深圳市深圳湾创新科技中心-瘦终端 SoC 芯片技术研发项目可行性研究报告
思瀚产业研究院    2025-10-03

随着端侧 AI与端云协同技术进步，轻量化智能终端（瘦终端）应用日益普及，其核心优势在于采用参数更少、计算效率更高的 AI 模型，适配低功耗、低成本硬件环境。端侧 AI通过本地计算提升隐私保护和响应速度，但受限于终端算力，复杂场景处理能力有限。

因此，端云协同成为重要发展方向，通过"云端训练、终端微调、混合推理"模式，结合终端即时性与云端算力优势，实现效率与成本优化。相较于强调通用性的传统 AI 芯片，端侧 AI 芯片更注重能效比和场景适配性。随着端侧 AI 及端云协同技术的普及，各垂直场景对具备定制化、低功耗和长生命周期特性的端侧 AI芯片需求将持续增长。

实现瘦终端技术突破，驱动公司云终端业务向端侧应用延伸。端侧硬件设备是连接云端服务的实物载体，承担着用户与云端服务交互的入口功能，是公司云终端业务顺利开展的重要基础。

目前，市面上适配端侧的 AI 芯片普遍存在异构计算架构差异大、开发工具链封闭、算法迁移成本高等问题，导致端侧AI 硬件的开发与应用成本偏高，影响端侧硬件的批量应用推广，因此，研发一款低成本、低功耗、高 NPU 算力且支持端云协同并可持续迭代的 SoC 芯片赋能端侧硬件成为现实需要，实现以低成本优势促进端侧硬件大量推广，为公司云终端业务奠定用户基础。

“瘦终端 SoC 芯片技术研发项目”是公司在云终端业务战略中向端侧 AI应用延伸的具体举措，通过建设瘦终端 SoC 芯片研发与测试实验室，重点围绕“瘦终端 SoC 芯片”、“瘦终端端侧 AI 算法”、“瘦终端端云协同 AI 算法”及“瘦终端个性化智能体”四个方向开展研发工作。结合公司云终端业务平台的技术积累，构建端侧轻量级 AI 计算、云端 AI 智能体及端云协同的完整技术体系，为瘦终端硬件及智能泛终端产品提供可靠技术支撑。

1、项目概况

本项目计划总投资 21,430.80 万元，建设期为 36 个月，计划在广东省深圳市深圳湾创新科技中心 T1 栋（2A）16 楼 01-02 室（现有场地）及广东省广州市天河区金融城东区 AT101825地块实施。

本项目是公司云终端业务向端侧 AI 硬件产品落地的自然延伸，端侧硬件是连接云端服务的实物载体，承担用户与云端交互的入口作用，而要实现二者高效交互，端侧硬件需部署大量支持实时信号采集、本地多模态（语音、图片、视觉等）数据处理及低延时 AI 推理的算力芯片。

当前市场上，适配端侧硬件的 AI 芯片普遍存在异构计算架构差异大、开发工具链封闭、算法迁移成本高的问题，导致端侧 AI 硬件开发与应用成本偏高，影响批量应用。因此，研发一款低成本、低功耗、高 NPU 算力，且支持端云协同、可持续迭代的 SoC 芯片，为端侧硬件提供支持，成为现实需求。

后续公司将以低成本“瘦终端 SoC 芯片”为核心，向行业客户开放合作，以高性价比推广瘦终端产品方案（覆盖 AI 老人看护、AI 情感玩宠、AI 个人助理等下游领域），并提供配套的端侧 AI 算法与开发工具包，一方面大幅提升端侧硬件研发效率，从而降低侧硬件产品的推广应用成本，以成本优势推动端侧设备的规模化应用，为公司云终端业务积累广泛用户基础；另一方面直接接入云终端业务平台，为合作伙伴提供全方位赋能，助力公司云终端业务发展。

公司通过联合河南省科学院集成电路研究所等外部科研力量，经两年多研究论证，目前已完成瘦终端 SoC 芯片的制程、架构等规格选型，确定总体设计方案与研发总体规划，并且初步明确项目开展机制，后续将逐步推进实施。

本项目将通过建设瘦终端 SoC 芯片研发/测试实验室、方案展示区及研发办公场所，购置研发软硬件、引进高素质研发人才，重点围绕“瘦终端 SoC 芯片”“瘦终端端侧 AI 算法”“瘦终端端云协同 AI 算法”“瘦终端个性化智能体”四大方向开展研发工作。结合公司云终端业务平台的技术优势，形成端侧轻量级 AI 计算、云端AI 智能体与端云协同的完整技术体系，为瘦终端硬件产品及 AI 泛终端产品提供有力技术支撑。

其中，“瘦终端 SoC 芯片”研发将打造一款低成本、低功耗、高 NPU 算力，且支持端云协同、可持续迭代的 SoC 芯片。该芯片重点解决端侧 NPU 算力的异构计算适配问题，通过自主研发端侧 AI 算法、工具链与 SDK 开发包，形成面向云终端业务体系的瘦终端硬件核心研发能力，进而大幅提升产品研发效率、降低研发成本，加快瘦终端硬件上市速度。

“瘦终端端侧 AI 算法”研发将在终端设备有限算力与内存资源下，实现高效、低功耗、快速响应的 AI 计算能力，支持端侧 AI 语音、视觉及信号事件监测等处理需求，增强公司在端侧 AI 应用领域的竞争力，形成差异化产品优势。

“瘦终端端云协同 AI 算法”研发将帮助瘦终端设备突破本地算力限制，更便捷地调用云端算力资源与服务，提升用户体验。“瘦终端个性化智能体”研发将通过端云数据交互，在云端部署用户数据大模型，深入理解用户偏好、习惯与需求，实现个性化智能服务，打破通用 AI服务同质化局限。

本项目将建设成为公司瘦终端产品技术的研发储备、测试及技术消化与创新基地。建成后，公司将依托新建实验室，以“轻量化”为核心目标，聚焦瘦终端产品关键技术突破，构建从底层硬件适配（算力芯片）、模型优化（端侧算法）到端云协同（端云协同算法）的全栈能力，推动智能终端设备从“功能执行”向“智能决策”升级。同时，基于本项目研发成果，公司将持续促进各业务板块协同融合，推进技术与产品创新，完善生态体系，增强市场竞争力。

2、项目实施的必要性

（1）构建端云协同体系，推动公司云终端业务更高层次发展

云终端技术能够聚合主流大模型、行业专业模型及移动互联网应用服务，并借助云端构建用户个性化智能体，实现对用户意图的深度理解和任务智能调度。然而，由于用户意图的碎片化、多变性和交互上下文的复杂性，云端服务虽具备强大算力，但仍存在响应延迟等问题，仅依赖云端已难以保障高质量和个性化的用户体验。

因此，需充分发挥端侧 AI 计算的低延迟优势，实现用户意图的实时理解与任务调度，满足端侧在语音、视觉及信号事件监测等方面的处理需求。云端则主要负责模型训练，利用其海量数据和强大算力完成模型优化，包括压缩剪枝、精度量化和知识蒸馏等操作，生成适用于终端设备的轻量化模型，最终部署至端侧进行推理任务。端侧、云端智能分工紧密协作，共同完成复杂 AI 任务的计算范式，成为提升服务体验的关键路径。

为实现“使用即训练”的端云协同自学习机制，需具备自主可控的端侧 AI 芯片与算法作为底层支撑。目前市场上端侧 AI 芯片普遍存在异构计算架构差异大、开发工具链封闭、算法迁移成本高等问题，制约了公司在个性化智能体构建、本地推理优化及端云协同训练方面的效率与生态闭环建设。

因此，公司云终端业务亟需一款自主可控的端侧 AI 芯片，以减少对第三方 SDK 及开发工具链的依赖。通过本项目建设，公司将研发端侧 AI 芯片、端云协同自适应训练算法及个性化智能体，整合端侧 AI 芯片、算法、硬件、云终端业务平台以及 AI 大模型和主流应用服务，构建完整的产品生态链。端侧 AI 与云端智能体的深度协同，不仅可实现用户服务的持续优化，还将推动公司云终端业务向智能化、个性化方向发展，增强市场竞争力。

（2）全面提升研发实力，完善产品布局

端侧 AI 技术与 5G、高性能计算及传感器等领域的结合，为智能终端产业带来显著发展机遇。根据头豹研究院数据，2023 年中国端侧 AI 市场规模为 1,939 亿元，预计到 2028 年将增至 19,071 亿元，年复合增长率约为 58%。

通过本项目建设，公司将引进专业技术人才，重点针对“瘦终端 SoC 芯片”“瘦终端端侧 AI 算法”“瘦终端端云协同 AI 算法”“瘦终端个性化智能体”四大方向进行研发，其中，端侧 AI 算法、端云协同算法与个性化智能体技术的推进，将增强公司在端侧 AI 应用领域的核心竞争力，助力打造差异化瘦终端产品；算力芯片研发则基于 SoC 方案提供高性价比的端侧算力，进一步强化产品在成本与技术方面的优势。

项目建成后，公司将加强在端侧的技术和产品积累，并基于云终端能力，加快“端云协同”主流部署方案的落地，在实现终端设备“瘦化”的同时，提升其智能水平与交互体验。通过端云深度协同与开放合作，公司将以高性价比优势拓展瘦终端产品矩阵，完善产业布局。

本项目建设完成后，公司将进一步优化研发环境，引进更多专业研发人才，扩大核心技术团队规模，完善技术研发体系。这将为研发团队开展更高级别的实验提供条件，有助于增强公司在端侧 AI 领域的技术积累，提升科技创新和技术服务能力，为业务开展提供更坚实的技术支持。同时，项目将促进公司产品生态体系的完善，为可持续发展构建新的增长动力。

（3）增强瘦终端产品竞争力，提高盈利能力

在端侧 AI 与瘦终端加速融合的背景下，通用芯片受限于架构固化，难以应对多模态（文本/语音/图像）融合与低功耗实时决策的需求。瘦终端硬件作为轻量化计算载体，需通过定制化 SoC 集成 NPU、GPU 等核心模块，以提升本地算力并强化端云协同能力。这种方式既可缓解云端依赖导致的延迟和隐私问题，也有助于构建“硬件-软件-服务”闭环生态，形成竞争壁垒，最终以成本优势推动 AI 泛终端设备的规模化部署，形成广泛的用户基础。随着瘦终端算力芯片等核心组件性能持续提升，端侧 AI算力进一步增强，能够更好地满足智能终端设备的应用需求。

通过本项目的实施，公司将建设高标准的 AI 瘦终端研发与测试实验室，配备先进的研发和测试软硬件设备，紧跟端侧 AI 技术发展趋势，持续在 SoC 算力芯片规格、算法优化及应用场景等方面推进创新。项目将为端侧瘦终端产品直接提供 AI算力支持，部署轻量化模型，并通过 SoC 设计简化终端软硬件结构，满足低延迟、低功耗、数据隐私和可靠性等需求，全面提升产品体验，增强公司核心竞争力与盈利能力。

3、项目实施的可行性

（1）扎实的技术积累与成熟的产学研模式为本项目提供技术支撑

公司始终将技术研发视为企业发展的核心动力，持续投入资源推动技术创新，逐步构建起扎实的技术基础。截至 2025 年 6 月底，公司共拥有 69 项专利，其中发明专利 63 项，另有 119 项专利申请处于受理阶段，并获得 317 项软件著作权。这些知识产权覆盖物联网通信技术、云终端架构优化、算力调度算法等多个关键技术领域，为公司的技术发展提供了法律保障。

在坚持自主研发的同时，本项目还与多所高等院校及科研院所建立了合作关系，充分利用其科研实力和人才资源进行新产品开发，借助理论优势加速研究成果转化，进一步增强公司的技术研发能力。

在端侧 AI 技术研发方面，公司设立了 AI 智能化研发部门，并与港科大合作共建“AI 与 IoT 智核联合实验室”，开展基于大模型、以云终端为入口的 GUI 产品及内部效率提升工具的研发，推动先进大模型技术与多元运营场景的深度融合。在“瘦终端 SoC 芯片”技术路线规划上，项目拟优先开发一款面向通用应用的中端RISC-V 架构 SoC 处理器，以实现对 AI 泛终端产品的广泛适配。

该芯片量产后，将基于统一平台逐步扩展高性能与低功耗产品线，支撑多样化应用场景，推动规模化商业落地与持续迭代。依托公司现有的技术研发能力和成熟的产学研合作模式，可为本项目实施提供可靠的技术支持。

（2）公司拥有专业的复合型人才储备，为项目实施提供人力保障

在技术驱动发展的关键阶段，人才是推动公司实现战略目标的重要支撑。截至2025 年 6 月 30 日，公司共有员工 505 人，其中技术研发人员占比 48.7%，形成了以高层次技术人才为核心的研发团队。此外，公司积极拓展人才引进渠道，与吉林大学合作建立“MBA 教育中心实践基地”，加强高层次复合型人才的实践与创新能力培养。

在瘦终端技术研发方面，主要涉及 RISC-V 平台下的 Linux 系统定制、端侧 AI算法 SDK 开发（基于 NPU 算力）、Linux 平台云终端 SDK 及应用开发等岗位，相关人才需求与蜂助手深圳硬件研发中心的现有团队配置基本匹配。项目实施过程中，将在科研团队、工程化研究及成果转化等方面与公司以往研发项目有效衔接，充分利用现有资源，保障项目执行的效率与质量。

综上所述，公司具备的复合型人才储备为应对市场竞争提供了坚实基础，也将为本项目的建设提供重要支持。

（3）公司具备完善的研发管理能力，有效支撑项目顺利实施

研发能力是企业应对市场竞争、实现可持续发展的关键因素，对发展方向、市场拓展和核心竞争力提升具有重要影响。为增强创新能力，加强新技术与新产品的研发与管理，加速技术积累和产品迭代，公司高度重视研发管理体系的建设与完善。

在研发管理方面，公司制定了《蜂助手研发业务需求管理办法》，明确了从需求提出、规划、研发上线到复盘的全流程管理，并规定了发起人、产品经理、业务线产品负责人、部门主管及 PMO 等各岗位的职责。公司建立了分工明确、高效合理的研发管理制度，能够依据外部市场变化和内部技术条件，适时调整和优化研发资源配置。通过现有项目管理流程，公司持续梳理和优化研发体系，确保项目流程切实高效。

此外，公司高度重视研发质量、服务及安全体系的建设，已通过 ISO9001、ISO20000、ISO27001、3C 及 CMMI-3 等认证，并在日常研发中形成了严谨有效的项目管理规范和流程体系。高效的研发体系有助于加速技术成果转化，推动研发项目的规范化、流程化和高效化，为本次 AI 瘦终端技术研发项目的实施提供了制度保障。

4、项目实施主体

本项目由蜂助手及全资子公司深圳同益边算技术有限公司、全资子公司广东丰当科技有限公司共同投资建设及承办实施。

5、项目投资概算

本项目投资总额为 21,430.80 万元，投资内容包括研发投入、设备购置费、IP 采购费、基建工程费等，公司拟使用募集资金投入 21,430.80 万元。

6、经济效益估算

本项目属于研发类项目，不直接产生经济效益，项目效益将在未来体现为研发成果转化为产品或服务所产生的经济效益。

7、项目报批事项

本项目相关建设项目备案手续正在办理中。

本项目不属于《建设项目环境影响评价分类管理名录（2021 年版）》规定的建设项目，不纳入环境影响评价管理，因此不需要编制环境影响评价文件。

此报告为摘录公开部分。定制化编制政府立项审批备案、IPO募投可研、国资委备案、银行贷款、能评环评、产业基金融资、内部董事会投资决策等用途可研报告可咨询思瀚产业研究院。