【端侧AI深度跟踪报告：2024·AI“下凡”】
报告指出，端侧AI技术正在快速发展，预示着2024年的AI领域将迎来一场革命，被誉为“AI下凡”。端侧AI是将人工智能算法部署在边缘设备（如手机、笔记本电脑、XR头显和汽车等）上，实现数据的本地处理，强调低延迟、个性化和数据安全性。这一趋势得益于软硬件的融合，以及科技企业的积极布局。
1. 软硬融合，端侧AI技术蓄势待发
端侧AI的发展离不开硬件和软件的协同优化。硬件层面，专用AI处理器（如NPU）的出现，使得终端设备能够支持更高效、低能耗的小型AI模型运行。软件层面，模型压缩和优化技术的进步，使得大型AI模型可以在有限的资源条件下运行，同时保持良好的性能。
2. 龙头先行，科技企业竞相布局
行业领导者如英伟达等公司在AI芯片领域的研发投入，推动了端侧AI技术的快速进步。这些公司不仅提升了端侧硬件的计算能力，也为混合AI（云端协同）提供了基础。例如，英伟达的RTX GPU为中度AI提供解决方案，而其轻度AI产品则适用于端侧设备。
3. 提质增效，端侧AI渗透之必然
随着ChatGPT等大型语言模型的火爆，云侧AI产业链得到了显著发展。然而，大规模模型的推理成本高，且随着用户量增长难以持续。因此，端侧AI成为必要的补充，它能有效降低延迟，保护用户隐私，减少服务器成本，使得AI处理重心逐渐向边缘转移。
4. ChatGPT发展历程与影响
ChatGPT的推出，展示了AI在云侧的惊人潜力，但也暴露出云推理的成本问题。随着GPT系列模型的不断迭代，对端侧AI的需求也在增强，尤其是在需要快速响应和个性化体验的应用中。
5. 混合AI：未来的解决路径
为了平衡成本和性能，混合AI模式应运而生，结合了云端的强大计算能力和端侧的实时响应。这种模式下，终端设备可以根据需求选择本地处理或云端协作，以实现最佳效率。
6. 端侧AI应用场景广泛
从智能手机、PC到智能驾驶和物联网设备，端侧AI的应用场景日益丰富。特别是在自动驾驶领域，端侧AI可以即时处理传感器数据，实现安全、高效的驾驶决策。物联网设备则通过端侧AI提升用户体验，如智能家居、健康监测等。
7. 相关标的与投资建议
报告未提供具体的投资标的和建议，但可以推断，关注和投资在端侧AI技术研发、硬件制造和应用创新的企业将有望受益于这一趋势。
总结来说，端侧AI作为AI技术发展的新阶段，将在未来几年内发挥越来越重要的作用，推动AI应用的普及和深化，同时也为科技企业和投资者提供了新的机遇和挑战。
