计算机行业周报：端侧AI终端催化密集释放，产业进入加速落地期

端侧AI：终端催化密集释放，产业进入加速落地期 端侧AI迎来多重维度催化，产业落地进程加速。2026年大模型产业进入第二次结构性跃迁，发展主线切换为能力落地。AI手机、AI PC、具身智能、智能汽车等端侧AI落地主阵地催化频发：1）具身智能机器人端，Microduck快速放量、成为开发者市场的爆款，证明了端侧AI的市场潜力，其生态运作模式有望形成产业数据收集新范式；2）AI手机端，政策与算力两端共振，生成式人工智能服务备案为大模型上机确立合规依据，9月多款先进手机芯片落地，补齐终端算力短板；3）AI PC端，AMD、英特尔、英伟达等芯片巨头加速布局，持续补齐端侧算力硬件与配套软件生态，为AI PC筑牢技术底座；4）智能汽车端，L2、L3/4级自动驾驶强制性标准落地节奏清晰，行业发展重心全面转向安全管控，合规门槛持续抬升，产业将步入规范化发展阶段。 增持（维持） 云端推理规模化落地受多重约束，端侧AI正在加速兴起。纯云端方案在模型大规模应用下面临成本、时延、隐私合规与服务稳定性四类约束，由于难以依靠继续增加云端算力供给化解，进而加速端侧AI的落地应用。端侧AI的成熟有望将大模型产业推入端云协同新阶段，形成“云端定上限、行业定深度、端侧定入口”的分层协同。技术层面，““摩尔定律”+““密度定律”共同支撑端侧AI加速落地；市场层面，AI手机、AI PC渗透率加速兑现，据Counterpoint预计，全球市场生成式AI手机渗透率将在2027年达到52%，端侧AI由高端卖点转为出厂标配，Gartner数据显示AI PC出货占比将从2024年的15.6%跃升至2026年的约54.7%，AI PC有望在2029年成为常态。 作者 分析师孙行臻执业证书编号：S0680526010001邮箱：sunxingzhen1@gszq.com 研究助理徐瀚执业证书编号：S0680126090003邮箱：xuhan@gszq.com 相关研究 建议关注： 1、《计算机：主权AI时代来临：国产模型追赶至SOTA，算力突围与生态重构》2026-08-312、《计算机：上合峰会临近，跨境支付进入布局窗口期》2026-08-293、《计算机：性能+供给+生态多维共振，国产算力景气向上》2026-08-23 端侧AI加速落地，将压低大模型使用门槛、拓宽AI的应用边界，复杂任务回传云端，云端算力需求将被更大的调用基数推高，进而带动大模型调用频次提升、推理需求放量。端侧及应用、大模型与算力相关产业链公司有望充分受益，建议重点关注：1）端侧及应用：海康威视、大华股份、萤石网络、中科创达、德赛西威、道通科技等；2）模型层：智谱、Minimax、科大讯飞等；3）算力及服务：寒武纪、海光信息、天数智芯、沐曦股份、摩尔线程、黑芝麻智能、中科曙光、浪潮信息、紫光股份、华勤技术、神州数码、拓维信息、东阳光、宏景科技、软通动力等。 风险提示：技术迭代不及预期风险；经济下行超预期风险；行业竞争加剧风险。 内容目录 一、端侧AI迎来多重维度催化，产业落地进程加速...........................................................................................3二、云端推理规模化落地受多重约束，端侧AI加速兴起....................................................................................7建议关注...........................................................................................................................................................9风险提示...........................................................................................................................................................9 图表目录 图表1：中国端侧AI全景图.............................................................................................................................3图表2：Microduck长25厘米，不到800克重.................................................................................................4图表3：7款手机端侧生成式人工智能服务备案信息.........................................................................................4图表4：努比亚NaviX Ultra正式获得工信部入网许可......................................................................................5图表5：以MiniCPM为例，大模型能力密度演进趋势.......................................................................................7图表6：2025-2027年全球生成式AI手机渗透率.............................................................................................8图表7：2024-2026年全球AI PC出货占比......................................................................................................8 一、端侧AI迎来多重维度催化，产业落地进程加速 端侧AI产业链可分为芯片、模型、终端、应用四层，其核心在于AI能力由云向端侧的下沉。端侧AI主要覆盖六类终端：智能汽车终端、AI PC、AI手机、AI眼镜、具身智能机器人终端及智能家居、可穿戴设备等其他智能终端，其中汽车、手机、PC是存量终端的智能化升级，AI眼镜与机器人则是AI催生的新增品类，多类终端正成为承载模型推理、数据处理与个性化服务的智能载体。 资料来源：中移物联网CMIoT公众号，国盛证券研究所 2026年大模型产业进入第二次结构性跃迁，发展主线切换为能力落地。AI手机、AI PC、具身智能、智能汽车等端侧AI落地主阵地催化频发： Microduck快速放量、成为开发者市场的爆款，证明了端侧AI的市场潜力。产品生态运作模式更具产业意义，客户将训练成果上传Hugging Face Hub，相当于海量设备在利用家庭真实环境产生的长尾数据以近乎零边际成本反哺机器人算法。 Microduck是Hugging Face旗下Pollen Robotics推出的双足机器人，产品于8月27日开始预购，开订6小时订单额突破100万美元，24小时超过260万美元，新订单发货周期已经拉长到4至6个月。产品以399美元的消费级价位提供较完备的机器人开发能力，下压具身智能训练门槛，依托低价、本地模型运行等拓宽应用场景，客户在产品上训练好的动作可以上传Hugging Face Hub，丰富产品生态。 资料来源：Pollen Robotics官网，国盛证券研究所 ◼AI手机端： 手机端侧生成式人工智能服务备案为大模型上机确立合规依据，9月多款先进手机芯片落地，补齐终端算力短板。政策与算力两端共振，AI手机商业化进程有望提速，并推动配套产业链走向成熟。 1）7月15日，网信部门会同有关部门按照《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求，将新增的“Apple智能”等7款提供手机端侧生成式人工智能服务备案信息予以公告。 2）9月1日，“豆包手机”努比亚NaviX Ultra已正式获得工信部入网许可，完成从大模型备案到终端入网的完整合规流程，该机将搭载豆包手机助手，计划于9月上市并开售，是全球首款从概念验证迈向规模化商用的AI智能体手机。 资料来源：都市快报公众号，国盛证券研究所 3）9月迎来2nm手机芯片密集落地。苹果A20 Pro基于台积电N2制程打造，是苹果首款2nm芯片，并引入晶圆级多芯片模块封装；vivo X500系列已获入网许可、定于9月下旬发布，将搭载2nm芯片天玑9600 Pro，其N2P制程为N2的性能增强版。 AMD、英特尔、英伟达等芯片巨头加速布局AI PC赛道，持续补齐端侧算力硬件与配套软件生态，为AI PC筑牢技术底座，行业有望步入成熟发展窗口期。 1）1月，在2026年CES展上，AMD推出面向Windows 11 AIPC的锐龙AI 400系列以及锐龙AI PRO 400系列处理器，均搭载采用第二代AMD XDNA 2架构的NPU，算力最高可达60 TOPS，使得本地运行AI大模型成为可能。 2）英特尔也在2026年CES展会发布第三代酷睿Ultra处理器，是首个基于Intel18A工艺打造的计算平台。 3）6月，NVIDIA在中国台北GTC大会上发布面向AI PC的超级芯片RTX Spark，该芯片具备1-Petaflop算力，配备最高128GB统一内存，并适配完整的CUDA和RTX技术生态系统。26年秋季，华硕、戴尔、惠普、联想等头部电脑厂商将陆续推出搭载该芯片的Windows笔记本。 L2、L3/4级自动驾驶强制性标准落地节奏清晰，行业发展重心全面转向安全管控，合规门槛持续抬升，产业将步入规范化发展阶段。 1）6月16日，《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》面向社会公示，并将于2027年7月落地，新规要求新申报车型必须完全达标，已获型式批准的车型设置13个月过渡期，收紧L3、L4高阶自动驾驶安全准入规则。 2）7月2日，《智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求》正式发布，并将于2027年1月1日正式实施，明确规范L2级组合辅助驾驶的安全能力、人机交互等方面的基准要求，补齐低阶智驾安全监管空白。 二、云端推理规模化落地受多重约束，端侧AI加速兴起 端侧AI是大模型产业云端集中式推理模式在大规模应用中遭遇结构性瓶颈的演进趋势。大模型的生产级部署带来推理调用量、上下文长度、智能体工具调用次数和多模态数据处理需求同步上升，纯云端方案正面临成本、时延、隐私合规与服务稳定性四类约束，并且难以依靠继续增加云端算力供给进行化解，倒逼产业革新大模型落地模式。 1）成本约束：大模型商业化的核心矛盾正在从““模型能不能用”转向““规模化使用是否可持续”。云端推理随量付费无法靠规模经济摊薄成本，TechCrunch报道显示，Uber在2026年4月前已用完全年AI预算，部分企业的AI工具合同续约报价出现数倍上涨。通过将部分推理任务下沉至手机、PC、汽车等终端，可以减少重复性云端调用，从而降低带宽与推理账单压力。 2）时延约束：相较于端侧AI，云端方案受制于网络条件和数据中心距离，网络往返、请求排队和负载波动等会影响大模型结果返回时延。而部分场景对时延高度敏感，以自动驾驶为例，通常需要10–50毫秒级的响应速度，才能保障安全导航。3）隐私约束：端侧智能具备天然的隐私保护价值，通过在本地完成语音识别、图像理解、行为识别、个性化推荐和初步推理，终端可在““不上传原始数据”或““仅上传脱敏结果”的前提下提