最近，商务部等8部门联合印发《关于加快“人工智能+消费”发展的实施意见》，明确提出要培育升级智能终端产品，推动AI手机、AI PC、智能眼镜、智能汽车等消费终端加快迭代。

这份刚落地的政策像一针催化剂，把“端侧AI”从行业热词推到了大众视野的前台。

很多人对“端侧AI”的感知还停留在智能耳机，但实际上，这场算力下沉的革命早已渗透到生活的方方面面——电脑上的本地大模型办公、眼镜里的实时翻译，甚至家里扫地机器人的路径规划，背后都是端侧AI在发力。

它不是云端AI的替代品，更像是把“超级大脑”的一部分能力下放给每一台终端，让设备从“听话的工具”变成“能思考的伙伴”。

01、多重共振，端侧AI有望迎来景气窗口

站在产业长周期视角看，AI算力从云端向端侧迁移，是技术发展的必然规律。就像互联网时代，数据从大型机走向个人电脑；云计算时代，算力从集中式数据中心走向边缘节点。

AI发展到今天，纯云端模式的瓶颈已经越来越明显：

一是时延问题，实时交互场景比如自动驾驶、AR眼镜，几十毫秒的延迟就会影响体验甚至带来安全风险；

二是隐私问题，个人照片、语音、行车数据都上传云端，用户的安全感始终打折扣；

三是成本问题，大模型推理的云端算力成本居高不下，把轻量级任务放到终端处理，能大幅降低厂商的运营开支。

于是我们看到，AI产业正在形成“云端训练+边缘调度+端侧推理”的云-边-端三级协同算力架构：云端负责大模型训练和复杂任务推理，端侧负责实时性强、隐私度高的本地计算，两者协同是产业发展的长期终局。

短期维度上，2026年以来政策端的密集落地，成为端侧AI从产业自发升级转向规模化普及的核心催化剂。

6月商务部等8部门联合印发的《关于加快“人工智能+消费”发展的实施意见》，首次将AI终端升级上升至消费扩容的核心抓手：

供给端明确支持AI手机、AI PC、智能眼镜、智能汽车等终端产品迭代，鼓励大模型轻量化适配与端侧部署；需求端提出开展智能终端以旧换新、下乡推广等促消费活动，从供需双向为端侧AI产业打开增长空间。

除顶层设计外，产业标准与地方配套政策也在同步跟进，工信部持续推进人工智能产业标准化体系建设，国内多地已将AI终端、智能网联汽车、AIoT产业纳入数字经济重点发展方向。

政策的集中加持，不仅明确了产业长期发展方向，更直接打开了终端需求的扩容空间，加速行业从“技术验证”走向“普惠普及”。

产业自身的迭代周期也与政策形成强力共振，最明确的催化来自PC市场。

最明确的催化来自PC市场。Windows 10已于2025年10月正式停止支持，叠加AI PC硬件标准逐步成熟，行业正在迎来存量替换与AI升级叠加的新一轮换机潮。

根据Gartner预测，2025年全球AI PC出货量达到7780万台，渗透率31%；到2026年出货量将跃升至1.43亿台，渗透率提升至55%，正式进入规模化普及阶段。

汽车端的催化同样清晰。智能座舱已经从高端车标配下探到10万元级车型，城市NOA也在快速向20万元以内市场渗透，智驾芯片的需求量随之水涨船高。再加上AI眼镜、人形机器人等新终端的起量，端侧算力的需求正在多点开花。

景气度的改善也已实打实反映在上市公司财报里。2026年一季度，国内部分端侧SoC厂商实现高速增长：星宸科技营收同比增长49.35%，全志科技增长47%，瑞芯微增长36.22%。

02、拆解端侧AI产业链：谁在吃肉，谁在喝汤

端侧AI的产业链条说复杂也复杂，说简单也简单：核心是“一颗芯片带起整个生态”，上游是半导体硬件支撑，中游是各类终端设备制造，下游是场景化的AI应用与服务。

价值链的顶端，毫无疑问是SoC系统级芯片。它就像终端的“大脑”，集成了CPU、ISP等多个计算单元，直接决定了设备的AI性能上限。

在整个端侧AI硬件成本中，SoC芯片的价值占比普遍在30%-50%，高端机型中占比更高，是产业链中技术壁垒高、利润丰厚的环节。除了主芯片，存储芯片、连接芯片（Wi-Fi/蓝牙）、电源管理、散热模组等配套器件也会随AI性能升级迎来量价齐升。

中游的终端设备是端侧AI的载体，目前已经形成了手机、PC、汽车、AIoT四大核心赛道，每个赛道的竞争格局都截然不同。

手机端是端侧AI相对成熟的战场，格局呈现“一强领跑、两强追赶、国产突围”的态势。高通凭借第五代骁龙8至尊版系列芯片，在安卓旗舰市场形成压倒性优势。联发科的天玑9500紧随其后，在中高端市场稳扎稳打。

最值得关注的是华为麒麟芯片的回归，从麒麟9000S到麒麟9030 Pro，凭借全栈自研和鸿蒙生态的垂直整合，在高端市场强势收复失地，2025年华为手机出货量重返国内市场前列。

汽车端是国产芯片突围的重头戏，分为智能座舱和自动驾驶两个赛道。座舱领域高通一家独大，但国产力量正在快速崛起，海思依托华为鸿蒙座舱在高端市场站稳脚跟。智驾领域英伟达Orin系列依然是高端车型首选，但地平线、黑芝麻等国产方案也在持续进步。

最碎片化的AIoT赛道，反而藏着最多国产“隐形冠军”。这个市场品类多、单量小、场景分散，国际巨头很难全面覆盖，给了国产厂商充足的生存空间。

晶晨股份在机顶盒SoC领域全球市占率第一；星宸科技在视频安防IPC SoC领域市占率超40%，扫地机器人、AI眼镜赛道也多点开花；瑞芯微在商显、工业视觉、机器人领域深耕多年，协处理器产品正快速进入AI PC供应链。

03、端侧AI的投资布局：关注三大主线

看懂了产业链格局，投资端侧AI的思路其实非常清晰。它不只是押注某一款爆款产品，而是抓住“算力下沉、国产替代、场景扩散”三条主线，在产业链的核心环节寻找确定性机会。

第一条主线，也是最核心的主线：锚定国产SoC芯片厂商，做“卖铲人”的生意。

不管是AI手机、AI PC还是智能汽车，最终哪个品牌能跑出来或许有悬念，但所有终端都需要算力芯片，而且端侧AI对芯片的需求是持续升级的，每一代性能提升都会带动芯片价值量上涨。

更重要的是，在外部环境复杂的背景下，国产替代是长期不变的硬逻辑：从成熟制程的IoT芯片，到中高端的座舱、智驾芯片，国产厂商的市场份额都在稳步提升。

具体来看，不同细分领域的龙头各有看点。

泛IoT领域的瑞芯微、晶晨股份、星宸科技，它们的共同特点是客户分散、场景拓展能力强，能持续吃到AI赋能传统硬件的红利。汽车电子领域的地平线、芯擎科技、黑芝麻，受益于智能座舱和智驾的快速渗透。

第二条主线：关注配套硬件的升级机会，算力升级，基建先行。

很多人只盯着主芯片，却忽略了“周边配件”的增量。端侧AI要跑起来，光有算力远远不够，还需要足够大的内存、足够快的连接、足够好的散热。

比如AI PC普遍要求16GB以上内存起步，对DRAM容量和带宽的需求大幅提升；AI眼镜和智能汽车需要低时延的高速传输，Wi-Fi 7、UWB、车载以太网等连接技术正在快速普及；高算力芯片带来的散热压力，也让液冷、均热板等散热方案价值量提升。

这些环节看似“不起眼”，却是端侧AI落地不可或缺的支撑。就像当年智能手机普及，最先受益的除了手机品牌，还有屏幕、电池、连接器等一大批供应链企业。

第三条主线：跟踪终端爆款赛道，捕捉从0到1的爆发机会。

如果说芯片是“卖铲人”的稳健机会，那终端品牌和场景应用就是“弹性选手”的舞台。

2026年值得关注的两个爆发赛道，一个是AI PC，另一个是AI眼镜。AI PC的看点在于换机潮所带来的渗透率的提升；AI眼镜则是从0到1的新赛道，目前还处于早期阶段，但互联网大厂都在密集布局，一旦技术瓶颈被突破，很可能成为下一代计算入口。

除此之外，智能汽车里的“智驾平权”也是重要看点——当城市NOA下探到10万元级车型，当舱驾一体芯片成为主流架构，那些率先搭载国产智驾方案、性价比突出的车型，很可能复制当年智能手机普及的路径，带动产业链上下游整体扩容。

当然，端侧AI产业落地进度高度依赖消费电子与汽车市场的需求回暖，若宏观消费修复力度偏弱、终端换机及新车销量增速不及预期、政策落地效果不及预期等，都将影响上游芯片与供应链企业的业绩兑现节奏。

04、结语

端侧AI不是一阵风，而是一场持续数年的产业升级。它不像大模型训练那样动辄百亿级的投入，充满宏大叙事；它更像是一场静悄悄的革命，藏在每一台手机、每一辆汽车、每一个智能家居设备里，悄悄改变我们使用终端的方式。

格隆汇研究院长期深耕半导体与智能终端全产业链，从端侧SoC到配套元器件，从消费电子到智能汽车，持续跟踪行业技术迭代与业绩兑现节奏，深度挖掘具备国产替代实力与场景落地能力的优质标的。

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注：文中所涉企业仅为产业案例分析，不构成任何投资建议。市场有风险，投资需谨慎。

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