AI端侧落地情况如何？

25 年 AI+手机/眼镜等终端将率先落地。

1.PC：AI PC 25 年上半年有望向全球推广

AI PC = 边缘算力+内置大模型。 目前 AI PC 定义众多，芯片厂商、PC 品牌厂商、第三方 机构均各自有自己的定义。我们认为广义来说，处理器具有 NPU 提供的边缘算力能力，以 及具有内置大模型，就可以称之为一款 AI PC。以联想 4/18 推出的 AI PC 系列产品看，目 前 AI PC 主流功能可以分为 8 类，PPT 智能创作、文生图、文档总结、智能问答、AI 识图、 会议纪要、智会分身、设备调优，我们认为这是公司在 AI PC 的初期尝试，预计 24 年底全 新一代 AI PC 随着处理器升级而推出后，全球 AI PC 渗透率有望更快提升。 IDC 预计全球 PC 出货总量稳定增长，AI PC 渗透率持续提升，2027 年或达 60%。根据 IDC 数据，2023 年全球 PC 出货量约 2.5 亿台，AI-capable PC 出货量 0.25 亿台，市占率约为 10%；2024 年全球 PC 出货量 2.75 亿台，AI-capable PC 市占率约 19%；预计到 2027 年， 全球 PC 出货量为 2.93 亿台，届时 AI-capable PC 市占率有望达到 60%。

AI PC 下 NPU 与独立 GPU 方案或将长期共存。AI 应用落地将对 PC 算力提出更高要求， 高通、英特尔、AMD 等芯片厂商纷纷展开布局，陆续推出针对 AI PC 场景优化的芯片产品。 在 PC 侧，使用独立 GPU 运行 AI 运载，具备高性能、高吞吐量等优势，但功耗高；NPU 方案更具高能效、低功耗等特点，但对高性能要求 AI 负载支持能力有限。考虑 AI 任务需求 以及用户偏好不同，我们认为 AI PC 市场使用 1）CPU+NPU+GPU 处理器（英特尔 Meteor Lake/AMD 8040 等）；2）CPU+独立 GPU；3）CPU+NPU+GPU 处理器+独立 GPU 等组 合作为处理 AI 负载主力的算力架构方案或将长期共存。2022 年，据 IDC 数据，ARM 架构 CPU 在 PC 市场的市占率约 11%，主要布局厂商为苹果。2023 年 10 月，高通推出的基于 ARM 架构 X Elite 芯片具备突出的 AI 性能表现，符合 AI PC 发展趋势，有望带来 ARM CPU 在 PC 市场取得进一步突破。2024 年 6 月举行的 COMPUTEX 2024 上，ARM CEO Rene Haas 表示称，Arm 预计将在五年内拿下 Windows PC 市场 50%以上的份额。 AI PC 推动存储规格升级，DRAM 最低 16GB、LPDDR 占比或逐渐提高。1）阿里通义千 问7B模型的原始大小是14.4GB，在联想的Lenovo AI now中运行的模型则压缩到了4GB。 由此，AI大模型+电脑本身的缓存，大概只要5-6G内存能运行起来，而OS本身需占用5-6GB， 故未来运存最低也需要 16GB 才能保证 PC 稳定运行。2）根据 Trendforce，Qualcomm Snapdragon X Elite、AMD Strix Point 及英特尔 Lunar Lake，三款 CPU 的均采用 LPDDR5x， 而非现在主流的 DDR SO-DIMM 模组，主要考量在于传输速度的提升；DDR5 目前速度为 4800-5600Mbps，而 LPDDR5x 则落于 7500-8533Mbps，对于需要接受更多语言指令，及 缩短反应速度的 AI PC 将有所帮助。今年 LPDDR 占 PC DRAM 需求约 30~35%，未来将 受到 AI PC 的 CPU 厂商的规格支援，从而拉高 LPDDR 导入比重再提升。 硬件级的安全芯片确保隐私安全。根据联想和 IDC 2024 年 9 月 12 日联合发布的《AI PC 产业(中国)白皮书》，AI PC 需要设备级的个人数据和隐私安全保护，除了个性化本地知识 库提供本地化的个人数据安全域以及本地闭环完成隐私问题的推理之外，还可能引入硬件 级的安全芯片在硬件层面确保只有经过授权的程序和操作才能读取、处理隐私数据。此外 联想等厂商也同样在自研 AI 芯片（如联想拯救者 Y7000P、Y9000P、Y9000X、Y9000K 四款新品笔记本搭载的搭联想自研 AI 芯片——LA 系列芯片），实现智能的整机功耗分配。

2.AI 手机：25 年或将迎来软硬件升级大年，预期 AI 手机渗透率持续提升

手机是人们日常生活较高的交互终端，具有普及率高、使用频率高的特点，考虑终端算力、 存力以及客户应用需求等因素，手机已经成为 AI 大模型在 C 端落地的重要设备。去年底至 今，随着三星 Galaxy S24、Google Pixel 8 等重要产品上市，以及苹果 WWDC 推出 Apple Intelligence，手机 AI 的功能逐渐清晰。目前语音助手、修图、写作助手等功能成为主流。

2024 年 6 月举行的苹果 WWDC 2024 大会推出全新个人化智能系统 Apple Intelligence， 由苹果端侧大模型、云端大模型、ChatGPT 共同组成，算力足够下依赖终端，复杂场景则 使用私密云计算或 ChatGPT，能够 1）增强 Siri 理解能力，配备多轮对话、总结信息、屏 幕内容感知、应用智能交互等能力，2）提供邮件智能回复、通知整理，备忘录和通话录音 /撰写/摘要等功能，3）支持图像生成/智能修图等功能，4）ChatGPT4o 将融入 siri 和 writing tools，作为云端备选模型。我们观察到 Apple Intelligence 核心能力包括文生文、文生图、 跨 App 交互与个人情境理解，并需要以 OpenAI ChatGPT4o 作为云端备选模型，配备上了 目前已有的大部分 AI 功能。苹果通过 Siri，把 AI 当作手机不同 App 之间联系的工具，而不 是像此前三星和谷歌的 AI 应用更侧重于让 AI 去完成单一特定任务。苹果让 Siri 在未来成为 应用分发入口和流量入口，以超过 13 亿台用户基数生态去提供好的产品解决方案。

IDC 认为，新一代 AI智能手机需拥有至少 30 TOPS性能的 NPU，能够在手机上运行 LLMs， 符合标准的 SoC 包括 Apple A17 Pro、MediaTek Dimensity 9300、Qualcomm Snapdragon 8 Gen 3 等。此类手机在 2023 年下半年开始进入市场。 硬件方面，我们看到：1）SoC：AI 引擎升级、NPU 算力提升，SoC 进一步升级确定性强； 2）存储：手机 RAM 升级至 24GB LPDDR5X，相较当前主流的 8GB LPDDR4X，成本提 升 300%；3）电源：电池/电源管理芯片升级，但弹性相对较小；4）光学：AI 推动屏下摄 像头应用取得突破。软件方面，新一代 AI 智能手机在系统架构和应用方面更加匹配个性化、 场景化服务需求。 软件方面，与功能机和前代智能机相比，新一代 AI 智能手机更加注重场景化服务能力。前 代智能机在功能机的基础上增加了手机 OS 和内嵌语音助手，并针对用户不同需求推出独 立 APP 进行响应。新一代 AI 手机在大模型和原生化服务组件库的基础上，提供用户可定 义的智能体开发平台和专属智能体，实现 AI 文本/AI 图像/Al 语音/Al 视频等功能，满足用户 健康管理/生活服务/角色扮演/高效办公/游戏助手等场景化需求。

据 IDC，全球 AI 手机 2024 年出货量有望同比增长 233%至 1.7 亿台。中国 AI 手机所占份 额自 2024 年以后会迅速增长，预计 2024 年中国市场 AI 手机出货量为 0.4 亿台，2027 年 将达到 1.5 亿台，且 AI 手机渗透率有望在 2027 年超过 50%。我们认为，AI 手机以其智能 化、个性化的特点，有望吸引更多用户进行换机升级，从而引领新一轮的换机潮。

3.AI 眼镜：百镜大战拉开帷幕，2025 年产业迎来加速迭代

AI 智能眼镜新品密集发布，巨头正待入局，产业链有望迎来强催化。2024 年 10 月以来， 包括百度、回车科技、Rokid、影目、闪极在内的多家公司加入智能眼镜战场，纷纷发布自 家新品。根据产业链信息，2Q25 小米拟推出对标 Ray-Ban meta 的 AI 眼镜，将搭载 AI 功 能、音频耳机模块和摄像头模块。Meta、谷歌、三星、字节等大厂的眼镜新品也将在 2025-26 年陆续亮相。我们看到在 AI 大模型的赋能下，智能穿戴终端正进入加速迭代期。

当前 AI 眼镜产业处于发展初期，产品形态百花齐放，主要分为纯音频眼镜、带摄像智能眼 镜和带显示智能眼镜三类主流形态。目前纯音频眼镜和带摄像的智能眼镜制造工艺相对成 熟，而带摄像头形态的眼镜由于在纯音频眼镜的基础上，集成了摄像头模组，用于提供图 像和视频拍摄能力，同时可基于大模型实现 AI 识物等功能，具有更优的交互体验。我们认 为带摄像功能的智能眼镜或将成为短期市场主流形态。

以 Meta&Ray-Ban 合作的第二代智能眼镜为例，基本形态为传统墨镜+开放式耳机+摄像头 的集成，自 2023 年 9 月发售至今累计销量接近 200 万台，成为 AI 眼镜市场现象级产品。 Meta & Ray-Ban 眼镜默认配置价格 299 美元起，可以再配置不同度数的镜片。第二代眼镜 具备的基本性能包括：1）相机：超广角 1200 万像素摄像头。拍摄高质量照片和沉浸式视 频（竖屏 2K@30 帧，每段限时 1min），可直接绑定账号分享到 Facebook 和 Instagram， 打通 Meta 生态。视频通话或直播时可在手机和眼镜摄像头之间切换。2）声音：开放式扬 声器，5 麦克风阵列系统。3）Meta AI：基于 Meta Llama 模型开发的智能助手，通过“Hey Meta”唤醒，24 年 4 月更新了多模态推理能力。4）交互：语音交互为主，镜腿上也有触 摸板和拍摄按键。5）续航：单眼镜电池续航时间 4 小时，眼镜盒即是充电器，最多可额 外充电 8 次（22min 充 50%，75min 充满）。6）应用：配套 Meta View App，眼镜与手机 配对，眼镜的联网需要依赖手机的网络。7）内存和连接：32GB Flash，支持 Wifi6 和蓝牙 5.2。

我们梳理 2024 年以来国内品牌发布的十余款 AI 眼镜，看到以下趋势： 硬件配置层面，1）由于 AI 眼镜的底层逻辑是传统眼镜与新技术的深度融合，传统眼镜需 要的验配服务和终端渠道都对消费者购买决策具有关键影响，因此大多 AI 眼镜企业均选择 与老牌传统眼镜厂合作，提供给消费者日常眼镜造型以及多种镜框款式选择，并提供配镜 服务。2）在重量上，不带显示的眼镜重量在 30-50g 区间，与传统眼镜普遍 20-30g 相比仍 然偏重，但已逐渐接近数十小时的佩戴舒适区间。3）标配麦克风扬声器，部分高配款达到 五麦克风阵列。4）目前摄像头是加成项，但由于可拍照摄像是空间计算能力的基础，AI 识物等功能均基于此，因此摄像头未来有望成为 AI 眼镜标配。5）SoC 方面，高通和联发 科最新产品 8Gen4/天玑 9400 已经足够满足 AI 手机对核心硬件要求，而高通 2023 年推出 的 AR1（Gen1）眼镜芯片从 CPU 内核/算力/ISP 等核心模块和技术上也能满足当前 AI 眼 镜需求，并成为国内 SoC 厂商硬件迭代的参考对象。后续对 SoC 要求更高的是视频相关技 术以及功耗和性能上的平衡。 在 AI 功能层面，国内眼镜新品通常选择与国产大模型合作，如闪极科技 AI 智能拍摄眼镜搭 载讯飞星火大模型、小度 AI 眼镜搭载百度文心大模型；而国内厂商推出的海外款眼镜通常 搭载 ChatGPT、Claude 和 Gemini 等多款大模型，利用 AI 大模型的能力，为眼镜提供丰 富的交互体验。目前常见功能包括 AI 助手、AI 问答搜索、AI 翻译、AI 语音播报等，未来 随着 AI Agent 的成熟，眼镜厂商有望沿着本地生活服务探索更多第三方应用，例如智能导 航、健身教练、支付、打车、订票等。

展望 2025 年，Meta、谷歌、三星、字节等科技巨头的眼镜新品有望陆续亮相，我们看好 AI 眼镜产业链迎来蓬勃发展期。我们预计 2025 年起 AI 眼镜赛道还将涌入小米、三星、谷 歌、字节等选手。1）小米：据 36kr，小米正计划推出新一代 AI 眼镜，产品预计于 2025 年 4 月前后发布。这款产品或将“全面对标 Meta Ray-ban”，搭载 AI 功能、音频耳机模块、 摄像头模块，并将以小米自有品牌形式发布。2）三星：根据维深信息 Wellsenn XR，三星 电子已于 11 月上旬敲定 AI 智能眼镜项目方案，产品计划于 3Q25 上市。在 AI 方面，三星 与谷歌的 Gemini AI 团队合作，未来将搭载 Gemini 大模型。3）苹果：根据 Digitimes，苹 果目前已经启动了一项代号为“Atlas”的新项目，旨在了解竞争对手以及苹果自己的员工 对于智能眼镜的立场。此外，苹果已经为 AI/AR 眼镜申请了大量的相关专利，专利涉及外 观设计、功能体验、屈光镜片等。

长期来看，我们认为 AI 眼镜终端有望成为 AI 时代全新的人机交互平台。在 AI 终端时代， 每一次新品的迭代带来的变化不再仅仅是硬件性能的零星更新，而是配合 AI 大模型进行软 硬结合的全面升级，最终对消费者的交互模式产生深远影响。眼镜本身具有 1）轻量级，2） 佩戴无感化、全天候，3）高频响应等显著优点，且作为最靠近人体三大重要感官（眼、耳、 嘴）的穿戴设备，能同时融合声音和视觉交互。因此，我们认为 AI 眼镜一方面天然适用于 处理短平快的临时任务，打造个人助手；另一方面，结合显示功能的智能眼镜有望充分应 用于社交、办公、垂类行业等多领域，进而成为 AI 时代的通用人机交互平台。 从硬件投资角度，我们认为感知交互演进和性能功耗权衡成为后续 SoC 迭代方向。复盘耳 机的发展史可以发现，耳机市场黄金期大概从 16 年开始到 21 年，在经历了 18/19 年的高 速发展期后 20/21 年进入平稳发展期。在这过程中，双路同传、主动降噪、智能语音等技 术成为决定 SoC 厂商产品竞争力的核心因素，也正是因为恒玄率先在 IBRT 技术上有所突 破，使得耳机具备更强的抗干扰和稳定连接能力，解决了传统转发方案功耗高、时延性长 和稳定性差的特点，获得了华为及三星等大客户的耳机量产订单。切换到眼镜市场，我们 认为尽管当前来看还未出现硬件瓶颈，但眼镜走向显示后对硬件的要求要远高于 17/18 年 对耳机硬件的要求，所以我们推测眼镜 SoC 演化到会更复杂，迭代和创新周期相较于耳机 也会更长，对 SoC 厂商来说考验更大。具体来看我们认为：

1）感知交互硬件升级：AR 眼镜需要准确感知用户环境和行为，因此多传感器融合技术将 不断完善，包括位置定位、姿态估计、手势识别等功能，相对应的交互硬件也将不断提升， 例如摄像头的分辨率和帧率将提高，以获取更清晰的图像用于手势识别和环境感知；麦克 风阵列将更加优化，提高语音拾音的效果，降低环境噪音的干扰；同时，可能会研发新型 的交互设备，如智能戒指、智能手套等，与 AR 眼镜配合使用，提供更丰富的交互方式。在 高通 AR2 方案中，高通已经具备追踪用户动作和定位的硬件加速引擎、手部追踪或六自由 度（6DoF）输入互动延迟的 AI 加速器，AR1 也带了加入了视觉搜索功能，以及面向健康 和运动的健康传感器。

2）性能和功耗的平衡：在高通方案中，AR2 配有 AR 协同处理器，负责眼球追踪和虹膜认 证，配合镜头和感测器数据，专注视点优化工作负载，以此达到降低功耗的效果。当前眼 镜的重量及性能与功耗之前的平衡成为未来 AR 眼镜发展的挑战。根据 RayBan Meta 搭载 147mAh 电池，眼镜摄像 40 分钟续航推测，搭载的骁龙 AR1 芯片（4nm）拍摄电流 是 180mA 左右（1080P），尽管相较紫光展锐 W517（12nm）拍摄电流约 312mA（1080P） 已有改善，但芯片功耗仍然较大。后续随着摄像头分辨率的提升，摄像头的功耗上升也会 很快。我们认为后续芯片的集成度和制程，摄像头的清晰度等参数权衡将更考验相关厂商 的方案设计能力。