端侧智能是指在终端设备一侧进行的智能化处理和决策。它将AI算法和计算能力直接部署在边缘设备上,如智能手机、PC、智能家居、可穿戴设备、汽车、工业传感器等,使这些设备能在本地进行数据处理和分析,无需将大量数据传输到云端做处理。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,提升使用者真实的体验和设备性能。
近年来,政策端利好频出,为端侧智能行业发展提供良好环境。从国家层面来看,教育部“人工智能赋能行动”提出促进智能技术与教育教学(AI for education)、科学研究(AI for Science)、社会(AI for Society)的深层次地融合,为学习型社会、智能教育和数字技术发展提供有效的行动支撑。《工业与信息化部等七部门关于推动未来产业创新发展的实施建议》提出发展适应通用智能趋势的工业终端产品,支撑工业生产提质增效,赋能新型工业化。发展量大面广、智能便捷、沉浸体验的消费级终端,满足数字生活、数字文化、公共服务等新需求。打造智能适老的医疗健康终端,提升人民群众生命健康质量。突破高级别智能网联汽车、元宇宙入口等具有爆发潜能的超级终端,构筑产业竞争新优势。
从地方层面来看,《深圳市推动智能终端产业高水平发展若干措施》鼓励智能终端品牌企业、整机代工企业开放供应链、打通上下游,与核心元器件、零部件、模组等上游供应链企业加强合作、联合攻关。《广东省关于人工智能赋能千行百业的若干措施》制定目标,到2027年全省AI产业底座进一步夯实,算力规模过60EFLOPS,全国领先的算法体系和算力网络体系基本形成;智能终端产品供给丰富,在手机、计算机、家居、机器人等8大门类,打造百款以上大规模使用的智能终端产品,AI核心产业规模过4400亿元。
过去,处理器、内存、电池、散热以及软件等因素曾严重限制了端侧智能的发展。CPU性能不足,难以快速处理复杂的智能任务;内存容量有限,无法承载大量数据的运算需求;电池续航能力弱,难以支持长时间的智能运行;散热不佳会导致设备过热降频,影响性能发挥;而软件的不完善也使得智能应用的体验大打折扣。但随技术的慢慢的提升,主体问题正逐步得到解决。如今,强大的处理器能够高效处理各种任务,大容量内存让数据存储和运算更加从容,新型电池技术提升续航能力、加快充电速度,依托VC 均热板、石墨烯散热膜等的散热设计确保设备稳定运行,软件也在一直在优化升级,为端侧智能的发展铺平道路。
传统PC渗透率已接近天花板,AI PC带来智能化体验或创造新增长点。预计AI PC 在中国 PC 市场中新机的装配比例将在未来几年中快速攀升, 将于 2026年达到80.3%,成为 PC 市场主流。随着行业龙头在2024年发布新一代AIPC,2024年AI PC出货量占比将由不足10%跃升过半,成为AI PC爆发元年。
2024年AI手机的渗透率预计将达到16%,预计2026年AI手机出货量超过4.7亿部,渗透率将达到38%,AI大模型与智能手机结合有望驱动新一轮换机周期,引领行业发展趋势。
随着花了钱的人可穿戴设备的兴趣激增、与智能手机的集成增加、医疗保健应用程序的扩展、远程患者监测的增加、生物识别认证的集成、智能服装解决方案的增长以及对老年人护理可穿戴设备的开发进程加快,预计全球AI可穿戴设备市场规模将由2024年的419.2亿美元增长至2028年的1207亿美元,CAGR达30.3%。
在智能手机日益采用、高速互联网的广泛使用、对能源效率的日益关注和技术进步(如物联网和人工智能的整合)的推动下,智能家居市场正在经历稳步增长。多个方面数据显示,2023年全球智能家居市场规模达1238亿美元,预计2032年全球智能家居市场规模达3456亿美元,年复合增长率为12.1%。
随着新能源汽车市场规模的增长,依靠汽车供应链厂商使用AI提高生产力、辅助驾驶与智驾发展等因素,AI汽车加速发展。2022年全世界汽车领域AI市场规模达60亿美元,预计2032年全世界汽车领域AI市场规模达6000亿美元。
人工智能技术的进步提高了工业效率、生产力和决策能力,明显降低人力与管理成本,提升生产效率和生产质量,制造业人工智能渗透率预期短中期内呈指数级上升。当前“工业4.0” 概念被逐渐接受,其主张通过信息物理系统实现“智能工厂”,动态配置生产方式,AI是实现关键,同时具身智能领域探索逐渐深入,或成为AI覆盖制造业全场景的关键技术。人工智能技术在制造业中的采用持续不断的增加。2019年全球制造业AI市场规模为81.4亿美元,预计到2032年将达到6951.6亿美元,期间CAGR达37.7%。
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