“端-邊-云”的架構模式有效解決AI終端發展中的核心矛盾

　　1、政策引領、技術可行性、市場需求三者相互促進，推動AI終端產業進入快速發展通道

　　其中，“端側大模型”是連接“政策目標”和“市場需求”的技術橋梁，是承上啟下的關鍵環節。

　　2、“端側大模型”讓AI從集中的“云端大腦”轉變為分布式的“終端感官與手腳”，是AI終端走向普及和商業化落地的關鍵引擎

　　3、手機廠商夯實端側根基，互聯網、AI科技企業通過算法創新和效率優化，讓AI應用更經濟可行;三方合力，共同推動AI從云端向終端加速落地

　　4、“端-邊-云”是目前AI終端主流計算模式，這種架構巧妙地結合了端側的靈敏、邊緣的迅捷和云端的強大，共同構成了一個高效、可靠且可擴展的智能計算系統

　　5、邊緣計算位于終端設備(端)和云計算中心(云)之間，是數據的“本地中轉站”和“預處理中心”，承擔樞紐與調度者的角色，減輕帶寬壓力的同時，保護數據隱私

　　6、當前邊緣計算產業主要包含四類參與者，他們各有側重，優勢互補，共同應對邊緣計算在實際部署中面臨的挑戰，諸如節點數量龐大、地理位置分散、標準不統一等。

　　7、國產算力芯片自主創新能力顯著提升，正推動中國AI芯片產業從“跟跑”向“并跑”乃至“領跑”的轉變，也為邊緣計算夯實了高性能、高可靠的堅實底座

　　8、未來，邊緣計算能有效賦能并催生出對實時性、帶寬和隱私有極高要求的新興應用場景

　　AI手機與多模態AI終端共同構成完整的“端側智能矩陣”

　　AI終端發展沿“專業領域深化、消費場景普及、前沿形態探索”方向演進，預示著國內AI終端將進入一個由多樣化、智能化終端共同驅動的全新時代

　　品類多樣化是發展基礎，生態是跨品類互通的升華，場景則是最終落腳點;不同品類和生態組合，最終都是為了更好地適配和賦能特定的生活場景

　　1、AI手機、AI PC是個人場景的核心入口，AI可穿戴設備提供立體延伸

　　1.1 據公開資料顯示，2025年1-9月，國內手機出貨量累計達2.2億臺，平均單月出貨量在2440萬臺;AI能力正成為用戶換機的核心驅動力，且推動市場進入新一輪增長周期

　　1.2 AI手機作為智能終端普及目標的關鍵載體，其出貨量和激活設備數是衡量落地進程的重要參考指標

　　1.3 AI PC的本地混合AI算力是“端-邊-云”架構在個人計算場景的成功實踐;它不僅是一個終端，更是一個強大的本地算力節點，其背后是國產芯片技術的支撐和“端云協同”的先進設計理念

　　1.4 【本地大模型+個人智能體】并非單純技術展示，而是硬件廠商從配置上升到“算力+算法+生態”的競爭

　　1.5 AI可穿戴設備是智能穿戴設備的升級版本;持續增長的基本盤(智能穿戴類App用戶規模)為AI可穿戴設備的爆發提供了堅實的用戶基礎和市場土壤

　　QuestMobile數據顯示，2025年10月，智能穿戴類App活躍用戶規模達1.59億，同比增長12.8%。

　　1.6 AI手機、AI PC是個人場景的“超級入口”，AI可穿戴設備則是這一入口的自然延伸與場景補充，構成了一個以人為中心的、立體的AI終端網絡

　　1.7 AI可穿戴設備的協作模式是端側智能的清晰落地演示之一：硬件專注成為“感官”與“肢體”，軟件則專注成為“大腦”，二者緊密協同，共同為用戶提供服務

　　未來，硬件+服務模式也將成為主流盈利方式;通過內容訂閱、服務傭金等多元渠道實現價值變現。

　　2、智能家居與智能汽車正協同進化，共同邁向“超級空間智能體”的未來形態

　　2.1 智能家居行業正經歷一場從“量”到“質”的變革;整個行業全面轉向 “場景化的智能體驗”、“開放協同的生態系統”以及“深度個性化的定制服務”

　　QuestMobile數據顯示，2025年10月智能家居類App用戶規模達3.83億，月人均使用次數60.7次，同比分別增長14.3%、8.0%。

　　2.2 全屋智能領域，各陣營均從自身核心優勢出發構建生態;而生態的控制權和用戶體驗的起點在于“入口”，無論是App還是智能音箱，本質都是爭奪與用戶交互的第一界面

　　2.3 “智能駕駛”與“智能座艙”的協同發展(即“艙駕融合”)，帶動智能汽車向移動的“智能生活空間”轉變

　　智能輔助駕駛級別從L2級向L3/L4級邁進，同時從“單車智能”到“車路云一體化”方向發展;多模態交互式智能座艙逐漸成為標配，反映智能汽車從“功能堆砌”到“場景感知”的轉變。

　　2.4 供應鏈成熟與成本下降共同推動L2技術的規模化應用，使其從中高端市場快速滲透至主流經濟車型;消費認知拐點完成，“智能駕駛”成為重要購車決策因素

　　QuestAuto數據顯示，2025年10月，具備L2級別輔助駕駛功能的配置裝車輛占比69.4%，較1月提升5.1%。

　　2.5 “車路云一體化”為更高級別智能輔助駕駛(L3及以上)的規模化應用掃清了關鍵障礙;同時，通過“車-路-云-網-圖” 的深度融合，打破單車智能的局限，實現全場景智能

　　2.6 從發展現狀來看，行業處于“初步網聯”階段;V2X的低滲透深刻反映了其發展瓶頸不在車端，而在路側基礎設施的覆蓋率，以及跨品牌、跨區域的互通標準上

　　QuestAuto數據顯示，2025年10月，具備V2X通訊功能的配置裝車輛占比不及1%。

　　2.7 小鵬汽車與高德的合作，正是“車路云一體化”理念的深度實踐;空間智能作為技術引擎，以聚合平臺為商業通路，構建AI時代的智能出行新生態

　　2.8 技術成熟度決定多模態交互普及度;基于語音和視覺的技術產業鏈更為成熟，成本可控，因此普及最快;更具前瞻性的情感化交互(如情緒識別)仍處于市場培育的早期階段

　　QuestAuto數據顯示，2025年10月，具備情緒識別功能的配置裝車輛占比僅0.2%。

　　3、具身智能的爆發代表AI從虛擬世界走向物理現實的“關鍵一躍”

　　3.1 2025年具身智能迎來爆發式增長，成為資本高度聚焦的黃金賽道

　　據數據統計，2025年1-10月，具身智能方向共發生409起融資事件。

　　3.2 工業制造為具身智能最先落地領域，可預見后期將遵循“工業制造→商業服務→家庭服務”的漸進式落地路徑

　　如果說空間智能是AI的“眼睛”，具身智能則是其“身體”，兩者形成“感知-認知-行動”的完整閉環。

　　空間智能定義AI終端的未來，AI終端則賦能空間智能的落地形態

　　1、空間智能是AI終端生態的核心基礎設施，也將成為繼大語言模型后，AI發展的下一個重要里程碑

　　2、空間智能為AI終端提供了在物理世界中實現“感知-思考-行動”完整智能行為的底層能力框架

　　沒有空間智能，AI終端生態只能停留在信息傳遞和簡單的控制層面，無法實現真正的自主化和智能化行動。

　　3、頭部互聯網集團在空間智能領域的研發和投入都明顯帶有其核心業務的烙印，但也恰好串起了 “感知-理解-生成-創作”全鏈條

　　4、雖然戰略目標高度一致，但各家均錨定在自身優勢最強的垂直領域，將空間智能的技術價值通過解決行業特定問題來釋放

　　5、空間智能不是傳統的地圖或導航競爭，而是一場關于如何利用AI更好地感知、理解、重構乃至決策物理空間和數字空間的下一代人機交互生態的競爭

　　未來其發展將深刻影響個人生活、產業數字化的方方面面。

　　6、這場以用戶為中心的體驗范式革命，讓AI如影隨形，服務無縫流轉，設備隱于無形，體驗融為一體

　　文章內容僅供閱讀，不構成投資建議，請謹慎對待。投資者據此操作，風險自擔。

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2025年11月25日 15:08:07

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