台建设、广泛应用实践及性能持续升级。 高速发展期2023~2024 2023年8月，华为在HarmonyOS 4系统中集成盘古大模型，为用户提供更智能的设备互动。2023年8月，小米开源自研的MiLM端侧大模型，该模型包含13亿参数。2023年10月，英特尔宣布将发布AI PC的英特尔酷睿Ultra处理器Meteor Lake。2023年11月，OPPO采用端云协同设计构建Andes GPT模型。2023年11月，VIVO推出自研AI蓝心大模型，该模型可支持超过700项手机功能，并包含70亿模型参数量。2024年1月，荣耀的MagicOS 8.0将应用首个端侧平台级AI大模型一魔法大模型。2024年5月，苹果和OpenAI将在6月10日的WWDC上联合宣布将OpenAI的AI技术引入iOS 18。2024年5月，微软推出全新Windows PC品类—Windows 11 AI PC。中国主流科技企业纷纷在端侧AI领域加大投入并取得显著成果，特别是在移动端和操作系统层面上的AI集成与创新。同时海外科技巨头企业将推动端侧AI技术的集成和应用更广泛。 端侧AI产业链分析 端侧AI行业产业链上游为核心技术和硬件提供环节，主要包括算法框架、数据、算力、AI芯片等；产业链中游为端侧AI集成环节，主要包括系统集成与平台服务；产业链下游为应用环节，主要包括行业解决方案和产品与软件服务。[6] 端侧AI行业产业链主要有以下核心研究观点：[6] 数据量的增长直接推动对更高算力的需求。 随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸性增长。2023年全球新产生的数量总量为102ZB。值得注意的是，2022年中国数据产量占全球数据总量的10.5%，预计到2025年，中国数据总量将占全球总量的30%。伴随着人工智能、大数据、云计算等前沿技术的迅速发展，算力作为技术基石，其需求呈爆发式增长。2022年中国通用算力和智能算力分别达137EFLOPS和41EFLOPS，分别同比增长25.7%和41.4%。值得关注的是，预计2026年全球AI计算市场规模将达346.6亿美元。这意味着算法框架与数据提供商将向端侧AI企业提供更强的算力处理能力。 端侧大模型是端侧AI中游厂商实现落地应用的关键因素之一，企业自研端侧AI大模型将成为趋势。随着AI技术的快速发展和普及，端侧AI将成为行业发展趋势。自主研发大模型是技术创新的体现，能帮助企业开发出具有差异化的功能和服务，增强产品竞争力，进而满足市场对智能设备不断增长的需求。此外，自研端侧AI大模型可减少对外部云服务提供商的依赖，使企业拥有更多的自主权和灵活性，并可控制成本和减少潜在的服务中断风险。这意味着基于自研端侧AI大模型的优势，众多企业正进行端侧AI大模型的研发，例如vivo的蓝心大模型、荣耀的魔法大模型、小米的XiaomiAISP等。值得关注的是，2023年中国端侧大模型市场规模达8亿元，预计2028年其市场规模将达79亿元，年均复合增长率为58%。[6] 产业链上游 生产制造端 核心技术和硬件提供商 上游厂商 浪潮软件股份有限公司 产业链上游说明 数据量的增长直接推动对更高算力的需求。 随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸性增长。2023年全球新产生的数量总量为102ZB。值得注意的是，2022年中国数据产量占全球数据总量的10.5%，预计到2025年，中国数据总量将占全球总量的30%。伴随着人工智能、大数据、云计算等前沿技术的迅速发展，算力作为技术基石，其需求呈爆发式增长。2022年中国通用算力和智能算力分别达137EFLOPS和41EFLOPS，分别同比增长25.7%和41.4%。值得关注的是，预计2026年全球AI计算市场规模将达346.6亿美元。这意味着算法框架与数据提供商将向端侧AI企业提供更强的算力处理能力。 高端服务器市场和GPU服务器的技术革新，推动AI服务器市场的进一步发展。 随着AIGC、云计算技术的发展，超级计算市场将迎来新的增长。中国在高端服务器领域取得重大突破，其中浪潮集团成功研发中国第一台自主研发的32路高端容错服务器样机。2023年，中国AI服务器市场规模达91亿美元，预计2027年，中国AI服务器市场规模将达134亿美元，年均复合增长率为10.2%。目前，中国长城和百度携手合作，并成功完成一项重要的技术突破。该合作内容针对擎天EF860双路服务器和昆仑AI加速卡的适配测试，并标志着继AI-TF2000飞桨一体机之后，双方在中国AI服务器领域的再次显著进展。这意味着端侧AI厂商需把握市场发展趋势，寻求合作伙伴，从而充分利用AI服务技术发展带来的机遇。 产业链中游 品牌端 端侧AI系统集成与平台服务商 中游厂商 产业链中游说明 端侧大模型是端侧AI中游厂商实现落地应用的关键因素之一，企业自研端侧AI大模型将成为趋势。随着AI技术的快速发展和普及，端侧AI将成为行业发展趋势。自主研发大模型是技术创新的体现，能帮助企业开发出具有差异化的功能和服务，增强产品竞争力，进而满足市场对智能设备不断增长的需求。此外，自研端侧AI大模型可减少对外部云服务提供商的依赖，使企业拥有更多的自主权和灵活性，并可控制成本和减少潜在的服务中断风险。这意味着基于自研端侧AI大模型的优势，众多企业正进行端侧AI大模型的研发，例如vivo的蓝心大模型、荣耀的魔法大模型、小米的XiaomiAISP等。值得关注的是，2023年中国端侧大模型市场规模达8亿元，预计2028年其市场规模将达79亿元，年均复合增长率为58%。 端侧AI行业主要以应用落地的情况作为划分竞争格局梯队的主要依据，且不同梯队呈现差异化特征。中国端侧AI的应用落地情况包括端侧AI行业解决方案、硬件产品以及软件服务。第一梯队包括华为云、阿里云以及商汤科技等，主要特点是以上企业不仅拥有全面的行业解决方案，还具备优秀的硬件和软件。第二梯队包括中科创达、云从科技以及汉王科技等，主要特点是以上企业硬件和软件方面比较突出。第三梯队包括寒武纪、澜舟科技、荣耀、vivo等，主要特点是以上企业的端侧AI产品聚焦在少数特定领域，以及进入端侧AI领域时间较晚。 产业链下游 渠道端及终端客户 应用领域与服务 渠道端 华为投资控股有限公司 维沃移动通信有限公司 产业链下游说明 未来人形机器人行业发展向好，将带动端侧AI的应用需求。 随着技术的不断进步和创新，人形机器人的应用需求将增加，同时其发展前景呈现积极的势态。预计2026年，中国人形机器人市场规模将达104.7亿元。值得一提的是，预计2030年，中国人形机器人市场规模有望成长为千亿市场，达1,192.5亿元。基于端侧AI的本地处理信息能力，人形机器人可快速响应环境变化和人类指令，同时在无网络连接的情况下正常运作。值得注意的是，以上优势是云端AI不具备的能力。可见，端侧AI为人形机器人提供智能决策和灵活行动的基础，是实现人形机器人高效率、高自主性和良好用户体验的重要支撑技术，未来其需求将增加。 未来智能车载系统为实现更高级别的自动化和智能化，将更加依赖于端侧AI。 智能车载系统通过端侧AI的应用，不仅提升车辆的智能化水平，还增强车辆的自主性和互动性，同时推动智能交通系统和自动驾驶技术的发展。2023年中国智能车载市场规模达119亿元，预计2028年其市场规模将达640亿元，年均复合增长率为40%。随着AI技术的不断进步，未来智能车载系统将更加智能和自动化，端侧AI将在其中