今天小編分享的互聯網經驗：2024年AI智能終端行業研究報告，歡迎閲讀。
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+ 硬體 " 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 產品也成為大會的焦點之一。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，透明螢幕能夠将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，硬體廠商已經深刻意識到 AI 技術的重要性，并加速将其應用于自家產品。如果説 2023 年是 ChatGPT 等 AI 軟體的元年，那麼 2024 年就是 "AI+ 硬體 " 的元年。
基于此，本文将深入分析 AI 智能終端的發展現狀、細分應用領網域與未來發展趨勢。
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，能夠執行復雜任務、提供智能化服務和互動體驗的電子設備。這些終端通過内置的 AI 算法和硬體支持，實現了語音識别、影像處理、自然語言理解、預測分析等功能，從而提升了用户體驗和設備的性能。按照設備類型，AI 智能終端可以分為智能手機、個人電腦、智能穿戴設備、智能家居設備、車載信息系統等。
發展歷程：AI 技術在智能終端的應用經歷了由簡單到復雜、由單一到多元的過程
AI 技術在智能終端的應用經歷了數十年演變。早期，當個人電腦開始進入家庭，人們就開始嘗試将 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别軟體的影子，而随後的 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，随着智能手機和互聯網的普及，AI 技術得到了快速發展。iPhone 的問世為 AI 應用搭建了一個廣闊的平台，而 Android 作業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，智能助手開始成為智能手機的标配。到了 2016 年，随着谷歌 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體層面。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，華為、三星等廠商也加入了 AI 手機的競争行列。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、用户界面等領網域大放異彩，還随着 5G 技術的推廣，開始擴展到 AIoT 領網域，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 智能硬體的發展歷程
發展現狀：AI 智能終端正快速發展，處理重心向終端轉移，端雲協同成為趨勢
當 AI 智能終端逐步成為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，随着 CPU 性能提升、存儲器性能改進、總線技術創新以及軟體優化和算法改進，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為 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，而復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，還為 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，業内領先的科技企業正加速在 AI 智能終端領網域的布局。他們通過持續的創新和研發，不斷推出颠覆性的 AI 智能終端產品。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，它沒有螢幕，但是内置 OpenAI 的 GPT 系列大模型，可以通過語音進行互動，也可投影在手掌上進行互動。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，用户打開任意 2D 内容，都可以一鍵實時轉換，随時随地體驗 3D 視覺效果。這些新產品不僅提升了用户體驗，還展示了 AI 技術的廣闊應用前景。據中商產業研究院數據，在技術賦能、消費更新等因素驅動下，我國智能硬體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 年将達到 15,033 億元。
圖示：中國智能硬體市場規模（部門：億元） 數據來源：中商產業研究院，36 氪研究院整理
2. AI 智能終端產業生态分析
AI 智能終端產業生态圖譜
AI 智能終端產業生态圖譜清晰地展現了該產業的三個核心層次，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态系統，共同推動着 AI 智能終端產業的持續發展和創新。
圖示：AI 智能終端產業圖譜
核心層：為整個產業提供堅實的技術支撐和基礎構建
核心層是 AI 智能終端產業的基石，主要包括 AI 芯片、傳感器、通信模塊以及作業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 "，為智能終端提供強大的計算能力，支撐起復雜的 AI 算法和任務處理。傳感器則擔當着設備的 " 感官 " 角色，使智能終端能夠敏鋭地感知外部環境并作出響應，豐富的數據輸入為 AI 應用提供了廣泛的可能性。而通信模塊作為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。作業系統則扮演着軟體運行的基礎環境角色，為上層應用提供穩定、高效的運行平台。核心層的技術進步是推動 AI 智能終端產業發展的核心驅動力。每一項技術的突破和創新，都能引領整個產業向前邁進一大步。不僅如此，核心層還是產業鏈協同的樞紐，連接着硬體制造商、軟體開發者和服務提供商等多個環節，确保整個產業鏈的緊密合作和高效運作。
平台層：為應用層提供強大的軟體與服務支持
平台層以 AI 開發框架為中心，結合雲服務平台、數據處理與安全隐私技術，為應用層提供強大的軟體與服務支持。首先，AI 開發框架是平台層的核心，它為開發者提供了一個标準化、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。這對于整個產業生态的繁榮和發展具有重要意義。其次，雲服務平台為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，數據處理與安全隐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，同時确保數據的安全性和用户隐私，是 AI 智能終端產業面臨的重要挑戰。平台層提供的數據處理技術和安全隐私保護措施，為應用層提供了可靠的數據支撐和安全保障。
應用層：是產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產品将 AI 技術轉化為用户體驗，直接服務于消費者。這些產品不僅是 AI 技術的展示視窗，更是用户體驗的直觀體現。它們扮演着技術商業化的重要角色，将核心技術和平台層的創新成果轉化為具有市場競争力的實體，為用户帶來智能、便捷的生活體驗。同時，應用層產品還是用户需求和市場反饋的匯集點，這些反饋不斷推動產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網域分析
AIPC：融合雲端與本地 AI 算力，迎來發展元年
AIPC 是指在硬體上融合了混合 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、互動模态以及承載場景豐富等優勢。鑑于 AI 大模型當前所涵蓋的應用領網域與 PC 的使用場景高度契合，AIPC 被譽為 " 大模型的理想載體 "。
模型端和軟硬體變化共同推動 AIPC 向更高效、更智能、更穩定的方向發展。在模型端，為了更好地适配端側運行需求，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。硬體方面，芯片領網域的 ARM 架構崛起、異構計算和存儲更新成為主要趨勢。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 領網域的優勢地位。同時，英特爾、AMD 及高通發布的新一代 SoC 產品，均采用 "CPU+GPU+NPU+DPU" 的異構計算架構，并特别突出 NPU 性能，以應對大模型端側部署的功耗問題。此外，為滿足大模型運行和其他軟體的正常使用，内存容量及速率也在不斷提升，更高速的 DDR5 内存有望進一步增強 AIPC 的運算能力。在軟體層面，随着 AIPC 硬體的不斷進步，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 的優勢并提升用户體驗。
AIPC 以其個性化創作、個人助理服務和主動管家服務等應用，正在為用户帶來工作、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 則化身為個人生活助理，如為用户訂票、制定個性化旅行攻略、根據用户喜好推薦音樂和影片等，簡化復雜的生活安排。
随着 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 年标志着傳統 PC 向 AIPC 的重大轉變，預估今年全球 AIPC 出貨量将達到 4,800 萬台，占 PC 出貨總量的 18%。随着 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，重塑用户體驗
AI 手機是通過端側部署 AI 大模型（如 GPT），實現多模态人機互動，展現為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 的形态整合并聯動各種功能應用，從而更高效地完成用户的目标。這種設計方式不僅簡化了操作，還為用户提供了更加自然、便捷的多模态人機互動體驗。
在模型端、芯片端以及作業系統端的全面更新帶動下，AI 手機正朝着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 的應用形态也尚處初級階段，但這無疑預示着一個新的開始，為 AI 手機的智能化和個性化發展奠定了堅實的基礎。芯片端的進步更為顯著。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 的設計架構經歷了從單核高頻率到 " 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 集成也成為各芯片廠商的共同選擇，以提升 SoC 的 AI 計算能力。此外，作業系統端也在積極适配大模型及軟硬體部署，以提供更好的用户體驗。華為、小米、vivo、OPPO 等手機廠商紛紛對其作業系統進行優化更新，以确保在新的技術環境下，用户能夠享受到流暢、智能且個性化的手機使用體驗。
AI 手機應用場景多樣，正在重塑用户體驗。AI 手機不僅能通過生成式 AI 創建文本、影像等内容，還能利用 AI 算法優化照片質量，重建高清影像。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。在遊戲領網域，生成型 AI 帶來震撼的視聽和操作體驗，模拟真實物理反饋。在生活中，AI 手機還能作為私人助理，能定制個性化内容，幫助用户管理日常生活。AI 手機的多樣化功能，讓用户的生活更加便捷與高效。
AI 手機加速滲透，未來主流機型将逐漸成為 AI 手機。2023 年下半年至今，三星、vivo、OPPO、榮耀、華為、小米等手機廠商相繼将大模型能力應用在手機產品上，AI 手機正在加速滲透。根據 Counterpoint 預測，AI 手機的滲透率将從 2024 年的 11% 增長到 2027 年的 43%，這也意味着未來主流機型将逐漸成為 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态
AI 可穿戴設備是指可以直接穿在身上，或是整合到用户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，通過内置傳感器、無線通信等技術，以及高度集成的芯片、多媒體和 AI 模型，實現精準的智能識别、深度分析及個性化推薦，為用户提供定制化的服務體驗。其互動性設計強化了用户與設備的直觀溝通，支持語音或觸摸等多種互動方式，使得操作更為簡便高效。
随着 AI 技術的不斷進步，AI 可穿戴設備将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、硬體集成度等硬體不斷更新，持續提升設備性能，使其能夠更高效地處理復雜任務；另一方面，AI 大模型開始進入智能穿戴設備領網域，相當于為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、模式識别和預測能力。它們能夠實時分析用户的行為模式、生理狀态以及環境信息，為用户提供更加精準、個性化的服務。例如，谷歌宣布其研究部門将與 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 将自研藍河系統首發搭載于 vivo Watch 3 智能手表上，得益于内置的藍心大模型，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 可穿戴設備的形态正逐漸變得更加多樣化。以 OpenAI 為代表的大模型技術廠商正在不斷探索 AI 新終端形态，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，為用户提供了更加豐富的選擇。嚴格來説，智能穿戴設備向 AI 穿戴設備的轉變，其革命性可能并不如 AI 手機那般顯著。然而，穿戴設備的初衷并非是為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户身邊的貼心管家，為用户提供個性化的服務和支持。
4. 發展趨勢展望
趨勢一：AI 智能終端将強化個性化和情境感知能力
未來的 AI 智能終端将更加注重個性化服務，這種個性化不僅僅是簡單的用户界面定制或内容推薦，而是深入到對用户使用習慣、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户的日常行為模式，自适應調整設備設定，以便更好地滿足用户需求。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，确保用户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，未來的智能終端将能夠更準确地感知和理解用户所處的環境、時間、情緒等多種情境因素。設備可以通過内置的傳感器和算法，自動判斷用户是在家中、辦公室還是户外，并據此調整設備的設定和功能。此外，通過語音識别和情緒分析技術，智能終端還能感知用户的情緒狀态，從而提供更加貼心的響應。
趨勢二：AI 智能終端将與 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。這種融合不僅将推動智能終端設備的智能化和互聯互通，更預示着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互動。在這個網絡中，AI 智能終端将扮演重要角色，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，從而實現更加精準的控制和優化。這種融合将推動智能終端設備的自動化和智能化更新。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，為人們提供高效、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、温度和安全系統；在辦公場所，它們可以化身智能助手，高效管理會議設施，自動化安排檔案整理和會議日程，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互動，提供最安全、最快捷的行車路線。此外，AI 智能終端與 AIoT 的融合還将引領各行業的智能化更新，有望給工業、農業、醫療、交通等各個領網域帶來革命性的變化。
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