卡位端侧AI爆发前夜，上海海思瞄准三大方向：场景智能、AI Agent、物理AI

端侧AI迈入快车道，终端芯片厂商正在发力！

2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，将“人工智能+”作为重点行动，推动AI从技术实验向行业实践转化，重点支持移动终端、穿戴设备、智能家居等八大类消费级AI终端创新。

可以看到，端侧模型部署已成为行业公认的技术趋势，曾经依赖云端的智能服务，如今伴随着模型压缩、推理加速技术等发展正加速向终端设备迁移，再到当下端侧设备的多模态融合、端云协同发展，使其成为千亿设备智能化变革的核心驱动力。

如今，端侧大模型正让每一台终端都具备懂场景、懂用户的智能，开启“万物智联”的全新阶段。​

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。

上海海思将聚焦场景智能、AI Agent、物理AI三大方向，打造差异化的解决方案。

场景智能也叫专用智能，其基于主要在终端上的计算能力，使得设备拥有更强的环境感知、一定的决策能力；AI Agent的计算能力则侧重于端云协同，同时基于多模态能力提供更自然、智能的交互。

这背后，端侧AI的高效实现，离不开终端设备、终端芯片、开发者之间的深度协同。因此，上海海思聚焦于在开放的生态之上构建丰富的中间件和具有竞争力的端侧AI解决方案，为千亿终端的智能化重构提供全方位能力支撑。

一、从万物互联到万物智能，终端芯片厂商面临三大挑战

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。

二、聚焦三大端侧AI发力点，配套系列化不同算力芯片方案

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谈道，这一既覆盖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%。

智能家电领域的冰箱、洗衣机、空调现在几乎已经进入“无AI不家电”时代，例如空调基于eAI MCU实现了节能16%、冰箱实现超过10%的节能、洗衣机增加了AI称重、偏心检测，端侧屏显设备基于AI Touch可以防误触防水等功能。其中，海尔、美的、海信等品牌厂商的空调、冰箱已经搭载上海海思的解决方案，空调实现了靠近防直吹、靠近亮屏等AI感知能力，当用户靠近空调时，设备自动调整出风方向。