从极豪的大模型到乐鑫的智能体,谁在重新定义端侧AI芯片的“势力范围”?

2026年标志着端侧AI迈向规模化落地的势力范围关键转折点。据IDC预测,从极今年端侧AI渗透率将突破54%,大模的智定义端侧中国市场规模预计高达8661亿元。型到芯片伴随市场爆发,乐鑫端侧AI芯片企业的重新业务边界正经历深刻重构——从传统的音视频SoC,全面向智能汽车、势力范围机器人、从极AI穿戴及边缘计算等广阔领域延伸。大模的智定义端侧
在这一轮产业扩容中,型到芯片一批通过IPO或准IPO状态进入公众视野的乐鑫“新势力”尤为引人注目。它们凭借差异化的重新技术路径与场景切入点,正在重新定义端侧AI芯片的势力范围竞争边界。
本文聚焦于非手机赛道的从极独立端侧AI芯片企业,深度解析这场从“各自为政”到“跨界融合”的大模的智定义端侧产业变局。
行业旧态:细分赛道的固守与深耕
在2026年这波IPO浪潮之前,端侧AI芯片市场格局相对固化,各厂商在特定细分领域建立了深厚的护城河。
视觉SoC:巨头林立,各据一方
- 星宸科技:全球智能安防视觉AI SoC龙头,2024年出货量市占率达41.2%,核心场景聚焦智能安防与消费级IPC。
- 富瀚微:深耕视觉领域二十余年,覆盖智能视频、物联及出行三大方向。其自研AI-ISP“极光”引擎信噪比提升12dB,在降噪性能、面积及功耗指标上处于行业领先地位。
- 北京君正:坚持“存储+计算+模拟”战略,计算芯片主攻安防监控与智能视觉,自研RISC-V CPU核已广泛应用于多款产品中。
- 国科微:聚焦超高清智能显示与智慧视觉,其智慧视觉系列在ISP图像处理、VENC编解码及N视频分析技术上领先,构建了从高端到普惠的完整产品矩阵。
- 瑞芯微:以RK3588等通用SoC平台横扫工业、商业显示及AIoT领域,产品线覆盖轻量级至高算力梯队,并率先推出全球首颗3D架构协处理器RK182X。
- 安凯微:物联网摄像机芯片重要玩家,家用摄像机芯片全球市占率超20%,业务正向AI眼镜、智能门锁等新兴场景延伸。
- 全志科技:国内领先的智能应用处理器SoC厂商,产品广泛应用于智能硬件、机器人、家电、车电子及平板等领域。
- 晶晨股份:智能机顶盒SoC全球第一,智能电视SoC全球第二。2025年其6nm制程芯片销量近900万颗,已通过大规模商用验证。
音频SoC:低功耗与生态为王
- 炬芯科技:率先实现存内计算技术商业化,端侧AI音频芯片进入哈曼、索尼等国际一线品牌供应链。
- 恒玄科技:低功耗无线音频SoC龙头,主导TWS耳机、智能手表等可穿戴设备市场。
- 中科蓝讯:无线音频SoC规模领先,2025年销量超25亿颗,稳居第一梯队。采用自主RISC-V CPU内核,核心技术自主可控,供应小米、realme、漫步等品牌。
- 杰理科技:蓝牙音频芯片市场重要参与者,覆盖音箱、耳机等消费电子领域。
- 乐鑫科技:Wi-Fi MCU出货量全球第一,拥有庞大开发者生态。产品矩阵从Wi-Fi MCU扩展至AIoT SoC全系列(C/E/H/S/P系列)。
- 泰凌微电子:低功耗蓝牙、Zigbee、Thread等多协议无线物联网芯片全球第一梯队,是最早提供量产级蓝牙Mesh组网方案的芯片设计公司之一。
智驾SoC:高壁垒下的双雄争霸
- 地平线:2025年自主品牌车企ADAS市场份额达47.7%,稳居榜首。全场景城区辅助驾驶解决方案HSD于2025年11月量产,首月交付超22,000套,汽车业务收入占比高达94.6%。
- 黑芝麻智能:布局华山与武当双产品线,覆盖L2-L4智能驾驶。最新华山A2000系列基于7nm工艺,为全球首款全景通识高算力芯片。公司正通过收购亿智电子,向具身智能及泛端侧AI领域延伸。
总体而言,此阶段端侧AI芯片公司边界清晰,竞争焦点在于既有赛道内的深度挖掘,而非跨界扩张。
2026年新玩家:破圈与扩容的前沿
2026年,无论是行业老兵还是新晋资本玩家,其业务版图均发生显著变化。下表展示了当前非手机端侧AI芯片公司的传统优势、扩张方向及新定位:

透过上述格局,可提炼出端侧AI芯片扩容的三大共性特征:
1. 场景辐射:从单一场景向多场景延伸(如爱芯元智从视觉推理拓展至汽车与边缘计算;星宸科技从安防走向机器人、激光雷达与AI穿戴)。
2. 方案升级:从硬件单品向“芯片+算法+工具链”全栈方案演进(极豪科技的感知交互大模型、乐鑫科技的私有化智能体平台即为例证)。
3. 增量迁移:从存量市场向增量场景转移(酷芯微聚焦AI眼镜,琻捷电子延伸至储能与机器人,旨在寻找新增长极)。
相比传统厂商,新玩家的破圈策略更为激进。
爱芯元智:AI推理SoC的平台化扩张
爱芯元智于2026年初在港交所上市,成为港股首家边缘计算AI芯片企业。不同于传统安防或音频厂商,其明确聚焦AI推理SoC,覆盖视觉终端计算、智能汽车和边缘计算三大场景。
- 核心技术:依托“爱芯通元混合精度NPU”和“爱芯智眸AI-ISP”,在有限功耗下实现高效推理,精准契合端侧AI核心诉求。
- 市场地位:2024年全球视觉端侧AI推理芯片提供商排名第五(市占率6.8%);中国边缘AI推理芯片市场第三(份额12.2%);中国智能驾驶SoC国产第二。
- 商业落地:截至2025年9月,累计交付SoC突破1.65亿颗,工程化能力显著。
- 扩张路径:从视觉端侧AI起家,逐步向智能汽车(M55H量产、M57定点、M97将于2027年量产)及边缘AI推理延伸。
琻捷电子:从汽车无线传感向“Physical AI”延展
琻捷电子于2026年6月17日在港交所上市,被誉为“Physical AI端侧无线智能芯片第一股”。
- 基本盘:十年间成长为全球第三、中国最大的汽车无线传感SoC供应商。
- 战略扩张:依托全栈自研IP平台,业务加速向储能与机器人领域拓展。2025年储能智能电芯芯片收入同比增长56.6%;机器人场景下,其无线传感SoC技术可直接复用,满足低功耗、高可靠及实时传输需求。
- 战略定位:提出“Physical AI”概念——感知物理环境、理解物理场景、实时决策并驱动端侧硬件执行,从汽车传感芯片公司转型为面向物理世界智能化的平台型玩家。
曦华科技:从显示芯片向具身智能延伸
曦华科技于2025年12月首次递表,2026年6月更新招股书,目前处于港交所聆讯前阶段。
- 核心产品:分为显示芯片(AI Scaler、STDI)和感控芯片(TMCU、MCU、触控、SCCU)两大板块。
- 市场地位:AI Scaler芯片在全球ASIC Scaler细分领域市占率55%,位居第一,全球Scaler行业排名第二。
- 业务延伸:车规级TMCU已进入多家主流OEM,是国内唯一量产HoD用TMCU解决方案提供商。业务边界正从“显示”向“感知+控制”融合,延伸至具身智能等新兴市场。
极豪科技:感知交互的“全场景”扩张
极豪科技于2026年6月向港交所递交IPO申请,处于聆讯前阶段。
- 独特模式:不走纯芯片路线,而是构建“感知交互大模型+自研芯片+终端部署”一体化生态,让终端设备具备“看见、感受并理解”用户的能力。
- 手机市场:中国第二大生物识别解决方案供应商,2025年按收益计份额14.5%,按出货量计达24.1%,累计出货指纹传感器超4.5亿颗。
- 新增长点:
- 智能眼镜:眼动追踪方案户外精度较传统技术提升超60%,已通过小米、荣耀等四家头部厂商验证。
- 具身智能:超薄视触觉感知模块厚度仅5毫米(行业最薄),已进入客户验证阶段。
- 战略意图:将感知交互核心能力,从手机复制至眼镜、机器人等物理AI终端形态。
酷芯微:从无人机视觉到AI眼镜的精准卡位
酷芯微于2026年1月向港交所递交上市申请,处于聆讯前阶段。
- 传统优势:2012年进入无人机领域,2024年中国无人机视觉处理AI SoC市场排名第三,AR眼镜视觉处理AI SoC市场排名第二。
- 战略转折:主动放弃竞争激烈的安防通用市场,聚焦AI眼镜、机器人等垂直领域。
- 核心产品:2026年6月发布AI眼镜专用芯片ARS45。采用12nm工艺,8×10mm封装内集成6TOPS NPU算力,1080P录像功耗低于300mW,能效比约10TOPS/W。
- 市场反馈:已有十几家眼镜厂商基于ARS45开发产品,科大讯飞5月发布的翻译AI眼镜即采用该芯片。酷芯微精准把握了端侧AI视觉能力从专业设备向消费终端下沉的趋势。
三组共识:在变局中各展所长
五家新上市/准IPO公司的登场,连同深耕多年的行业老兵,共同勾勒出端侧AI芯片赛道扩容的完整图景。
新玩家从技术原点出发,向汽车、机器人、AI穿戴、边缘计算等广阔场景画圆;传统厂商则从既有赛道起身,跨界拓宽边界——星宸科技进军机器人,瑞芯微涉足汽车电子,黑芝麻智能切入具身智能。这一扩容的速度与广度超出预期。
尽管路径迥异,这些公司呈现出三个高度一致的共同特征:
深耕端侧推理,而非追逐云端算力
不盲目追求极限算力,而是聚焦端侧推理的工程化落地。从爱芯元智的混合精度NPU、酷芯微的高能效SoC,到琻捷电子的无线传感SoC,端侧AI算力正走向“场景定制化”的多元形态。聚焦高价值垂直场景,建立技术壁垒
不追求全场景覆盖,而是在核心能力半径内深挖。爱芯元智聚焦“端侧推理”,琻捷电子卡位“无线传感”,极豪科技深耕“感知交互”,酷芯微锁定AI眼镜。各家均在特定领域建立深厚壁垒,避免盲目铺摊子。构建“芯片+算法+工具链”全栈生态
不固守硬件单品,而是构建生态粘性。极豪科技绑定感知交互大模型,爱芯元智构建Pulsar2工具链及开发者生态,琻捷电子搭建全栈自研IP平台。端侧AI场景的碎片化特性,决定了单靠硬件无法形成真正的长期竞争力。
过去,芯片公司以“连接”和“计算”划分势力范围;如今,端侧AI正在打破这些边界。一颗芯片的价值,取决于它在多大程度上能让终端设备真正“理解”物理世界并做出智能响应。
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