端侧智能产业发展报告（2026年）

前言

人工智能正加快从云端集中计算向端云协同、泛在部署和场景化服务演进，端侧智能成为人工智能能力向用户侧、现场侧和物理世界延伸的重要方向。随着大模型、多模态模型、智能体等技术持续突破，人工智能对计算、存储、感知和执行能力提出更高要求，如何在资源受限、环境多样的设备上实现高效部署和稳定运行，正在成为产业创新的重要课题。端侧智能以本地智能为能力基础、以端云协同为运行模式，涵盖模型、芯片、传感器、存储、基础软件、智能体框架、应用服务、安全机制和运营生态的全栈式能力体系。

当前，端侧智能的发展重点正在由“能否部署AI”向“能否高效运行并形成持续服务”转变。一方面，量化、剪枝、蒸馏、稀疏化等模型轻量化技术不断降低计算、存储和功耗需求，高效模型架构、推理优化和大小模型协同持续提升有限资源条件下的智能能力；另一方面，CPU、GPU、NPU等异构算力以及传感、存储、通信和执行部件加快与模型融合，编译器、运行时和基础软件进一步承担模型适配、资源调度和任务编排功能，推动端侧智能从单点功能嵌入走向软硬件协同和系统级智能。与此同时，模型能力与多样化硬件深度融合，正在催生新的产品形态、服务业态和商业模式。人工智能逐步从既有产品的附加功能转变为产品设计和服务组织的重要基础，个人智能、空间智能、行业现场智能和具身智能等形态加快发展，服务方式也由即时响应向持续感知、跨设备协同和智能体自主执行演进。