AI消费电子行业专题：地方政策加速，看好端侧AI产业链生态
主要观点
一、端侧AI政策支持，产业链发展有望加速
上海发布政策加强端侧人工智能芯片布局。10月14日，上海市经济和信息化委员会日前印发《上海市智能终端产业高质量发展行动方案（2026-2027年）》，其中提出，加强端侧人工智能芯片布局。围绕手机、计算机、眼镜等各类终端产品需求，加快SoC、CPU等核心芯片布局，覆盖X86、ARM、RISC—V等三大技术路线。依托服务器算力芯片能力，积极布局端侧GPU芯片发展。支持3D异构集成关键技术突破，探索新型存储技术路线，支持近存、存内计算技术发展，支撑芯片平台算力和功耗水平提升。
看好当前全球AI智能终端长期成长性及中国供应链机遇。我们认为中国作为全球AI硬件创新的核心制造基地和重要市场，未来随着海外科技龙头更多端侧AI创新产品的发布，有望利好国内AI智能终端产业链。我们认为此次上海市经信委发布的《上海市智能终端产业高质量发展行动方案（2026-2027年）》，是继中央层面发布《关于深入实施人工智能+行动的意见》政策东风后，在地方产业一线吹响的“冲锋号”，强化了AI消费电子产业的确定性成长逻辑。
国务院AI+行动意见政策支持人工智能全方位建设。2025年8月，国务院印发《关于深入实施人工智能+行动的意见》，提出2027年新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，2030年超90%，2035年全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。我们认为伴随国家持续落地多项举措，包括人才培育、基础设施部署等，产业发展有望加速，为企业提供信心和前景。
二、端侧AI市场空间广阔，行业爆发元年
未来端侧AI的市场空间乐观，行业爆发在即。据第三方弗若斯特沙利文预测，2025-2029年全球端侧AI市场将实现跨越式增长，规模预计从3219亿元跃升至1.22万亿元，年复合增长率达40%。我们认为随着技术进步和场景拓展，AI手机、可穿戴设备等产品的普及，市场将持续增长。政策方面，商务部等八部门联合发文支持数字消费，我们认为进一步推动端侧AI设备的需求增长。
AI眼镜作为端侧AI重要载体之一，渗透率有望持续提升。根据WellsennXR数据，2024年全球AI眼镜销量达到152万副，预计2025年将达到350万副，到2029年将达到6000万副，到2035年可能达到14亿副，我们认为渗透率提升空间大。国内数据来看，据洛图科技预测，2025年中国智能眼镜（含音频眼镜/可拍摄眼镜/AR）市场的线上线下全渠道零售量则有望接近140万台，同比上涨216%；而XR设备（含VR/MR/AR）方面，预计全年全渠道零售量将达到64.6万台，同比上涨20.6%。我们认为，AI技术创新将持续推动端侧AI产品迭代，未来AI端侧有望实现大幅增长。
三、AI重新定义智能终端
我们认为AI对“智能终端”的重塑不是硬件单点升级，而是从交互范式、系统架构、商业模式到产业生态的“全栈式”再定义。
1）交互方式：从GUI到LUI，自然语言交互将重塑软件。据极客公园，蓝湖创始人认为大模型对交互层带来的最大影响是LUI（Language User Interface，语言交互界面）。GUI（图形界面）主导的软件，正在让位于GUI（图形界面）和LUI（语言界面）混合的交互形式。这并不只是因为用户可以用自然语言表达需求，更重要的是它使得软件不再只是一个工具，而是扩展到端到端的结果，直接向用户交付价值，通过把AI作为生产力，来放大人的价值。
2）AI范式跃迁：从“工具执行”到“自主执行”。以大模型为驱动的AI Agent技术，带来了更深远的范式变革——从“工具化AI”向“Agentic AI”（具备自主性的智能体）的演进。“Agentic AI”具备“规划-感知-决策-执行”的全流程闭环，也将引发自智网络从“人工驱动”到“智能体主导”的范式转换。AI Agent应用从对工具的编排执行逐步走向自主性的AI Agent系统。这类AI Agent应用能代表用户自主采取行动，承担复杂的任务、作出决策、执行任务并适应不断变化的环境。
3）生态转变：实现从“单一功能工具”到“全场景智能终端”。例如荣耀发布的“1×3×N”生态战略，打造跨品牌、跨场景、跨设备的智能互联生态。其中，“1”代表HONOR AI Connet平台，将荣耀的AI能力开放给所有的生态合作伙伴；“3”代表通过“生态赋能”、“渠道赋能”以及“技术与品牌赋能”三种模式扶持合作伙伴；N代表荣耀将覆盖教育办公、智能家居、音频穿戴、玩具陪伴、宠物等N个产业集群。
4）我们认为此次上海市发布的人工智能终端行动计划，对长三角AI消费电子生态全面发展产生重要意义，为上游AI芯片、中游硬件、下游软件等供应链公司创造更多成长机遇。
投资建议
建议关注：立讯精密、蓝思科技、领益智造、歌尔股份、华勤技术、传音控股、瑞芯微、安克创新、长盈精密、恒玄科技等
风险提示
终端需求复苏不及预期；贸易摩擦与关税政策风险；新产品创新或渗透率不及预期；原材料成本上升；竞争加剧风险；AI技术迭代不及预期等。
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