编者按：
AI的风，吹到了巴塞罗那，在MWC上和5G交响，为老牌通信展谱写新的序曲。每一年，前沿科技都与巴塞罗那这座古老城市进行对话，重构全球数字图景。这一次，我们要一起探索，AI时代，一座城市、一个蓬勃的产业、一场科技的布局，将如何带领人类进入下一个星河。（倪雨晴）
在AI技术飞速发展的今天，云端AI已经不再是唯一的焦点。随着隐私保护、实时响应和能效优化等需求的日益凸显，端侧AI正逐渐成为行业的新风向标。
在2025年世界移动通信大会（MWC 2025），AI不仅仅是技术的展示焦点，它的应用也已经开始真正落地。这一变化表明，AI不再是遥远的技术趋势，而已变成我们日常生活中的重要组成部分。
尤其是各类终端厂商，纷纷开始展示基于AI的产品创新。在许多业内人士看来，2025年，将是AI应用落地全面爆发的一年。
MWC 2025期间，21世纪经济报道举办了一场以“端侧AI：重构智能终端的未来边界”为主题的圆桌研讨会，多位来自不同领域的嘉宾在会上分享了他们对端侧AI发展的实践与思考。
在他们看来，AI终端将成为AI技术应用的重要载体，其品类和市场规模都将迎来显著增长。
AI终端进化
TCL华星副总裁、研发中台总经理赵斌表示，TCL华星在AI领域的布局聚焦两大方向。一是Display for AI，如利用对抗神经网络提升画质参数（对比度、分辨率、刷新率等），以及采用分区分屏动态刷新技术降低屏幕功耗等。
二是AI for Display。“我们做了一个叫做‘星智模型’的大模型，最初主要用于新人学习，后来被应用到产品仿真等研发领域，现在在生产环节，这个模型发挥了非常大的价值，2024年产生了上亿元的效益。”赵斌表示。
据其介绍，在目前的AI趋势下，企业客户们对TCL华星也提出了三个主要要求，分别是显示体验、功耗和视觉健康。
赵斌表示，企业客户对交互体验提出了更高要求，尤其是在触控方面。因此TCL华星正在将触控技术进一步集成到屏幕内，提升精细度和灵敏度。
在功耗方面，随着AI的广泛应用，终端设备对集成电路（IC）功耗的要求日益严格。屏幕作为重要组成部分，其功耗要求也变得更加苛刻。因此，TCL华星在设计和技术开发过程中，会格外注重优化屏幕功耗，以满足这些需求。
据悉，TCL华星目前推出的印刷OLED技术，通过打印方式取代传统蒸镀工艺，大幅降低发光材料消耗，同时提升显示效果。这种创新为AIPC的功耗优化提供了新的思路。
最后在视觉健康方面，AI PC的普及可能会占用更多的消费者时间，这对视觉健康带来了很大的挑战。为应对这一问题，TCL华星计划在2025年启动视觉健康体系建设，此外，TCL华星还将聚焦于技术研发，比如类自然光技术和全光谱技术，希望通过技术创新改善用户的视觉体验。
在硬件领域，联想也有着不同的探索，尤其是在AI与硬件结合的创新上。联想集团全球中小企业产品和解决方案总经理郑爱国表示，联想针对端侧AI的探索是从硬件和软件两个方面着手。
硬件方面，联想通过在笔记本内置NPU（神经网络处理单元），使得大模型可以直接在本地运行，不仅降低了能耗，还减少了对系统内存的占用。与此同时，联想也在探索未来AI与硬件的深度结合，通过推出透明PC、卷轴PC以及Flip PC，展示了端侧AI在硬件形态上的可能性。
软件方面，联想则聚焦AI本身。郑爱国表示，AI PC正在改变用户操作方式——未来，订机票等繁琐任务或许只需一句话指令，AI便能自动完成所有操作。这种体验的提升，将成为推动AI PC普及的重要驱动力。
郑爱国认为，目前，终端上的小模型在理解用户意图方面仍有很大的提升空间。因此，未来大模型行业的一个重要趋势是提升小模型的能力。随着大模型本身的能力不断增强，加上蒸馏裁剪技术和新的无监督训练方法的出现，小模型的能力也会得到显著提高。
同时，他还指出了另一个趋势——随着技术进步，未来同等规模的模型，其能力将越来越强。因此，PC端的应用机会也将越来越多。
“比如现在的终端可能只能运行7B或8B的模型，未来则会有13B的模型能够在端侧运行。甚至也可能出现3B的模型，其能力可与当前的7B或8B模型相媲美。”郑爱国说。
而谈及AI终端的发展，联通华盛通信有限公司副总经理陈丰伟认为，AI对终端的变革可分为三类：
首先是改造型AI终端：这类终端包括AI手机、AI PC等，它们是在现有智能终端基础上，通过AI技术进行升级和改造。由于这些设备的市场基础本就庞大，AI化的推进相对较快。但陈丰伟指出，“AI并不会成为这类产品的核心差异化卖点——没有AI可能卖不好，但有了AI也不一定能卖得更好。”
第二类是创造型AI终端。这类终端源于AI的特定能力，例如人形机器人。它们并非对现有设备的改造，而是全新的终端形态，一旦成功推出，可能会像3G时代的智能手机一样，迅速催生爆款产品。
最后一类是器官型AI终端。陈丰伟表示，之所以将其称为“器官型”，是因为它们是作为AI生态的一部分，专门为AI提供输入或辅助功能，例如，智能手表、AI眼镜等，这类终端不仅是AI的延伸，也是AI生态的重要组成部分。
在陈丰伟看来，这三类AI终端的发展，都与运营商密切相关。“AI的普及极大增强了对网络连接的需求。无论是云端模型还是端侧模型，都离不开网络支持。”
他进一步说道，端侧模型即便具备一定的本地计算能力，但很多操作（如订票）仍然需要联网完成。“在移动互联网时代，失去网络意味着失联，而在AI时代，失去网络就等于失去智能。”
商业化迎来曙光
Omdia消费者业务副总裁兼Canalys高级副总裁彭路平更关注AI商业化的进展。
她表示，过去一年，行业关注的焦点是AI能力的构建，大量资金、技术和人力投入到了基础设施、模型和数据建设之中。然而，真正的挑战在于如何实现投资回报（ROI），即AI如何商业化。
根据Canalys对中国、美国、墨西哥、印度和英国等国家的调研，中国的用户要比其他国家更倾向于接受AI技术，他们对新事物持更开放的态度，也愿意通过新技术提升生产力。
这使得中国市场成为了AI创新的良好土壤。彭路平表示，无论是消费者端还是企业端，中国市场都有很好的试水机会，厂商可以在这里积累经验，快速获得反馈，再将这些经验推向海外。
但彭路平强调，走得太快，意味着要投入更多资金，它反而可能会在帮助后面的人试错。所以在推进AI落地的过程中，要加强对商业化的考虑，一定要把资金投入到真正能改变用户体验的领域，只有这样，才能做出有商业价值的产品。
在她看来，AI商业化可以分为三个阶段，分别是AI as Product、AI as Service和AI as Interface。
“目前，我们正处于AI as Product，即将AI能力嵌入PC、手机等终端产品的阶段。”彭路平表示。这个阶段消费者能够直观感知到产品功能的改进，如更智能、更具娱乐性，甚至提升生产力，但消费者是否愿意为此付费，仍存在不确定性。
因此彭路平认为，AI as Product不是AI的主要盈利模式，而下一步的AI as Service阶段才是。
她指出，在AI as Service阶段，企业开始深度应用AI，并利用数据优化业务流程。“这一阶段虽然需要更长时间，但可以直接为企业带来价值，尤其是终端厂商，依托海量数据获取用户洞察，进而可以推动商业化落地。”
至于最后的AI as Interface阶段，彭路平表示，AI将不仅嵌入产品，还会成为人与企业、人与生态系统交互的核心，实现真正全链条的智能化。而这，需要整个生态系统的发展，其中包括软件企业和硬件厂商的共同推动。
陈丰伟也持有与彭路平相同的观点。他指出，2022年，ChatGPT的推出引发了大模型的热潮，可是直到现在，这些技术并未实现真正的商业化。
“但DeepSeek改变了这一现状。”陈丰伟说道。它极大地降低了端侧AI的接入门槛，为AI商业化提供了肥沃的土壤。“过去，只有少数大公司能够投资大模型，而如今，每个终端厂商都有能力打造自己的AI模型。”
他认为，未来DeepSeek的通用模型能力结合不同品牌的垂直强化模型，能够实现1+1＞2的协同效应。“这种能体现品牌独特优势的应用模式，才具有更持久的商业价值。”
毫无疑问，AI技术正加速涌入终端。根据上述嘉宾的分享，从硬件到软件的每个环节，AI都在不断重塑智能终端的功能，未来，智能终端的边界或将不再由硬件参数定义，而取决于其理解和服务人类需求的深度。
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