出版日期 2025年2月 報告頁碼 123頁 圖表數(shù)量 39個 中文版 15500元 英文版 29500元 中英文版 39500元

(+86)0755-25425716 25425726 25425736 25425706 25425756 25425776 25420896 25420806 25426596 25427856 25428586 25429596

第一章 端側(cè)ai設(shè)備的定義與產(chǎn)業(yè)邊界

1.1 端側(cè)ai的底層邏輯與技術(shù)特征

1.2 與云端ai的協(xié)同關(guān)系及算力分配模型

1.3 行業(yè)分類標準：按終端類型（消費級/工業(yè)級）、算力層級、應(yīng)用場景

第二章 全球端側(cè)ai設(shè)備市場格局與競爭態(tài)勢

2.1 2022-2024年全球市場規(guī)模及區(qū)域分布

2.2 中美歐技術(shù)路線差異比較：芯片架構(gòu)、算法框架、隱私標準

2.3 海外巨頭戰(zhàn)略布局：meta智能眼鏡生態(tài)、tesla bot人形機器人商業(yè)化進展

第三章 中國端側(cè)ai政策環(huán)境與標準化進程

3.1 國家級政策解讀："十四五"ai專項規(guī)劃與"十五五"前瞻方向

3.2 地方產(chǎn)業(yè)扶持政策圖譜：京津冀、長三角、大灣區(qū)差異化策略

3.3 端側(cè)ai設(shè)備安全認證體系構(gòu)建現(xiàn)狀

第四章 端側(cè)ai技術(shù)演進趨勢與瓶頸突破

4.1 端側(cè)大模型壓縮技術(shù)：知識蒸餾、量化感知訓(xùn)練最新進展

4.2 異構(gòu)計算架構(gòu)創(chuàng)新：npu+gpu+asic混合算力方案

4.3 能效比優(yōu)化路徑：從5nm到3nm制程的芯片功耗對比

第五章 端側(cè)ai產(chǎn)業(yè)鏈全景圖譜與價值分配

5.1 上游核心環(huán)節(jié)：ai芯片（寒武紀、地平線）、傳感器（韋爾股份）、存儲芯片（長江存儲）

5.2 中游集成商競爭格局：華為鴻蒙生態(tài)、小米velaos技術(shù)路徑

5.3 下游應(yīng)用場景滲透率分析：消費電子＞汽車＞工業(yè)＞醫(yī)療

第六章 ai手機市場爆發(fā)邏輯與終端迭代趨勢

6.1 2024年全球ai手機出貨量結(jié)構(gòu)分析

6.2 端側(cè)大模型驅(qū)動硬件升級：npu算力需求從10tops向100tops演進

6.3 典型功能落地：實時語音翻譯、圖像生成式編輯的技術(shù)突破

第七章 aipc市場重塑與生態(tài)爭奪戰(zhàn)

7.1 2025年aipc滲透率預(yù)測：從高端商務(wù)本向教育本下沉

7.2 芯片廠商博弈：intel酷睿ultra vs 高通驍龍x elite異構(gòu)架構(gòu)對比

7.3 操作系統(tǒng)變革：windows copilot與統(tǒng)信uos ai版生態(tài)適配性研究

第八章 智能穿戴設(shè)備創(chuàng)新方向

8.1 ai眼鏡成本曲線下探：2025年ray-ban meta銷量突破千萬級的關(guān)鍵要素

8.2 健康監(jiān)測設(shè)備算法升級：ppg光學傳感器+端側(cè)ecg分析模型

8.3 交互范式革命：從觸控到多模態(tài)融合（語音+手勢+眼動追蹤）

第九章 智能汽車端側(cè)ai應(yīng)用深化

9.1 艙駕一體化趨勢：高通8295芯片的本地化ai處理能力

9.2 端側(cè)感知冗余設(shè)計：4d毫米波雷達與視覺融合算法優(yōu)化路徑

9.3 合規(guī)性挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私保護與《汽車數(shù)據(jù)安全管理規(guī)定》的沖突點

第十章 工業(yè)端側(cè)ai設(shè)備落地難點分析

10.1 工業(yè)級可靠性要求：-40℃~85℃寬溫域芯片封裝技術(shù)

10.2 邊緣計算節(jié)點部署：5g mec與端側(cè)ai的協(xié)同模型

10.3 標桿案例：三一重工挖掘機故障預(yù)測系統(tǒng)降本增效數(shù)據(jù)

第十一章 端側(cè)ai芯片自主化進程

11.1 國產(chǎn)替代率測算：2024年消費級市場國產(chǎn)芯片占比突破35%

11.2 技術(shù)路線選擇：存算一體架構(gòu)vs傳統(tǒng)馮?諾依曼架構(gòu)成本對比

11.3 華為昇騰910b與寒武紀mlu370的實測性能對比

第十二章 隱私計算與數(shù)據(jù)安全新范式

12.1 聯(lián)邦學習在端側(cè)ai的部署難點：通信開銷與模型收斂速度平衡

12.2 硬件級加密方案：tee可信執(zhí)行環(huán)境在智能終端的滲透率

12.3 歐盟《ai法案》對中國設(shè)備出口的合規(guī)性影響

第十三章 區(qū)域市場發(fā)展?jié)摿υu估

13.1 長三角：半導(dǎo)體制造集群與終端品牌協(xié)同優(yōu)勢

13.2 珠三角：消費電子odm廠商端側(cè)ai改造進度調(diào)研

13.3 成渝地區(qū)：智能汽車與工業(yè)機器人應(yīng)用先行區(qū)

第十四章 典型企業(yè)競爭力分析

14.1 華為：端云協(xié)同戰(zhàn)略下的"芯-端-管-云"全棧能力

14.2 科大訊飛：教育硬件端側(cè)大模型落地成效評估

14.3 大疆：嵌入式ai在無人機避障系統(tǒng)的技術(shù)壁壘

第十五章 新興賽道投資機會挖掘

15.1 ai玩具：教育陪伴機器人出海策略與ip運營模式

15.2 智能家居：matter協(xié)議對多品牌設(shè)備端側(cè)協(xié)同的影響

15.3 低空經(jīng)濟：無人機端側(cè)ai處理器的軍轉(zhuǎn)民潛力

第十六章 行業(yè)風險預(yù)警與應(yīng)對策略

16.1 技術(shù)風險：量子計算對傳統(tǒng)加密體系的潛在沖擊

16.2 供應(yīng)鏈風險：稀有金屬出口管制對芯片制造的影響

16.3 倫理風險：深度偽造技術(shù)在端側(cè)設(shè)備的濫用防范

第十七章 市場規(guī)模預(yù)測與財務(wù)模型構(gòu)建

17.1 2025-2030年市場規(guī)模復(fù)合增長率測算

17.2 投資回報率敏感性分析：芯片價格波動±10%對毛利影響

17.3 企業(yè)估值模型：ps估值法在ai硬件企業(yè)的適用性修正

第十八章 戰(zhàn)略建議

18.1 企業(yè)技術(shù)布局：輕量化模型開發(fā)工具鏈生態(tài)構(gòu)建

18.2 政府施策方向：端側(cè)ai芯片流片補貼政策的有效性研究

18.3 投資機構(gòu)關(guān)注點：從單一設(shè)備向"硬件+訂閱服務(wù)"模式轉(zhuǎn)移

第十九章 研究結(jié)論

19.1 技術(shù)收斂趨勢：端側(cè)與云端算力分配最優(yōu)比例模型

19.2 產(chǎn)業(yè)變革預(yù)判：2030年端側(cè)ai設(shè)備成為萬物互聯(lián)核心入口

圖表目錄

圖表：端側(cè)ai與云端ai協(xié)同架構(gòu)示意圖

圖表：2024年全球端側(cè)ai設(shè)備區(qū)域市場份額（三維餅圖）

圖表：不同制程芯片能效比對比（單位：tops/w）

圖表：2025年ai手機功能滲透率?；鶊D

圖表：智能汽車端側(cè)ai處理延時對比（柱狀圖）

圖表：國產(chǎn)與進口ai芯片關(guān)鍵參數(shù)對比

圖表：ai玩具出海市場增長率熱力圖

圖表：2025-2030年市場規(guī)模預(yù)測折線圖（分場景）