2025年电子行业深度报告：AI端侧落地正当时，硬件产品蓄势待发

1 三大因素催化端侧 AIGC 应用加速发展

回顾过去几年，从 2022 年底 ChatGPT 的问世引爆产业热潮以来，生成式 AI 成为全球 热门话题，也吸引了大量公司的探索和投资。在 2024 年以前，行业增速较大的环节为算力 芯片及服务器等基础设施建设相关的领域，而从 2024 年开始，应用端已逐步具备发展土 壤，有望迎来加速： 1）企业基建开支巨大，产出端规模较小，产出压力激增：生成式 AI 技术基础设施建 设投入巨大，收入端却明显薄弱，企业迫切需要找到能够承接巨额资本开支的 AI 产出； 2）算力使用成本降低，促使更多玩家入局，加速催生“杀手级应用”：大规模的算力 基础设施建设有利于形成规模效应，降低 AI 训练的成本，而 DeepSeek 模型的发布证明了 端侧模型进一步降本的可能性，为更多非大型 AI 企业的加入提供价格红利； 3）部分产品已有市场反馈，并持续优化迭代：经过前两年的初步探索，市场上已有 各种品类的软硬件 AI 产品。软件方面如 ChatGPT、DeepSeek、豆包等 AI 应用软件已获得 可观的用户量；硬件方面已有 AIPC、AI 手机、AI 可穿戴等产品落地并已获得一定销量和 市场反馈。 硬件是应用运行的支撑，端侧硬件能够促进 AIGC 技术融入更多的场景，加速技术普 及。同时，作为用户入口，端侧硬件承载较多用户数据，是 AI 技术个性化与定制化的基 础。从盈利角度讲，目前我们使用的大部分 AI 应用软件均对用户免费，而硬件则能够自然 的将成本加入硬件售价之中，完成 AIGC 投入与产出的商业闭环。目前，许多 AI 硬件产品 已有市场实践，正逐步积累用户。在科技大厂产出压力及算力使用成本降低的推动下，这 些产品中有望出现快速发展并占据较大市场份额的 AI 产品。

1.1 催化一：基建开支巨大，产出端规模较小

大型科技公司花费巨额资金扩建数据中心，且资金量持续增长。这类大型科技公司包 括海外的 Google、Microsoft 和 Meta 等，以及国内的字节跳动、腾讯和阿里巴巴。除此之 外，亚马逊、甲骨文、苹果、特斯拉等公司也是重要的算力开支贡献者。从算力公司收入 角度同样也能看出业界在 AI 基础设施方面的巨大投入。英伟达数据中心收入在 2023 年增 长超 200%，2024 年仍维持超 100%的高速增长。除了硬件设施方面的资本性投入，AI 数 据中心仍需考虑其他如运行维护、租赁，以及在后续 AI 模型的训练过程中所消耗的电力及 数据等运营性成本，使得公司实际投入比上述基础设施建设更高。根据英伟达在分析师日 上的演讲，AI 基础设施中，除 GPU 与组网外，其余开销约占到总体的一半。

在巨大的基础设施投入下，收入端却明显单薄。OpenAI 的年收入为 10 亿美元。微软 董事长兼首席执行官萨蒂亚·纳德拉 (Satya Nadella)在 2025 财年第二季度业绩电话会议中 表示，微软的人工智能业务年化收入超过 130 亿美元，但该收入与其 2024 年单季度的资 本开支水平相当。若未来收入端无法快速提高，将难以维持该业务的长期运转。企业迫切 需要找到能够承接巨额资本开支的 AI 产出。

1.2 催化二：算力使用成本下降，促使更多厂商入局

在产业发展初期，鉴于巨大的成本投入，除了少数几家大型公司之外，其他公司难以 参与到 AIGC 行业中，使参与者过于单一，在应用端极大的限制了产品的丰富度，降低了 “杀手级应用”出现的可能性。而目前该情况已经发生了改变，一方面，字节跳动的成功 降本向业界展示了规模效应降本的可能性，另一方面，DeepSeek 的优化创新证明对模型本 身及训练方式的优化也能大幅降低训练成本，从而降低了行业门槛，使得更多中小型企业 也能加入，同时也显著提升了大模型在各行业场景中的适用性。

1.2.1 规模效应降本

随着 AI 数据中心规模增大，厂商有机会通过调度和资源使用优化的方式，提高资源 利用率，降低单位算力使用成本。2024 年 12 月 18 日，字节跳动在火山引擎 FORCE 大会 上正式推出了豆包视觉推理大模型，并宣布进入“厘时代”，该模型的价格大幅下调至 0.003 元/千 token，相较行业标准低了 85%。火山引擎总裁谭待介绍，火山引擎在技术上有非常 多优化手段，可以降低大模型成本，在工程上可以通过分布式推理的形式将底层算力使用 得更好；另外，在混合调度方面，可以把不同负载进行混合调度，这样的成本也大幅下 降。 各大科技公司均大量投资建设 AI 数据中心，随着规模扩大，AI 训练和推理成本有望 下降。2024 年，亚马逊表示计划在未来几年内在以人工智能为重点的数据中心投资超过 1000 亿美元。2025 年初，公司又宣布计划投资约 110 亿美元来扩展其在佐治亚州的基础设 施。微软副董事长兼总裁布拉德·史密斯（Brad Smith）2025 年初在公司官网的一篇博客中 宣布：在 2025 财年，微软有望投资约 800 亿美元建设人工智能数据中心，以训练人工智能 模型并在全球范围内部署人工智能和基于云的应用程序。谷歌在 2024 年第四季度及财年业 绩电话会议中提到，2025 年公司预计将投资约 750 亿美元的资本支出，其中大部分将用 于技术基础设施，主要是在服务器方面，其次是数据中心和网络。当新的数据中心容量上 线时，云服务商有机会通过调度优化的方式，使其提供的训练和推理成本下降，从而使中 小型，包括初创公司也能加入到 AIGC 行业创新队伍之中。

1.2.2 DeepSeek 优化创新降本

DeepSeek 的模型发布同样也让行业看到了大幅降本的可能性。2024 年末，DeepSeek 公司发布了多个模型，宣称其中的 DeepSeek-V3 在性能上相当于业界领先的闭源模型 GPT4o，优于领先的开源模型 Llama 3，且总训练成本仅为 558 万美元，而 GPT-4o 这样的模型 训练成本估计约 1 亿美元。2025 年 1 月 20 日，公司又发布了一个名为 DeepSeek-R1 的模 型，声称其在一系列任务上实现了与 OpenAI-o1 相当的性能。 具体来说，从 DeepSeek 在 V3、R1 模型的相关论文可以看到，V3 模型：1）优化模型 架构设计，对传统专家模型（MoE）架构和传统多头注意力（Multi-Head Attention， MHA）进行了改良（改良后分别命名为 DeepSeekMoE 和 DeepSeekMLA）；2）预训练采用FP8 混合精度训练框架减少运算量，并通过算法、框架和硬件的协同设计，几乎实现了计 算和通信的完全重叠，显著提升了训练效率；3）训练后：将长思维链 (CoT) 模型中的推 理能力提炼到 V3，显著提升了其推理性能。而 R1 系列模型直接将强化学习 (RL) 应用于 基础模型，无需依赖监督微调 (SFT) 作为初始步骤。这种方法可以减少对大量监督数据的 依赖，降低训练成本。 总的来说，DeepSeek 通过一系列创新，大幅降低了其模型的训练成本，且保有优秀的 性能表现。同时，DeepSeek 对其模型进行了开源。目前可以在开源社区平台下载 DeepSeek R1、V3、V2 等各版本的模型，同时公司还提供了一些轻量化及蒸馏模型，针对 参数量更小的场景。虽然这些模型主要应用于文本领域，且其模型并不一定能直接移植到 端侧，但其开源模型及降本思路具备参考价值，为行业提供了成功大幅降本的案例，使行 业有机会迎来更多参与者，加速应用落地。

1.3 催化三：部分产品已有市场反馈，并持续迭代

2024 年，生成式 AI 领域出现了许多应用方面的尝试，包含软件及硬件，为后续的发 展奠定了基础。软件方面，从 AI 办公助理到 AI 视频制作，再到语音代理和 AI 会计师。 其中，部分 AI 应用产品已有不错表现。Perplexity 自推出以来一直处于增长状态，每月活 跃用户达到 1500 万。根据公司 2024 年 12 月的公告，ChatGPT 在全球每周拥有 3 亿活 跃用户。OpenAI 于 10 月推出了 ChatGPT Search，这是其现有类似搜索功能的扩展。就 国内看，豆包截止至 11 月底，豆包在 2024 年的累计用户规模已经超过 1.6 亿，每日平均 新增用户下载量稳定维持在 80 万，成为全球排名第二，国内排名第一的 AI APP。AI 产品 榜全球总榜数据显示，2025 年 4 月份，ChatGPT 稳坐第一，拥有 5.5 亿月活跃用户；阿里 夸克第二，月活跃用户量近 1.5 亿；字节豆包第三，月活约 1.1 亿。国内总榜上，排名前三 的分别是夸克、豆包和 DeepSeek。

DeepSeek 应用(APP)于 2025/01/10 发布，日活跃用户 DAU 第 5 天超过 ChatGPT， 第 15 天是 ChatGPT 的 2 倍达 259 万日活跃用户，成为全球增速最快的 AI 原生应 用。

硬件产品方面，主要包括 AIPC、AI 手机、AI 可穿戴（耳机/眼镜等）、AI 玩具、汽车 （自动驾驶）、机器人等。其中，AIPC 自 2023 年首次推出后，已经过一年多的迭代优化， 已具备一定规模；AI 手机于 2024 年开始发布，几乎所有大型手机厂商均有相关机型推 出；可穿戴类产品，尤其是眼镜产品在市场上取得优异销售成绩，逐步得到各大科技公司 重视；AI 陪伴、玩具类产品也有更丰富的产品产出，并逐步积累客户群体；汽车已在自动 驾驶的长年探索中逐步使用生成式 AI 技术，而 AI 机器人市场仍在商业化探索阶段。

端侧硬件是 AI 应用的基础，也是重要的用户入口。目前我们使用各类 AI 应用均是通 过各类端侧硬件，如手机、电脑、可穿戴设备等。作为用户直接接触的应用媒介，端侧硬件能够促进 AI 技术融入更多的场景中，让各种设备具备智能化的交互和决策能力，提升了 用户体验，加速人工智能的普及。同时，作为用户入口，端侧硬件承载较多用户数据，是 AI 技术个性化与定制化的基础。例如，用户使用手机进行打车、购物、日程规划等操作， 具有一定个人倾向性，AI 手机则可以根据用户的使用习惯和偏好，在本地进行个性化的规 划决策，帮助用户简化日常操作流程。 在各类 AI 硬件产品中，AIPC/手机等消费类产品在较短的时间内放量，并形成对生成 式 AI 技术投入回报的机会更大。基于自动驾驶的汽车产品出于对安全、可靠性、响应速 度等方面的高要求，在 AIGC 技术应用方面有较大限制，且价格更高，用户更换周期更 长；而机器人产品尚未形成销售规模，处于商业化探索阶段。因此，本文主要聚焦于 AIPC/手机/可穿戴/陪伴等偏消费类产品的探讨。

2 AI 端侧硬件现状与展望

2.1 AIPC

AIPC 在业界尚无统一定义，与传统 PC 的主要区别在于是否可在本地运行 AI 大模 型。AIPC 的概念最早由处理器芯片厂商英特尔于 2023 年 9 月提出，而后每家头部厂商对 AIPC 均有自己的定义，各厂商对功能定义均有差别，如英特尔认为 AIPC 由三个法则定 义：具备本地算力、经济回报、数据私有，而联想则认为 AIPC 需具备五大特征：具备个 人智能体、个人大模型、本地混合 AI 算力、开放 AI 应用生态、数据隐私安全保护。但整 体而言，目前业界一般认为 AIPC 硬件方面须使用支持 AI 的计算架构，即为如 “CPU+GPU+NPU”的异构方案，其与传统 PC 最大的区别在于可在本地端侧运行 AI 大模 型。 基于本地运行大模型的需求，AIPC 变化的核心在处理器。为了顺应 PC 领域的 AI 应 用和趋势，x86 和 ARM 阵营的处理器厂商都已对其产品规格进行了战略性升级，与以往机 型相比，一个关键的不同是集成 NPU。苹果和高通等 ARM 阵营公司在智能手机领域积累 了丰富经验，在 NPU 效率方面，这些公司的内部技术目前处于领先地位。与此同时，由英 特尔和 AMD 等巨头组成的 x86 阵营也不甘落后。AMD 于 2023 年底发布的 8040 系列有了 显著的进步，算力与当年年中推出的 7040 系列相比有了一个大飞跃。英特尔在同月推出了 英特尔酷睿 Ultra 处理器，TOPS 达到 10。

头部 PC 厂商均已加入 AIPC 的发展行列。苹果 Mac 早在 2020 年就已经从英特尔处 理器过渡到 M1，同时将苹果神经引擎（ANE）引入 Mac 产品组合，成为市场上唯一 AIPC。基于 Windows 系统的头部 PC 厂商也已公开表示，AIPC 将是他们即将推出的最重 要的创新产品，希望借助这类产品在 2024 年及以后实现市场加速复苏。围绕该类别的重点 信息包括：创造“全新的用户体验”（华硕）和提供“显著的生产力提升”（戴尔）。供应商还 宣传 AI 为“行业拐点”（联想），并指出与整个市场相比，该产品类别表现优异。在 CES 上，高通公布的最新数据是，搭载骁龙 X 系列平台的 AIPC 已经超过 60 款，预计到 2026 年这个数字将超过 100 款。

从市场表现来看，经过一年多各主流厂商的新品尝试与迭代，AIPC 销量已具备一定 规模，并快速增长。2024 年第二季度，根据 Canalys 的数据，支持 AI 的 PC 出货量为 880 万台，占本季度所有 PC 出货量的 14%。Apple 的整个 Mac 产品组合将 M 系列芯片与神经引擎相结合，拥有目前最高的 AIPC 出货量和产品组合份额。在 Windows 领域，支持 AI 的 PC 出货量环比增长了 127%。联想是全球出货量最高的 PC 供应商，已将支持 AI 的 PC 份额提升至本季度 Windows PC 总出货量的 6%左右。这意味着其支持 AI 的 PC 出货量环 比增长了 228%。惠普在其 Windows 出货量中实现了约 8%的 AIPC 份额，戴尔在其强大的 商业影响力的支持下，其 Windows 出货量中有不到 7%的 PC 是支持 AI 的 PC。

2024 年第三季度，AIPC 出货量达到 1330 万台，占本季度 PC 总出货量的 20%，环比 增长 49%。其中 Mac AIPC 占比 47%，Windows AIPC 占比迅速增长到 53%，季度份额首次 超过 Mac AIPC。Windows AIPC 出货量占第三季度 Windows PC 出货总量的 12%。其中， 惠普在 Windows AIPC 中份额最高，达到 15%。其次是联想和戴尔，均有 12%份额。 2024 年第四季度，AIPC 出货量达到 1540 万台，占该季度所有 PC 出货量的 23%。 Windows AIPC 占比继续提高。按厂商来看，在 2024 年第四季度，苹果在整个 PC 市场占 有 10.2%的市场份额，在支持 AI 的 PC 市场占有 45%的市场份额。联想在 AI PC 市场占有 15%的份额排名第二，惠普以 14%的份额排名第三。据 Gartner 预测，到 2025 年，全球 AIPC 的出货量将突破 1.14 亿台，同比增长 165.5%。

当前各大厂商推出的 AIPC 的主要产品功能有：1） AI 智能助手：如惠普惠小微、联想小天等，能够与用户交互，回答用户问题，帮 助查找文件，调用工具，执行本地知识库推理任务等，作为更便捷的交互入口， 对于消费及商用类用户均有帮助，能够提高使用效率； 2） 性能加强：如惠普 AIPC 支持处理 LLM 训练、机器学习等数据密集型 AI 操作， 戴尔 Pro 16 Plus 可助力企业加快部署 AI 应用程序，实现设备端 AI 集成等，主要 适用于商业类用户； 3） 一系列 AI 应用：如写作工具、PPT 辅助生成、图像/视频处理工具、翻译/纪要、 文件整理和查找等，可以适用于有该类需求的特定商用及消费类客户，帮助提升 工作效率及使用体验。

从产品实际用户反馈来看，厂商提供的这些功能在某些场景下确实能够提供许多方 便，相对于云端 AI 应用（如 ChatGPT、DeepSeek、豆包等）具有独特优势。例如可以通 过智能助手交互的方式直接修改电脑设置，而不用记住每个配置修改的具体位置；能够查 询本地文件，对于电脑中文件非常多的用户非常实用；能够处理本地文件，而不用将文件 上传到云端进行处理，适用于有保密性需求用户等等。

然而，市场上也有不少关于 AIPC 的质疑，主要包括： 1） 功能不及预期：一方面，AIPC 提供的功能，如一系列提升效率的 AI 助手，并不 一定能真正帮助用户提升工作效率。相反，由于功能的易用性、用户熟悉度等问 题，反而可能降低用户的工作效率。例如英特尔在 2024 年底的一份研究显示，许 多 AIPC 用户比传统 PC 用户处理工作效率更低，他们需要先研究 AI 功能用法， 并且熟悉与智能助手交谈的话术。再如联想 AIPC 个人数据库，需要事先在电脑 文件中选定加入个人数据库的文件，才可以进行操作。 另一方面，部分消费者认为其没有对于厂商提供的这一系列功能的需求，或者这 些需求只适用于极少数人群，是“伪需求”。用户认为自己可以直接通过访问 AI 应用网站使用 AI 功能（如 ChatGPT、豆包等），并不需要本地大模型能力，只有 少数有特殊需求的人群才有此需要，因此没必要为此专门升级本地硬件。而英特 尔的研究报告也显示，在考察的 6000 名消费者中，有 44%的消费者认为 AIPC 只 是个噱头，53%认为 AIPC 只适用于某些专业人士。 2） 价格：AIPC 价格普遍较为昂贵。AIPC 产品集成了高性能芯片、存储和传感器等 硬件，直接导致成本显著增加，而厂商在 AI 研发方面的投入，最终会转嫁给消费 者，导致产品价格上升。例如联想的 29 款 AIPC 中，12 款在 10000 元以上，8 款 8000-9000 元；戴尔 10 款 AIPC 中，5 款价格在 10000 元以上，最低价格 6999 元 （2025 年 4 月 2 日数据，价格为基本/标准配置价格）。没有足够有吸引力的功能 支撑下，难以让消费者为此买单。3） 技术及生态成熟度不高：目前 AIPC 属于较新的产品，目前技术及应用生态尚不 够成熟，还需要软件和系统功能的支持。例如，一些会使用到 AI 能力的第三方绘 图软件由于底层不支持而无法调用 NPU 算力，需要更多第三方软件配合升级版本 进行底层适配。 从过往科技新品发展的经验来看，价格一般会随着技术成熟及规模扩大而逐步降低， 但功能是否能持续得到用户的认可则决定未来产品规模能否持续扩大。AIPC 一定程度上 受到我们前面提到的三大因素催化，有望在未来迎来放量：1）AIPC 作为具备较大用户群 的终端产品，是 AIGC 落地的重要场景之一，产出压力较大的大模型厂商有意愿推动其发展；2）随着算力规模的增大及技术创新带来的成本降低，有望吸引更多个人及企业参与 AI 行业，催生更丰富的应用功能，逐步完善技术，推动 AIPC 的进一步渗透；3）PC 市场 为具备一定规模的成熟市场，用户对 PC 产品有概念及认知，厂商不必再从头培育市场、 教育用户，因此 AIPC 在渗透上相较其他终端具备一定先发优势。

2.2 AI 手机

作为体量较大的消费电子产品，手机也是 AI 硬件端落地的重要产品。苹果、谷歌和三 星等全球主要厂商以及华为、小米、荣耀、OPPO 和 vivo 等中国领先厂商都走在将生成式 AI 功能集成到其设备的前列。2024 年下半年，在各大手机厂商的新品发布会上，AI 能力 已然成为必不可少的宣传亮点。 对于 AI 手机的定义同样未能统一，与传统手机区别主要在是否支持运行端侧 AI 模型 和应用，最重要的硬件变化在处理器。与 AIPC 类似，AI 手机同样没有统一的定义，根据 Canalys 及 IDC，AI 手机需要关键的硬件能力，比如优化专用处理器（如 ASIC、GPU 等），算力达到一定水平（如 NPU 算力大于 40 TOPS、实时 LLM 大于 10 tokens/秒等），以 支持运行端侧 AI 模型和应用。

为 AI 手机提供处理器芯片的厂商中，第三方厂商主要有高通和联发科，苹果、华 为、三星、谷歌等全栈厂商则具备自己的终端。高通在实时性能方面展现出了高标准，其 骁龙 8 Gen 3 在设备上运行优化后的 7B 大语言模型时，速度能达到 20 个 tokens/秒。联发 科技的生成式 AI 产品战略同样具有竞争力，其天玑 9300 就配备 APU 790，其 NeuroPilot Stack 能帮助安卓设备厂商充分利用计算能力，该平台还简化了安卓开发者部署多模态生 成式 AI 应用的过程。联发科技正战略性的利用其在中国市场的主导地位推动其在智能手机 领域的生成式 AI 计划。联发科技与百川智能、百度文心、零一万物和阿里巴巴通义千问等 AI 模型供应商的合作，将巩固其在中国的应用程序开发版图，确保在中国市场的竞争中占 据有利地位。

头部终端厂商均有推出 AI 手机机型。苹果公司在 iPhone 15 Pro 系列及之后的新款手 机基本均支持其 AI 功能系统 Apple Intelligence。其神经网络引擎（Neural Engine）为其从 手机到电脑等产品组合带来了端侧 AI 功能。在云 AI 领域，苹果缺乏强大的基础设施，因 此强调端侧处理，对于要求更高的任务则通过合作伙伴提供方案。谷歌拥有强大的云基础 设施和世界一流的大模型，且涵盖云侧至智能手机和可穿戴设备等边缘设备的全套 AI 解 决方案。未来几年，在与三星等全球型厂商合作的推动下，AI 手机用户群有望实现大幅增 长。华为也拥有全价值链覆盖，从软件和云基础设施层面一直到终端用户设备，都有能力 提供解决方案。其操作系统 HarmonyOS Next 与盘古大模型深度融合，实现系统级 AI 能 力，而不仅仅是具有 AI 功能的应用程序。盘古大模型将 AI 能力深度融入 HarmonyOS Next 操作系统的各个子模块，如图像识别、智能通话、文档处理和跨应用协同等。

从销售数据来看，AI 手机初期渗透速度较快，苹果占据主要份额，其次是三星，小 米、VIVO、OPPO、荣耀等国内厂商也有不错表现。2024 年第二季度，Canalys 数据显示 全球智能手机当季出货量约为 2.9 亿台，其中 AI 手机销量约为 3500 万台，占所有手机比 例为 12%左右。其中销量前十的机型分别为：苹果 iPhone 15 Pro Max、苹果 iPhone 15Pro、三星 Galaxy S24 Ultra、三星 Galaxy S24、三星 Galaxy S24 Plus、小米 14、vivo X100s、三星 Galaxy Z Flip 6、OPPO Find X7、小米 14 Pro。 2024 年第三季度，Canalys 报告显示全球季度手机出货量为 3.1 亿台，AI 手机出货量 约 5262 万台，占比约为 17%。其中苹果总出货量约 3210 万部，占到 61%市场份额；三星 1300 万部，市场份额 25%；小米 360 万部，市场份额 7%；VIVO 220 万部，市场份额 4%；荣耀 80 万部，市场份额 2%。

在 2025 年 1 月的报告中，Canalys 数据显示在 2024 年第三季度，中国 AI 手机出货量 同比大幅增长 591%。从 2023 年第三季度到 2024 年第三季度，中国大陆 AI 手机出货量稳 步提升，渗透率从 3%提升到 22%。Canalys 还公布 2023 年第三季度到 2024 年第三季度中 国大陆安卓 AI 手机总出货量为 2600 万台，其中小米和 vivo 是两大巨头，分别占据 38%和 31%的份额，OPPO 和荣耀分别拿下 12%和 11%的份额，三星为 4%。

对于 AI 手机未来几年发展，各家机构预测较为乐观。Canalys 预测 2024 年全球 16% 的智能手机出货为 AI 手机，到 2028 年这一比例将激增至 54%。受消费者对 AI 助手和端 侧处理等增强功能需求的推动，2023 年至 2028 年间，AI 手机市场以 63%的年均复合增长 率(CAGR)增长。除了 Canalys 外，Counterpoint 曾预计 2024 年全球 AI 手机渗透率将达 11%，并将于 2027 年提升至 43%。IDC 则预计，2024 年全球 AI 手机出货量将达 2.34 亿 台，2028 年有望增长至 9.12 亿台。国内市场方面，IDC 预计 2025 年中国新一代 AI 手机市 场出货量预计达 1.18 亿部，同比增长 59.8%，占整体市场的 40.7%。2027 年有望增长至 1.5 亿台，占中国手机整体市场比例达 51.9%。

从目前 AI 手机提供的功能来看，主要体现为部分功能的智能化升级。围绕为用户简 化和加快日常任务处理、提升用户体验角度，AI 手机提供诸如：写作助手、语音纪要、照 片及视频智能处理及生成、智能本地文件处理/分类，以及更方便地应用云端大模型能力等 功能，强调个人数据的隐私安全性。

从产品实际用户反馈来看，部分用户对生成式 AI 功能具备较高兴趣，但支付额外费 用意愿较低。据报道，北美地区对生成式 AI 的认知度最高，达到 72%，且有高达 67%的 美国受访者表示愿意升级到一款搭载了生成式 AI 技术的智能手机。目前最受欢迎的 Gen AI 应用包括写作辅助、图像生成和语音助手等，并且已有更多用户开始使用手机智能助手 来进行手机操纵。 然而，尽管消费者对 AI 手机表现出较高兴趣，但为这些功能支付额外费用的意愿却不 高，部分已经购买并使用的用户也反馈了产品存在的不足，主要包含： 1） 价格提高，但缺乏“杀手级应用”：AI 手机需要强大的硬件支持，这推高了生产 成本，导致售价上涨。然而，消费者对 AI 功能的实际价值感知有限，不足以支撑 产品价格上涨。首先，用户已经习惯在没有智能助手的情况下使用手机，在大部 分情况下并不需要智能助手的帮助。对于其他智能化功能，用户也可以利用各种 AI 应用联网使用，通过手动控制上传 APP 的内容来保护隐私，而不必额外花费将 云端功能移动到本地，导致终端价格上涨。相较于 PC，使用移动网络的手机更无 需担心断网问题。

SellCell 的一项研究显示，73%的 iPhone 用户和 87%的三星用户表示其手机目前提 供的 AI 功能几乎没有任何价值，但 47.6%的 iPhone 用户认为 AI 是选择手机的关 键因素。因此并不是用户对 AI 没有认知或是不关心，而是目前 AI 手机提供的功 能并未让他们满意。

2） 技术成熟度不高：当前 AI 手机的技术仍处于探索阶段，许多功能尚未成熟，用户 体验不稳定。例如，AI Pin 和 Rabbit R1 等激进派产品因频繁断连和过热问题，市 场反馈不佳。再如 Apple Intelligence 的通知概要功能，将用户收到通知信息概括为一条要点，但用户反馈这些要点并不能有效概括所有未读信息，或产生了理解 错误的概括。 3） 信息安全存在隐患：AI 手机在运行过程中需要收集海量用户数据，相比 PC 而 言，手机的携带时间更长，能够接触到的用户信息更多，如果手机厂商或应用开 发者在数据收集、存储、使用和共享环节存在不规范操作，则可能导致数据泄 露。 展望未来，AI 手机需提供更实用的功能以及更好的体验来支撑更高的价格，大模型厂 商的产出压力及算力降本有望推动“杀手级应用”的产生。相对于 AIPC 而言，AI 手机在 渗透上更具优势。手机的换机周期相较 PC 更短，且许多厂商每年更新的旗舰机已经是 AI 手机，更促进了 AI 手机的渗透。但 AI 手机仍需配备与价格相匹配的功能，积累更多用户 好评，让用户认为值得购买，才能支撑未来的持续渗透。对大模型厂商而言，AI 手机也是 AIGC 落地的重要终端，且手机用户数量较 PC 更多，使用时间更长，倘若 AI 功能推广成 功，获得的收益可能更大，具有更高吸引力；数据中心的规模化以及 DeepSeek 的模型训练 降本方案有望成为端侧大模型功能加强的催化剂，促进“杀手级应用”的产生，进而推动 AI 手机的加速放量。

2.3 AI 眼镜、耳机等可穿戴产品

可穿戴产品种类繁多，应用于各种生活工作场景，是重要的信息入口，成为 AI 端侧落 地的重要组成部分。目前，业界具有较多尝试的领域为 AI 眼镜及 AI 耳机。

2.3.1 AI 眼镜

AI 眼镜可被视为智能眼镜的一种形式，已在市场上取得良好的反馈。智能眼镜已有较 长时间的发展，并衍生出多种品类。距离最初谷歌推出 Google Glass 已经过去了十多年， 智能眼镜经历多轮迭代，逐步衍生出纯虚拟场景的 VR 眼镜及显示增强的 AR 眼镜两大 类，而后又新增两者结合的混合现实 MR 眼镜。随着生成式 AI 技术的发展，智能眼镜开 始逐渐融入该项技术。到 2024 年，Meta Ray-Ban 意外取得巨大成功使得采用 AI 助手成为 智能眼镜进一步发展的大趋势。 META 与雷朋合作推出的 Ray-Ban Meta 眼镜于 2023 年 9 月发布，2024 年 4 月接入了 AI 功能，能够实现 AI 语音交互、AI 识物、翻译等功能。2024 年中即有行业媒体报道称该 产品销量破百万。近日，Meta 首席执行官马克·扎克伯格在电话会议中首次公布了雷朋智 能眼镜的销售数据，表示在 2024 年售出超过 100 万副雷朋智能眼镜。此前早在 2021 年， Meta 与雷朋就开始了合作。2021 年 9 月，双方联名推出了初代智能眼镜 Ray-Ban Stories， 但市场反应平淡，截止到 2023 年 2 月，仅售出了约 30 万副。相比之下，第二代产品销量 有了快速突破。 AI 眼镜相较传统 AR/VR 眼镜更轻便美观，相比音频眼镜功能更丰富。与 VR 产品相 比，AR/AI 眼镜相对更小更轻，外形更接近普通眼镜，具有更好的佩戴舒适度。在使用场 景方面，VR 眼镜创造完全沉浸式的虚拟世界，主要用于游戏娱乐行业、培训模拟；而 AR/AI 眼镜则可以看到外界真实环境，可以将数字信息融入环境中，因此除娱乐外，在医 疗保健、工业制造、物流等专业环境中尤其有利，具有更广泛的应用场景。AI 眼镜目前也 有带显示（如 Rokid Glasses）及不带显示（如 Meta Ray-Ban）的款式。Rokid Glasses 带单 色显示，功能相对彩色的 AR 眼镜有一定局限，但质量更轻体积更小，适合在更多场合长 时间佩戴，产品发布后其提词功能在网络上引起广泛关注。而 Meta Ray-Ban 不带显示功能，无法展示虚拟影像，功能进一步收缩，但相应的重量体积也能进一步降低，外形更加 美观。同时，相对于只增加耳机功能的音频眼镜，Meta Ray-Ban 带摄像头及 AI 助手，功 能更加丰富实用。

与上一代产品相比，Meta Ray-Ban 硬件性能优化，软件新增 AI 功能。从硬件上讲， 两款眼镜都具备摄像头和音频，外形上差异不大。Meta Ray-Ban 智能眼镜采用了 Ray-Ban Stories 的所有功能，并对其进行了提升。Ray-Ban Meta 的摄像头和拍摄图像质量有了很大 的进步。Ray-Ban Stories（第一代）配备的是 500 万像素摄像头，无论是拍摄照片还是视 频，质量都比较低。而 Ray-Ban Meta（第二代）搭载了一颗 1200 万像素超广角镜头，照 片拍摄清晰很多，最高支持 60 秒的 1080P 规格的视频录制。同时，存储空间从 4GB 扩 大到 32GB，也能在某些场景中取代手机镜头，方便的进行视频录制。在音频上提高音量 以及定向音频技术的加入提升了听觉体验。

此外，接入 AI 功能后，用户可通过“嘿 Meta”关键词语音唤醒启动对话式助手 Meta AI，并可通过语音指令拨打电话、发送短信、控制功能、询问问题、翻译以及记住停车位等。摄像头录制的视频可以使用人工智能和快速语音命令与联系人分享。通过免提直播并 让人工智能读出直播评论等。

Meta Ray-Ban 的成功一定程度带动了智能眼镜 AI 功能的发展。在 2025 年 1 月的 CES 大会上，大量智能眼镜公司参展，并展示了集成 AI 功能的新品：雷鸟创新发布了雷 鸟 V3 AI 拍摄眼镜，Rokid 在 CES 上展示了最新产品 AI+AR 眼镜 Rokid Glasses，加南科技 展示新产品 AI 智能近视眼镜 KANAAN-K1，李未可科技展出了 AI 眼镜 Meta Lens Chat 和 AI 拍摄眼镜 Meta Lens View，雷神科技及初创公司 Halliday 也都推出了 AI 眼镜产品。

AI 眼镜的出现为智能眼镜带来新的增长点。目前 AI 眼镜品类较新，没有专门的分类 统计，可以参考其他智能眼镜品类。根据洛图科技（RUNTO）发布的数据显示，2024 年 全球 XR（AR/VR/MR）设备出货量为 731 万台，同比下降 10.3%。其中 VR 和 MR（混合现实）设备的出货量占比较高，为 652.8 万台，在全球整体市场中的出货量份额为 89.3%。AR（增强现实）设备的出货量为 78.2 万台，出货量占比为 10.7%。 由于 AI 眼镜与 AR 眼镜相似度更高，通常被作为 AR 眼镜的子类或者衍生。按照 Meta 的说法，2024 年 Meta Ray-Ban 销量 100 万台以上，超过了当年 AR 眼镜全年销量， 增长势头迅猛。在中国的消费级市场，根据 IDC 数据，2023 年中国 AR/VR 头显出货 72.5 万台（sales-in 口径），其中 AR 出货 26.2 万台，VR 出货 46.3 万台，AR 眼镜销量增长迅 速，在第四季度出货 11.8 万台，首次超过 VR 眼镜（11 万台）。2024 年中国 XR 设备市场 在全渠道的销量为 53.6 万台，AR 眼镜销量开始增速下降，第三季度规模仅增长了 8.7%， 但从 9 月起，AI 智能眼镜作为 AR 衍生产品成为新的焦点，叠加消费电子“国补”政策以及 史上最长的双 11 大促，第四季度的 AR 销量激增，全年的中国 AR 零售市场实现近 30 万 台的销量和 32.1%的同比增长。IDC 预计 2025 年中国 AR 市场同比 2024 年将增长 143.9% （包含 AI 眼镜）。

虽然 AI 眼镜目前整体呈增长趋势，但目前销售规模较小，未来是否能够大规模放量仍 具有不确定性。根据用户使用的实际反馈来看，目前产品存在一些问题，可能制约其放 量： 1） 缺乏刚需场景：尽管 AI 眼镜以大模型功能为卖点，但目前尚未找到能够吸引大量 消费者购买的应用场景。目前 AI 眼镜主要提供常见的导航、拍摄、翻译、信息提 示等功能，这些功能虽然方便有用，但通过智能手机也能完成，缺乏更具吸引力 和实用性的应用生态，用户使用它的频率和时长有限，对其需求并不强烈。 2） 重量问题：目前 AI 眼镜虽然比 VR/MR 眼镜轻，但由于增加摄像头、电路板、麦 克风等电子零部件，相较于日常佩戴的近视眼镜仍然更重，长时间佩戴仍然会带 来不适感。例如，Meta Quest 3 VR 眼镜在 500g 以上，雷鸟 Air3 AR 眼镜重量在 76g，Meta Ray-Ban 重 50g 左右，而一般近视眼镜的重量在 14~35g。 3） 续航问题：AI 眼镜由于重量限制，无法使用大容量电池，且随着功能逐渐强大耗 电量也更大，长时间佩戴使用难以避免需要中途充电的问题，而近视人士如果眼 镜需要摘下充电将会带来较大不便。目前，AI 眼镜的使用续航时间约 4 小时，难 以做到使用途中不充电。4） 端侧算力有限：产品的重量和体积约束限制了 AI 眼镜的算力及存储配置，使其将 来可能无法运行一些复杂的离线功能。 5） 显示技术不足：部分 AI 眼镜配备显示功能，目前的显示技术无法在满足亮度、分 辨率及色彩基础上，兼顾重量、功耗及价格等因素，使得产品要么效果欠佳，要 么太贵。 功能吸引力及性价比或是放量关键。以上用户提及的问题包含功能设计和技术的局 限。对于包含 AI 眼镜在内的所有智能眼镜而言，即使在产品具备刚需场景且技术可实现的 情况下，仍然存在包含性能、续航、重量、价格等问题的产品设计“不可能三角”难题， 使得目前仍缺乏某款产品能够在性能及功能强大的基础上，能够兼顾美观与佩戴舒适度， 同时具备多数客户愿意购买的合适价格。我们认为，用户的这些需求更多来源于与成熟产 品的对标，然而对于早期产品而言无需面面俱到，在具备功能吸引力及性价比的情况下， 保证产品能够积累用户并持续迭代，即可逐步完善。

AI 眼镜尚不具备庞大用户群与成熟的技术，但有更强发展动能与创新空间，在 AI 训 练降本的背景下有望迎来快速发展。相较于 AI 手机、AIPC 等产品，AI 眼镜需要的一些技 术相对成熟度更低，需要突破的技术问题更多，且不具备规模较大的现有市场和用户群。 然而，在竞争格局已经较为稳定的手机及 PC 市场，许多 AI 大厂只能作为合作方及供应商 加入，获取的收益有限，而智能眼镜领域成熟度较低，AI 大厂可以直接加入竞争行列，有 机会获取更大收益，相应的动力也更强；训练及推理成本的降低也有利于各厂商推出更多 的产品尝试及配套应用，有利于技术问题的解决以及刚需场景的探索。

2.3.2 AI 耳机

终端厂商及互联网大厂入局 AI 耳机。耳机在基本实现无线化之后，消费者对耳机的 使用时长大幅提高，使用场景也更加丰富，成为 AI 技术应用的重要品类之一。随着 AIGC 技术的发展，不少耳机及 AI 厂商已经尝试将 AI 功能集成至无线耳机，并推出相应产品。 AI 耳机厂商可以分为两种类型，一类是硬件厂商，本身具有无线耳机产品，开始集成 AI 功能，如华为、小米等手机厂商，接入腾讯、百度、OpenAI 等外部公司的大模型或自研模 型，或飞利浦和纽曼等音频厂商，为耳机加入 AI 降噪或语音助手等功能；另一类是互联网 科技公司，如字节跳动、科大讯飞等，自身具备大模型及 AI 应用能力，将耳机作为 AI 落 地的一环。

无线耳机已具备一定市场规模。据 Canalys 数据显示，2024 年全球真无线耳机 （TWS）市场出货量达到 3.3 亿台，同比增长 13%，恢复了两位数增长。厂商方面，苹果 以 23%的市场份额居首，整体出货量达到 7600 万台。三星紧随其后，整体出货量达到 2800 万台，同比增长 13%，占据 9%的市场份额。小米位列第三，出货量为 2600 万台，同 比增长 58%，市场份额达到 8%，逐步逼近三星。boAt 出货量达到 2000 万台，排名第四。 华为出货量达到 1500 万台，同比增长 60%，排名第五。

AI 技术的介入为耳机提供的新的增长点。根据 RUNTO 线上监测数据，2024 年 8 月，中国在线电商平台的 AI 耳机虽然在耳机/耳麦总销售额中仅占 1.4%，但增长速度惊 人，对比去年 8 月数据同比增长 763.3%，销售额增长 1447%。2024 年 5 月至 8 月，产品均价稳定在千元以上，月度销售金额也迈上了 2000 万元的新台阶。2024 年全年中国传统 主流电商市场 AI 耳机销量 31.5 万副，到 2025 年 Q1 销量达 38.2 万副，保持高速增长势 头。

AI 耳机在技术与功能设计上面临更大挑战。AI 耳机的发展势头迅猛，但其未来的持 续渗透仍需产品突破市场考验。与 AIPC/手机/眼镜等产品相比，耳机对空间及重量有更高 的要求，使其在功能上面临更大的局限性，无法独立运行性能要求较高的 AI 功能，一定程 度上依赖手机等其他终端。如果无法突破技术瓶颈，那么具有产品组合及生态的全栈厂商 也许更具优势，或是在产品功能上需要更加有吸引力的设计。

2.4 AI 陪伴：玩具/机器人等产品

大语言模型在迭代的过程中，其中一个分支延伸出更细腻、富有同理心、带有情感的 对话能力，发展成为当下不同类型的 AI 陪伴类产品，逐渐成为 AI 在终端落地的重要分 支。从上世纪九十年代以数码暴龙机、Tamagotchi、Sony Dog 为代表的第一代电子宠物产 品，到今天由人工智能和高端制造赋能的 AI 玩具、Moxie 教育型机器人、Lovot 情感陪伴 机器人等产品，随着 AI 技术在产品中逐渐渗透，产品智能化水平不断提高，应用场景也趋 于丰富，从最初的扁平化设计到拥有情感感知力、互动性，可以为人类提供娱乐与情感支 持。

AI 陪伴类产品玩家众多且分散。从多款具有代表性的 AI 玩具/陪伴产品可以看到，参 与该赛道产品尝试的公司来自世界各地，既有卡西欧、TCL 等大型公司，也有盟友智能、 FoloToy 等初创公司。产品价格范围较大，从几百元到上万元人民币不等，功能场景主要 为情感陪伴及儿童教育/玩具，通过 AI 技术实现用户情绪感知及语言/动作交互，针对儿 童、独居人群、养宠人群、家长/教育机构等用户群体。 从目标群体看，产品具备巨大的市场需求空间。近年来，我国养宠家庭数量呈现出显 著的逐年递增态势。根据《2023 年中国宠物行业白皮书》数据显示，截至 2022 年，我国 养宠家庭数量已达 9800 万户，宠物家庭渗透率持续提升。相比于传统宠物而言，AI 智能 宠物具备独特优势，例如能够突破通常只有 10 年左右的宠物寿命，且并不需要投入大量的 时间与精力进行宠物日常照料，后期维护年费通常较宠物日常开支更低，智能程度更高等 等，因此在该市场有望占据一定份额。

独居人群包含一定比例的单身人口及独居老人。单身人口在我国的数量呈现出显著增 长态势。据《中国人口和就业统计年鉴 2023》的数据显示，截至 2022 年，中国单身人口 已逾 2.3 亿。单身人群普遍存在着情感支持与陪伴的需求，是 AI 陪伴产品的重要目标群 体。数据显示，截至 2024 年末，中国 65 周岁及以上老年人口达 22023 万人，占总人口的 15.6%，这标志着中国已经正式步入“中度老龄化”社会。许多老人子女不在身边，具有 陪伴和看护需求。AI 陪伴产品除情感陪伴功能外，还能提供通信等看护功能，如日本的 BOCCO emo 机器人既有相关案例，能一定程度上满足独居老人需求。

全球玩具市场规模庞大，并且预计未来将呈现稳定的增长趋势。以 GMV 计，全球玩 具市场的规模从 2019 年的 6312 亿元增长至 2023 年的 7731 亿元，期间年均复合增长率为 5.2%，预计 2024 年市场规模将突破 8000 亿元。2014-2023 年，我国玩具行业产量自 420.44 万吨增长至 711.16 万吨，CAGR 为 6.01%。 在教育方面，AI 技术有力的促进了教育产品的教育水平及互动体验，有望打开更多市 场空间。根据 Global Growth Insights 数据显示，2024 年全球教育机器人市场规模为 14.59 亿美元，预计 2025 年将到达 17.93 亿美元，到 2033 年将增长至 93.51 亿美元，预测期内 （2025~2033 年）CAGR 高达 22.93%。

从销售表现来看，AI 陪伴产品目前销售体量较小，但用户群体和市场规模均呈上升趋 势。日本 GROOVE X 公司的陪伴机器人 Lovot 从 2019 年发售起，全球共售出超 1.4 万 台，主要集中在日本市场，目前已在中国有售。多款初创公司产品曾在 Indiegogo、 Kickstarter 等海外众筹平台筹集资金，如 Zoetic AI 的 Kiki 机器人，Vanguard Industries 的 Moflin，乐天派的桌面机器人 Rux Robo 以及萌友智能的 Ropet。可以看到，这些产品出资 人数几百到上千人，资金规模几十到数百万元人民币，仍不具备较大的市场规模和用户群 体，但不论是支持人数还是筹集资金量，整体均呈现上升趋势。

目前 AI 陪伴类产品在应用场景上呈现分化趋势，占据不同细分市场。Lovot 凭借可爱 的外形、仿生设计和高频互动（如体温模拟、主动寻人）缓解用户孤独感，在养老、心理 咨询等场景有一定渗透；兔子形态的 AI 宠物 Moflin，通过简单的动作和叫声与用户互 动，深受孤独人士喜爱，在日本发售后很快售罄；Moxie 通过自闭症干预临床数据，占据 部分儿童教育市场；Folotoy 则以“低成本+防沉迷”突围，硬件售价仅几百元且基础功能 免费，通过构建“硬件防沉迷+软件隐私优先+内容审核”的三维体系吸引下沉市场家长群 体。 与 AIPC、AI 手机等其他已经具备较大规模，并且已有成熟市场（PC/手机市场）的端 侧硬件相比，AI 陪伴类产品目前使用群体较小且分散，难以突破利基市场。目前主要存在 以下方面问题： 1） 功能体验有限：尽管 AI 情感陪伴玩具/机器人可以通过语言、语音语调、表情动 作等方式与用户互动，但目前的功能效果在识别和反馈上都存在欠缺，用户体验 感欠佳，难以提升购买意愿。例如，这些玩具/机器人既难以完全准确地识别和理 解人类复杂多变的情感，在表达上又显得僵化被动，难以使人产生真正的情感共 鸣； 2） 性价比：高价位产品（如 Lovot 超 3 万元、Moxie 约 1.1 万元）虽然具有较好的用 户体验，但成本价格高昂，很大程度制约了普及率，而低价机型（如 FoloToy）又 存在功能及体验欠佳问题（传感器误判率高、交互逻辑刻板等）。 究其原因，技术成熟度是重要的因素。目前 AI 陪伴玩具/机器人的能力核心是其内置 的 AI 大模型。从大模型能力角度出发，AI 陪伴类产品所表现出的陪伴交互体验欠佳，可 能是由于以下方面的能力局限：

记忆力不足：AI 陪伴产品需要能够记住用户的喜好和习惯，才能在日常沟通中显得更 加自然顺畅，但现实中的 AI 的记忆能力仍然欠缺，这个看似浅显的问题其实触及了当前LLM 研究的前沿：模型记忆问题。从 2023 年初开始，模型的记忆能力就是各个团队的研 究重点，但到今天为止，业界仍未看到成型的解决方案。 缺乏想象力：当前的 AI 陪伴产品往往在对话中显得过于被动，无法根据用户的反馈 创造性地引导对话。有受访者就提出“对 AI 陪玩主要的担心就是他们有时候回答/训练的 模式太单一，我一猜就能猜到他们想干什么。”造成这种现象的原因其实是模型的“在合理 时间触发合理情节”的能力还很弱。这里的一个可能性就是向 GPT-4o 演示的“Her”的方 向发展，让 AI 能看到、能听到；因为只有能感知，AI 才能判断当下在什么场合，合适触 发什么情节。 多模态不足：人类沟通是多模态的，丰富的肢体语言、面部表情和声音的抑扬顿挫在 传达情感和意图上也很重要。目前 AI 陪伴产品与用户沟通方式较为单一固定，如 Folotoy 基本只有对话的交互方式，Lovot 虽然可以通过简单的声音、表情和动作反馈，让用户产 生情感依赖，但这些反馈基于有限的预设，难以做到丰富和变化，使得这种依赖往往是短 暂的，用户很快失去兴趣。

鉴于目前技术及市场成熟度限制，AI 陪伴类产品难以面面具到，在产品设计时若想强 调某些方面的能力，只能折中牺牲其他方面能力或价格，使得产品局限于细分场景或小部 分受众群体，难以做到全面化，限制了市场的进一步扩大。未来随着技术的不断突破和产 品设计的经验积累，AI 陪伴玩具/机器人或将率先在细分领域突破，逐步积累技术经验及 客户群，在价格和实用性之间找到平衡点。

3 生成式 AI 加速终端产品市场增长或格局重塑

生成式 AI 技术的快速发展下，各类终端厂商均在加速融入该项技术，推出新的产品或 系列，以求获得市场空间或份额上的突破。可以看到，2024 年是 AI 端侧硬件产品快速增 加的一年，包括手机、PC、眼镜、耳机、陪伴在内的各种品类均有 AI 相关的芯片推出， 覆盖从数百到上万元的各个价格带。生成式 AI 技术的融入或将催生终端产品的市场增长或 格局重塑。

3.1 手机及 PC：格局重塑

对于手机和 PC 而言，作为全球年出货量较大的品类（手机全球年出货量 12 亿部左 右，PC 数亿部），AI 给手机和 PC 市场带来的变化可以包括： 1）总销量上的变化：包含换机周期缩短所带来的变化。鉴于目前手机和 PC 的销售量 已经较大且价位偏高，销量继续增加难度较高，但仍有可能看到功能升级带来的短期集中 换机造成的销量提升。 2）渗透率变化：该类机型由于软硬件的升级一般具有更高的单价，进而带来整体销售 额上的变化。渗透率的变化是目前确定性最强的影响之一，更关键的变量是渗透速度，取 决于用户对于 AI 功能的实际态度。根据 Canalys 的数据，2024 年第二及第三季度 AIPC 的 渗透率分别为 14%/20%，而 AI 手机分别为 12%/17%，一方面 AIPC 的起步时间更早，另 一方面相比 AI 手机，AIPC 除了个人用户，还有企业及开发者。前期企业及开发者可能贡 献更多的渗透率，而后续个人用户对 AI 功能的买单意愿或是渗透率继续提升的关键。 3）相关零部件变化：目前主要集中在算力芯片及存储/内存上，也是模型运行必备的 硬件增量，在变化的零部件中拥有相对更高的价值量。其次是数据传输相关的线路接口、 电池及充放电相关组件和数据获取的传感器等。

从 AI 厂商的投资回报角度，随着 AI 手机或 AIPC 的渗透率提升，或带来销量增加、 换机周期缩短等情况发生，手机或 PC 厂商有机会赚取更多利润，从而支付设备内集成 AI 功能的费用（如向 OpenAI 支付调用 ChatGPT 费用），或是用户通过在 AI 手机或 AIPC 上 使用相关软件，直接向 AI 服务提供方支付费用，以完成 AI 投入产出闭环，实现行业的持 续发展。AI 手机对手机产业以及 AIPC 对 PC 产业带来的这些变化可能给产业链各环节带 来新的机会： 对于 PC 厂商而言，推出 AI 功能设计更好的 AIPC 产品有机会获取更大的市场份额， 拉动 PC 业务的业绩。由于除苹果 Mac 采用自研 M 系列处理器芯片外，其余厂商均采用英 特尔等第三方供应商产品，因此在硬件性能上难以拉开差距，产品的成功更多取决于内置 本地大模型提供的 AI 功能，例如，联想在其 AIPC 产品中内嵌个人大模型与智能体“小 天”，惠普的惠小微 AI 智能助手等，虽然都是 AI 助手，但功能设计和效果各不相同，小 天能在设置本地个人知识库情况下离线处理本地文件，而惠小微则不支持本功能等等。

手机厂商类似，除了苹果、华为、三星等有自研处理器厂商外，其余厂商则是使用高 通/联发科开发的 AI 手机芯片，因此，本地大模型的能力及功能设计就显得尤为重要。 对于上游零部件供应商，除了处理器之外，其他硬件也会因 AI 功能的加入而改变。 1） 内存：AI 应用对密集数据传输和处理有较高的需求，因此其内存的容量和带宽必 须升级。这一趋势将提升对带宽更大、计算更密集解决方案的需求。 2） 数据传输及接口：AI PC/手机需要以更快的速度处理数据，因此需要采用更先进 传输接口，如传输速度和充电功率规格更高的 USB4 解决方案。 3） 电池及充放电：AI PC/手机更高的性能需要消耗更多电能，导致续航缩短，需要 容量更大的电池或是更快的充电方案。 4） 传感器：手机及 PC 均集成各类传感器，其中摄像头模块和麦克风是重要的 AI 功 能入口，随着 AI 功能的加入，可能会对这些传感器有新的要求，尤其是 PC 端传 感器规格发展相对于智能手机中的相同元件相对缓慢。 5） 存储：对于内嵌个人大模型的 AI PC/手机，需要存储大量参数，相应存储容量也 需要提高。

3.2 可穿戴产品：市场扩大

对于智能眼镜，目前全球年出货量不足千万，有较大的市场拓展空间。AI 功能的加入 有望拓宽应用场景，提高该品类整体的销售量，对于品牌厂商及上游零部件供应商均有望 带来较大的营收增量。然而，智能眼镜目前业界处于尝试阶段，产品形态较多，包含零部 件复杂的头盔式 VR 设备，以及仅在眼镜基础上增加耳机功能相关硬件的简单款式，不同 款式的零部件有一定差异。当前智能眼镜主要上游零部件包括： 1） 处理器芯片：负责音视频处理及 AI 相关功能，目前主要采用高通空间计算平台 （骁龙 AR1/XR2）；2） 内存及存储：AI 眼镜需要运行 AI 相关功能，处理音频视频以及后续音视频存 储，对存储有一定量要求，且需同时兼顾眼镜重量； 3） 传感器：摄像头及音频模组，；手机及 PC 均集成各类传感器，其中摄像头模块和 麦克风是重要的 AI 功能入口，随着 AI 功能的加入，可能会对这些传感器有新的 要求，尤其是 PC 端传感器规格发展相对于智能手机中的相同元件相对缓慢。 4） 电池及充电：AI PC/手机更高的性能需要消耗更多电能，导致续航缩短，需要容 量更大的电池或是更快的充电方案。 轻便美观的智能眼镜具备更高的增长潜质。关于未来产品形态，AI 眼镜多为类似 Meta Ray-Ban 的耳机加摄像头的配置，相比重量体积较大且使用场景限制更多的 VR/MR 设备更加轻便美观，与普通近视眼镜相似度高，可以日常长时间佩戴，且使用场景更加丰 富，具备更好的扩散条件。全球维度看，2023 年 9 月推出的 AI 眼镜 Meta Ray-Ban 在 2024 年销量 100 万台以上，超过了 AR 眼镜全年销量。在中国，AI 功能的加入拉动 AR 眼镜销 量快速提升，2024 年中国 AR 零售市场实现 32.1%的同比增长，而 XR 设备市场在全渠道 的销量为 53.6 万台，同比下降 12.5%，压力主要来自 VR 眼镜。同样，功能更加简单的音 频眼镜（配备扬声器及麦克风，支持语音通话，语音助手等功能的智能眼镜）也有较好增 速，根据洛图科技数据，2024 年 1-7 月，中国智能音频眼镜线上市场（不含拼抖快）销量 7 万台，同比增长 45.3%。对于加入 AI 眼镜市场的互联网公司，由于 AI 大厂硬件经验相 对不足，因此相比硬件功能复杂的产品，功能精简的产品更容易把完善度做高，获得早期 用户的认可。

3.3 AI 陪伴类产品：市场突破

AI 陪伴类产品尚处于商业化早期阶段，尚不具备成型的市场和用户基础，但有较大的 需求空间。随着相关技术的不断发展与产品端的不断尝试，用户群体及市场规模呈现上升 趋势。大模型的发展为 AI 陪伴类产品带来更高的智能及更强大的功能，而其使用成本的降 低有望为该赛道带来增长动能，对于终端及上游零部件厂商而言均是新的业务增量。由于 产品尚未成型，每家公司产品形态差异较大，不具备成熟稳定的供应体系，但从市场具有 代表性的 AI 陪伴产品看，零部件主要包含 1）控制用芯片，包括 CPU、SoC，及其搭配使 用的内存、存储等；2）移动用电机；3）交互用显示器，以及麦克风/扬声器等；4）各类 传感器，包括摄像头、温度、压力传感器、IMU 等；5）电池。

编辑：火腿肠