端側AI芯片驅動萬物智聯：IoT終端邁向智能化新階段

在算法演進、芯片算力提升與應用場景拓展的多重推動下，端側人工智能正逐漸成為物聯網終端實現智能化的關鍵技術支撐。從智能家居、自動駕駛到安防監控與智慧教育，端側AI不僅大幅提升終端設備的本地決策能力，也正在重塑整個物聯網生態的運作方式。隨著RISC-V、存算一體及可重構計算等芯片技術的不斷突破，“萬物皆智能”的產業愿景正逐步照進現實。

一、端側AI成為終端智能化“核心引擎”

以往終端設備多數依賴云端進行數據處理與決策，存在延遲高、隱私風險大及網絡依賴性強等局限。而嵌入端側AI芯片的終端，可實現本地即時計算與響應，在提升用戶體驗的同時，也有效加強了數據安全和設備自主性。

例如，智能空調可借助端側AI芯片實時識別人體位置與體溫，動態調節送風模式與溫度，并在無人環境下自動切換節能狀態；車載智能系統能夠依據駕駛員偏好推薦音樂與導航路線，提供更個性化的駕乘服務。此外，在校園、工地與餐飲行業中，搭載AI邊緣計算盒的設備正廣泛應用于人員行為識別、安全監測與衛生管理，顯著提升運營效率與安全性。

據工信部統計，截至2024年7月，我國移動物聯網終端用戶數量已達25.47億，占移動終端連接總數的59%。另有分析預計，至2025年，AI物聯網市場規模將突破五千億元。終端設備正從過去單一執行指令的工具，轉型為具備感知、計算與決策能力的“智能伙伴”。

二、芯片架構創新推動端側AI性能躍升

在端側AI落地過程中，芯片扮演著“智能中樞”角色。清微智能聯合創始人李秀冬指出，端側AI芯片需實現本地算力釋放、數據隱私保護與個性化體驗構建三大功能，其發展正朝“高算力、高能效、易部署”方向演進。

為滿足終端設備“低功耗、高響應”的需求，多家企業通過芯片架構創新實現突破。后摩智能發布的存算一體芯片M50，能效比較傳統方案提升5~10倍，可支持消費電子設備在離線環境下完成智能交互與內容生成。清微智能則推出可重構計算芯片，能夠依據不同任務靈活分配算力資源，顯著提升多場景適配效率。

不僅如此，面向不同垂直領域，芯片設計也呈現出高度定制化趨勢。瑞芯微針對智能座艙推出多款車規級芯片，覆蓋從基礎信息娛樂到高階域控制的不同算力需求；恒玄科技則專注于低功耗可穿戴芯片，顯著提升終端設備的續航能力。

三、RISC-V與生態構建成為發展關鍵

在端側AI芯片發展過程中，RISC-V等開源架構正在發揮越來越重要的作用。其開放、靈活的特性為國內企業提供了切入高端芯片賽道的新路徑，也推動了行業生態的協同發展。

海思基于自研RISC-V內核推出面向智能家電的MCU芯片，支持空調、洗衣機等設備實現AI節能與智能診斷。特普斯微電子聯合玄鐵IP推出的邊緣AI推理芯片EA6530，則廣泛適用于工業級推理應用。此外，銀河邊緣科技發布的端側AI控制芯片RC605，采用全國產RISC-V與NPU架構，已在商用空調領域實現節能30%的應用成效。

      盡管端側AI市場前景廣闊，行業仍面臨算法-芯片適配難度高、應用場景高度碎片化、成本與性能難以兼顧等挑戰。如何實現跨場景兼容并控制量產成本，將成為下一階段企業競爭的重點。