端侧AI如何赋能中国企业？高通技术助力产业升级与创新机遇

当全球科技产业都在谈论AI时，大多数讨论都集中在云端和大模型上，但真正的变革正在终端设备上悄然发生。高通公司中国区董事长孟樸指出，端侧AI发展，包括智能手机、AIPC（人工智能电脑）、AI眼镜等AI应用，将成为中国企业非常好的发展机会。这种转变不仅代表了技术演进的新方向，更为中国制造业提供了从"制造"到"智造"跃升的历史性机遇。

一、什么是端侧AI？为什么它如此重要？

端侧AI指的是在终端设备上直接运行人工智能算法，而不是将数据发送到云端处理。这种技术路径带来了几个根本性优势，使其特别适合中国企业的需求。

隐私保护增强是首要好处。数据不需要离开设备，减少了敏感信息泄露的风险。这对于个人用户和企业客户都是关键考量因素，特别是在金融、医疗等敏感领域。

实时响应能力显著提升。由于不需要网络传输延迟，端侧AI能够提供几乎瞬时的响应，这对于自动驾驶、工业控制等对时效性要求**的应用至关重要。

网络依赖度降低扩大了应用场景。即使在网络连接不稳定或完全离线的环境中，端侧AI设备仍然能够正常工作，这为偏远地区和应用场景提供了可能性。

带宽成本节约带来经济效益。不需要持续上传大量数据到云端，可以显著减少网络带宽消耗和相关费用，降低整体运营成本。

个性化体验更加丰富。设备可以学习用户的使用习惯和偏好，提供真正个性化的服务，而这些数据不需要离开用户设备，保护了隐私的同时提升了用户体验。

二、端侧AI的技术支撑与高通贡献

端侧AI的快速发展得益于芯片技术进步和算法优化的双重推动。高通在这方面做出了重要贡献，其技术积累为端侧AI落地提供了坚实基础。

专用AI处理器是关键突破。高通早在2007年就开始对NPU（神经网络处理器）的研究，这是专为实现低功耗加速AI推理而打造的技术。如今，高通的AI引擎已经发展到第十代产品，广泛应用于手机、PC、汽车等平台。

异构计算架构提升能效比。通过结合NPU、CPU和GPU的优势，高通实现了**应用性能、能效和电池续航的平衡。这种架构使终端设备能够在功耗受限的环境中运行复杂的AI模型。

内存带宽优化解决性能瓶颈。高通专注于提高内存带宽效率，其第三代骁龙8移动平台支持业界*快的内存配置之一：4.8GHz LPDDR5x，支持77GB/s带宽。这对于运行大语言模型至关重要。

算法与模型优化不断进步。从2023年到2024年，高通在Android手机上运行Stable Diffusion的时间从15秒缩短到不足1秒，这种进步既来自硬件提升，也得益于算法优化。

开发工具和生态支持创新。高通提供完整的软件开发工具包和参考实现，帮助开发者更轻松地将AI功能集成到应用中，加速端侧AI应用的创新和部署。

三、端侧AI的行业应用场景

端侧AI正在重塑多个行业，为中国企业带来前所未有的创新机遇。这些应用场景展示了技术的广泛适用性和商业价值。

智能手机领域是*成熟的应用。AI能力正在成为手机厂商推进高端化转型的重要驱动力。通过Snapdragon Sight骁龙影像技术，手机可以识别的语义层数量提升至12层，大幅提升拍摄效果。

智能汽车行业迎来变革。高通自2021年起已经支持超过50家中国汽车品牌推出了160多款车型。AI技术驱动的主动式驾驶辅助系统能大幅改善导航体验，数字助手可以提供高度个性化的用户体验。

工业物联网应用潜力巨大。高通推出的"高通跃龙"品牌专注于工业及嵌入式物联网、网络和蜂窝基础设施解决方案。这为制造业提供了实现智能化升级的技术基础。

PC和智能设备创新加速。搭载骁龙X Elite平台的Copilot+PC被称为"有史以来*快、*智能的Windows PC"，整个系统都集成了AI，并且可以带来长达多天电池续航。

医疗健康领域前景广阔。高通在无锡参与打造的5G胸痛救治平台，展示了端侧AI在远程医疗和紧急救援中的应用潜力，为改善医疗服务提供了新思路。

应用领域	典型应用	技术需求	市场潜力
智能手机	AI影像、语音助手、实时翻译	高算力、低功耗	换机需求、高端化转型
智能汽车	智能座舱、驾驶辅助、个性化服务	高可靠性、实时性	智能网联汽车普及
工业制造	质量检测、预测性维护、优化控制	坚固耐用、长续航	制造业数字化转型
医疗健康	远程诊断、健康监测、急救系统	高精度、低延迟	老龄化社会需求
智能家居	语音控制、场景识别、能源管理	低成本、易部署	消费升级趋势

四、中国企业如何把握端侧AI机遇

面对端侧AI带来的机遇，中国企业需要采取系统化策略，从技术准备、人才培养到市场拓展全面布局。

加强技术积累与创新是基础。企业需要深入理解端侧AI的技术特点和要求，结合自身产品特点进行创新。高通与小米的合作模式值得借鉴，双方在手机产品端、芯片研发端、5G等前沿技术领域都有深度合作。

聚焦垂直行业解决方案是关键。不同行业对端侧AI的需求各异，企业应该深耕特定领域，开发针对性解决方案。例如，高通在汽车行业推出的骁龙数字底盘，包括骁龙汽车智联平台、骁龙座舱平台等多个产品线。

拥抱生态合作加速发展。端侧AI涉及硬件、软件、算法等多个环节，很少有企业能独立完成所有工作。积极参与产业生态，与芯片厂商、算法公司、云服务提供商合作是快速推进的有效途径。

重视人才队伍建设是长期保障。端侧AI是新兴领域，相关人才相对稀缺。企业需要加强内部培养和外部引进，建立具备算法优化、硬件设计、系统集成等综合能力的团队。

关注标准化与合规要求降低风险。随着AI技术的发展，相关法规和标准正在不断完善。企业需要密切关注政策动向，确保产品符合法律法规要求，避免合规风险。

五、高通在中国的战略布局与支持

高通对中国市场的承诺不仅停留在口头，更体现在具体行动和战略布局上。这些举措为中国企业发展端侧AI提供了重要支持。

长期投资与资金支持是基础。高通创投先后设立了总额达1.5亿美元的中国风险投资资金，支持了多家中国初创企业的发展。这些投资覆盖人工智能、物联网、机器人、AR/VR等多个领域。

联合创新中心促进技术转移。高通先后在重庆、青岛、南京、南昌和杭州等地联合当地合作伙伴成立联合创新中心，聚焦基于物联网的创新与发展。这些中心成为技术交流和产业协作的重要平台。

技术合作与赋能加速产品化。高通通过"5G领航计划"等项目，助力中国厂商在全球推出5G终端。这种合作不仅提供芯片产品，还包括技术支持、市场拓展等多维度赋能。

本土化服务响应市场需求。高通在中国有50%的工程师专注汽车业务，确保快速响应本土需求。这种本土化服务能力是跨国公司在中国成功的关键因素之一。

生态共建扩大合作范围。高通在中国的"朋友圈"越来越大，从智能手机市场扩展到汽车、物联网、扩展现实等众多领域。这种生态扩展为合作伙伴提供了更多商业机会。

六、实施端侧AI的实用指南

对于准备拥抱端侧AI的企业，以下实操建议可以帮助你更好地规划和实施相关项目。

需求分析与场景选择是**步。明确你要解决的具体问题和期望达到的目标，选择*适合端侧AI实现的场景。优先考虑那些对实时性、隐私保护要求高的应用。

技术选型与平台评估至关重要。根据需求选择合适的硬件平台和开发工具。考虑性能、功耗、成本、开发难度等多个因素，平衡短期需求和长期发展。

数据准备与模型优化是成功关键。收集和标注高质量的训练数据，选择或设计适合终端部署的模型架构。模型压缩、量化和剪枝等技术可以帮助减少模型大小和计算需求。

原型开发与测试验证降低风险。从小规模原型开始，快速验证技术可行性和用户体验。通过迭代开发不断完善产品，避免一次性投入过大带来的风险。

规模化部署与运维管理确保可持续性。制定清晰的部署计划和运维策略，确保系统稳定运行。建立监控和更新机制，适应技术发展和需求变化。

持续优化与创新迭代保持竞争力。端侧AI技术发展迅速，需要持续跟踪*新进展，不断优化和改进产品。建立反馈循环，从用户使用中获取 insights 指导产品演进。

个人观点

在我看来，端侧AI代表着AI技术民主化的重要趋势。它将AI能力从少数云端服务商的手中解放出来，赋予终端设备制造商和应用开发者更多创新空间。这种转变对于中国制造业特别有价值，因为它允许企业基于自身产品特点进行深度优化和创新。

然而，端侧AI的成功不仅仅依赖于技术本身，更需要生态系统的支撑。从芯片厂商、算法公司、开发工具提供商到应用开发者，需要形成完整的价值链。中国在这方面具有独特优势，完善的制造业基础、庞大的市场规模和活跃的创新环境为端侧AI发展提供了肥沃土壤。

值得注意的是，端侧AI与云端AI并不是替代关系，而是互补关系。混合AI架构将成为主流，根据应用场景的特点动态分配计算任务。这种架构既利用了云端的强大计算能力，也发挥了终端设备的实时性和隐私保护优势。

从产业视角看，端侧AI将加速行业边界模糊化和价值链重构。传统设备制造商需要增加软件和AI能力，而互联网公司则需要更深入了解硬件特性。这种融合将催生新的商业模式和竞争格局，为企业带来挑战的同时也创造了新的机遇。

**数据视角

根据高通的数据，其AI引擎赋能的终端产品出货量已经超过了25亿部，这显示了端侧AI技术的巨大规模和成熟度。这种规模效应为进一步技术发展和成本降低提供了良好基础。

值得注意的是，中国在端侧AI应用方面已经取得**地位。多家中国汽车品牌基于高通平台推出了智能座舱和驾驶辅助功能，中国手机厂商也在AI手机领域积极创新。这种应用创新反过来又推动了技术进步和生态完善。

从市场机会来看，端侧AI正在从消费电子向行业应用扩展。工业制造、医疗健康、交通运输等领域都存在巨大潜力，这些行业的数字化转型需要端侧AI技术支持。这种扩展为技术提供商和应用开发者提供了新的增长空间。