萬億AI硬件市場，等待爆發

鬧鐘根據林遠的睡眠質量和當天日程，計算出最佳喚醒時間，無須他手動調整；醒來后，林遠看向智能穿衣鏡，鏡子掃描到面容狀態，給出了他適合的穿搭建議；通勤路上，他的車子自動根據指令行駛至目的地，與此同時，林遠的AI眼鏡上浮現出今日待辦事項，端側大模型結合郵件和日程給出了動態規劃。

這是資深研究員林遠對未來智能生活的暢想。多年從事AI研究，林遠認為，AI硬件的全面成熟在5到10年后實現。“屆時，AI硬件將變得更加智能和普及，真正融入我們的日常生活。”他的判斷基于AI技術的飛速發展。

在剛剛過去的2025年世界移動通信大會（MWC2025）上，來自全球的2900家企業參與了這次展會。來自中國的企業展示了AI與終端設備融合的成果，AI功能成為手機、PC（個人計算機）、眼鏡等終端設備的標配。

參會的銳思智芯創始人鄧堅感受到，DeepSeek的出現，讓端側AI設備的算法推理成本更低了，加上設備數量的激增和5G技術的普及，有望實現“萬物皆可AI”。也就是說，所有的智能硬件產品都有機會重做一遍。

“DeepSeek開創了一個新的技術路徑。”北京郵電大學人機交互與認知工程實驗室主任劉偉解釋道，“它從傳統的‘大’路線轉向了‘巧’路線，通過算法優化解決了算力不足的問題。這種‘巧力出奇跡’的思路，為端側AI的發展提供了新的可能性。”

很顯然，DeepSeek“煽動”了翅膀，萬億端側AI市場處于爆發前夜。在多位從業者的講述中，過去兩個月，技術在狂飆，算力在覺醒，場景、技術和供應鏈要成為“鐵三角”。他們意識到，消費電子正在被重塑，人類的生活方式同樣將被重塑，所有人都想緊緊抓住這一波AI浪潮，在競賽中突圍。

苦等十年，迎來風口

直播間內，主播正在向消費者介紹一款閃閃發亮、泡泡狀的AI玩具。3歲到12歲的孩子只要按住表面的硅膠泡泡即可實現和它的對話。

有消費者在評論區提到，能不能問它一下：媽媽和爸爸是離婚了，媽媽不要我了怎么辦？這時候，AI的回復是：“很遺憾聽到這個事情，但這不是你的錯。爸爸媽媽雖然不在一起了，但是他們都會很愛你，大人有大人的考量，你沒做錯什么。”聽到這個回答后，消費者很感動，立馬就下單了。這個消費者是孩子的親人，孩子每天都會問他類似的問題。

基于大模型的誕生，AI玩具創業者李勇等待了近十年，終于迎來了產品的成熟和出貨。

2017年，天貓精靈曾紅極一時，他從0到1搭建了天貓精靈的市場銷售體系。賣出3000萬臺后，增長放緩，李勇發現這源于上一代AI“不夠智能”。

“媽媽到底愛不愛我”，這個問題是天貓精靈無法回答的內容。李勇敏銳地捕捉到，超過60％的智能音箱對話都是兒童發出的，大多數對話內容是閑聊。然而當孩子發現智能音箱解決不了情感問題時，幾年后，這些對話內容也越來越少。

“創造一個陪伴兒童的AI玩具”成為李勇心心念念的事情。幾年前，李勇加入愛奇藝智能擔任 CMO，內部孵化了益智玩具如繪本拼圖、早教機等。孵化了將近一年，由于業務調整，最終與愛奇藝達成了拆分協議，將存貨全部買走。

“2022年大模型來了之后，我們覺得想做的事情可以實現了，然而那時候公司過得很艱難，賬上也沒錢。”李勇回憶，當時很痛苦糾結，和團隊成員商量，如果大家看好這個方向，就一起來做，但是可能會有一段時間沒有工資，等融資之后給大家補發。如果大家不看好這個方向，那就清算公司，給大家賠償。

“幸運的是，大家都沒走，半年后我們也融到了資金。”李勇在2023 年將公司從北京遷到深圳，并改名躍然創新。如今，這款經過大模型訓練的AI玩具已經正式發售，銷量超過十萬臺。“上一代AI產品比如智能音箱，只是個工具，做不了陪伴。陪伴對設備的情商和智商要求很高，大模型的到來，大大提高了AI的情商和智商。”

等待AI風口的，不只是AI玩具賽道的創業者。2月18日，浙江杭州余杭區舉行經濟高質量發展大會。杭州靈伴科技（Rokid）創始人祝銘明佩戴著眼鏡Rokid Glasses，借助 AR 提詞器功能，完成了這場演講。

“我的發言稿都在我的眼鏡里，只需要通過手上的戒指就能完成翻頁，輕松操作。”在網友“脫稿神器”的驚嘆聲中，祝銘明成功讓自家產品火爆出圈。至此，這家成立已有十年的創業公司，終于等到了一個爆發的時刻。

這個爆發源于AI。國產大模型DeepSeek-R1的問世顯著降低了算力成本，其開源屬性為AI眼鏡本地化部署提供了技術底座。

Rokid相關負責人強調，這款產品是去年11月發布的，目前還沒有發售，經歷了春節DeepSeek的熱度，最終產品會提供多個大模型供用戶選擇，用戶可以憑喜好選擇DeepSeek、豆包和通義大模型等使用。

“AI是能力，AR是載體，AR是AI最好的載體。”上述負責人告訴《中國新聞周刊》，創業十年，老板和團隊一直在技術、應用和系統各個層面不斷積累經驗，就是在等待這個時刻。在創業的前半程，整個團隊持續專注在AR技術的研發和AR生態系統的落地，但一直在為AI時代的到來做準備。

對祝銘明來說，AR眼鏡會是一個持續很久的形態，而能把人從小小的手機屏幕里解救出來的東西，最終會是AI。

務實派已經賺到錢

潮電智庫分析師孫燕飆最近很忙，他在去年就敏銳地嗅到了AI眼鏡的機會，眼下計劃聯合多家投資方在深圳共同舉辦“AI眼鏡產業路演投資會”，召集AI眼鏡產業鏈上下游的從業者，擁抱市場。他認為，大模型給了AI眼鏡無限可能，想象空間會更大，只不過需要時間來完備整個產業鏈。

如今，各大品牌廠家入局AI眼鏡，“百鏡大戰”拉開帷幕。不過，孫燕飆認為，這個賽道體量依舊很小，從業者也普遍認為行業處于早期發展階段。IDC（國際數據公司）研究顯示，預計2025年中國市場智能眼鏡（ Smart EyeWear ）出貨量將達到約270萬臺，同比增長約100％。

雖然AI玩具和AI眼鏡等作為新生事物，產品形態并未完全成熟，消費者也沒有普遍接受。但被業內人士稱為最適合大模型落地載體的AI耳機卻早已瘋狂出貨，并且賣爆全球。

自去年10月份開始，深圳華強北的AI耳機出貨量飆升。耳機一旦接入了AI，能夠提供翻譯功能，就很容易在國外賣爆，特別是美國。張澤杰創辦的NebulaBuds，專門為藍牙耳機提供包括翻譯、AI 助手在內的 App 解決方案。

一年前，Penny回到自家耳機工廠開始接手業務，恰逢趕上了AI耳機的風口。此前從事過自動駕駛行業的經歷，讓她意識到AI竟然可以在早已十分成熟的耳機行業“大做文章”。

Penny告訴《中國新聞周刊》，以前科大訊飛做過類似耳機，客單價普遍偏高，出貨量受限。但是去年“黑五”時期，美國市場對于低價AI耳機的需求就被挖掘出來，那時候大家已經開始在大模型功能上進行調整，適配耳機。

“商業邏輯變了，硬件先行，軟件收費。”Penny透露，去年最后三個月，從華強北賣出去的貨有兩三百萬套，這些產品普遍價格不高，甚至有嘗鮮版只需要9.9美元，可能配備一定的免費翻譯時長后，就開始收取軟件費用。但這恰好能夠獲得消費者的青睞，在美國，移民群體聚集、文化多元，翻譯需求旺盛，但不能太貴，因為消費場景往往發生在美容美發、打車等從業者身上。

隨著DeepSeek的出現，春節過后，這個市場更加瘋狂。僅有 AI翻譯滿足不了消費者，還需要加入AI問答甚至AI生圖這樣的功能。春節沒過完，Penny就被客戶逼著開始立項了。如今，她手頭關于AI耳機的項目有幾十個，客戶愿意加預算開發新功能，她預估今年的銷售總額會有明顯提升。

隨著AI耳機的生產經驗增加，Penny開始考慮不再只做代工，未來也許有機會就操盤一個新品牌面向市場。然而，大模型技術快速迭代，對廠商來說，開發壓力陡然增大，開發流程正在發生巨大的改變。

如何讓AI跑得“更快更省電”？

在華強北，受大模型技術的影響，摸索當下用戶的AI消費習慣，快速迭代產品，克服算力受限等問題，成為像Penny這樣的廠商每天睜開眼就在思考的問題。

這兩個月，Penny經歷了研發生產的顛覆性變化。以前，耳機研發和生產的流程非常簡單，不管是處理軟件還是硬件都很得心應手，效率很高。如今，基于大模型技術的快速迭代，以往三個月的項目交付周期已經不適應生產。Penny提到，為了滿足客戶關于AI應用場景的需求，最困難的就是芯片的選型，有時候方案剛定，芯片廠商就通知說，另外一款芯片融入所需要的能力了，換芯片，成本更低。芯片廠商作為最上游的公司，現在天天被客戶催促，一直被要求走到市場需求前面去。

事實上，不只是Penny這樣的小廠，蘋果、谷歌、華為這些大廠都在死磕“怎么讓AI在設備上跑得更快更省電”。半導體是最先擁抱AI的行業，比如使用AI縮短版圖布線時間，優化芯片布局，減少設計迭代等。除了研發效率的提升，設計師可以從復雜煩瑣的重復任務中解放出來，把精力挪到思考底層架構和更關鍵的問題上。

事實上，隨著全球終端市場保有量接近天花板，包括PC、手機、平板等終端設備增長來到瓶頸期，終端發展開始轉向智能化、多元化和碎片化。對手機廠商而言，競爭顯得尤為激烈。小米相關負責人談到，“當前高端機型競爭已從單純硬件參數比拼轉向AI場景落地能力競爭”。

“設備端的存儲空間和算力遠不及云端，端側AI部署就對技術人員提出了很多挑戰。”上述負責人說，技術人員需要通過模型剪枝、蒸餾等多種方法來聯合壓縮模型尺寸，并與算力芯片硬件團隊緊密合作來優化推理速度，降低功耗，才能盡可能保證端側AI效果與云端服務大體相同。

OPPO智能助理部部長、小布助手負責人萬玉龍向《中國新聞周刊》講述了自大模型誕生以來，手機如何向“智能體”進化的過程。眼下，與以往的應用開發邏輯變得不一樣。

“模型本身在不停地迭代，能力不斷地提升，技術人員不能像以前一樣設計完再實現。怎樣激發模型的能力，用更合理的方式讓用戶感知到變化，這都是新的挑戰。”萬玉龍觀察到，從整個行業來看，基于模型的變化，從業者都在擁抱變化。他拿騰訊元寶舉例，一周更新了三個版本，而以前則是按月度迭代或者雙周迭代，這種節奏明顯加快了。

萬玉龍認為，終極目標就是讓消費者感知到，這臺手機了解自己，理解自己的偏好，有為自己定制的功能。“我們不是技術先行，而是用戶價值先行。”

自大模型興起，聯想就在想辦法將其接入或部署到PC中。為了實現算法和性能的支持，英特爾這樣的算力廠商就必須參與其中。兩年前，聯想在大模型項目中破天荒地推動了底層芯片參數改變。

“一般芯片廠商設置好了參數，在一定周期內不會再更改。”聯想全球中小企業產品和解決方案總經理鄭愛國說，“當時雙方的負責人互簽了非常高級的保密協議，互相分享了底層硬件參數和大模型參數，這在歷史上是從未發生過的情況。”就這樣，代號Meteor Lake的AI PC處理器，代表英特爾40年來最重大的架構轉變，是首個內置AI加速引擎NPU的處理器，能夠在PC上實現AI加速和本地推理。

鄭愛國發現，當產品接入AI后，研發周期基本變成了以周為單位。甚至還會發生，開發了兩三周沒效果，結果調了個參數，性能就變好了的情況。這意味著只要大模型有變化，軟硬件協同就必須跟上來。

“先跑量”的隱憂" "

“其實我挺擔心的。”Penny清楚，硬件廠商都相對保守：大部分新增AI功能會產生大量數據，上傳云端后，安不安全？

“最終的出口在我們手上，一旦出現任何問題，我們也是要負責的。”當下先出硬件，再收軟件費用的模式，的確加大了數據端的風險。作為軟件服務商，張澤杰至今未開放“AI聲音克隆”功能，他評估過，這個功能產生的風險過大。

“去年國慶假期持續了7天，但‘AI雷軍’卻連續罵了8天。”全國人大代表、小米集團創始人雷軍在2025年3月的全國兩會上感慨。當他試圖通過法律維權時，卻發現對此類AI冒用行為沒有專門的立法，只能借助隱私權、肖像權、名譽權等傳統法律進行起訴。“但在網上被罵8天，損失根本沒法量化。”雷軍無奈地表示。這一事件只是端側AI時代隱私與合規挑戰的冰山一角。

閃極是一款AI眼鏡，能夠實現通過眼鏡拍一拍對方，然后評估一下對方的顏值。當被問到收集這類生物數據是否有風險時，閃極CTO潘欣表示，眼鏡上是有磁吸的，可以直接遮住攝像頭，當使用拍照功能時，閃光燈則會發亮并且是強制性的。不過，AI換臉在社會上引發詐騙等違法犯罪案例并不少見，數據泄露的風險依然存在。

生活在代碼中

重構四季

DeepSeek密鑰捅破

硬件繭房

供應鏈的根系在云端生長

每個焊點

都引爆一顆新太陽

（此詩由DeepSeek結合本文內容創作）

端側AI的核心優勢在于本地化處理和低延遲響應，理論上可以減少數據上傳云端的需求，從而降低隱私泄露風險。然而，技術現實往往與理想存在差距。目前的端側AI多采用“端側輕量化模型+云端協同”的混合架構。手機等終端設備的算力和內存支撐，無法達到云端服務器級別設備的效果，無法完全本地化處理復雜任務。

這種混合架構導致數據流轉鏈條被大幅延長，多個參與主體共同構成了一個復雜的數據生態系統。有業內人士提到，端側AI涉及手機廠商、自建大模型、第三方大模型和具體App等多個主體，數據鏈條延長且流向不透明，大大增加了隱私泄露的風險面。

“端側AI的問題不僅在于數據安全，還有模型本身的局限性。”劉偉補充道，“如機器幻覺、數據偏見等。如果模型使用大量公開語料庫訓練，其中隱含的不良信息也會被學習，可能產生不可預見的結果。深度學習模型的‘黑盒’性質使這一風險更加難以控制。”

林遠通過一個生動的比喻說明眼下AI泄露隱私的嚴重性：“過去的數據泄露就像丟失了一張照片，而今天的AI隱私風險則更像是有人擁有了你生活的完整錄像帶，并且能根據這些記錄預測你的下一步行動。”

面對這些挑戰，業界正在從技術和規范兩個維度探索解決方案。在技術層面，“硬件軟件化是一個重要趨勢”。劉偉指出，通過軟件優化減少對高端硬件的依賴，可以實現更多功能在本地處理，減少數據上云的需求；在規范層面，中國、歐盟等全球主要經濟體正在加速相關立法進程。

中國也在積極探索適合國情的AI治理框架。工業和信息化部、國家互聯網信息辦公室等部門已聯合發布多項AI治理指導文件，從算法推薦、深度合成到生成式AI服務都有相應監管規范。

“立法已經迫在眉睫。”林遠強調，“我們對待端側AI，必須劃定清晰的邊界，要求廠商明確告知用戶哪些數據將被上傳、如何使用以及由誰掌握。只有透明才能建立信任，只有信任才能推動技術健康發展。”

“實際上，端側AI的發展不僅是技術問題，更是一場關乎社會信任與人類主體性的博弈。從某種意義上說，我們正在經歷一場關于‘人機界限’的深刻反思。”劉偉認為，人工智能的邊界應當由人類價值來定義，而非僅僅由技術能力決定。從這個意義上看，端側AI的健康發展不僅需要算法突破，更需要制度創新和倫理引導，構建人與技術和諧共處的新范式。