一、技术驱动：“端-边-云”架构有效解决AI终端核心痛点

• 2025年“端侧大模型”技术实现突破性进展，“端-边-云”架构成为推动AI终端产业规模化发展关键转折点。

二、手机先行：核心终端带动品类联动

• AI手机率先完成产品迭代，并与AI PC共同构成以【本地大模型+个人智能体】为驱动的个人数字生活“双核心入口”；AI可穿戴设备凭借广泛的用户基础，作为核心入口的自然延伸，承载着场景化补充的重要功能

三、智能家居、智能汽车：共同构建“超级空间智能体”

• 智能家居领域，手机厂商具备移动入口和连接优势，互联网企业具备AI技术和平台服务优势，家电企业则在硬件产品和垂直场景有深厚理解。

• 智能汽车领域，驾舱融合是发展目标。目前L2级别辅助驾驶已完成规模化应用；技术成熟度决定舱内多模态交互普及度。

四、新兴AI终端：具身智能在资本加持下迎来爆发

• 2025年1-10月，具身智能领域共完成409起融资事件；具身智能的爆发代表AI从虚拟世界走向物理现实的“关键一跃”，即“空间智能”。

五、空间智能定义AI终端未来

• 空间智能是继大语言模型后，AI发展的下一个重要里程碑；头部企业的布局迅速且目标明确，其技术路径均带有深刻的现有核心业务烙印。

1、政策引领、技术可行性、市场需求三者相互促进，推动AI终端产业进入快速发展通道

其中，“端侧大模型”是连接“政策目标”和“市场需求”的技术桥梁，是承上启下的关键环节。

2、“端侧大模型”让AI从集中的“云端大脑”转变为分布式的“终端感官与手脚”，是AI终端走向普及和商业化落地的关键引擎

3、手机厂商夯实端侧根基，互联网、AI科技企业通过算法创新和效率优化，让AI应用更经济可行；三方合力，共同推动AI从云端向终端加速落地

4、“端-边-云”是目前AI终端主流计算模式，这种架构巧妙地结合了端侧的灵敏、边缘的迅捷和云端的强大，共同构成了一个高效、可靠且可扩展的智能计算系统

5、边缘计算位于终端设备（端）和云计算中心（云）之间，是数据的“本地中转站”和“预处理中心”，承担枢纽与调度者的角色，减轻带宽压力的同时，保护数据隐私

6、当前边缘计算产业主要包含四类参与者，他们各有侧重，优势互补，共同应对边缘计算在实际部署中面临的挑战

诸如节点数量庞大、地理位置分散、标准不统一等。

7、国产算力芯片自主创新能力显著提升，正推动中国AI芯片产业从“跟跑”向“并跑”乃至“领跑”的转变，也为边缘计算夯实了高性能、高可靠的坚实底座

8、未来，边缘计算能有效赋能并催生出对实时性、带宽和隐私有极高要求的新兴应用场景

AI终端发展沿“专业领域深化、消费场景普及、前沿形态探索”方向演进，预示着国内AI终端将进入一个由多样化、智能化终端共同驱动的全新时代

品类多样化是发展基础，生态是跨品类互通的升华，场景则是最终落脚点；不同品类和生态组合，最终都是为了更好地适配和赋能特定的生活场景

1、AI手机、AI PC是个人场景的核心入口，AI可穿戴设备提供立体延伸

1.1 据公开资料显示，2025年1-9月，国内手机出货量累计达2.2亿台，平均单月出货量在2440万台；AI能力正成为用户换机的核心驱动力，且推动市场进入新一轮增长周期

1.2 AI手机作为智能终端普及目标的关键载体，其出货量和激活设备数是衡量落地进程的重要参考指标

1.3 AI PC的本地混合AI算力是“端-边-云”架构在个人计算场景的成功实践；它不仅是一个终端，更是一个强大的本地算力节点，其背后是国产芯片技术的支撑和“端云协同”的先进设计理念

1.4 【本地大模型+个人智能体】并非单纯技术展示，而是硬件厂商从配置上升到“算力+算法+生态”的竞争

1.5 AI可穿戴设备是智能穿戴设备的升级版本；持续增长的基本盘（智能穿戴类App用户规模）为AI可穿戴设备的爆发提供了坚实的用户基础和市场土壤

QuestMobile数据显示，2025年10月，智能穿戴类App活跃用户规模达1.59亿，同比增长12.8%。

1.6 AI手机、AI PC是个人场景的“超级入口”，AI可穿戴设备则是这一入口的自然延伸与场景补充，构成了一个以人为中心的、立体的AI终端网络

1.7 AI可穿戴设备的协作模式是端侧智能的清晰落地演示之一：硬件专注成为“感官”与“肢体”，软件则专注成为“大脑”，二者紧密协同，共同为用户提供服务

未来，硬件+服务模式也将成为主流盈利方式；通过内容订阅、服务佣金等多元渠道实现价值变现。