AI时代下智能显示芯片与智能感控芯片市场的宏观背景
思瀚产业研究院 曦華科技    2025-12-17

AI发展历程分析

人工智能作为信息技术演进的重要驱动力，正在深刻改变智能化发展的方向。从早期以算法和算力突破为主的判别式学习阶段，到深度学习推动的感知智能阶段，再到以大模型为核心的生成式智能阶段，AI技术在算力、算法与数据的共同驱动下不断演进，应用边界持续拓展。

近年来，随著边缘计算、模型压缩与能效优化技术的成熟，AI的重心逐步由云端向终端延伸，形成云、边、端协同的智能体系。这一变化标志著AI正从集中式智能走向分佈式、场景化与实时化的智能形态。

在此背景下，端侧AI成为AI发展的新阶段。通过在终端设备中直接执行感知、识别与决策任务，端侧AI实现了智能功能的本地化与实时响应，使智能体验更加贴近使用场景。随著端侧算力的提升和多模态交互的普及，终端设备对智能显示与智能感控芯片的性能提出了更高要求。例如，显示芯片需具备更强的信号解析与图像渲染能力，以满足AI驱动的动态视觉呈现，及感控芯片则需实现更高精度的触控识别与环境感知，支持语音、姿态等多维度的人机交互。

AI的持续演进由此带动了显示与感控芯片在终端设备的结构升级与价值提升，成为智能生态构建中不可或缺的核心环节。

AI时代下终端设备的演变趋势分析

随著AI技术的持续演进，其影响力正不断向各类终端设备延伸，推动智能化水平加速提升。AI的深度渗透使终端具备更强的感知、理解与响应能力，显示、语音、触控等交互形式日益丰富，设备从被动执行工具逐步演化为主动交互、实时学习的智能节点。

智能手机、可穿戴设备、车载座舱、工业终端等产品正处于由功能型向智能型升级的阶段，市场智能化替代进程明显加快。终端设备的智能化升级催生出新一轮的替换与增量需求。随著交互体验、算力性能与内容呈现方式的不断提升，传统终端产品面临更高的功能门槛与体验标准，推动新一代智能终端的加速普及。

此外，AI技术的深度渗透也带来了新兴应用场景的涌现，如智能家居、机器人、AR/VR、车载辅助驾驶及工业视觉检测等领域，正形成多样化、场景化的智能交互需求。这些变化共同驱动了对智能显示与感控芯片的广泛应用需求。

驱动全球显示与感控芯片增长的关键下游应用发展趋势

消费电子领域

2024年全球智能手机出货量约为13亿台，预计到2029年将增长至14亿台，複合年增长率约2.9%。AI手机具备更强的语音识别、图像处理与任务协同能力，显著提升了人机交互与系统能效表现，出货量预计将由2024年的1亿台增长至2029年的8亿台，渗透率由9.6%提升至54.0%。2024年全球TWS耳机出货量约为4亿台，预计到2029年将增长至5亿台。

AI耳机凭藉语音识别、环境感知与自适应降噪能力，在音频交互与能效管理方面表现更为出色，出货量预计将由2024年的5.3百万台增长至2029年的1亿台，渗透率由1.2%提升至19.7%。2024年全球AR/VR设备出货量约为9.6百万台，预计到2029年将增长至1亿台。

AI技术的嵌入使其在视觉识别、空间追踪与沉浸式交互方面性能显著提升，应用场景由娱乐拓展至教育、医疗及工业培训等领域，市场渗透率快速上升。新一代消费电子产品对显示与感控芯片提出了更高要求。

AI手机对高分辨率显示、快速响应及低功耗运算的需求持续增长；AI耳机对低延时信号处理、高精度採样及多模态识别能力的要求显著提升；AR/VR设备则在超高清显示、空间定位及实时交互性能方面持续迭代。这些趋势共同推动显示芯片在图像解析、画质优化与能效控制方向加速升级，带动感控芯片在多模态感知、信号融合与交互识别领域不断进步，为智能显示芯片与智能感控芯片行业在消费电子领域带来了更大的增量空间。

汽车领域

2024年全球汽车总出货量约为89.3百万台，预计到2029年将提升至96.0百万台。智能汽车凭藉更强大的计算能力与网络连接功能，能够更好地支持AI应用的运行，其智能化水平和数据处理能力正持续提升。

当前AI在智能汽车领域的渗透率相较其他车型更高，2024年全球智能汽车出货量约为13.8百万台，预计到2029年将增长至37.2百万台，在汽车领域佔据重要市场地位。随著智能座舱显示、交互系统与车身控制等功能的广泛应用，车辆对多屏协同、触控反馈与环境感知的性能要求持续提升，AI技术的深入融合进一步强化了座舱的人机交互体验与系统安全水平。汽车智能化的加速演进，正带动显示与感控芯片在车载显示、交互控制及智能驾驶等领域的性能升级与渗透扩张，为智能显示芯片与智能感控芯片产业在汽车领域创造了新的增长动能。

机器人领域

机器人产业在AI技术与感知算法的推动下持续扩张，2024年全球机器人市场规模约为人民币4,755亿元，预计到2029年将增长至人民币8,785亿元。其中具身智能作为AI时代下机器人产业的核心发展方向，其市场规模呈现出快速增长的趋势，预计到2029年，全球具身智能市场规模将达到2,328亿元。AI技术推动机器人在感知、识别、规划与控制等环节智能化升级，提升其对高精度显示、实时交互与多模态感知的需求，推动智能显示芯片与智能感控芯片在机器人领域的应用。

工业领域

2024年全球工业自动化市场规模为27,506亿元，预计将在2029年增长至37,194亿元。工业智能化的加速推进，对计算能力、实时性及可靠性提出更高要求，因此工业设备正快速向多屏化和系统化的方向发展。在此背景下，智能显示芯片与智能感控芯片在工业自动化领域的应用持续深化。

关键下游的智能化、AI化，驱动显示及感控芯片的升级迭代

AI时代背景下对智能显示芯片和智能感控芯片的全新要求：

•更高的集成度。随著端侧AI设备不断向轻薄化和多功能方向演进，高集成度成为显示与感控芯片设计的核心要求。以AI手机和AI耳机为例，显示驱动、触控感知与信号处理模块的分立佈局已难以兼顾性能与空间效率。通过採用集成显示与触控于一体的TDDI或STDI方案，可将显示驱动与感控电路集成在同一芯片内，显著缩短信号路径并减少器件数量，有效提升系统集成度与终端设计灵活性。这种架构不仅符合消费电子轻薄化趋势，也为AI终端的多功能融合提供了硬件基础。

•更强的智能化。AI的广泛应用促使显示与感控芯片从信号採集向边缘智能处理单元演进。以scaler芯片为例，其可在本地完成图像增强、色彩优化、动态对比度调整等任务，实现视觉质量的实时自适应调节。此外，触控MCU(TMCU)集成触控检测与算法处理单元，具备自学习与环境自适应能力，可在複杂场景下实现高精度识别与稳定响应。同时，芯片内嵌AI推理能力，使设备能够独立识别场景并进行显示策略优化，从而在複杂应用环境下保持稳定且高效的显示表现。

•多模态感知与融合。随著人机交互方式的不断演进，终端设备正从单一触控向视觉、语音、压力、距离等多模态感知方向发展。显示与感控芯片需要具备多通道信号採集与融合能力，实现对多维输入的并行识别与反馈，从而提供更加自然、流畅的交互体验。多模态融合的实现，使终端能够以接近人类感官的方式理解和响应环境。

•更高算力与系统协同。AI应用对快速推理与低延迟响应的要求，推动显示与感控芯片向更高算力密度与数据处理能力演进。芯片需支持高带宽接口与并行计算架构，以满足複杂视觉计算、手势识别及触觉反馈等任务的实时处理需求，实现数据採集、传输与输出的协同优化。该趋势不仅显著提升终端设备的响应速度与能效表现，也加速人机交互从感知向理解的智能化升级。

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