（来源：新华社）

新华网上海8月25日电（孙青 王若宇）当前，人工智能正加快融入生产生活各个环节。推动这场智能化变革的，不仅有云端算力、大模型与芯片的进步，也有一个悄然崛起的产业——AI智能基座，它将芯片、操作系统和端侧AI应用集成为全栈解决方案。记者调研发现，AI智能基座正成为人工智能技术在手机、汽车、具身智能、穿戴设备等消费端场景落地，开发端侧AI新产品的加速器。

图为位于上海徐汇区“模速空间”的AI黑科技体验中心。（受访单位供图）

助推AI应用落地

“人工智能技术涉及的‘芯、算、用’，今年行业普遍将目光聚焦在端侧AI的应用落地，这也是今年世界人工智能大会给我的最大感受。” 中关村智用人工智能研究院院长孙明俊说。

上汽荣威某型号汽车的生产线上，一款型号为“C100”的智能座舱产品引人关注。据介绍，这个方盒子可以称作整台汽车的“智能心脏”，帮助车辆实现智能驾驶、多模交互、超级互联等多项重要功能。今年以来，已经有超过25万辆上汽荣威汽车搭载了这类国产“智能心脏”。

据了解，除上汽集团之外，广汽集团、北汽集团、奇瑞控股等国内头部汽车企业也采用了国产AI智能基座方案，实现智能汽车的快速研发、快速上市、快速迭代。“C100”的研发企业向记者透露，今年将有60万台搭载此类产品的新能源汽车下线。明年的供货量有望突破100万台。

在汽车产业广泛采用“芯片+操作系统+端侧AI模型”三位一体智能座舱产品的同时，小米、vivo等企业也依托定制化全栈解决方案，加速推动AI在手机端侧的落地。

国家网信部门会同有关部门按照《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求，有序开展生成式人工智能服务备案工作，于7月15日发布7款提供手机端侧生成式人工智能服务已备案信息的公告。业内多家机构预测，今明两年AI手机、AI眼镜等新兴智能穿戴设备，有望迎来市场爆发。

人工智能技术的产业化涉及AI芯片、算力、服务器、数据中心、大模型、终端硬件制造、数据服务等产业链各个环节。记者调研发现，将芯片、操作系统和端侧AI模型整合为全栈解决方案的AI智能基座产业在国内逐渐兴起，帮助不同的细分领域实现AI产品的快速部署和迭代。

图为基于紫光展锐A7870芯片打造的车端AI智能基座产品。（受访者供图）

截至目前，国内AI智能基座企业已经基于紫光展锐A7870、杰发科技AC8015和AC8257、全志T735、地平线J6E等多款国产芯片开发了车端AI智能基座。后续采用新型国产芯片开发的产品，其综合性能能够接近采用某些进口芯片方案的水平。

上海市人工智能行业协会秘书长钟俊浩认为，从产业现状看，国产AI智能基座呈现四大特点：一是开源解耦，模型、操作系统与芯片相互解耦，可灵活组合；二是降本提速，大幅压缩企业的适配、部署的时间与资金成本；三是生态共建，上下游共享数据与场景，形成迭代飞轮；四是双向赋能，为国产芯片和终端企业打通AI场景落地的关键一环。

赋能国产芯片“进端”

观察全球AI在工业端和消费端产业化的发展趋势，可以发现两条不同的道路。一是以华为、苹果为代表的头部企业自研芯片、自研操作系统、自研算法与整机，全栈能力尽揽于一家，这种模式软硬协同效率高、产品把控力强，但研发投入巨大，绝大多数企业难以复制；另一种是通过产业链分工，制造端和AI智能基座的供应商深度合作，共同开发端侧AI的产品。

图为顾客在河北省石家庄市北国商城华为生活馆选购智能眼镜。新华社发（陈其保 摄）

钟俊浩表示，在第二种开发模式上，国产芯片迎来全新的增长机会。AI智能基座作为一个产业兴起，打开了国产芯片在各类应用场景落地的快捷路径。

在上海交通大学上海高级金融学院教授胡捷看来，AI智能基座成为独立产品出现，是国内产业链分工的结果。“能够实现从芯片等上游端到消费端整体开发的头部企业在中美两国都比较少，中国制造业体量庞大，产业链长，这类中间态产品的出现，可以降低企业转型门槛，提升效率。”他说。

“当前高端车载智驾算力芯片国产化率在10%左右，得益于供应链上自主可控车载AI基座国产替代加速，预计到2028年这个数字将大幅提升，市场空间广阔。”业内人士表示。

调研发现，将以往在开发生态上存在短板的国产芯片，打造成“开箱即用”的成熟中间态方案，是国产AI智能基座企业的主攻方向。

上海人工智能研究院院长宋海涛表示，国产芯片的应用，关键在“最后一公里”。AI智能基座的价值，是把芯片到AI智能终端的这层“翻译”工作平台化、标准化，弥补国产芯片在开发生态上的差距，让各行各业不必从零开始，站在成熟的底座上快速构建自己的端侧AI应用。

助力新型工业化发展

国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出到2027年新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，到2030年超90%。

今年年初，工信部等八部门牵头的“人工智能+制造”专项行动明确提出，推动智能芯片软硬协同发展，支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键技术。

专家认为，从顶层规划看，政策信号已然清晰：制造业的智能化，既要芯片、模型的单点突破，更要支撑快速落地的基础底座。

图为上海觅蜂具身智能科技有限公司“机器人训练师”在教机器人产线作业。新华社记者 刘颖 摄

胡捷表示，AI智能基座赛道的兴起，其意义在于能够为中国庞大的制造业降低转型门槛，通过产品革新推动包括技术、生产、管理、供应链的革新，以更敏捷的姿态拥抱新型工业化，实现“人工智能+制造”的图景。

今年7月，市场监管总局（国家标准委）批准发布508项重要国家标准。在高新技术领域，发布人工智能、机器人、智能工厂等7项国家标准，覆盖智能制造、端侧AI、电力等方向，助力工业与AI产业升级。

业内人士认为，以端侧AI为例，GB/T 47849-2026《人工智能 边端设备模型部署工具链功能要求》——这是一个专门规范“边端设备AI模型部署工具链”的国家标准，解决了大模型从云端走向手机、机器人、摄像头、边缘盒子等终端设备过程中“工具链无统一规范”的痛点，打通大模型落地“最后一公里”，使模型压缩、转换、推理加速、远程更新四大环节有了统一功能要求，手机、机器人、摄像头、边缘盒子等异构硬件得以用同一套规范部署AI模型。

孙明俊表示，AI智能基座在工业端和消费端两个方面带来显著变化：从制造端看，中小生产型企业有望实现智能化改造和数字化转型；从消费端看，AI智能基座有望让“智能溢价”变为“智能普惠”，让大模型在各类手机、耳机、眼镜等终端流畅运行成为现实。