端侧AI迈入快车道，终端芯片厂商正在发力！
站在端侧AI爆发的起点，在本周中国人工智能产业发展联盟(AIIA)与上海海思联合举办的端侧AI论坛上，上海海思介绍了面向端侧AI的最新进展。
想要实现智能无处不在，端侧AI的技术突破与大规模落地不可或缺。
一方面，端侧大模型的落地部署已具备成熟的现实土壤。
从2022年底至今，云端大模型的影响力已贯穿千行百业，在企业核心业务体系、消费者日常生活中都逐渐普及，大模型性能的持续提升、软件迭代速度的加快，推动模型知识密度显著提高，为端侧大模型从技术构想走向实际落地，创造了关键前提条件。
另一方面，端侧AI优势显而易见。
端侧AI将部分计算能力迁移到手机、PC、家电等终端本地，使其在保障数据安全、保证体验丝滑方面具有天然优势。此外还有成本，从商业模式角度来看，端侧部署的模型往往采用一次性交易，云端模型服务是订阅制，相比之下，用户更倾向于选择一次性支付的“确定性成本”。
在这些因素的综合作用下，端侧AI发展提速，而这也反向对支撑其运行的终端芯片厂商，提出了更高的能力进阶要求。
具体来看，其挑战主要集中于三大方面：
首先端侧设备本身品类繁杂，其形态多样、应用场景多元、所需算力跨度极大，这就要求芯片适配不同的开源模型，才能满足各类设备的差异化需求；
其次企业需要跨平台进行业务部署，中间还要穿插模型的调优、适配环节，会导致端侧AI落地周期增加；
最后是端侧设备本身体积小且企业对成本更为敏感，如何平衡性能、成本之间的关系也是一大难点。
事实上，终端芯片厂商在端侧AI的发展进程中始终处在关键环节，从模型轻量化运行、能效比平衡到场景化适配都是如此。
而上述挑战落地到芯片侧，最终转化为对多元化产品、成体系解决方案、完整生态架构的硬性要求，因此终端芯片厂商的角色也从单纯的硬件供应商，向着连接开发者、设备厂商、场景方的枢纽角色延伸。
上海海思在端侧AI的最新布局，与这一产业发展逻辑高度契合。
放到具体的场景侧，上海海思基于自己的布局以及对智能的理解，瞄准了三大领域：场景智能、AI Agent以及物理AI，上海海思相关技术专家透露，这既覆盖了当下成熟的应用场景，也包含带有前瞻性的未来智能形态。
首先，场景智能的发展是其中落地面较广、应用程度更深的。
这一领域的终端设备与我们日常生活息息相关，从连接到智能家电，从音视频到显示无一不涵盖其中。在连接层面，其将AI应用于家庭路由器，实现AI超级组网、抗干扰，上海海思依托于曾经在通信行业超100万种场景的积累，可以识别10种以上干扰源，使得抗干扰性能提升30%。
▲端侧屏显AI Touch
与此同时，在安防和机器智能领域，上海海思同样提供了从1T级到100T级算力的芯片和解决方案。以安防领域为例，大华周界大模型基于上海海思的解决方案，应对传统周界算法在小目标误判率高、距离远目标小无法被探测、误报运动类人形目标等痛点，使得误报率下降90%，检测距离提升70%。
▲大华周界大模型
其次是AI Agent。2025年，被业界称作AI Agent落地的元年，端侧正是Agent触达用户的核心入口之一。
基于MCP工具的端侧多设备协同能力、RAG知识库的本地离线调用特性，端侧设备的应用体验将与云端形成差异，其可以无需依赖网络即可实现低延迟响应，还能通过联动本地传感器、摄像头等硬件，实时融合环境数据。
在这一层面，上海海思提供系列化的端侧芯片，例如精准过滤背景噪音，提取清晰的语音指令，减少AI模型的Token消耗，进而提升端侧AI的运行效率。
目前的典型场景就是可穿戴设备，依托AI Agent的自主决策与交互能力，使其得以向轻智能形态升级，能够精准感知用户潜在意图，不再被动等待指令，而是主动推送贴合需求的个性化服务。
最后是物理AI，相比于前两大领域，这一层面的发展还处于早期。上海海思已率先展开在无人机、机器人等领域的探索。
在人形机器人领域，上海海思已经与千寻智能展开合作，通过优化芯片的视觉处理单元，大幅增强人形机器人的图像识别与环境感知能力。下一步，双方还将在智能计算、感知、连接、模拟层面协同发力。
▲千寻智能人形机器人精准叠衣
对于物理AI这类前沿领域，上海海思目前的核心就是联合生态伙伴，共建物理智能的丰富产品应用，为相应技术成熟的产业发展铺路。
端侧AI的发展，本质是一场将大模型、芯片、终端设备、开发者等要素紧密连接的变革，而上海海思就是串联各个环节的关键。
如此全栈的布局就需要强大的生态底座支撑，通过统一的生态平台让分散的技术、产品、解决方案真正适配碎片化的智能终端场景，破解端侧设备形态多样、场景复杂的行业难题。
为了支撑这一体系，上海海思还推出了ModelZoo平台，集成15大类、100多个开源模型。上海海思相关技术专家称，对于技术人员储备不足的企业，该平台可提供 “一条龙” 式全流程解决方案；而针对开发需求明确的用户，平台则配套了系列化工具，满足其高效开发需求。
不过从目前端侧设备的智能水平来看，其真正实现思考与行动闭环还有一定距离，但明确的演进趋势已然显现：未来每一台智能终端都将具备一定的原生推理能力，端侧AI Agent可调用云端智能体应用，终端设备与物理世界产生交互或将成为常态。
由此而衍生出，对开发者提出新的要求，其需要云端统一的训练和推理环境、模型、工具链、编译等，这些正是实现端侧AI高效部署、释放高效智能的关键所在，而这也与上海海思构建全栈生态的方向高度契合。
在这背后，上海海思正将20余年积累的智能终端芯片研发经验以及对不同场景的深入实践、经验积累，转化为推动端侧AI加速爆发的关键助推器。
