环球圆桌对话：“端侧”成为中美AI赛道新热点

编者按：央视315晚会曝光的盗取用户信息产业链引发热议，端侧AI凭借数据本地存储的特点受到关注。端侧AI能否成为守护信息的“利器”？中美两国发展端侧AI又有何前景？本期“环球圆桌对话”邀请三位专家就这一话题展开讨论。

*白晨：*荣耀终端股份有限公司AI产品专家

*王宁：*商务部研究院世界经济研究所副研究员

*项立刚：*中关村信息消费联盟理事长

端云协同，让安全与创新共同跃升

白晨

端侧AI一般指的是将人工智能算法和模型部署在手机、平板、汽车等各类终端设备上的布局模式，使这些设备在本地就可以进行数据处理、分析和决策，而无需将数据全部传输到云端或服务器进行处理。这也是很多人认为端侧AI将是治理信息安全问题的“利器”的原因。但客观来说，这一理解并不完全准确。

误区在于，从结构上看，完全部署于端侧对于硬件性能有较高的要求，同时放弃联网也将缺乏通用大模型对用户意图理解能力的支持，很难完美兼具个性化服务与高质高效的使用体验。更常见也更可行的是端云协同、加入AI智能体的整体解决方案。

所谓“端云协同”，指的是既在端侧部署AI智能体，通过端侧分析、端侧保存，实现个性化的服务与理解，同时也保持与云端的联系，对较复杂的问题借助跨系统的云端生态提供多样化的服务与更强大的解算能力。其优点在于既保留了端侧AI将敏感信息保留在本地的安全性，也补齐了本地化AI所能提供的服务较为局限的短板，是一种效率更高、体验更好的方案。虽然端云协同的架构保留了一部分信息上传云端的风险，但安全意识较强的公司会通过严守ISO 42001人工智能管理体系标准、用户授权、上传信息脱敏加密、云端信息用完即删等多层防护机制，用全面的策略强化用户信息的安全管理。

就社会总体的信息安全问题而言，端侧AI的应用可能更多只是执行层的办法之一，客观上能减少用户信息泄露的途径，但要从根本上提高信息安全，还是应该形成国民级、生态级的防范机制，例如立法规范企业间的数据共享行为、强化AI信息和权限获取的法律责任等。无论是对于产业端还是消费者，AI信息安全是一项需要整个大模型生态共同发力、久久为功的任务。

而在安全范畴之外，端侧AI还在很多领域有着巨大的应用潜力。例如，对不少老年人或障碍人群来说，使用智能手机至今仍存在许多痛点，包括不敢使用陌生应用、功能复杂、交互不便等。端侧AI则可以通过语音识别等方式，为他们提供轻便化的自然交互。可以说相比智能手机，这是在科技普惠上更进了一步。其他还包括应用于诸如办公场景下的生产力工具、影音娱乐场景下的互动助手、运动健康场景下的健康顾问等。此外，人形机器人也是一个典型应用场景。一方面，端侧AI通过本地分析运算，能有效减少机器人与云端之间的数据传输量，缩短反应时延，让机器人灵活度和响应速度显著提升。另一方面，凭借小型化、本地化的端侧AI，搭配边缘计算，可以提升机器人的活动时长和自主性，适配更多复杂、个性化的任务。总之，科技向善，服务于人。给用户提供更透明和可控的服务，让用户做AI的主人，给用户选择与控制AI服务的灵活性和自主权，是发展端侧AI的初衷与终极目标。

曾几何时，华强北靠着丰富的零部件资源一度成为“山寨机”的代名词，而随着产业升级与智能化浪潮，今天的深圳已经成为中国乃至全球重要的电子科技产业中心和创新创业基地。中国作为全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，其发展的AI也不能停在云端，最终一定是要“落地”的。AI的端云结合，不仅能够为社会信息安全隐患加一道保险，更将进一步推动数字经济与新兴消费领域的创新发展，带动新质生产力的全方位跃升。

发展端侧AI，中美各有优势

王宁

智能手机、PC、手表等智能终端的市场普及，以及用户对智能化、便捷化体验与隐私保护的多重需求增长趋势，成为端侧AI技术的重要突破口，并逐步向智能驾驭、穿戴设备、工业物联等智能终端应用领域拓展。在降本与安全的双重考量下，国际科技巨头纷纷布局端侧AI，也让中美两国的AI赛道延续到后半段——端侧应用。

美国的尖端AI模型呈显著的集中化特点，包括谷歌、OpenAI在内的科技巨头，是美国AI成果与产业进展的主要载体。原因在于，这些企业通过对高端芯片与云计算平台的强大垄断，在获得AI技术优势的同时，也搭建起成本不菲的准入门槛。目前，部分美国AI企业转变策略，尝试通过模型轻量化、优化AI芯片和深化AI应用等，向端侧AI部署发力。例如，谷歌2023年起相继发布Gemini Nano、Gemma等轻量化模型；苹果、英特尔、高通等芯片企业也开始推出具备强大AI处理能力的芯片产品。

此外，在AI应用与融合方面美国科技巨头们也开启了多方尝试。苹果在iPhone 16上首次将AI模型深度融合到各项功能中；谷歌发布新一代Pixel手机，强化端侧AI在图像处理和语音助手等方面的应用；英特尔也早在2023年就宣布启动AI PC加速计划，不仅在新一代操作系统中提供多项AI工具，还通过嵌入具备强算力性能的独立NPU大幅提升终端AI能力。

另一边，中国对AI发展定位明确，即充分发挥技术后发优势，推进AI产业融合发展。2017年以来，中国先后发布了《新一代人工智能发展规划》和《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，规划了AI产业的 “三步走” 发展目标与行动计划。随后几年，人工智能、“人工智能+”不断被写入相关报告，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合的发展路线持续落实。在产业政策的提前布局下，中国AI企业呈现出与美国截然相反的百花齐放状态，如DeepSeek、腾讯、科大讯飞、商汤等。而在消费和应用端，AI赋能消费电子产业在制造业、金融、教育等的垂直领域已实现广泛应用，配备“智驾”的新款车型层出不穷，AI助教、AI学习机等产品也在积极抢占市场，消费者中形成了一股“遇事不决问AI”的风潮。

为确保在AI领域保持领先地位，美国采取的措施主要为多方面的技术封锁与管制。典型案例包括美国商务部工业与安全局（BIS）在2022年10月、2023年10月和2024年4月三度收紧人工智能出口管制规则，前两次矛头分别对准高端芯片、先进芯片制造设备与工艺，第三次甚至扩大到含先进AI芯片的终端产品，封锁提级的趋势明显。前不久，OpenAI更提议对中国等国家实施“AI技术出口管制”，并要求美政府呼吁其他国家“封杀”中国生产的AI模型和AI基础设备，用心险恶。

与之相对，中国AI产业链走出了一条国产化之路，硬件设备、模型算法领域的国产替代与自主能力都在不断深化。MiniCPM、DeepSeek等代表在端侧模型、开源模型等领域取得创新，而华为昇腾芯片、无问芯穹的FlightVGM也都在各自领域有所斩获。这些足以证明，中国AI产业正凭借政策布局、人才储备、科研集中攻关、产业转化等优势，不断打破美国想方设法施加的枷锁。

总的来看，美国有着雄厚的企业实力和市场调节机制，资本资源配置率较高。从硬件、软件到生态，美国AI公司正向端侧快速布局，但产业空心化带来的应用场景不足问题，未来还需要通过开拓境外市场实现AI规模化应用，才能形成完整的AI创新生态。而中国作为后来者，凭借政府引导与支持、人才储备等深厚“内功”，实现了AI产业生态全覆盖，有效推动了AI与实体经济的融合，落地AI技术实用场景。

相比政客，美国科技巨头与华尔街很清楚，虽然AI是中美科技博弈的重要领域之一，但应用场景落地才是未来端侧AI技术可持续发展的关键，面对中国AI成果时更显理性。例如在DeepSeek模型问世后，英伟达、微软、亚马逊等企业很快选择接入DeepSeek，代表着对中国应用市场的看重与对合作的期待。随着端侧AI发展进入新阶段，中美未来大概率会延续各自的优势，在摸索碰撞中谨慎地寻找合作的契合点。

端侧AI发展 考验的是综合实力

项立刚

随着端侧AI概念兴起，在中美各自发展端侧AI的进程中，中国逐渐显露出广阔的市场与强大的综合能力两大独特优势。

首先，中国14亿多人口的国情奠定了广阔的市场潜力基础。更重要的是，中国高达78.6%的互联网普及率、11.08亿的网民规模意味着庞大的智能终端基数。经历21世纪初期的快速互联网化，中国作为全球现代化程度数一数二的国家，在工业制造、社会管理、社会运营等诸多领域，对借助AI实现进一步效率提升、迈向AI时代的需求极为迫切。从电子支付到共享服务，在信息化推进过程中，中国消费者已切实体会到“技术致用”带来的高效与便捷，对人工智能技术抵触情绪较低。因此中国消费者对智能化的接受与喜爱程度远超世界其他国家，为端侧 AI 普及营造了良好的市场氛围。

中国市场潜力的另一个侧面，是中国企业、政府部门的活力、适应力与行动力。在DeepSeek-R1发布后，国内其他AI公司迅速响应，加大技术开发与优化力度，提升自身产品性能与品牌影响力；算力、汽车制造、电信运营商等企业则积极开展包括内置模型、接入服务等合作，拓展“AI+服务”的新边界；连政府机构也开始尝试引入“AI公务员”，将大模型应用于日常政务服务中，提高办事效率。中国充满活力的市场，是其潜力能得到充分释放的保障。

其次，中国在能源、通信等领域坚实的产业基础，是判断端侧AI发展前景时，往往容易被忽视的重要因素。人工智能是一个涵盖智能感应、信息存储、信息传输、信息处理（算力、算法、大模型）、智能终端的综合系统，而发展端侧 AI，则对上述一系列的综合能力提出了更高要求。​

大模型的训练往往需上万颗专用芯片协同工作，算力设备的持续高效运行十分依赖稳定、充足的能源供应。在能源与存储方面，中国不仅能通过“西电东输”、特高压技术将西部丰富水电、风电等清洁能源高效输送至东部 AI 产业聚集区，确保了数据中心、AI 企业有稳定且低成本的电力供应，还通过“东数西算”等系统，借助西部在能源、气候上的优势，为东部AI研发提供了安全而高效的数据存储服务。这些优势将显著降低端侧AI的研发​成本，为其快速落地提供保障。

在信息传输层面，端侧AI的广泛终端部署需要高速度、低时延、广覆盖的通信网络。如今，中国已建成全球规模最大、覆盖最完善的 5G 网络，且在 6G 研发中处于世界领先地位，这为端侧 AI 提供了卓越的基础通信能力，将有力保障端侧 AI 的顺利实现。

智能终端研发与生产是端侧 AI 的关键环节，没有形式多样、功能丰富、能力强大的智能终端，就谈不上端侧AI的实战应用。而在智能装备制造领域，中国的无人机、机器人、智能汽车等产品无论是在产量、技术，还是在功能上均走在世界前列，且随着产业升级与高质量发展，中国凭借规模化优势，在智能设备生产制造中能够使成本不断降低。而这些加速普及的智能终端，将成为端侧 AI 的重要实践载体，并随着大量智能终端积累的丰富数据，推动端侧智能化技术不断革新。​

综上所述，庞大的市场需求、强大的综合实力，共同为中国端侧 AI 发展筑牢根基。当下，应把握机遇，聚焦能力积累、减少外界干扰、完善制度边界、持续突破创新，才能在端侧 AI 发展大势中稳步前行，引领全球端侧 AI 发展新潮流。