QuestMobile2025年中国AI终端生态发展研究报告：AI终端三大领域格局初定，场景跃迁与品类爆发共振，大厂发力空间智能

中国AI终端生态发展研究摘要

一、技术驱动：“端-边-云”架构有效解决AI终端核心痛点

• 2025年“端侧大模型”技术实现突破性进展，“端-边-云”架构成为推动AI终端产业规模化发展关键转折点。

二、手机先行：核心终端带动品类联动

• AI手机率先完成产品迭代，并与AI PC共同构成以【本地大模型+个人智能体】为驱动的个人数字生活“双核心入口”；AI可穿戴设备凭借广泛的用户基础，作为核心入口的自然延伸，承载着场景化补充的重要功能

三、智能家居、智能汽车：共同构建“超级空间智能体”

• 智能家居领域，手机厂商具备移动入口和连接优势，互联网企业具备AI技术和平台服务优势，家电企业则在硬件产品和垂直场景有深厚理解。

• 智能汽车领域，驾舱融合是发展目标。目前L2级别辅助驾驶已完成规模化应用；技术成熟度决定舱内多模态交互普及度。

四、新兴AI终端：具身智能在资本加持下迎来爆发

• 2025年1-10月，具身智能领域共完成409起融资事件；具身智能的爆发代表AI从虚拟世界走向物理现实的“关键一跃”，即“空间智能”。

五、空间智能定义AI终端未来

• 空间智能是继大语言模型后，AI发展的下一个重要里程碑；头部企业的布局迅速且目标明确，其技术路径均带有深刻的现有核心业务烙印。

一、“端-边-云”的架构模式有效解决AI终端发展中的核心矛盾

1、政策引领、技术可行性、市场需求三者相互促进，推动AI终端产业进入快速发展通道

其中，“端侧大模型”是连接“政策目标”和“市场需求”的技术桥梁，是承上启下的关键环节。

2、“端侧大模型”让AI从集中的“云端大脑”转变为分布式的“终端感官与手脚”，是AI终端走向普及和商业化落地的关键引擎

3、手机厂商夯实端侧根基，互联网、AI科技企业通过算法创新和效率优化，让AI应用更经济可行；三方合力，共同推动AI从云端向终端加速落地

4、“端-边-云”是目前AI终端主流计算模式，这种架构巧妙地结合了端侧的灵敏、边缘的迅捷和云端的强大，共同构成了一个高效、可靠且可扩展的智能计算系统

5、边缘计算位于终端设备（端）和云计算中心（云）之间，是数据的“本地中转站”和“预处理中心”，承担枢纽与调度者的角色，减轻带宽压力的同时，保护数据隐私

6、当前边缘计算产业主要包含四类参与者，他们各有侧重，优势互补，共同应对边缘计算在实际部署中面临的挑战

诸如节点数量庞大、地理位置分散、标准不统一等。

7、国产算力芯片自主创新能力显著提升，正推动中国AI芯片产业从“跟跑”向“并跑”乃至“领跑”的转变，也为边缘计算夯实了高性能、高可靠的坚实底座

8、未来，边缘计算能有效赋能并催生出对实时性、带宽和隐私有极高要求的新兴应用场景

二、AI手机与多模态AI终端共同构成完整的“端侧智能矩阵”

AI终端发展沿“专业领域深化、消费场景普及、前沿形态探索”方向演进，预示着国内AI终端将进入一个由多样化、智能化终端共同驱动的全新时代

品类多样化是发展基础，生态是跨品类互通的升华，场景则是最终落脚点；不同品类和生态组合，最终都是为了更好地适配和赋能特定的生活场景

1、AI手机、AI PC是个人场景的核心入口，AI可穿戴设备提供立体延伸

1.1 据公开资料显示，2025年1-9月，国内手机出货量累计达2.2亿台，平均单月出货量在2440万台；AI能力正成为用户换机的核心驱动力，且推动市场进入新一轮增长周期

1.2 AI手机作为智能终端普及目标的关键载体，其出货量和激活设备数是衡量落地进程的重要参考指标

1.3 AI PC的本地混合AI算力是“端-边-云”架构在个人计算场景的成功实践；它不仅是一个终端，更是一个强大的本地算力节点，其背后是国产芯片技术的支撑和“端云协同”的先进设计理念

1.4 【本地大模型+个人智能体】并非单纯技术展示，而是硬件厂商从配置上升到“算力+算法+生态”的竞争

1.5 AI可穿戴设备是智能穿戴设备的升级版本；持续增长的基本盘（智能穿戴类App用户规模）为AI可穿戴设备的爆发提供了坚实的用户基础和市场土壤

QuestMobile数据显示，2025年10月，智能穿戴类App活跃用户规模达1.59亿，同比增长12.8%。

1.6 AI手机、AI PC是个人场景的“超级入口”，AI可穿戴设备则是这一入口的自然延伸与场景补充，构成了一个以人为中心的、立体的AI终端网络

1.7 AI可穿戴设备的协作模式是端侧智能的清晰落地演示之一：硬件专注成为“感官”与“肢体”，软件则专注成为“大脑”，二者紧密协同，共同为用户提供服务

未来，硬件+服务模式也将成为主流盈利方式；通过内容订阅、服务佣金等多元渠道实现价值变现。

2、智能家居与智能汽车正协同进化，共同迈向“超级空间智能体”的未来形态

2.1 智能家居行业正经历一场从“量”到“质”的变革；整个行业全面转向 “场景化的智能体验”、“开放协同的生态系统”以及“深度个性化的定制服务”

QuestMobile数据显示，2025年10月智能家居类App用户规模达3.83亿，月人均使用次数60.7次，同比分别增长14.3%、8.0%。

2.2 全屋智能领域，各阵营均从自身核心优势出发构建生态；而生态的控制权和用户体验的起点在于“入口”，无论是App还是智能音箱，本质都是争夺与用户交互的第一界面

2.3 “智能驾驶”与“智能座舱”的协同发展（即“舱驾融合”），带动智能汽车向移动的“智能生活空间”转变

智能辅助驾驶级别从L2级向L3/L4级迈进，同时从“单车智能”到“车路云一体化”方向发展；多模态交互式智能座舱逐渐成为标配，反映智能汽车从“功能堆砌”到“场景感知”的转变。

2.4 供应链成熟与成本下降共同推动L2技术的规模化应用，使其从中高端市场快速渗透至主流经济车型；消费认知拐点完成，“智能驾驶”成为重要购车决策因素

QuestAuto数据显示，2025年10月，具备L2级别辅助驾驶功能的配置装车辆占比69.4%，较1月提升5.1%。

2.5 “车路云一体化”为更高级别智能辅助驾驶（L3及以上）的规模化应用扫清了关键障碍；同时，通过“车-路-云-网-图” 的深度融合，打破单车智能的局限，实现全场景智能

2.6 从发展现状来看，行业处于“初步网联”阶段；V2X的低渗透深刻反映了其发展瓶颈不在车端，而在路侧基础设施的覆盖率，以及跨品牌、跨区域的互通标准上

QuestAuto数据显示，2025年10月，具备V2X通讯功能的配置装车辆占比不及1%。

2.7 小鹏汽车与高德的合作，正是“车路云一体化”理念的深度实践；空间智能作为技术引擎，以聚合平台为商业通路，构建AI时代的智能出行新生态

2.8 技术成熟度决定多模态交互普及度；基于语音和视觉的技术产业链更为成熟，成本可控，因此普及最快；更具前瞻性的情感化交互（如情绪识别）仍处于市场培育的早期阶段

QuestAuto数据显示，2025年10月，具备情绪识别功能的配置装车辆占比仅0.2%。

3、具身智能的爆发代表AI从虚拟世界走向物理现实的“关键一跃”

3.1 2025年具身智能迎来爆发式增长，成为资本高度聚焦的黄金赛道

据数据统计，2025年1-10月，具身智能方向共发生409起融资事件。

3.2 工业制造为具身智能最先落地领域，可预见后期将遵循“工业制造→商业服务→家庭服务”的渐进式落地路径

如果说空间智能是AI的“眼睛”，具身智能则是其“身体”，两者形成“感知-认知-行动”的完整闭环。

三、空间智能定义AI终端的未来，AI终端则赋能空间智能的落地形态

1、空间智能是AI终端生态的核心基础设施，也将成为继大语言模型后，AI发展的下一个重要里程碑

2、空间智能为AI终端提供了在物理世界中实现“感知-思考-行动”完整智能行为的底层能力框架

没有空间智能，AI终端生态只能停留在信息传递和简单的控制层面，无法实现真正的自主化和智能化行动。

3、头部互联网集团在空间智能领域的研发和投入都明显带有其核心业务的烙印，但也恰好串起了 “感知-理解-生成-创作”全链条

4、虽然战略目标高度一致，但各家均锚定在自身优势最强的垂直领域，将空间智能的技术价值通过解决行业特定问题来释放

5、空间智能不是传统的地图或导航竞争，而是一场关于如何利用AI更好地感知、理解、重构乃至决策物理空间和数字空间的下一代人机交互生态的竞争

未来其发展将深刻影响个人生活、产业数字化的方方面面。

6、这场以用户为中心的体验范式革命，让AI如影随形，服务无缝流转，设备隐于无形，体验融为一体