| S/N | 企業(yè) | 備注 |
|---|---|---|
| 1 | 華為 | 國內端側AI全棧自主可控唯一標桿 |
| 2 | 字節(jié)跳動 | C端端側AI用戶規(guī)模行業(yè)第一 |
| 3 | 小米 | AIoT端側AI設備搭載量全球第一 |
| 4 | 百度 | 飛槳端側推理框架、昆侖芯端側芯片 |
| 5 | 阿里巴巴 | 端側推理框架MNN、通義千問端側模型 |
| 6 | 騰訊 | C端端側AI用戶觸達規(guī)模行業(yè)領先 |
| 7 | 中科創(chuàng)達 | 智能座艙端側方案合作車企超100家 |
| 8 | 紫光展銳 | 消費級/IoT端側芯片出貨量全球領先 |
| 9 | 理想汽車 | 汽車端端側AI商業(yè)化落地標桿 |
| 10 | 科大訊飛 | 國內端側語音AI絕對龍頭 |
| 11 | 地平線 | 國內車規(guī)級端側AI芯片市占率第一 |
| 12 | 瑞芯微 | 國內通用端側AI SoC龍頭 |
| 13 | 大疆創(chuàng)新 | 全球無人機端側AI絕對龍頭 |
| 14 | ?？低?/td> | 全球安防端側AI絕對龍頭 |
| 15 | 海爾智家 | 家電行業(yè)端側 AI 生態(tài)標桿 |
| 16 | 黑芝麻智能 | 國內車規(guī)級端側AI芯片第二大玩家 |
| 17 | 全志科技 | 國內消費級IoT端側芯片核心玩家 |
| 18 | 北京君正 | 國內低功耗端側AI芯片龍頭 |
| 19 | 商湯科技 | 國內端側AI視覺龍頭 |
| 20 | 小鵬汽車 | 國內首個實現(xiàn)端側全場景城市智駕落地車企 |
| 21 | 聯(lián)想 | 全球AI PC出貨量第一 |
| 22 | OPPO | 國內手機端端側AI落地標桿 |
| 23 | vivo | 國內手機端端側AI技術標桿 |
| 24 | 工業(yè)富聯(lián) | 國內工業(yè)端側AI絕對龍頭 |
| 25 | 大華技術 | 全球安防端側AI第二大玩家 |
| 26 | 聯(lián)影智能 | 醫(yī)療影像端側AI落地標桿 |
| 27 | 虹軟科技 | 國內手機端側AI影像絕對龍頭 |
| 28 | 金山辦公 | 國內辦公軟件端側AI落地標桿 |
| 29 | 美的 | 家電行業(yè)端側AI轉型標桿 |
| 30 | 蔚來 | 高端新能源汽車端側AI標桿 |
| 31 | 石頭科技 | 全球掃地機器人市占率第一 |
| 32 | 德賽西威 | 國內智能座艙域控龍頭 |
| 33 | 影石創(chuàng)新 | 全球運動相機端側AI標桿 |
| 34 | 萬興科技 | 國內端側AI創(chuàng)意軟件龍頭 |
| 35 | 億咖通科技 | 車載端側AI解決方案核心玩家 |
| 36 | 科沃斯 | 全球服務機器人龍頭 |
| 37 | 力維智聯(lián) | 領先的AIoT產(chǎn)品與解決方案提供商 |
| 38 | Plaud | 全球AI紀要產(chǎn)品出貨量領先 |
| 39 | 愛芯元智 | 端側AI視覺芯片黑馬 |
| 40 | 涂鴉智能 | 全球IoT平臺領導者 |
| 41 | 寒武紀 | 國產(chǎn)端側AI芯片核心玩家 |
| 42 | 格靈深瞳 | 垂直場景端側AI視覺落地標桿 |
| 43 | 壁仞科技 | 國產(chǎn)端側AI芯片新銳 |
| 44 | 雷鳥創(chuàng)新 | 國內AI/AR眼鏡市場市占率第一 |
| 45 | 云知聲 | 垂直行業(yè)端側語音AI標桿 |
| 46 | 宇視科技 | 安防端側AI核心玩家 |
| 47 | 樂奇Rokid | 國內AI眼鏡年度黑馬 |
| 48 | 面壁智能 | 國內端側AI模型標桿 |
| 49 | Looki | 全球首款多模態(tài)AI穿戴設備 |
| 50 | 珞博智能 | AI寵物商業(yè)落地標桿 |
| 2026.03 DBC/CIW/eNet16 | ||
當整個行業(yè)還在為云側大模型的參數(shù)軍備競賽焦頭爛額，為算力成本的居高不下進退維谷時，一場悄無聲息的產(chǎn)業(yè)革命，已經(jīng)在全球數(shù)十億臺終端設備上完成了從技術驗證到商業(yè)落地的關鍵跨越。
端側AI，這個一度被視作云側AI“補充配角”的賽道，正在撕掉“離線版大模型”的片面標簽，以重構AI產(chǎn)業(yè)底層邏輯的姿態(tài)，成為下一代智能商業(yè)的核心主戰(zhàn)場。它的崛起，從來不是技術發(fā)燒友的小眾狂歡，而是智能產(chǎn)業(yè)在經(jīng)歷了三年泡沫式內卷后，回歸商業(yè)本質、突破增長瓶頸的必然選擇。
云側范式走到盡頭的必然突圍
云側AI的核心范式，是“中心式算力壟斷+集中式數(shù)據(jù)處理”，所有的模型推理、數(shù)據(jù)計算都在云端數(shù)據(jù)中心完成，終端僅作為信息輸入與輸出的載體。當行業(yè)進入商業(yè)化落地的深水區(qū)，其與生俱來的短板，已經(jīng)成為制約 AI 規(guī)?；占暗奶旎ò濉?/p>
首先是規(guī)模不經(jīng)濟的商業(yè)死循環(huán)。隨著云側大模型參數(shù)規(guī)模每上一個臺階，算力投入就會呈現(xiàn)指數(shù)級增長，而對應的商業(yè)化收入?yún)s很難實現(xiàn)線性匹配。過去三年，行業(yè)陷入了“參數(shù)內卷-算力燒錢-降價搶客戶-利潤虧損”的循環(huán)，哪怕是頭部云廠商與大模型企業(yè)，也很難實現(xiàn)大模型業(yè)務的獨立盈利。更關鍵的是，當AI應用向高頻、海量的C端場景滲透時，按調用次數(shù)付費的云服務模式，根本無法承載十億級用戶的日常需求。
其次，是實時性與穩(wěn)定性的體驗瓶頸。云側AI的推理延遲，高度依賴網(wǎng)絡環(huán)境，哪怕是5G網(wǎng)絡，也很難滿足毫秒級響應的場景需求。智能駕駛的實時避障、工業(yè)設備的實時質檢、影像拍攝的實時處理、人機交互的實時響應，這些AI最能創(chuàng)造用戶價值的場景，恰恰是云側模式的能力盲區(qū)。
最后，是數(shù)據(jù)隱私與合規(guī)的紅線難題。全球范圍內的數(shù)據(jù)監(jiān)管正在持續(xù)收緊，個人信息保護、數(shù)據(jù)跨境流動、行業(yè)數(shù)據(jù)合規(guī)的門檻越來越高。云側AI需要用戶數(shù)據(jù)上傳至云端進行處理，這就天然帶來了數(shù)據(jù)泄露、隱私濫用的風險。
這三重無解的困局，讓行業(yè)逐漸意識到AI的終極目標，不是打造一個放在云端的、無所不能的超級模型，而是讓AI能力融入每一臺終端、每一個場景，成為用戶無感卻無處不在的基礎設施。
端側AI的崛起，不僅是對云側模式的補充，還是對AI產(chǎn)業(yè)底層范式的徹底重構：從“中心集中式”走向“分布式普惠”，從巨頭壟斷的封閉生態(tài)走向全產(chǎn)業(yè)鏈參與的開放格局。
重構智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)
很多人對端側AI的認知，依然停留在“把大模型壓縮后裝到終端里”，這是對端側AI最淺層的誤解。端側AI的核心價值，從來不是大模型的端側遷移，而是通過算力下沉、能力前置，重構整個智能產(chǎn)業(yè)的話語權分配規(guī)則，改寫過去三十年形成的產(chǎn)業(yè)格局。
在傳統(tǒng)的智能產(chǎn)業(yè)格局中，話語權牢牢掌握在兩類玩家手中：一類是掌控中心算力的云廠商與芯片巨頭，它們決定了AI的算力供給與技術門檻；另一類是掌控操作系統(tǒng)與應用生態(tài)的平臺廠商，它們決定了AI能力觸達用戶的入口。終端廠商、開發(fā)者、垂直行業(yè)玩家，始終處于產(chǎn)業(yè)鏈的下游，只能在巨頭劃定的規(guī)則內做應用層的微創(chuàng)新，很難形成自己的核心壁壘。
端側AI不再追求單一的峰值算力，而是追求算力、功耗、成本的三角最優(yōu)解，核心考核標準，是能否在終端有限的功耗、體積、成本約束下，實現(xiàn)特定場景的AI能力最優(yōu)。哪怕是行業(yè)新玩家，只要能在特定場景下實現(xiàn)三角平衡，就能在端側市場占據(jù)一席之地。更重要的是，端側需求是海量、多元的，手機、汽車、IoT設備、工業(yè)終端、穿戴設備，不同的終端對算力、功耗、成本的需求天差地別，沒有任何一家巨頭能覆蓋所有場景，這就為全產(chǎn)業(yè)鏈的玩家，打開了全新的增長空間。
另外，過去十年，消費終端產(chǎn)業(yè)陷入了極致的同質化內卷：手機廠商比拼屏幕、像素、快充參數(shù)，汽車廠商比拼續(xù)航、零百加速、屏幕數(shù)量，IoT廠商比拼價格、外觀、連接能力。硬件參數(shù)的內卷，最終帶來的是邊際效益遞減、利潤空間持續(xù)壓縮，終端廠商逐漸淪為“硬件組裝廠”，很難形成差異化的核心競爭力。
端側AI的出現(xiàn)，為終端產(chǎn)業(yè)帶來了二次革命的機會：它讓終端的核心競爭力，從“硬件參數(shù)的堆砌”，轉向“AI 能力的場景化落地”。用戶購買一臺終端，不再是為了更好的屏幕、更快的充電，而是為了更智能的交互、更高效的體驗、更安全的隱私保護。終端廠商的核心能力，也不再是硬件供應鏈的整合能力，而是芯片、框架、模型、場景的全棧優(yōu)化能力，是對用戶需求的深度理解，是把端側AI能力轉化為用戶可感知的剛需體驗的能力。
更重要的是，端側AI讓終端廠商擺脫了對云廠商、大模型廠商的依賴，掌握了用戶入口與數(shù)據(jù)價值的主導權。數(shù)據(jù)不再需要上傳至云端，用戶的核心行為、核心數(shù)據(jù)都沉淀在終端上，終端廠商可以基于本地數(shù)據(jù)，為用戶提供個性化的AI服務，同時構建起自己的應用生態(tài)與商業(yè)閉環(huán)。
結語
端側AI的崛起，為中國AI產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)全球領先，提供了前所未有的機會。在云側大模型時代，國內始終處于跟隨狀態(tài)，核心框架、高端芯片的話語權，依然掌握在海外巨頭手中。而在端側AI時代，中國擁有全球最大的終端市場、最完善的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈、最豐富的應用場景、最開放的AI生態(tài)，從端側芯片、推理框架，到終端設備、場景應用，全產(chǎn)業(yè)鏈都有本土玩家實現(xiàn)了突破。這種全產(chǎn)業(yè)鏈的優(yōu)勢，是任何其他國家都無法比擬的。
當AI的范式從“中心集中式”轉向“分布式普惠”，中國AI產(chǎn)業(yè)終于迎來了從跟跑到領跑的關鍵拐點。而端側AI的故事，才剛剛開始。它的終局，從來不是打造更強大的智能終端，而是讓智能無處不在，讓價值回歸場景，讓技術服務于人。
（文/楚風）
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