无线通信模组下游需求分析
思瀚产业研究院 廣和通    2025-04-28

宏观背景及主要下游需求分析

在数字化与智能化浪潮的推动下，无线通信模组日益成为连接硬件与网络、数据与服务的重要桥樑。其出现源于对移动及实时数据传输日益增长的需求，从基本的语音通话及短信服务(SMS)，演进至如今的高速数据连接及多元应用场景。

伴随信息技术的进步，通信模组已从早期的2G/3G/4G标准，发展至现今的5G，为汽车电子、智慧家庭、消费电子及智慧零售等应用场景提供了更快、更稳定、更安全的无线连接。步入智能连接时代，数据传输与处理的需求进一步扩大，促使从基础数传模组向具备内置算力的智能模组转变。这些智能模组不仅支持更高带宽、更低延迟的网络，集成了CPU、操作系统及开发环境，亦使终端设备能够进行实时数据处理和多媒体功能。

鉴于人工智能的迅猛发展与广泛应用，行业正向云边端协同转型，支持更深层的AI整合。因此，AI模组应运而生－将强大算法和算力嵌入无线通信模组中。这些模组能够直接在设备端执行机器学习推理、图像识别或语音交互等任务，减轻云端压力，提升响应速度。在这一变革中，无线通信模组市场随著从智能连接向AI时代转变已显著增长，为各种应用场景释放了新的增长机遇和创新潜力。

无线通信、人工智能及端侧AI发展分析

自20世纪末以来，蜂窝网络(2G/3G)的广泛採用推动了移动互联网的快速发展，进而激增了设备连接需求。数传模组应运而生，提供标准化的无线接入，主要支持机器对机器场景中的基础数据通信。随著4G/5G的成熟及物联网的爆发式增长，终端对本地处理和控制能力提出了更高要求，促使智能模组崛起。此类模组集成了蜂窝连接、高性能处理器和操作系统，实现了複杂算法执行和多协议支持，广泛应用于汽车电子、智慧家庭、消费电子、智慧零售等领域。

随著AI时代的到来，对低延迟、高效的端侧推理需求激增，促使“云边端”架构顺势而生。作为智能模组的下一演进趋势，AI模组集成了NPU和先进计算单元，为工业、城市和家庭场景中的本地AI推理提供强大的异构计算。AI模组融合通信与AI处理，是端侧AI的理想推动器，在AIoT应用中蕴藏巨大潜力，例如智慧家庭中的实时图像识别或车辆中的ADAS。其高集成度和适应性使其成为未来端侧AI的基石。

云边端架构介绍

云边端架构是一种集云端计算、边缘计算及终端设备于一体的分佈式模型。云端负责处理複杂计算及大数据存储（如AI模型训练），而边缘层完成本地实时分析（如工业质量检测及自动驾驶决策）。终端层进一步细分到个人终端产品（如智能音箱、智能手机及智能办公设备）和行业终端设备（如工业传感器、机器人及智能医疗设备）。

端侧AI市场规模

端侧AI技术将人工智能功能部署到传感器及物联网终端等各种终端设备，使其具备本地化数据处理和决策能力。该技术支持设备独立或与云端配合执行AI任务，可在数据源处理数据，从而降低延迟、增强隐私、优化带宽，同时保持了与云端架构的兼容性。全球端侧AI市场呈现爆发式增长，从2020年的人民币902亿元增长至2024年的人民币2,517亿元，複合年增长率达29.3%。

预计这一势头将进一步加速，市场规模预计将从2025年的人民币3,219亿元飙升至2029年的人民币12,230亿元，複合年增长率高达39.6%。与此同时，中国的端侧AI市场也反映了这一上升轨迹，从2020年的人民币236亿元增长至2024年的人民币614亿元。展望未来，预计中国市场的增长速度将超过全球，从2025年的人民币802亿元攀升至2029年的人民币3,077亿元，複合年增长率高达39.9%。这些数据凸显了端侧AI技术在全球范围内的快速应用，其驱动力是对实时数据处理、物联网集成和去中心化计算解决方案的需求。

人工智能发展对于通信模组的需求分析

经由AI技术驱动，无线通信模组正在从传统的“数据传输通道”升级为具备智能决策能力的“边缘计算节点”。AI主要通过四条技术途径赋能无线通信模组实现升级：边缘算力集成、智能资源管理、多模态数据融合及安全性增强。核心应用场景涵盖工业质量检测、自动驾驶及智慧家庭。通过“云边端”协同架构，已实现从数据传输通道到智能决策节点的转型。随著5G及轻量级大模型的开发，AI模组正在成为万物智能互联的核心载体。

无线通信模组的下游应用分析

无线通信模组已成为各个行业的基础推动因素，通过无缝连接将物理设备与数字智能连接起来。它们的多功能性涵盖汽车电子、智慧家庭、消费电子及智慧零售，是我们日益互联的世界的神经系统。在端侧AI领域，在实现具有自主决策能力的机器人系统、为AI个人电脑提供动力、推动具有实时环境感知能力的协作机器人等方面，这些模组发挥著关键作用。除了核心AI应用之外，它们的影响还扩展到传统领域：通过预测性维护功能增强传统汽车电子，通过智能资源分配优化传统PC架构，以及通过本地化AI处理实现消费电子的现代化。

这些模组不断发展的架构集成了AI芯片，并将它们定位为跨行业赋能者，将基本连接转变为响应运营需求的自适应认知网络。随著行业融合物理和数字工作流程，无线通信模组从被动数据通道发展为智能节点，能够进行本地化分析、协议无关优化和边缘到云的协同－有效充当赋能智能汽车系统、AI就绪的个人电脑、自主机器人、智慧家庭网络和下一代零售基础设施的基础“智能终端”。

端侧AI市场发展趋势分析

端侧AI市场正在经历爆炸式增长，这得益于微型计算、先进神经网络和无处不在的连接融合。通过经NLP增强的接口及应用于自主系统的计算机视觉，实时决策得以实现，同时减少了对云端的依赖。端侧AI部署到汽车、机器人及计算架构中，能提供本地化智能，优化响应速度并增强隐私。新兴的混合架构利用视觉转换器及CNN平衡准确性和延迟，而强化学习优化了无线通信模组的运行。重点趋势包括垂直特定的AI芯片、联邦学习框架及自我进化模型。凭藉5G-Advanced及Wi-Fi 7，端侧AI利用无线通信模组的分割计算能力在本地和云端资源之间动态分配任务。

无线通信模组在其他下游市场的市场需求分析

通过嵌入智能连接，AI驱动的无线通信模组引领各行各业的革新。AI驱动的无线模组使汽车能够进行实时的车联网交通分析，以智能带宽分配支持AR/VR，实现工业物联网噪声过滤，进行POS欺诈检测，还可以利用AI信号预测来优化无人机网络。该等模组通过情景感知连接在数据源处理关键数据，帮助节省了30%的维护成本，提高了智慧城市效率，成为认知计算时代现实与数字世界之间的关键接口。

更多行业研究分析请参考思瀚产业研究院官网，同时思瀚产业研究院亦提供行研报告、可研报告（立项审批备案、银行贷款、投资决策、集团上会）、产业规划、园区规划、商业计划书（股权融资、招商合资、内部决策）、专项调研、建筑设计、境外投资报告等相关咨询服务方案。