AI端側(cè)創(chuàng)新產(chǎn)品涌現(xiàn)搶灘萬(wàn)億元級(jí)市場(chǎng)

    本報(bào)記者 丁蓉

    AI（人工智能）端側(cè)產(chǎn)品正呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。12月11日，2025TCL全球技術(shù)創(chuàng)新大會(huì)在廣州舉行，展示區(qū)的一系列AI端側(cè)產(chǎn)品成為焦點(diǎn)，雷鳥(niǎo)智能眼鏡X3Pro、小藍(lán)翼新風(fēng)AI空調(diào)、AI超級(jí)筒洗衣機(jī)、AI冰箱、電視行業(yè)首個(gè)大智能體、AI陪伴機(jī)器人TCL AiMe等悉數(shù)亮相。

    資深產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)觀察家、北京智帆海岸營(yíng)銷(xiāo)顧問(wèn)有限責(zé)任公司首席顧問(wèn)梁振鵬在接受《證券日?qǐng)?bào)》記者采訪時(shí)表示：“AI端側(cè)產(chǎn)品的創(chuàng)新熱潮，反映出AI正從云端算力建設(shè)向端側(cè)應(yīng)用延伸，未來(lái)AI端側(cè)產(chǎn)品市場(chǎng)空間廣闊。”

    AI眼鏡被視為“下一代人機(jī)交互入口”，在本屆TCL全球技術(shù)創(chuàng)新大會(huì)上，雷鳥(niǎo)X3 Pro吸引了眾多參會(huì)者試戴。其不僅支持用戶(hù)隨時(shí)提問(wèn)并實(shí)時(shí)獲得解答，還具備圖像識(shí)別功能，搭載強(qiáng)大的AI翻譯系統(tǒng)，支持多國(guó)語(yǔ)言，可在鏡片上顯示翻譯字幕。

    TCL小藍(lán)翼新風(fēng)空調(diào)的AI睡眠功能也引發(fā)圍觀。據(jù)介紹，該功能通過(guò)毫米波雷達(dá)感知技術(shù)，能識(shí)別睡眠階段人體體動(dòng)狀態(tài)，自動(dòng)調(diào)節(jié)睡眠溫度，提升深度睡眠時(shí)長(zhǎng)。

    從AI手機(jī)到AI穿戴設(shè)備，再到AI家居產(chǎn)品，近期在AI端側(cè)市場(chǎng)，海內(nèi)外頭部科技企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)品正處于井噴階段。

    AI端側(cè)產(chǎn)品的創(chuàng)新不僅重構(gòu)用戶(hù)與智能設(shè)備的交互方式，更帶動(dòng)全產(chǎn)業(yè)鏈升級(jí)，激活萬(wàn)億元級(jí)市場(chǎng)。第三方數(shù)據(jù)公司弗若斯特沙利文預(yù)測(cè)，2025年至2029年，全球AI端側(cè)市場(chǎng)將實(shí)現(xiàn)跨越式增長(zhǎng)，規(guī)模預(yù)計(jì)從3219億元躍升至1.22萬(wàn)億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)40%。

    我國(guó)AI端側(cè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)完善，各細(xì)分領(lǐng)域企業(yè)加速創(chuàng)新、協(xié)同發(fā)力，緊抓產(chǎn)業(yè)機(jī)遇。

    例如，芯原微電子（上海）股份有限公司擁有豐富的AI應(yīng)用軟硬件芯片定制平臺(tái)解決方案，覆蓋AIPC、AI手機(jī)、智慧汽車(chē)、機(jī)器人等高效率端側(cè)計(jì)算設(shè)備領(lǐng)域。該公司相關(guān)負(fù)責(zé)人近日在上證e互動(dòng)平臺(tái)回答投資者提問(wèn)時(shí)表示：“截至2025年第三季度末，公司在手訂單金額為32.86億元，已連續(xù)8個(gè)季度保持高位，持續(xù)創(chuàng)造歷史新高。”

    上海移遠(yuǎn)通信技術(shù)股份有限公司推出AI音頻模組，讓終端設(shè)備不僅能“聽(tīng)懂”，更能“感知”。據(jù)悉，該公司基于邊緣計(jì)算、AI算法、AI大模型等打造的AI解決方案已在人形機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、割草機(jī)、智能零售、智能座艙、智慧醫(yī)療、AI玩具、智能家居、智能家電等領(lǐng)域的頭部廠商落地。

    蘇商銀行特約研究員高政揚(yáng)在對(duì)《證券日?qǐng)?bào)》記者表示：“盡管AI端側(cè)產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，但目前真正能實(shí)現(xiàn)用戶(hù)規(guī)模化突破的爆款產(chǎn)品依然稀缺，核心原因在于行業(yè)仍面臨多重挑戰(zhàn)。一是端側(cè)算力供給與能耗控制之間的矛盾尚未得到有效解決，導(dǎo)致產(chǎn)品體驗(yàn)穩(wěn)定性不足；二是應(yīng)用生態(tài)仍處于早期培育階段，大量功能僅停留在技術(shù)演示層面，未能真正轉(zhuǎn)化為用戶(hù)的剛性需求；三是大模型雖實(shí)現(xiàn)快速迭代，但通用模型在理解力、執(zhí)行力及多模態(tài)一致性等方面仍有較大優(yōu)化空間，垂直領(lǐng)域模型則需進(jìn)一步提升專(zhuān)業(yè)度、穩(wěn)定性和場(chǎng)景覆蓋能力。”