摘要
智能设备部署的快速扩张使得感知数据呈指数级增长。这一激增大幅提升了对前端处理和实时本地计算的需求。受时延与算力限制，传统云端架构愈发难以满足当前应用需求。因此，AI驱动的设备必须在高精度感知与高效计算两方面同步提升。
在此背景下，端侧AI推理芯片的重要性愈发凸显。这类芯片将AI模型与智能设备感知技术相融合，构建起感知、计算、执行的实时闭环系统。其可利用文本、图像、视频、音频等实体数据，直接在设备上完成AI驱动的分析与决策，大幅降低对云端资源的依赖。
目录
1. 行业概览
1.1 端侧 AI 推理芯片行业定义
1.2 端侧 AI 推理芯片行业规模与出货量
2. 快速增长的产品细分领域：视觉端侧AI推理芯片
2.1 视觉端侧AI推理芯片的行业定义
2.2 视觉AI推理芯片的行业规模及出货量
2.3 视觉端侧AI推理芯片的核心驱动因素及发展趋势
1. 行业概览
1.1 端侧 AI 推理芯片行业定义
端侧AI推理芯片直接应用于终端用户设备，包括智能手机、智能汽车、智能家电等消费电子产品。
感知数据量的激增，推动了对端侧AI推理芯片的需求增长。通过将AI模型与智能设备感知技术相结合，这类芯片构建起感知、计算、执行一体化的实时闭环系统，可直接在设备端利用文本、图像、视频、音频等实体数据完成AI分析与决策，大幅降低对云端资源的依赖。
1.2 端侧 AI 推理芯片行业规模与出货量
端侧AI推理芯片行业应用广泛。全球各细分领域端侧AI推理芯片行业规模均预计实现快速增长，其中机器人、视觉端侧产品、智能汽车、个人设备及智能家居领域的年复合增长率分别为54.9%、34.2%、34.0%、17.9%和10.0%。
2024年至2030年，全球机器人、智能家居、个人设备、智能汽车及视觉端侧产品的端侧AI推理芯片出货量预计将分别实现54.4%、48.9%、32.9%、19.7%和10.2%的年复合增长率，而中国市场的对应细分领域预计将分别以59.9%、55.3%、34.9%、22.5%和11.1%的增速增长。
附注:
个人设备包括手机、可穿戴设备及XR（指为沉浸式交互体验而设计的头戴式可穿戴设备，涵盖虚拟现实(VR)及增强现实(AR)中的应用）等消费电子产品。
视觉端侧产品包括工业、城市、家庭等不同场景中的视觉感知设备。
智能汽车指配备智能驾驶功能的车辆。
智能家居指电视、音箱及空调等家用产品。
机器人包括工业机器人、扫地机器人、送餐机器人等。
其他包括工业检测设备和智能工业控制系统。
资料来源：CIC灼识、市场参与者访谈、行业出版物、政府统计资料、上市公司公开文件、新闻
2. 快速增长的产品细分领域：视觉端侧AI推理芯片
2.1 视觉端侧AI推理芯片的行业定义
视觉端侧产品专为处理单一类型的视觉输入而设计，常见产品包括公共安防摄像头、行车记录仪、智能门锁、机器视觉检测设备等。视觉端侧AI推理芯片通常按性能分为低端和中高端两类，其中低端芯片的算力通常低于1 TOPS（万亿次运算每秒），中高端芯片则超过这一阈值。
2.2 视觉AI推理芯片的行业规模及出货量
随着视觉应用对高分辨率、智能化及低延迟处理的需求持续攀升，市场正快速向中高端芯片倾斜，这类芯片已成为增速最快的产品细分领域。
全球中高端视觉端侧AI推理芯片市场规模预计将从2024年的24亿元人民币增长至2030年的50亿元人民币，年复合增长率为13.1%。
相应地，2024年全球中高端芯片出货量达3480万颗，约占总出货量的26.0%；预计到2030年，这一数字将增至9990万颗，市场份额也将扩大至41.3%。
按应用场景划分的市场细分提供了另一个关键的测算维度。
全球视觉端侧AI推理芯片出货量预计将从2024年的1.337亿颗大幅增长至2030年的2.395亿颗，年复合增长率为10.2%。
预计到2030年，中国视觉端侧AI推理芯片出货量将达到1.054亿颗。这类芯片已在家庭、城市、工业及其他应用领域实现广泛应用。
资料来源：CIC灼识
2.3 视觉端侧AI推理芯片的核心驱动因素及发展趋势
智能转型：传统图像与视频系统已无法满足现代家庭、城市及工业场景对实时性、精准度和智能化的要求。为实现实时人脸识别、行为分析、异常检测等功能，高性能且高能效的AI芯片必不可少，这推动了视觉端侧计算芯片的普及应用。
数据处理需求日益增加：设备对高分辨率、多模态感知的需求日益增长，进而带动了集成神经网络处理器（NPU）、图像信号处理器（ISP）及数字信号处理器（DSP）的异构芯片架构需求，这类架构为图像增强、语义理解、语音交互等复杂AI任务提供算力支撑。
政策支持：中国《关于推进移动物联网“万物互联”发展的通知》明确鼓励芯片及模组技术创新与产业化，《新基建规划》、《“十四五”智能制造发展规划》等其他举措更强化了支持端侧AI推理芯片大规模部署的政策体系。
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