端侧AI，才是未来

AI上半场，行业重心集中在云端大模型的训练和推理；那么下半场，一定会转向场景落地与实际应用。

2026年5月黄仁勋在彭博社采访时，描绘了一条清晰的AI发展路线：

第一阶段是云端AI，也就是我们当下所处的阶段，各个大模型都依托数据中心云端部署运行；

第二阶段是个人AI，未来电脑、手机都会内置本地预制模型，AI可以结合当下操作场景读懂你的使用习惯，贴身协助办公与生活。戴尔如今已经实现AI PC 本地模型预装，高通、苹果也在全力布局AI手机；

第三阶段则是物理AI。AI能够认知真实世界的物理规则，广泛应用于重工业、工厂产线、自动驾驶、各式机器人领域，这才是下一轮颠覆全球生产力的浪潮。

那么在这场从云端向终端的算力大迁徙中，中国芯片企业走到哪一步了？

端侧AI产业拐点，已来

相比于完全依赖云端AI，端侧AI天然具有隐私安全、离线可用、无网络延迟、使用成本低等诸多优势。

自2025年下半年以来，支持端侧AI发展的政策密集发布。

2025年8月，国务院在《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》中设定量化目标：到2027年新一代智能终端普及率超过70%；

2026年1月，工信部等八部门联合印发了《"人工智能+制造"专项行动实施意见》，明确支持端侧推理芯片突破；

2026年3月，《政府工作报告》围绕"打造智能经济新形态"提出促进新一代智能终端和智能体加快推广。

与此同时，深圳、苏州、合肥等地方层面更相继出台端侧AI终端购机补贴政策。

端侧AI，已从产业共识升级为国家行动。

根据弗若斯特沙利文的数据，预计全球端侧AI市场规模将从2025年的3219亿元跃升至2029年的1.22万亿元，年复合增长率约40%。

本土芯片厂商在端侧AI上的布局

当算力从数据中心走向终端设备，芯片的竞争逻辑也随之改变：不再是谁的峰值算力更高，而是谁能在功耗、时延、生态兼容、安全可靠之间找到最优解。在端侧AI的产业趋势中，本土芯片厂商从各自的技术积累出发，构建差异化的端侧AI版图。

瑞芯微：SoC+协处理器的"双轨"路线

瑞芯微在端侧AI赛道上选择了"SoC+协处理器"的双轨路线，即SoC负责系统调度与传统计算，协处理器专注大模型推理，分工明确、协同高效，避免了单芯片"样样通、样样松"的尴尬。

其旗舰SoC芯片RK3588采用8nm制程、内置6 TOPS NPU，在机器人、智能座舱、工业视觉等领域已经实现大规模出货。宇树科技、智元机器人、科沃斯等厂商的多款智能终端产品采用该款产品。

2026年5月，瑞芯微推出面向中阶AIoT市场的RK3572八核处理器，在高性能、低功耗与全栈AI能力之间实现突破性平衡。RK3572采用8nm先进制程，集成双核Cortex-A73大核与六核Cortex-A53小核的八核架构。内置4 TOPS NPU，端侧AI算力强劲。

而真正的隐秘武器是RK182X AI协处理器。这款全球首创3D堆叠架构的芯片将高性能存储直接集成于NPU之上，具备卓越的算力和带宽能力。视觉感知方面：全面支持CNN/ViT主流模型，实现从传统的目标检测，扩展到语义理解与多模态关联能力，为工业视觉、安防监控、机器人导航提供高精度、低延迟的目标检测、识别及感知能力；文本模型方面：高效运行包括Qwen、DeepSeek等在内的主流大语言模型，让智能终端具备流畅对话、逻辑推理与内容生成能力。基于实测数据，瑞芯微RK182X运行Qwen2.5-3B模型输出速度突破百Token大关；多模态部署方面：完成对Qwen3-VL-2B/4B等多模态大模型的端侧部署优化，使设备能同时理解图像与文本，实现视觉问答、图像描述、文档分析等复杂任务。RK182X运行Qwen3-VL-2B模型输出速度达136.32TPS，运行Qwen3-VL-4B模型输出速度近百Token。

2026年3月9日，瑞芯微RK1820/RK1828AI协处理器RKNN3 SDK V1.0.0正式版发布，为端侧AI模型部署提供全栈式软件支撑。

值得关注的是，在瑞芯微的第一届AI软件生态大会上，还公布了升级版的AI协处理器RK1860，预计2026年Q2进行工程样片内部测试，其具备更强算力64 TOPS（稠密算力）；具备更大存储2.5GB/5GB/10GB版本，可扩展LPDDR；支持更大模型，3B-13B模型。

地平线：从智驾芯片到整车智能体

如果说瑞芯微是消费级工业级端侧AI的标杆，那么地平线则是在智能汽车AI赛道上最硬核的玩家。

从征程2到征程6P，地平线用十年时间完成了国产智驾芯片从"不敢用"到"抢着用"的跃迁。征程家族累计出货突破1000万套，合作覆盖国内全部前十大车企、超40个品牌、400余款落地车型，累计服务车主超600万。这家曾经被质疑"做不了"的芯片公司，已成为国内首个突破千万级量产的智驾科技品牌。

2026年4月，地平线发布中国首款舱驾融合整车智能体芯片"星空Starry 6P"，将智驾、座舱、仪表、车控四个域的计算集成到单颗5nm芯片上，这一架构让单车域控制器成本直降1500至4000元。星空6P的峰值AI算力达650TOPS，最高带宽273GB/s，集成了20核CPU（500K DMIPS）。

根据发布会当天现场信息来看，2026年Q1，星空6系列已经做完实车验证，预计今年Q3将正式量产上车。比亚迪、北汽集团、奇瑞汽车、长安汽车等厂商将会首批搭载。

值得一提是，近年智驾芯片厂商纷纷布局机器人产业，地平线的联营公司地瓜机器人，2026年一季度推出具身智能机器人大算力开发平台S600，拥有560TOPS算力，采用高效灵活的大小脑架构设计并进行了深度优化。其大脑配置18核A78AE CPU和全新BPU Nash，可支持VLA、VLM、LLM、Locomotion多种具身大模型算法端侧高效部署；小脑配置6核R52+ MCU，专为人形机器人优化，具备高可靠、实时的运动控制能力。

黑芝麻智能：九韶NPU加持，算力超Thor-U

在智能汽车应用方向，黑芝麻智能与地平线同为国内两大算力芯片标杆厂商。

2026年4月，在北京车展上，黑芝麻智能创始人兼CEO单记章正式发布了华山A2000家族的全新阵容：A2000N（200TOPS）、A2000L（400TOPS）、A2000U（700TOPS）和旗舰A2000X（1000TOPS），四款芯片覆盖座舱AI Box、多传感器融合城市NOA、AI新范式辅助驾驶、L3及Robotaxi等完整需求梯度。这是国产智驾芯片首次在纯粹的计算力维度实现对英伟达Thor-U（700TOPS）的超越。

整个A2000家族从设计之初即面向VLA模型与世界模型的高效部署，原生支持大规模的Transformer加速，全面支撑面向新范式的辅助驾驶系统。

A2000家族的核心竞争力在于自研"九韶NPU"架构，采用物理UniqueAI运算设计，消除传统多核架构的同步开销，全链路支持INT4到FP32混合精度计算。更关键的是，FP16模型无需量化即可直接运行，规避了精度损失。这意味着开发者无需为芯片适配额外投入模型压缩成本，大幅降低了端侧部署的门槛。

在量产层面，黑芝麻智能已与国汽智控达成合作，获得首个华山A2000芯片量产方案项目定点，覆盖L2+至L3级全场景智驾功能，首批搭载量产车预计2026年内下线。值得一提的是，A2000于2026年1月通过了美国商务部工业安全局长达11个月的出口管制审查，成为国内首家通过此类审查的车规级芯片企业。

值得指出的是，黑芝麻智能也将业务版图从汽车延伸至机器人领域。2025年末，公司推出SesameX平台三款标准化算力模组，算力覆盖69-600TOPS，移植车规安全标准保障设备稳定运行。2026年一季度完成收购珠海亿智，补齐低功耗芯片能力，入门模组适配家用扫地、割草机器人；中端模组批量供货，用于船舶、电力巡检四足设备及户外轮足陪伴机器人；高端模组供给人形机器人厂商开展样机调试。2026年6月，其具身智能业务总部于已正式落地深圳前海“深港汇“基地。

摩尔线程：从GPU到"长江"智能SoC

如果说前三家是原生端侧AI玩家，那摩尔线程则是从初始便跨界“云边端”。

2026年5月，在上海世界移动通信大会上，摩尔线程展示了其从智算集群到终端设备的多元产品和解决方案，覆盖“云边端”全场景，系统呈现了公司在大模型训练和推理、科学计算、端侧智能以及具身智能等领域的技术突破。

在云端智算方面，摩尔线程展示了专为大模型训练、推理及高性能计算设计的 AI 训推一体智算卡 MTT S5000，支持从 FP8 到 FP64 的全精度计算；

在边缘与终端智算方面，摩尔线程以自研智能SoC“长江”为核心，展出了边缘AI模组MTT E300、AI算力本MTT AIBOOK、家庭AI中枢MTT AICUBE。MTT E300（工业边缘AI模组）支持-20°C至+65°C宽温运行，专为工业现场设计；MTT AIBOOK单机可支持多达12个智能体并行运行，原生Linux系统预装OpenClaw智能体框架；MTT AICUBE，可作为家庭AI中枢，搭载全域智能体"小麦"，集成90余项系统工具和60余项技能，覆盖从作业辅导到家庭NAS的全场景。

摩尔线程的自研"长江"智能SoC芯片，内部集成了CPU、全功能GPU、NPU和VPU，异构AI算力达50TOPS，支持INT8到FP64多精度混合计算。这颗芯片的对标对象不是英伟达，而是高通、联发科甚至英特尔的酷睿。

“长江”用一颗SoC同时解决通用计算、AI推理、图形渲染和视频编解码的全部需求。

值得关注的是，摩尔线程正借助MUSA统一架构实现云端万卡集群与端侧"长江"SoC的云端协同，端侧负责实时响应，云端负责复杂训练，两条腿走路的格局已经成形。

海光信息：从云端向下，"云边端"体系闭环

海光信息代表着另一条路径，即从云端算力巨头向端侧体系化延伸。

2026年7月，光合组织智能计算应用大会上，海光首次集中呈现了以CPU和DCU为双芯底座的"云边端"完整算力体系。这一体系以CPU管全局调度、DCU加速智能计算、嵌入式芯片打通产业现场，并在三大支柱基础上以内生安全守住全链路可信，构成了从数据中心到工业现场的完整算力版图。

在端侧，海光手握三张关键牌。第一张是C86兼容性，原生兼容x86生态，工业软件、组态工具、业务系统可原生运行，项目迁移几乎零成本，是替代传统工控机的优选方案。第二张是内生安全，从底层架构支持国密算法、可信计算、隐私计算，无需外置安全设备，实现"芯片根到端"的原生安全能力，这是工控、金融、能源等关键行业的刚需。第三张是生态规模，依托光合组织凝聚超过6000家生态伙伴，DCU已适配GLM、DeepSeek、MiniMax、Kimi等主流大模型，覆盖全球99%非闭源大模型。

在大会上，海光展示了智能巡检机器人、AI BOX端侧一体机、封闭场景工业自动驾驶解决方案等多项应用成果，覆盖工业控制、端侧物理AI推理、智能设备等典型场景。依托海光C86芯片级内生安全能力，相关方案可更好满足金融、机器人、低空、零碳、油气、工业、能源、交通等重点行业对数据安全、稳定运行和可信计算的需求。