智東西（公眾號(hào)：zhidxcom）
作者 | 程茜
編輯 | 漠影
端側(cè)AI邁入快車道，終端芯片廠商正在發(fā)力！
2025年8月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》，將“人工智能+”作為重點(diǎn)行動(dòng)，推動(dòng)AI從技術(shù)實(shí)驗(yàn)向行業(yè)實(shí)踐轉(zhuǎn)化，重點(diǎn)支持移動(dòng)終端、穿戴設(shè)備、智能家居等八大類消費(fèi)級(jí)AI終端創(chuàng)新。
可以看到，端側(cè)模型部署已成為行業(yè)公認(rèn)的技術(shù)趨勢(shì)，曾經(jīng)依賴云端的智能服務(wù)，如今伴隨著模型壓縮、推理加速技術(shù)等發(fā)展正加速向終端設(shè)備遷移，再到當(dāng)下端側(cè)設(shè)備的多模態(tài)融合、端云協(xié)同發(fā)展，使其成為千億設(shè)備智能化變革的核心驅(qū)動(dòng)力。
如今，端側(cè)大模型正讓每一臺(tái)終端都具備懂場(chǎng)景、懂用戶的智能，開啟“萬(wàn)物智聯(lián)”的全新階段。?
站在端側(cè)AI爆發(fā)的起點(diǎn)，在本周中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟(AIIA)與上海海思聯(lián)合舉辦的端側(cè)AI論壇上，上海海思介紹了面向端側(cè)AI的最新進(jìn)展。
上海海思將聚焦場(chǎng)景智能、AI Agent、物理AI三大方向，打造差異化的解決方案。
場(chǎng)景智能也叫專用智能，其基于主要在終端上的計(jì)算能力，使得設(shè)備擁有更強(qiáng)的環(huán)境感知、一定的決策能力；AI Agent的計(jì)算能力則側(cè)重于端云協(xié)同，同時(shí)基于多模態(tài)能力提供更自然、智能的交互。
這背后，端側(cè)AI的高效實(shí)現(xiàn)，離不開終端設(shè)備、終端芯片、開發(fā)者之間的深度協(xié)同。因此，上海海思聚焦于在開放的生態(tài)之上構(gòu)建豐富的中間件和具有競(jìng)爭(zhēng)力的端側(cè)AI解決方案，為千億終端的智能化重構(gòu)提供全方位能力支撐。
一、從萬(wàn)物互聯(lián)到萬(wàn)物智能，終端芯片廠商面臨三大挑戰(zhàn)
想要實(shí)現(xiàn)智能無(wú)處不在，端側(cè)AI的技術(shù)突破與大規(guī)模落地不可或缺。
一方面，端側(cè)大模型的落地部署已具備成熟的現(xiàn)實(shí)土壤。
從2022年底至今，云端大模型的影響力已貫穿千行百業(yè)，在企業(yè)核心業(yè)務(wù)體系、消費(fèi)者日常生活中都逐漸普及，大模型性能的持續(xù)提升、軟件迭代速度的加快，推動(dòng)模型知識(shí)密度顯著提高，為端側(cè)大模型從技術(shù)構(gòu)想走向?qū)嶋H落地，創(chuàng)造了關(guān)鍵前提條件。
另一方面，端側(cè)AI優(yōu)勢(shì)顯而易見。
端側(cè)AI將部分計(jì)算能力遷移到手機(jī)、PC、家電等終端本地，使其在保障數(shù)據(jù)安全、保證體驗(yàn)絲滑方面具有天然優(yōu)勢(shì)。此外還有成本，從商業(yè)模式角度來(lái)看，端側(cè)部署的模型往往采用一次性交易，云端模型服務(wù)是訂閱制，相比之下，用戶更傾向于選擇一次性支付的“確定性成本”。
在這些因素的綜合作用下，端側(cè)AI發(fā)展提速，而這也反向?qū)χ纹溥\(yùn)行的終端芯片廠商，提出了更高的能力進(jìn)階要求。
具體來(lái)看，其挑戰(zhàn)主要集中于三大方面：
首先端側(cè)設(shè)備本身品類繁雜，其形態(tài)多樣、應(yīng)用場(chǎng)景多元、所需算力跨度極大，這就要求芯片適配不同的開源模型，才能滿足各類設(shè)備的差異化需求；
其次企業(yè)需要跨平臺(tái)進(jìn)行業(yè)務(wù)部署，中間還要穿插模型的調(diào)優(yōu)、適配環(huán)節(jié)，會(huì)導(dǎo)致端側(cè)AI落地周期增加；
最后是端側(cè)設(shè)備本身體積小且企業(yè)對(duì)成本更為敏感，如何平衡性能、成本之間的關(guān)系也是一大難點(diǎn)。
事實(shí)上，終端芯片廠商在端側(cè)AI的發(fā)展進(jìn)程中始終處在關(guān)鍵環(huán)節(jié)，從模型輕量化運(yùn)行、能效比平衡到場(chǎng)景化適配都是如此。
而上述挑戰(zhàn)落地到芯片側(cè)，最終轉(zhuǎn)化為對(duì)多元化產(chǎn)品、成體系解決方案、完整生態(tài)架構(gòu)的硬性要求，因此終端芯片廠商的角色也從單純的硬件供應(yīng)商，向著連接開發(fā)者、設(shè)備廠商、場(chǎng)景方的樞紐角色延伸。
上海海思在端側(cè)AI的最新布局，與這一產(chǎn)業(yè)發(fā)展邏輯高度契合。
二、聚焦三大端側(cè)AI發(fā)力點(diǎn)，配套系列化不同算力芯片方案
放到具體的場(chǎng)景側(cè)，上海海思基于自己的布局以及對(duì)智能的理解，瞄準(zhǔn)了三大領(lǐng)域：場(chǎng)景智能、AI Agent以及物理AI，上海海思相關(guān)技術(shù)專家談道，這一既覆蓋當(dāng)下成熟的應(yīng)用場(chǎng)景，也包含帶有前瞻性的未來(lái)智能形態(tài)。
首先，場(chǎng)景智能的發(fā)展是其中落地面較廣、應(yīng)用程度更深的。
這一領(lǐng)域的終端設(shè)備與我們?nèi)粘Ｉ钕⑾⑾嚓P(guān)，從連接到智能家電，從音視頻到顯示無(wú)一不涵蓋其中。在連接層面，其將AI應(yīng)用于家庭路由器，實(shí)現(xiàn)AI超級(jí)組網(wǎng)、抗干擾，上海海思依托于曾經(jīng)在通信行業(yè)超100萬(wàn)種場(chǎng)景的積累，可以識(shí)別10種以上干擾源，使得抗干擾性能提升30%。
智能家電領(lǐng)域的冰箱、洗衣機(jī)、空調(diào)現(xiàn)在幾乎已經(jīng)進(jìn)入“無(wú)AI不家電”時(shí)代，例如空調(diào)基于eAI MCU實(shí)現(xiàn)了節(jié)能16%、冰箱實(shí)現(xiàn)超過(guò)10%的節(jié)能、洗衣機(jī)增加了AI稱重、偏心檢測(cè)，端側(cè)屏顯設(shè)備基于AI Touch可以防誤觸防水等功能。其中，海爾、美的、海信等品牌廠商的空調(diào)、冰箱已經(jīng)搭載上海海思的解決方案，空調(diào)實(shí)現(xiàn)了靠近防直吹、靠近亮屏等AI感知能力，當(dāng)用戶靠近空調(diào)時(shí)，設(shè)備自動(dòng)調(diào)整出風(fēng)方向。
▲端側(cè)屏顯AI Touch
與此同時(shí)，在安防和機(jī)器智能領(lǐng)域，上海海思同樣提供了從1T級(jí)到100T級(jí)算力的芯片和解決方案。以安防領(lǐng)域?yàn)槔?，大華周界大模型基于上海海思的解決方案，應(yīng)對(duì)傳統(tǒng)周界算法在小目標(biāo)誤判率高、距離遠(yuǎn)目標(biāo)小無(wú)法被探測(cè)、誤報(bào)運(yùn)動(dòng)類人形目標(biāo)等痛點(diǎn)，使得誤報(bào)率下降90%，檢測(cè)距離提升70%。
▲大華周界大模型
其次是AI Agent。2025年，被業(yè)界稱作AI Agent落地的元年，端側(cè)正是Agent觸達(dá)用戶的核心入口之一。
基于MCP工具的端側(cè)多設(shè)備協(xié)同能力、RAG知識(shí)庫(kù)的本地離線調(diào)用特性，端側(cè)設(shè)備的應(yīng)用體驗(yàn)將與云端形成差異，其可以無(wú)需依賴網(wǎng)絡(luò)即可實(shí)現(xiàn)低延遲響應(yīng)，還能通過(guò)聯(lián)動(dòng)本地傳感器、攝像頭等硬件，實(shí)時(shí)融合環(huán)境數(shù)據(jù)。
在這一層面，上海海思提供系列化的端側(cè)芯片，例如精準(zhǔn)過(guò)濾背景噪音，提取清晰的語(yǔ)音指令，減少AI模型的Token消耗，進(jìn)而提升端側(cè)AI的運(yùn)行效率。
目前的典型場(chǎng)景就是可穿戴設(shè)備，依托AI Agent的自主決策與交互能力，使其得以向輕智能形態(tài)升級(jí)，能夠精準(zhǔn)感知用戶潛在意圖，不再被動(dòng)等待指令，而是主動(dòng)推送貼合需求的個(gè)性化服務(wù)。
最后是物理AI，相比于前兩大領(lǐng)域，這一層面的發(fā)展還處于早期。上海海思已率先展開在無(wú)人機(jī)等領(lǐng)域的探索。
因?yàn)閼?yīng)用場(chǎng)景不同，導(dǎo)致這些場(chǎng)景對(duì)視覺(jué)感知和AI應(yīng)用的差異較大，無(wú)人機(jī)需要高精度環(huán)境避障、四足機(jī)器人需要實(shí)時(shí)導(dǎo)航、適應(yīng)不同地形，人形機(jī)器人更是集大成者，需應(yīng)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景交互，對(duì)算力、感知精度的要求更高。例如朝歌科技基于上海海思解決方案打造的充電機(jī)器人，可以在不同天氣、工況下給新能源汽車自動(dòng)充電。
在人形機(jī)器人領(lǐng)域，上海海思已經(jīng)與千尋智能展開合作，通過(guò)優(yōu)化芯片的視覺(jué)處理單元，大幅增強(qiáng)人形機(jī)器人的圖像識(shí)別與環(huán)境感知能力。下一步，雙方還將在智能計(jì)算、感知、連接、模擬層面協(xié)同發(fā)力。
▲千尋智能人形機(jī)器人精準(zhǔn)疊衣
對(duì)于物理AI這類前沿領(lǐng)域，上海海思目前的核心就是聯(lián)合生態(tài)伙伴，共建物理智能的豐富產(chǎn)品應(yīng)用，為相應(yīng)技術(shù)成熟的產(chǎn)業(yè)發(fā)展鋪路。
這正是上海海思面對(duì)從日常場(chǎng)景到前沿探索的端側(cè)AI完整布局體系。
三、從單點(diǎn)產(chǎn)品到開發(fā)平臺(tái)，上海海思用全棧生態(tài)、場(chǎng)景、產(chǎn)品支撐，
端側(cè)AI的發(fā)展，本質(zhì)是一場(chǎng)將大模型、芯片、終端設(shè)備、開發(fā)者等要素緊密連接的變革，而上海海思就是串聯(lián)各個(gè)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵。
從其整體的布局來(lái)看，上海海思已經(jīng)形成智慧家庭、消費(fèi)電子、汽車電子三大場(chǎng)景，超高清音視頻、星閃聯(lián)接、開源鴻蒙、端側(cè)AI四大生態(tài)，以及顯示、視覺(jué)、聯(lián)接等10大產(chǎn)品的完整業(yè)務(wù)體系，為端側(cè)AI規(guī)?；涞卮罱藞?jiān)實(shí)的底座。
如此全棧的布局就需要強(qiáng)大的生態(tài)底座支撐，通過(guò)統(tǒng)一的生態(tài)平臺(tái)讓分散的技術(shù)、產(chǎn)品、解決方案真正適配碎片化的智能終端場(chǎng)景，破解端側(cè)設(shè)備形態(tài)多樣、場(chǎng)景復(fù)雜的行業(yè)難題。
為了支撐這一體系，上海海思還推出了ModelZoo平臺(tái)，集成15大類、100多個(gè)開源模型。上海海思相關(guān)技術(shù)專家稱，對(duì)于技術(shù)人員儲(chǔ)備不足的企業(yè)，該平臺(tái)可提供 “一條龍” 式全流程解決方案；而針對(duì)開發(fā)需求明確的用戶，平臺(tái)則配套了系列化工具，滿足其高效開發(fā)需求。
圍繞上述的布局，以及產(chǎn)品、解決方案、生態(tài)的深度協(xié)同，我們可以預(yù)見，上海海思將在端側(cè)AI時(shí)代扮演至關(guān)重要的角色。
不過(guò)從目前端側(cè)設(shè)備的智能水平來(lái)看，其真正實(shí)現(xiàn)思考與行動(dòng)閉環(huán)還有一定距離，但明確的演進(jìn)趨勢(shì)已然顯現(xiàn)：未來(lái)每一臺(tái)智能終端都將具備一定的原生推理能力，端側(cè)AI Agent可調(diào)用云端智能體應(yīng)用，終端設(shè)備與物理世界產(chǎn)生交互或?qū)⒊蔀槌B(tài)。
由此而衍生出，對(duì)開發(fā)者提出新的要求，其需要云端統(tǒng)一的訓(xùn)練和推理環(huán)境、模型、工具鏈、編譯等，這些正是實(shí)現(xiàn)端側(cè)AI高效部署、釋放高效智能的關(guān)鍵所在，而這也與上海海思構(gòu)建全棧生態(tài)的方向高度契合。
從行業(yè)應(yīng)用到更廣泛的大眾場(chǎng)景，從虛擬交互到物理世界的深度融合，端側(cè)AI的智能化藍(lán)圖正依托上海海思搭建的生態(tài)體系徐徐展開。
結(jié)語(yǔ)：上海海思聚焦端側(cè)AI高效規(guī)?；渴?/strong>
模型在端側(cè)部署，其本質(zhì)就是端側(cè)高頻實(shí)時(shí)AI應(yīng)用的高效實(shí)現(xiàn)與規(guī)?；涞?，這一過(guò)程中，既包含對(duì)成熟、傳統(tǒng)行業(yè)設(shè)備的智能化升級(jí)，如安防、傳統(tǒng)家電等領(lǐng)域，還包含新興產(chǎn)業(yè)對(duì)AI原生能力的訴求，如人形機(jī)器人、AI原生硬件等。
