📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告深度分析 AI 终端（尤其是 AI 手机和 AI 眼镜）的演进趋势，认为端侧 AI 的落地将复刻 5G 时代的硬件升级路径，通过算力重构驱动芯片、存储、散热、电池、射频等消费电子产业链多环节的价值量提升。
行业主线：
- 硬件卡位成为核心战略：大模型厂商通过软硬一体化构建生态壁垒，端侧 AI 部署降低了对云端的依赖并保障隐私，推动 AI 手机、AI 眼镜等新品进入硬件卡位阶段。
- 交互范式由 APP 向 Agent 跃迁：终端交互由“APP 被动触发”向“Agent 主动服务”升级，要求硬件具备更强的 NPU 算力、多模态感知能力和系统级权限，重塑服务逻辑。
关键变化与分歧：
- 硬件架构系统性升级：SoC 演进为 CPU+GPU+NPU 异构计算，NPU 确立主算力地位；大模型本地运行显著增加内存占用，驱动 RAM 规格升级。
- 功耗与热管理挑战：端侧 AI 提升整机功耗，推动硅碳负极、半固态电池等高能量密度电池技术渗透，以及石墨烯、VC 均热板等高效散热方案的普及。
受益方向与风险：
- 受益方向：重点关注端侧 AI 产业链中芯片、存储、散热、电池、射频前端等环节的价值重构。
- 核心风险：行业创新进度（如大模型轻量化、硬件能效提升）不及预期，或消费电子整体需求疲软导致换机潮不及预期。