01 产业链全景图
02 端侧AI 解析
通俗来讲，端侧AI就是把人工智能“装进”手机、电脑等设备里，让它们自己就能算、能回应，不用总是把数据传到云端去。这样既快又省流量，还更安全。
2022 年，ChatGPT 一出现，就像一颗“重磅炸弹”一样，让人工智能一下子火遍全球，也改变了很多人的工作和生活。后来，大家越来越多地用人工智能和数据分析，可是只靠把数据丢到云端处理，慢慢显露出问题：传输太慢、网不稳、还很花钱。尤其是要做实时决策时，云端就不太给力了。于是，人们开始把人工智能往设备本地搬，让它直接在手机、电脑等终端运行，这样既快又省，也更符合未来的方向。
端侧 AI 就像把“聪明大脑”放在手机、电脑等设备里，它不用每次都跑去云端求助。这样一来，不仅更省钱、更省电，还能在网络不稳时照样用。更重要的是，数据留在自己设备上，更安全、更隐私，还能根据个人习惯量身定制。正因为这些优势，端侧 AI 正在成为未来人工智能的重要方向。
03 上游产业链——核心硬件
03-1、AI芯片
随着人工智能的发展，端侧 AI 芯片已经成了科技创新的重要方向。它不是一块单独的芯片，而是一个“组合包”，里面包括负责运算的 SoC、存储芯片、各种传感芯片，以及能把它们整合起来的智能模组，一起构成了完整的体系。
03-2、端侧 SoC
端侧 SoC 就是一块专门为 AI 设计的“全能芯片”。它把处理器、存储器、通信接口、传感器接口，还有专门的 AI 模块都装在一起，让设备能在本地直接跑 AI。这样的设计既省电又高效，还能在小小的芯片里提供很强的算力，非常适合端侧 AI 的需求。
根据最新数据，全球 SoC 市场预计会从 2022 年的 1548 亿美元增长到 2032 年的 3278 亿美元，年均增速约 8%。这主要因为手机、物联网等设备对 SoC 的需求越来越大，SoC 能让它们性能更强、能效更高。同时，AI 普及、5G 加速和边缘计算发展，也推动 SoC 不断升级，让各种终端设备拥有更强的本地智能计算能力。
终端设备对 SoC 的算力需求正快速上升，驱动芯片向更高性能、更低延迟发展，同时在集成多种计算单元的基础上不断提升能效和系统紧凑性。
新一代 SoC 还强调低功耗和安全防护，在兼顾续航和数据隐私的同时，努力解决算力与能耗的平衡难题。
03-3、存储芯片
端侧存储芯片是给手机、手表、智能家居和安防摄像头这类设备准备的专用存储方案。它能在有限资源下高效处理和保存 AI 数据，既省电又低成本，满足设备的实时和智能需求。特点如下：
2024 年全球存储芯片市场达 1670 亿美元，AI 手机、AI PC 等需求带动 NAND Flash 和 DRAM 持续增长，2025 年还将扩大。国内市场也从 4267 亿元增至 4580 亿元，AI 应用正全面推高存储需求。
03-4、智能传感芯片/传感器
端侧智能传感芯片就是设备的“眼睛”和“耳朵”，还能顺便带个“小脑袋”。它不仅能采集光、声、动作等信号，还能直接在本地做降噪、识别和分析。比如摄像头能自己做人脸检测，工业传感器能当场判断机器有没有故障。它反应快、省能耗，还能根据环境灵活切换模式，甚至越用越聪明，像穿戴设备能学会更懂你的健康数据。
智能传感芯片的市场正在一路上涨。2023年全球规模已经到469亿美元，过去几年年均增长大约10%。预计到2025年，这个数字会冲到710亿美元。
其未来发展趋势如下：
AI 芯片是人工智能产业的核心底座，不管是端侧设备的实时智能运算，还是云端大模型的算力支撑，都得靠它打下基础。随着 AI 芯片技术突破，人工智能产业从算法研发到场景应用全链条都在加速推进，像智能驾驶、人形机器人这些领域的落地，背后都是整个产业的协同发力。
对普通投资者来说，想参与这个赛道又不用逐个筛选个股，创业板人工智能 ETF 华夏（159381）是个合适的选择，它布局了创业板里 AI 芯片、算法、应用等核心企业，能一键埋伏人工智能产业链，分享产业成长的机会。
03-5、端侧AI 模组
通信模组过去只负责把设备采集到的数据传到云端，就像“快递小哥”。现在它们升级成了“智能神经节点”，不仅能传输，还能自己算。随着AI普及，模组需要在本地完成推理，支持毫秒级响应，比如语音交互、环境感知。模组就是把芯片和功能模块整合好的标准件，企业直接用它就能快速给产品加上通信能力：
新一代AI模组在三个方面有突破：一是用模型压缩和量化技术，让AI能跑在资源有限的端侧设备上；二是把传感器和模组整合在一起，能处理多模态数据；三是用联邦学习在保护隐私的前提下进行协同训练。
这种“算力下沉”方式解决了云端AI的实时性、隐私和能耗问题。比如搭载高通QCS8550的模组能在本地跑大模型，让智能机器人更接近“拟人化”，通信模组也真正进入了“连接+计算+智能”的新阶段。
模组市场正快速扩张。全球无线通信模组规模从 2020 年的 323 亿元增长到 2024 年的 436 亿元，中国市场增速更快。预计到 2029 年，全球规模将达 726 亿元。主要动力来自 5G 普及和 AI 应用增加，带动智能汽车、智能家居等场景需求，同时推动模组向智能化、集成化升级。
04 中游产业链
04-1、市场规模
端侧 AI 正进入高速增长期。2023 年全球已有 228 亿台消费设备，其中手机、智能家居和 PC/PAD 占大头。虽然早期应用多在安防和车载，但真正的大规模发展从 2023 年开始，手机和 PC 全面接入 AI，推动行业快速起飞。
中国端侧 AI 市场正处在起跑加速阶段。2023 年规模不到 2000 亿元，预计 2028 年将突破 1.9 万亿元，年均增速高达 58%。推动力主要有三点：硬件算力提升（旗舰手机 NPU 将支持百亿级模型），应用扩展（AI 手机普及、AI 眼镜量产、工业和城市需求暴涨），以及政策扶持（纳入数字经济核心产业并提高补贴）。
04-2、 生成式AI 走向端侧
生成式 AI 正快速走向终端设备，软硬件升级带来新体验。应用层面，AI 已深入办公、创意、金融等领域。海外，Perplexity 月活用户超 1500 万，ChatGPT 周活用户到 2024 年底已达 3 亿；国内，字节豆包用户破 1.6 亿，日均新增 80 万，增长势头明显。
在硬件方面，生成式 AI 的发展正在改变行业格局。各种智能终端因加入 AI 获得新功能和更好体验，目前主要分为六类产品，成熟度和市场表现各不相同。
04-3、生成式 AI 在软件+硬件方面应用：
04-4、国内参与者现状：
算法与生态领域的企业正通过技术深化与场景融合加速端侧 AI 落地：
如科大讯飞在教育场景实现算法闭环，AI 学习机 T20 Pro 本地部署星火模型，支持离线语音交互，延迟≤100ms，借麦克风拾音与莱茵认证建 “听清 - 说准” 闭环；
中际旭创凭 1.6T/CPO 技术、头部客户绑定及全球产能，成 AI 算力光模块龙头，“硅光 + 液冷” 与大客户联合开发筑优势，2025-2027 年有望累计营收千亿，巩固全球光电子话语权；
中科创达则构建跨场景生态，与火山引擎合作将豆包模型部署至华为等百款 IoT 设备（Turbox Edge 支撑扫地机器人本地规划），滴水 AIOS 赋能特斯拉座舱，联合红帽建开源生态，千名团队推 “端侧模型 + 硬件 + 方案” 全链条赋能。
国内端侧 AI 已形成全产业链完整生态，2025 年市场规模破 2500 亿元但赛道细分，单个公司风险难把控，因此覆盖端侧芯片、算力基建等关键环节的产品——创业板人工智能 ETF 华夏（159381），可以说是恰到好处。这里顺便给大家介绍一个小程序红色火箭，在这里选中对应产品后，一揽子产品的总利润、对应标的构成都能清晰展现，对于产品的了解更加深入：
05 下游产业链
05-1、智能汽车
同时端侧 AI 让汽车从 “工具” 变 “智能助手”：本地轻量化大模型支持语音、视觉等多模态交互，零延迟且护隐私，和高通 Flex 架构 SoC 等硬件结合后，前方急刹车 30 毫秒内就能触发制动。未来端侧大模型升级，汽车会成自主学习的 “移动智能体”，提供更个性安全的出行服务。
05-2、智能机器人
机器人凭感知、运动控制、算力突破迎革命发展，具身智能机器人靠 “感知 - 决策 - 执行” 闭环实现环境互动与自主适应，不同于传统 AI 的符号推理，它重物理实体，借多模态感知和实时运动控制建认知、达高阶自主智能。
产业上，具身智能机器人适应力强，集成 AI 与机器人技术，能自主优化行为、应对医疗、商业、导览等多场景，应用快速扩张，是行业智能化核心动力，服务机器人领域更突破传统自动化设备局限。
端侧的AI在不断发展，加速渗透到生活的各方面，大大提升生活便利度。当然，身为投资者也需要有“秘密武器”才能在市场中做出更精准的抉择。红色火箭作为华夏基金旗下指数投资小程序，是投资者捕捉市场热点的利器，能实时聚合热点板块、解读波动原因，并通过指数三维拆解、红橙绿灯评分做深度分析。
当挑选几个产品作为组合进行测试的时候，结果在下面的五维图上一下变得可视化，当继续添加一个风险较低的产品后图形瞬间膨胀，收益率曲线则是平滑了。对于新手来说，把所有指标调整为越向外越优，不断调整基金的产品配置比例，使得面积更大，也就是越好的产品了。
