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· 苹果WWDC推出Apple Intelligence，合作GPT-4o打造AI生态。
Apple Intelligence主要具备如下特色：1）内置大语言模型，深刻理解自然语言，生成语言和图像，代替执行操作，简化跨多个App操作流程。2）重视隐私功能，创造Private Cloud Compute——私密云计算技术，妥善保护数字隐私安全。3）将Siri变成使用外部模型的入口，首选GPT-4o，日常使用场景体验生成式AI。4）对芯片多年投入， A17 Pro和M系列芯片给Apple Intelligence提供坚实算力基础。5）重点发展开发者社区，显著增强Xcode和Swift开发工具，引入一系列全新API，推动AI应用程序的创新发展。
· 华为举办HDC 2024大会，鸿蒙、盘古首次联袂亮相。
华为开发者大会（HDC 2024）于6月21日-23日举行，鸿蒙、盘古首次联袂亮相。会上，华为正式公布 HarmonyOS NEXT的开发者 Beta 计划，同时发布盘古大模型 5.0、昇腾AI云服务等最新科技创新成果。在Harmony Intelligence革新下，小艺迎来重大升级——不仅是AI助手，而是系统智能体。HarmonyOS NEXT全面焕新，采用端云垂直整合的全新系统架构，整机性能相比HarmonyOS 4提升30%。此外鸿蒙原生应用的发展势如破竹， 5000多个常用应用启动开发，超过1500家已完成上架。
· 操作系统、芯片纷纷发力，端侧算力攀升惊喜不断。
5月21日，微软发布首款Copilot+PC，能够实现40+ TOPS AI 算力，引入了全新的系统架构，并支持跨系统的AI功能。多家芯片大厂展露AI雄心，产品更新速度显著提升，终端厂商纷纷布局自研芯片。高通在硬件侧重视AI功能、NPU算力再创新高；模型侧AIMET不断优化，解决端侧AI难点。AMD移动端最强NPU算力达50TOPS，最强AI芯片挑战英伟达，英伟达与AMD均表示未来产品更新将以年为单位。
随着端侧AI从核心层到应用层技术的日趋成熟，消费电子终端进入了产品迭代的重要窗口期。各终端品牌厂商融入“AI血液”，创新不断，有望引起终端用户的新一轮“换机潮”，同时，产业链相关企业有望充分受益。
果链：立讯精密、鹏鼎控股、蓝思科技、领益智造、东山精密、环旭电子、水晶光电；
安卓链（含H链）：汇顶科技、韦尔股份、格科微、电连技术、欧菲光、飞荣达；
端侧AI技术发展不及预期、终端智能需求不及预期、宏观经济增长不及预期、国际环境变化。
一、智能终端厂商纷纷布局，加速端侧AI落地
1.1 AI智能终端产业环环相扣、持续发展
AI智能终端产业有三个核心层次——核心层、平台层和应用层。这三个层次紧密相连，环环相扣，共同构成一个完整的生态系统，共同推动着AI智能终端产业的持续发展和创新。核心层为整个产业提供坚实的技术支撑和基础构建；平台层以AI开发框架为中心，结合云服务平台、数据处理与安全隐私技术，为应用层提供强大的软件与服务支持；应用层是产业链价值实现的终端应用环节，同时多家厂商也在积极部署自研平台与芯片。
1.2 AI手机元年将至，终端厂商推进生成式AI融入
2024将是手机AI元年，生成式AI或成手机差异化关键，终端厂商加快布局。Counterpoint Rresearch认为2024年将是生成式AI智能手机的关键一年，预计出货量将在2024年达到1亿部以上，2027年将达5.22亿部，复合年增长率为83%。其中三星和高通是直接的领导者，与可折叠设备类似，三星可能会在未来两年内占据近50%的份额，其次是小米、vivo、荣耀和OPPO等主要中国厂商，生成式AI在差异化中发挥关键作用。Canalys数据显示，2024年一季度全球AI手机型号出货量前十名中，苹果和三星稳居第一梯队。
随着终端芯片算力的快速增强及一系列模型小型化技术的不断成熟，“2024年将是手机AI元年”已被产业广泛认可，终端厂商已在加快布局端侧大模型，促进生成式AI向纵深推进。
1.3 AIPC未来出货可观，产品潮或将来临
AIPC——以人为本。《AIPC产业（中国）白皮书》对AIPC做了全面的定义，即：AIPC在硬件上集成了混合AI算力单元，且能够本地运行“个人的大模型”、创建个性化的本地知识库，实现个人化的自然交互。《白皮书》指出AIPC的产业生态将呈现以人为本、终端主导、AI原生三大特点，形成用户、终端厂商、模型、应用、算力多层开放的繁荣生态。
AIPC快速发展，处理器需求升级，新产品潮或在COMPUTEX 2024袭来。Canalys最新预测数据显示，2024 年全球AIPC出货量将达到 4800 万台，占个人电脑（PC）总出货量的 18%，这仅是市场转型的开始，预计到2025年AIPC出货量将超过1亿台，占比40%。到 2028 年AIPC出货量将达到2.05亿台，2024 年至2028年期间的复合年增长率（CAGR）将达到惊人的 44%。这些PC集成了专用于AI的加速器，如神经处理单元（NPU），将释放出高生产力、个性化及能效方面的新功能，对PC市场造成深远影响，并为厂商及其合作伙伴带来可观的价值收益。AIPC在未来五年乃至更长的时间, 将对整个行业产生广泛及深远的影响。随着AIPC成为主流，能够提供创新、差异化AI加速体验的厂商，将拥有巨大优势。根据Canalys预测，英特尔将发布的Lunar Lake和Arrow Lake的两款产品都属于酷睿Ultra 2系列，并有望开创性能和效率的新时代；AMD将推出Zen 5架构，并将大幅改进NPU功能，从而提升AMD在AI PC 领域的竞争地位；高通于2023年10月发布了骁龙XElite，并于2024年4月发布了XPlus系列；联发科或将与英伟达合作，加入Windows on Arm的PC市场竞争。
2024年多款AIPC产品陆续发布，IDC称2024年是AIPC发展的元年，上半年不论是芯片端还是PC厂商都在AIPC市场快速布局，随着算力和大模型平台的进一步加强，AIPC不断进化，预计到2028年中国下一代AIPC的年出货量将是2024年的60倍，端云结合将为下一代AIPC发展的主要方向。一方面未来厂商的大模型及芯片性能竞争加剧以满足对算力的需求，另一方面用户端的生态建设与杀手级应用也将推动需求的增长。
1.4 多家芯片大厂展露AI雄心，终端厂商自研势头强烈
据三星乐观预测，今年其AI芯片代工销售额将是去年的1.8倍，客户数量同比增加1倍；到2028年，其AI芯片代工客户数量将比23年增加4倍，代工销售额增加9倍。当下海内外AI布局持续推进，AI芯片有望越多地应用在手机、PC等消费类设备，AI芯片产品升级迭代速度进一步加快。英伟达CEO称后续AI芯片产品推出速度将改为“一年一更”，竞争对手AMD、英伟达也在该会上发布了一系列新型AI芯片，此外OpenAI、谷歌等厂商均启动AI芯片自研，华为、苹果等终端厂商也纷纷布局自研芯片，为打造系统级AI创造良好基础。
1.5 操作系统深刻变革，AI嵌入操作系统趋势显现
广义的操作系统通过一组系统软件程序复杂管理调度计算机软硬件资源并为用户提供结构，其中闭源操作系统以Windows Server为代表，开源操作系统以基于Linux Kernel的各种操作系统为主，而本土华为的openEuler系厂商正在迅速崛起。
随着AI技术的不断进步，操作系统也在经历深刻变革，从传统的提供应用程序运行环境的角色演变为调度中心，连接了用户和应用程序。其中包括谷歌在I/O2024大会上宣布把AI直接嵌入到了操作系统中，称这是首个内置端侧AI的移动操作系统，希望让Gemini成为安卓体验的基础，同时今年晚些时候安卓辅助功能TalkBack将在Gemini Nano上得到提升。微软发布Copilot+PC，在内置AI硬件NPU的同时，新增多项跨系统的AI功能（Recall功能、系统级AI实时翻译功能等）。苹果在最新发布的开发者大会中宣布与OpenAI合作，Siri支持调用ChatGPT，并将集成在iOS 18、iPadOS 18和macOS Sequoia中，以全新的API和框架更新了SDK，未来还会增加对其他AI模型的支持并努力打造更多的实现途径。
二、AI重心逐步从云侧向端侧转移
2.1 集成端侧AI，低延迟扩展应用场景，隐私保护显著提高安全性
“端侧AI”是指人工智能可以直接在移动设备上处理数据，而无需连接到服务器或云，它带来了许多好处，如低延迟、高安全性和高灵活性。而要充分地实现这一技术，强大的嵌入式神经网络处理器（NPU）性能至关重要。得益于此，端侧AI在隐私保护（不需传输到云端，减少了数据外泄的风险）、可靠性、低延迟（减少因数据传输而引起的延迟，适用于需要高度及时性的应用场景）、成本（将AI运算能力集成到终端装置，显著降低对云端计算资源的依赖，从而减少每次运算的成本）、能量及个性化等方面都具有优势。
2.2 端侧AI难点主要在于算力、内存和电力
端侧AI的挑战在于AI工作负荷的挑战及终端环境的限制。AI工作负载的挑战在于端侧算力的挑战，如何在端侧AI芯片保证计算密集度高、复杂并发、实时运行与长期在线等要求；终端环境的限制在于对于终端轻薄设计必须考虑热效率、长时间使用需要较长的电池寿命以及存储/内存带宽的限制。
2.3 模型端和软硬件变化共同推动端侧AI发展
2.3.1 多家厂商自研轻量化模型，优化算法保证端侧性能
随着云端计算处理带来的延迟和数据安全问题逐渐凸显，CPU性能提升、存储器性能改进以及软件优化和算法改进等进步，在残差连接、批量归一化等最新技术的帮助下，很容易在强大的 GPU 或 TPU 集群上训练具有数千层的非常深入的模型，终端设备的计算能力显著增强，越来越多的AI任务被放置在本地完成，优化了数据处理的速度和效率的同时极大提升了数据安全。
然而，巨大的计算复杂性和海量存储需求使得将它们部署在实时应用程序中是一个巨大的挑战，特别是在资源有限的设备上。为了开发高效的深度模型，解决方案包括深度模型的高效构建块（包括深度可分离卷积等）、模型压缩和加速技术（包括参数修剪与共享、低秩因式分解、知识蒸馏等）等。因此在模型端为了更好地适配端侧运行需求，基于LLM开源大模型的轻量化模型正陆续推出，不仅缩小了模型体积，还提高了运行效率，使在保证性能的同时，能更灵活地应对各类应用场景。各大厂商因此也部署了各自的解决方案，AI处理重心正在从云端向终端稳步转移，端云协同逐渐成为AI在智能终端部署的主流方案。
2.3.2 软硬件层面变化趋势适应端侧AI需求
硬件方面，芯片领域的ARM架构崛起、异构计算和存储升级成为主要趋势。ARM架构凭借低功耗、长续航等优势有望挑战传统X86架构在AIPC领域的优势地位。同时英特尔、AMD及高通发布的新一代SoC产品，均采用“CPU+GPU+NPU+DPU”的异构计算架构，并特别突出NPU性能，以应对大模型端侧部署的功耗问题。此外为满足大模型运行和其他软件的正常使用，内存容量及速率也在不断提升，更高速的DDR5内存有望进一步增强AIPC的运算能力。在软件层面，随着AIPC硬件的不断进步，更高效的算法、更智能的任务调度以及更丰富的场景应用也在日臻完善，以全面发挥AIPC的优势并提升用户体验。
三、软硬件厂商纷纷部署端侧AI，实现系统性AI布局
3.1 芯片厂商加快更新频率，加速AI部署
3.1.1 高通进行软硬件全栈式AI优化
硬件侧重视AI功能、NPU算力再创新高。高通AI引擎包含多个硬件和软件组件，包括Hexagon NPU、Adreno GPU、Kryo/Oryon CPU、传感器中枢和内存子系统。高通NPU的差异化优势在于系统级解决方案、定制设计和快速创新。通过定制设计NPU并控制指令集架构(ISA)，高通能够快速进行设计演进和扩展，以解决瓶颈问题并优化性能。高通骁龙8 Gen3平台将高性能AI注入整个系统，进一步推动端侧AI的规模化扩展；高通骁龙8s Gen3平台支持强大的端侧生成式 AI 功能，可支持各种 AI LLM。骁龙X Elite是高通第一款针对PC市场推出的SoC产品，支持在终端运行超130亿参数的生成式AI模型；近期高通推出AIPC品牌骁龙X Plus平台，展示了在45 TOPS NPU上运行的新的AI优化应用程序和功能。
模型侧AIMET不断优化，解决端侧AI难点。高通通过模型压缩、量化和编译等操作对AI模型进行优化，推出了针对端侧AI的优化工具库AIMET，通过量化感知训练，将浮点运算模型转化为整数运算模型。高通利用 AIMET 及 Qualcomm AI Studio 完成 ControlNet 模型的 INT8 量化压缩，节省更多功耗的同时提升运行效率。从而加速AI模型的部署。
3.1.2 英特尔双轮驱动奠定基础，大规模AI计算进入系统竞赛
可以将英特尔在AI PC时代的杀手锏归结为：左手“三大AI引擎”，右手“三大法则”。三大AI引擎，即英特尔® 酷睿™ Ultra所采用的CPU+GPU+NPU模式，使得200亿参数大语言模型在本地运行成为可能。三大法则是英特尔CEO帕特·基辛格在CES 2024大会中所总结的内容，即经济法则、物理法则和数据保密法则。“三大引擎”和“三大法则”之间的双轮驱动构成AIPC发展的坚实基础，可以有效推动AIGC在各个领域的广泛应用和创新。
英特尔在年度Intel Vision大会上重磅推出新一代AI训练芯片Gaudi 3，正面向英伟达旗舰芯片发起挑战。相比英伟达上一代旗舰H100 GPU，Gaudi 3的训练性能可提高70%，推理性能提高50%，能效提高40%，同时价格低得多。在跑1800亿参数Falcon模型时，Gaudi 3的推理速度比英伟达H200快30%。
3.1.3 AMD移动端最强NPU算力达50TOPS，最强AI芯片挑战英伟达
今年的Computex科技大会AMD发布了全新的Zen5架构，在广泛的应用基准测试和游戏中，Zen5架构的平均每指令周期相比Zen4性能提升了16%。为AI PC准备的Ryzen（锐龙）AI 300系列就搭载了Zen5架构。这款处理器支持微软的Copilot，提供50TOPS的AI算力。而在GPU方面，AMD也要直追英伟达。黄仁勋曾表示，英伟达未来会以一年为周期，不断推出新架构。AMD的产品更新也将以年为单位。本次发布的新品AMD MI325X的内存容量相比英伟达H200提高2倍，内存带宽性能、计算性能均提升1.3倍。2025年，AMD将发布MI350系列，与现在应用的MI300芯片相比，MI350在推理方面的性能预计将提高35倍。MI400系列则计划于2026年推出。
3.2 AI手机竞争激烈，主要厂商纷纷投入浪潮
3.2.1 WWDC24构建全新苹果AI生态
在最新发布的WWDC 2024大会上，苹果推出“Apple Intelligence”，其中混合式AI部署、重点发展开发者社区及通过隐私功能和Siri功能形成差异化是其三大亮点。
模型侧重视生成式AI与UI优化。3月苹果正式公布多模态大模型MM1，在上下文预测、多图像和思维链推理等方面具有不错的表现，在指令调优后展现出了强大的少样本学习能力。在建模方面，设计方面的优先级顺序如下：图像分辨率、视觉编码器损失和容量、以及视觉编码器的预训练数据。当涉及少样本和纯文本性能时，交错和纯文本训练数据非常重要，而对于零样本性能，字幕数据最重要。
此外，苹果提出的多模态大语言模型（MLLM） Ferret-UI ，专门针对移动用户界面（UI）屏幕的理解进行了优化，其具备引用、定位和推理能力。聚焦于三个方面：改进模型架构、整编数据集、建立评估基准。如图19所示，Ferret-UI 能够很好地处理从基础到高级的 11 种任务，从简单的寻找按钮到复杂的描述具体功能。
应用侧强化隐私、合作GPT-4o、营造AI生态。在WWDC 2024大会上，苹果从功能、架构、体验三个方面深入介绍了Apple Intelligence。Apple Intelligence内置大语言模型，可以深刻的理解自然语言，并生成语言和图像，还可以代替执行操作，从而简化跨多个App进行操作的流程。与此同时，苹果重视隐私功能，苹果创造了Private Cloud Compute——私密云计算技术，让智能系统能够扩展引入更大的基于服务器的模型，来处理更复杂的需求，同时妥善保护数字隐私安全。在合作方面，除了自家大模型，苹果还将Siri变成使用外部模型的入口，首选了GPT-4o，用户在日常使用场景（例如内容创作、通话、交流和搜索）中都可以体验到生成式AI的强大功能。同时苹果对芯片多年的投入，让苹果的芯片可以支持端侧AI的处理，包括A17 Pro和M系列芯片，给Apple Intelligence提供了坚实的算力基础。最后，苹果重点发展开发者社区，通过显著增强Xcode和Swift开发工具，并引入一系列全新API，为开发者提供了一套全面的工具组合，帮助他们打造顶尖的应用程序，推动AI应用程序的创新发展。
3.2.2 三星部署高斯大模型，开启Galaxy AI时代
三星在端侧AI部署了高斯大模型，包括高斯语言、高斯代码和高斯图像。三星高斯语言作为一种可提高工作效率的生成语言模型脱颖而出；三星高斯代码则专门针对简化三星的软件开发流程进行了调整；三星高斯图像是一种创造性的生成图像模型，擅长轻松生成和修改图像。
而在最近，三星开启了自己的「Galaxy AI」时代。1月25日，其正式在中国市场发布三星Galaxy S24系列，将领先的AI体验引入智能手机。三星Galaxy S24系列融合本地和云端AI体验，为用户带来通话实时翻译、即圈即搜、转录助手和笔记助手、浏览助手以及生成式编辑等创新AI应用，从沟通、生产力和影像等层面上重新塑造了智能手机体验。“即圈即搜”功能让用户在面对应用程序当中的文本、图片、视频，或者出行时看到感兴趣的事物，只需拍照或在屏幕上用手势简单圈选，便能立刻得到想要的结果。
3.2.3 华为坚持全栈自研、HDC2024掀开鸿蒙重要篇章
鸿蒙、盘古结合值得期待，鸿蒙生态发展落地。华为开发者大会（HDC 2024）于6月21日-23日举行，鸿蒙、盘古首次联袂亮相。正式公布 HarmonyOS NEXT（即鸿蒙星河版）的开发者 Beta 计划，同时发布盘古大模型 5.0、昇腾AI云服务、GaussDB数据库等最新科技创新成果。21日当天即面向开发者和先锋用户启动Beta，8月份更多机型开启消费者Beta升级，第四季度随着Mate70系列的上市，更多机型开启Beta升级。在Harmony Intelligence革新下，小艺也迎来重大升级——不仅是AI助手，而是系统智能体，其交互设计师真正意义上操作系统级别的超级入口。此外，鸿蒙原生应用的发展势如破竹，2024 年将是鸿蒙生态发展的关键之年。如WPS能够实现跨端协同、美团拥有了实况窗、方舟引擎图片渲染速度提升至1.7倍，是第一次操作系统与应用联合深度优化，目前已进入全面冲刺阶段， 5000多个常用应用已全部启动开发，其中超过1500家已完成上架。
创新架构、全栈自研、构筑全球第三大操作系统生态。HarmonyOS是华为从万物智联时代需求出发，为消费者提供全场景智慧体验而全新研发的智能终端操作系统。HarmonyOS NEXT采用端云垂直整合的全新系统架构，是HarmonyOS自诞生以来的最大一次升级换代，从操作系统内核、文件系统，到编程语言、编译器/运行时、编程框架，再到设计系统、集成开发环境，以及AI框架和大模型等，全面焕新。整机性能相比HarmonyOS 4提升30%。
3.3 AI落地PC深刻变革，苹果后来居上
3.3.1 微软Copilot+PC搭载GPT-4o，改变PC形态迎接AI时代
5月21日，微软发布首款Copilot+PC是迄今为止速度最快、最具智能体验的 Windows PC。凭借强大的新型芯片，能够实现40+ TOPS AI 算力，引入了全新的系统架构，将 CPU、GPU 和新的高性能神经处理单元 (NPU) 的强大功能结合在一起，通过连接到 Azure 云中运行的大型语言模型 (LLM) 以及小型语言模型 (SLM) 并进行增强，达到了前所未有的性能水平。
Copilot+PC支持跨系统的AI功能，运行 AI 工作负载的能力增强了 20 倍，效率提高了 100 倍，并提供业界领先的 AI 加速。其中AI助手Copilot使用了OpenAI最新的GPT-4o。首先一个标志性的功能就是“即刻Recall”，让用户可以访问在电脑上看过或做过的事；同时通过使用NPU和强大的本地小语言模型，在Windows中内置了AI图像创建和编辑功能；以及携手Adobe等应用打造多样化创意AI体验。
3.3.2 苹果打通AI生态全家桶，AIPC发挥后发优势
在AIPC应用侧的部署中，苹果在WWDC 2024上推出macOS Sequoia操作系统，这是一个将可以提高用户生产力和创造力的重要版本。苹果Apple Intelligence的发布，标志着苹果AI的一次“全面进化”，M系列芯片给Apple Intelligence提供了坚实的算力基础，Siri助手的升级、各类重磅AI能力在苹果生态全家桶中的打通、应用，苹果系统级的AI能力构建，都给行业树立了一个新的AI体验标准，在功能丰富度、体验完善成度上更有优势。
四、风险提示
端侧AI技术发展不及预期。AI发展受到许多因素的影响，包括数据的质量和可用性、算法的效率和准确性以及计算资源的限制等。
终端智能需求不及预期。终端智能需求的增长受到多种因素的影响，包括技术创新的速度、市场竞争的激烈程度以及消费者对新技术的接受度等。
宏观经济增长不及预期。宏观经济的表现与政策的变化、市场的波动以及全球经济的趋势等息息相关。
国际环境变化。各类政治事件、经济政策的变动以及地缘政治的风险等。
分析师声明
免责声明
证券研究报告：《端侧 AI 行业深度报告 -- 端侧AI加速迭代，消费电子蓄力腾飞》
对外发布时间：2024年6月23日
对外发布机构：西部证券研究发展中心
参与人员信息：
分析师：郑宏达
执业编号：S0800524020001
邮箱：zhenghongda@research.xbmail.com.cn
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