2024 年 2 月 26 日至 29 日，MWC（世界移动通信大会）在巴塞罗那盛大开幕，科技巨头们齐聚一堂，上演了一番 "AI+ 硬件 " 的 " 战国时代 "。在此期间，多家手机厂商公布了旗下 AI 业务的最新进展，如荣耀发布了魔法 OS 8.0、魔法大模型、Magic6 Pro 手机、Magic V2 RSR 保时捷设计款折叠屏旗舰机等多款新品。手机芯片厂商高通和联发科，也在芯片层加入了更多 AI 能力。此外，AIPC 产品也成为大会的焦点之一。联想公司发布了全球首款 17.3 英寸 Micro-LED 透明屏笔记本概念机，利用生成式 AI 技术，透明屏幕能够将物理对象与数字信息相结合，让设备自然融入周围环境。经过 2023 年 AI 浪潮的洗礼，硬件厂商已经深刻意识到 AI 技术的重要性，并加速将其应用于自家产品。如果说 2023 年是 ChatGPT 等 AI 软件的元年，那么 2024 年就是 "AI+ 硬件 " 的元年。
基于此，本文将深入分析 AI 智能终端的发展现状、细分应用领域与未来发展趋势。
1. AI 智能终端发展概况
AI 智能终端是指集成了人工智能技术，能够执行复杂任务、提供智能化服务和交互体验的电子设备。这些终端通过内置的 AI 算法和硬件支持，实现了语音识别、图像处理、自然语言理解、预测分析等功能，从而提升了用户体验和设备的性能。按照设备类型，AI 智能终端可以分为智能手机、个人电脑、智能穿戴设备、智能家居设备、车载信息系统等。
发展历程：AI 技术在智能终端的应用经历了由简单到复杂、由单一到多元的过程
AI 技术在智能终端的应用经历了数十年演变。早期，当个人电脑开始进入家庭，人们就开始尝试将 AI 技术融入其中。Apple II 和 Commodore 64 等早期计算机上已经能看到语音识别软件的影子，而随后的 Palm Pilot 等 PDA 设备则预示了智能终端的雏形。然而，真正的变革始于 21 世纪初，随着智能手机和互联网的普及，AI 技术得到了快速发展。iPhone 的问世为 AI 应用搭建了一个广阔的平台，而 Android 操作系统的推出进一步加速了 AI 在智能手机中的集成。2011 年以来，Siri、Google Now 和 Cortana 等相继问世，智能助手开始成为智能手机的标配。到了 2016 年，随着谷歌 Pixel 手机和苹果 iPhone 7 的发布，AI 技术开始渗透到智能手机的硬件层面。这两款手机都搭载了专门的 AI 芯片，大幅提升了智能终端的处理能力和智能化水平。与此同时，华为、三星等厂商也加入了 AI 手机的竞争行列。近年来，AI 技术已经全面融入到智能终端的方方面面，不仅在摄影、电池管理、用户界面等领域大放异彩，还随着 5G 技术的推广，开始扩展到 AIoT 领域，如智能家居、可穿戴设备等，智能终端的多样化和专业化趋势愈发明显。
图示：AI 智能硬件的发展历程
发展现状：AI 智能终端正快速发展，处理重心向终端转移，端云协同成为趋势
当 AI 智能终端逐步成为人们生活的重要依托，应用量和计算量持续扩大，一个显著的趋势是，AI 处理重心正在从云端向终端稳步转移。在过去，云端计算处理是主流，但其带来的延迟和数据安全问题逐渐凸显。现在，随着 CPU 性能提升、存储器性能改进、总线技术创新以及软件优化和算法改进，终端设备的计算能力显著增强，越来越多的 AI 任务被放置在本地完成。这一转变不仅优化了数据处理的速度和效率，还极大提升了数据安全。
与此同时，端云协同模式逐渐成为 AI 在智能终端部署的主流方案。这种方案巧妙地结合了终端与云端的优势，实现了资源的最优配置。在端云协同模式下，简单的 AI 任务由终端设备快速处理，而复杂的计算和数据分析则交由云端完成。这种 " 协同作战 " 的方式不仅大幅提高了处理效率，还为 AI 应用的开发和部署提供了前所未有的灵活性。
值得关注的是，业内领先的科技企业正加速在 AI 智能终端领域的布局。他们通过持续的创新和研发，不断推出颠覆性的 AI 智能终端产品。例如，高通推出了一个新物种 AI Pin，可吸附在衣服上的微型装置，主要由机身和外置电池组成，它没有屏幕，但是内置 OpenAI 的 GPT 系列大模型，可以通过语音进行交互，也可投影在手掌上进行交互。中兴通讯则推出全球首款 5G+AI 驱动的裸眼 3D 平板 nubia Pad 3D Ⅱ，支持系统级 2D 到 3D 实时自由转换，用户打开任意 2D 内容，都可以一键实时转换，随时随地体验 3D 视觉效果。这些新产品不仅提升了用户体验，还展示了 AI 技术的广阔应用前景。据中商产业研究院数据，在技术赋能、消费升级等因素驱动下，我国智能硬件的市场规模持续增长，由 2018 年的 5,133 亿元增长至 2023 年的 14,031 亿元，预计 2024 年将达到 15,033 亿元。
图示：中国智能硬件市场规模（单位：亿元） 数据来源：中商产业研究院，36 氪研究院整理
2. AI 智能终端产业生态分析
AI 智能终端产业生态图谱
AI 智能终端产业生态图谱清晰地展现了该产业的三个核心层次，核心层、平台层和应用层。这三个层次紧密相连，环环相扣，共同构成一个完整的生态系统，共同推动着 AI 智能终端产业的持续发展和创新。
图示：AI 智能终端产业图谱
核心层：为整个产业提供坚实的技术支撑和基础构建
核心层是 AI 智能终端产业的基石，主要包括 AI 芯片、传感器、通信模块以及操作系统等关键技术和组件，这些元素共同构成 AI 智能终端的核心架构。AI 芯片是核心层的 " 心脏 "，为智能终端提供强大的计算能力，支撑起复杂的 AI 算法和任务处理。传感器则担当着设备的 " 感官 " 角色，使智能终端能够敏锐地感知外部环境并作出响应，丰富的数据输入为 AI 应用提供了广泛的可能性。而通信模块作为连接外部网络的桥梁，保障了信息的顺畅传输，实现了远程控制、数据同步和云服务等功能。操作系统则扮演着软件运行的基础环境角色，为上层应用提供稳定、高效的运行平台。核心层的技术进步是推动 AI 智能终端产业发展的核心驱动力。每一项技术的突破和创新，都能引领整个产业向前迈进一大步。不仅如此，核心层还是产业链协同的枢纽，连接着硬件制造商、软件开发者和服务提供商等多个环节，确保整个产业链的紧密合作和高效运作。
平台层：为应用层提供强大的软件与服务支持
平台层以 AI 开发框架为中心，结合云服务平台、数据处理与安全隐私技术，为应用层提供强大的软件与服务支持。首先，AI 开发框架是平台层的核心，它为开发者提供了一个标准化、高效的开发环境。通过这个框架，开发者可以更加便捷地利用 AI 技术，降低开发难度和成本，从而加速 AI 应用的创新和落地。这对于整个产业生态的繁荣和发展具有重要意义。其次，云服务平台为应用层提供了弹性的计算和存储资源。云服务使得数据的处理和存储变得更加灵活、高效，能够满足不同应用场景的需求。同时，云服务还提供了各种 API 和服务，进一步简化了应用开发过程，提高了开发效率。此外，数据处理与安全隐私技术也是平台层的重要组成部分。在大数据时代，如何有效处理和分析海量数据，同时确保数据的安全性和用户隐私，是 AI 智能终端产业面临的重要挑战。平台层提供的数据处理技术和安全隐私保护措施，为应用层提供了可靠的数据支撑和安全保障。
应用层：是产业链价值实现的终端应用环节
在应用层，AIPC、AI 手机、可穿戴设备、智能家居及车载系统等终端产品将 AI 技术转化为用户体验，直接服务于消费者。这些产品不仅是 AI 技术的展示窗口，更是用户体验的直观体现。它们扮演着技术商业化的重要角色，将核心技术和平台层的创新成果转化为具有市场竞争力的实体，为用户带来智能、便捷的生活体验。同时，应用层产品还是用户需求和市场反馈的汇集点，这些反馈不断推动产业链上下游的技术革新，拓展 AI 技术的应用场景。
3. AI 智能终端主要细分领域分析
AIPC：融合云端与本地 AI 算力，迎来发展元年
AIPC 是指在硬件上融合了混合 AI 算力单元的 PC 智能终端。其本质在于云端与本地的紧密协作：借助云端强大的数据处理能力，极大丰富本地 PC 的使用体验；同时，通过云端算力加持，有效提升本地性能的均衡性。AIPC 具有存储容量大、计算能力强、交互模态以及承载场景丰富等优势。鉴于 AI 大模型当前所涵盖的应用领域与 PC 的使用场景高度契合，AIPC 被誉为 " 大模型的理想载体 "。
模型端和软硬件变化共同推动 AIPC 向更高效、更智能、更稳定的方向发展。在模型端，为了更好地适配端侧运行需求，基于 LLM 开源大模型的轻量化模型正陆续推出。这些轻量化模型不仅缩小了模型体积，还提高了运行效率，使 AIPC 在保证性能的同时，能更灵活地应对各类应用场景。硬件方面，芯片领域的 ARM 架构崛起、异构计算和存储升级成为主要趋势。ARM 架构凭借低功耗、长续航等优势，有望挑战传统 X86 架构在 AIPC 领域的优势地位。同时，英特尔、AMD 及高通发布的新一代 SoC 产品，均采用 "CPU+GPU+NPU+DPU" 的异构计算架构，并特别突出 NPU 性能，以应对大模型端侧部署的功耗问题。此外，为满足大模型运行和其他软件的正常使用，内存容量及速率也在不断提升，更高速的 DDR5 内存有望进一步增强 AIPC 的运算能力。在软件层面，随着 AIPC 硬件的不断进步，更高效的算法、更智能的任务调度以及更丰富的场景应用也在日臻完善，以全面发挥 AIPC 的优势并提升用户体验。
AIPC 以其个性化创作、个人助理服务和主动管家服务等应用，正在为用户带来工作、学习和生活上的全新价值体验。在工作场景，AIPC 能高效地进行专业文档创作，如自动生成 PPT、图形和音频等，显著提升工作效率。在学习场景，AIPC 可以提供个性化学习方案，智能分配学习任务，大幅提升学习效率。在日常生活中，AIPC 则化身为个人生活助理，如为用户订票、制定个性化旅行攻略、根据用户喜好推荐音乐和影片等，简化复杂的生活安排。
随着 AI 应用普及，AIPC 开启渗透率提升元年。根据市场调查机构 Canalys 近日发布的最新报告，2024 年标志着传统 PC 向 AIPC 的重大转变，预估今年全球 AIPC 出货量将达到 4,800 万台，占 PC 出货总量的 18%。随着 AI 应用的普及，AIPC 的渗透率有望大幅提升。Canalys 预测，到 2027 年，AIPC 全球出货量预计超过 1.7 亿台，在总个人电脑出货量的占比超 60%。
图示：AIPC 的主要应用场景
AI 手机：引领未来手机智能化革命，重塑用户体验
AI 手机是通过端侧部署 AI 大模型（如 GPT），实现多模态人机交互，展现为非单一应用智能化的手机终端。与传统智能手机中各个智能化功能分散在不同 APP 上的做法不同，AI 手机通过智能助手等统一入口，以 AI Agent 的形态整合并联动各种功能应用，从而更高效地完成用户的目标。这种设计方式不仅简化了操作，还为用户提供了更加自然、便捷的多模态人机交互体验。
在模型端、芯片端以及操作系统端的全面升级带动下，AI 手机正朝着更高效智能和个性化的方向迈进。在模型端，手机厂商们正在积极探索大模型的应用，其参数量介于 10 亿至 130 亿之间。虽然目前 AI 智能助手的功能还存在一定的同质化现象，且 AI Agent 的应用形态也尚处初级阶段，但这无疑预示着一个新的开始，为 AI 手机的智能化和个性化发展奠定了坚实的基础。芯片端的进步更为显著。高通和联发科等企业纷纷推出新品，致力于提升 SoC 的计算性能。一方面，CPU 的设计架构经历了从单核高频率到 " 全大核 " 的演变，频率和核心数不断增加，显著提高运行效率的同时，有效降低了功耗；另一方面，NPU 集成也成为各芯片厂商的共同选择，以提升 SoC 的 AI 计算能力。此外，操作系统端也在积极适配大模型及软硬件部署，以提供更好的用户体验。华为、小米、vivo、OPPO 等手机厂商纷纷对其操作系统进行优化升级，以确保在新的技术环境下，用户能够享受到流畅、智能且个性化的手机使用体验。
AI 手机应用场景多样，正在重塑用户体验。AI 手机不仅能通过生成式 AI 创建文本、图像等内容，还能利用 AI 算法优化照片质量，重建高清图像。在跨国交流中，AI 手机的实时语言翻译功能能够消除语言障碍。在视频会议上，AI 手机能提高交流质量，高效记录。在游戏领域，生成型 AI 带来震撼的视听和操作体验，模拟真实物理反馈。在生活中，AI 手机还能作为私人助理，能定制个性化内容，帮助用户管理日常生活。AI 手机的多样化功能，让用户的生活更加便捷与高效。
AI 手机加速渗透，未来主流机型将逐渐成为 AI 手机。2023 年下半年至今，三星、vivo、OPPO、荣耀、华为、小米等手机厂商相继将大模型能力应用在手机产品上，AI 手机正在加速渗透。根据 Counterpoint 预测，AI 手机的渗透率将从 2024 年的 11% 增长到 2027 年的 43%，这也意味着未来主流机型将逐渐成为 AI 手机。
图示：AI 手机的主要应用场景
AI 可穿戴设备：百花齐放的智能终端新形态
AI 可穿戴设备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种便携式智能设备。其核心特点在于智能化功能，通过内置传感器、无线通信等技术，以及高度集成的芯片、多媒体和 AI 模型，实现精准的智能识别、 分析及个性化推荐，为用户提供定制化的服务体验。其交互性设计强化了用户与设备的直观沟通，支持语音或触摸等多种交互方式，使操作更为简便高效。
随着 AI 技术的不断进步，AI 可穿戴设备将拥有更强大的智能处理能力。一方面，处理器效率、传感器精度、硬件集成度等硬件不断升级，持续提升设备性能，使其能够更高效地处理复杂任务；另一方面，AI 大模型开始进入智能穿戴设备领域，相当于为智能设备装上了一个强大的 " 智慧引擎 "。这些大模型经过大量数据的训练和优化，具备出色的特征提取、模式识别和预测能力。它们能够实时分析用户的行为模式、生理状态以及环境信息，为用户提供更加精准、个性化的服务。例如，谷歌宣布其研究部门将与 Fitbit 团队合作开发一款个人健康大语言模型，以提升谷歌 Pixel/Fitbit 智能手表手环的健康追踪功能。vivo 将自研蓝河系统首发搭载于 vivo Watch 3 智能手表上，得益于内置的蓝心大模型，这款手表配备了如 AI 心率算法、AI 更换表盘和自然语言对话等功能。
AI 可穿戴设备的形态正逐渐变得更加多样化。以 OpenAI 为代表的大模型技术厂商正在不断探索 AI 新终端形态，近年来，AIpin 电子胸针、Rewind Pendant 智能吊坠、Ray-Ban Meta 智能眼镜、WHOOP Coach 智能手环等一系列智能可穿戴终端相继问世，为用户提供了更加丰富的选择。严格来说，智能穿戴设备向 AI 穿戴设备的转变，其革命性可能并不如 AI 手机那般显著。然而，穿戴设备的初衷并非是为了承担繁重的工作任务，而是专注于健康、生活、运动等特定场景。在这一背景下，AI 穿戴设备更像是一位时刻陪伴在用户身边的贴心管家，为用户提供个性化的服务和支持。
4. 发展趋势展望
趋势一：AI 智能终端将强化个性化和情境感知能力
未来的 AI 智能终端将更加注重个性化服务，这种个性化不仅仅是简单的用户界面定制或内容推荐，而是深入到对用户使用习惯、偏好以及生活方式的全面理解。例如，AI 智能终端可通过学习用户的日常行为模式，自适应调整设备设置，以便更好地满足用户需求。这种 的个性化不仅限于单一设备，还能在不同的智能终端间实现无缝同步，确保用户在多个设备上享有一致性的个性化体验。情境感知也是 AI 智能终端的发展趋势，未来的智能终端将能够更准确地感知和理解用户所处的环境、时间、情绪等多种情境因素。设备可以通过内置的传感器和算法，自动判断用户是在家中、办公室还是户外，并据此调整设备的设置和功能。此外，通过语音识别和情绪分析技术，智能终端还能感知用户的情绪状态，从而提供更加贴心的响应。
趋势二：AI 智能终端将与 AIoT 融合
AI 智能终端与 AIoT（人工智能物联网）的融合正展现出巨大的潜力和前景。这种融合不仅将推动智能终端设备的智能化和互联互通，更预示着未来智能生活的全新面貌。通过物联网技术，各种智能设备可以相互连接，形成一个庞大的智能网络，实现设备之间的信息共享和数据交互。在这个网络中，AI 智能终端将扮演重要角色，它们不仅能够收集和处理来自各种传感器的数据，还能通过人工智能技术对数据进行分析和预测，从而实现更加精准的控制和优化。这种融合将推动智能终端设备的自动化和智能化升级。借助 AIoT 技术，AI 智能终端可以实现对家居、办公、出行等各个场景的智能控制，为人们提供高效、智能、便捷的生活体验。在家居环境中，它们可以自动调控照明、温度和安全系统；在办公场所，它们可以化身智能助手，高效管理会议设施，自动化安排文件整理和会议日程，极大提高工作效率；在出行时，智能 与其他车辆和交通设施可实现实时数据交互，提供最安全、最快捷的行车路线。此外，AI 智能终端与 AIoT 的融合还将引领各行业的智能化升级，有望给工业、农业、医疗、交通等各个领域带来革命性的变化。
来源：36氪
