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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。