今天分享的是 端侧AI专题系列 深度研究报告：《 端侧AI专题：行业概况、产业变革、发展趋势及相关企业深度梳理 》

（报告出品方： 慧博智能投研 ）

报告共计： 26 页

行业概况：

• AI技术有云侧AI和端侧AI之分：云侧AI在数据云端汇集训练，模型通用性强；端侧AI指在终端设备上直接运行和处理人工智能算法的技术。

• 端侧AI场景丰富而深化，包括多种终端品类：端侧AI场景广泛，包括智能手机、PC、汽车、XR以及物联网等终端品类。

• 端侧模型的部署和推广，有望培养用户使用AI服务的习惯，创造更广泛的应用场景：目前用户使用AI产品的痛点主要在交互门槛和使用场景较为模糊，端侧模型提供即时响应和离线功能，用户体验更为流畅和便捷，同时通过减少数据传输和优化能耗，成本也有所降低，因此用户可以在更多场景中调用AI服务，从而形成使用习惯。

• 目前，端侧AI有局限性，大模型终端落地对算力、传输、功耗、散热等环节仍有挑战：终端落地大模型仍有以下问题待解决和提升：算力需求升级、存储和传输能力升级、电池续航与散热能力升级。

端侧AI发展的必然性：

• 技术角度：端侧AI相比云侧优势明显：端侧AI的四大优势：隐私和安全、低延时、可靠性、低成本。

• 用户角度：成本增加有限，端侧硬件先行：从购买行为和增量成本两个角度与早期的5G手机对比，AI手机/PC具备快速渗透的逻辑基础。

端侧AI之AI手机：

• 应用端：大模型落地强化软硬结合趋势，智能化应用再升级：AI手机是一个软件定义硬件的过程，AI模型落地智能手机有望为近年应用创新乏力、性能过剩的智能手机行业带来下一轮创新原动力。

• 硬件端：端侧算力落地需要硬件支持，主控SoC、内存、散热核心升级：核心升级之SoC、存储、散热、传感器。

• 品牌端：品牌厂商力争流量入口，百亿参数大模型渗透率快速提升：智能手机厂商强化“AI+硬件”趋势下的话语权是供给侧的核心驱动，AI赋能有望支撑品牌商新一轮份额竞争。

端侧AI之AIPC：

• 生成式AI与端侧AI先行，有望倒逼智能设备端侧硬件性能升级：随着生成式AI的快速发展，人机交互方式得到进一步完善，端侧AI应用及个人大模型打破了软硬件迭代式演进规律。

• 处理器龙头客户端收入边际增长，AI应用促进PC市场景气回升：随着端侧AI应用深化及终端AI芯片陆续推出，PC换机周期有望得到加速。

产业变革：

• 处理器：海外龙头持续加码AI处理器，持续提高性能：海外硬件龙头厂推出AI手机处理器，推动AI手机面世。

• PCB：AI处理器升级带动主板价值量提升：随着端侧AI处理器尺寸和制程逐渐升级，主板价值量有望提升。

• 电池：AI导致功耗增加，智能机续航是痛点：智能机电池容量整体呈现上升趋势，硅碳负极理论克容量优势明显，预计将是提升电池密度的重要升级方向。

• 散热：散热材料持续升级，使用量和价值量双双提升：散热对于电子产品重要性较高，电子元器件故障发生率随工作温度的提高呈指数增长，温度每升高10℃，系统可靠性降低50%。