AI手机元年，谁能“抢跑”？

稀少好听的二字ID

题图|视觉中国

2022年11月，ChatGPT问世，历时三个月在中文互联网上引起广泛讨论。现在，龙年春天过后，美国开放人工智能研究中心推出的视频生成模型黑脸田鸡仅用了一周时间就让国内外的人工智能从业者和投资者彻夜难眠。

与此同时，苹果宣布将放弃已有10年历史的造车业务，汽车团队的员工也将转移到更核心的人工智能部门，专注于推动生成式人工智能业务的发展，这已成为苹果越来越重要的战略重点。

对于公众来说，在过去的一年里，用户已经习惯了在云端感受以ChatGPT为代表的生成式人工智能的强大功能。但是，由于计算规模巨大，计算处理集中在云中。如果向数十亿台终端设备提供AI服务，成本将大大增加，服务体验也可能不好。例如，ChatGPT在限制注册用户时仍然容易被卡住甚至宕机。

此外，AI模型的大规模扩展带来了对推理能力的需求激增，创新者在寻找AI助手的下一段旅程时开始关注接近端到端AI的可能性。端侧AI，即在终端设备上开展的轻模型AI技术，包括手机、笔记本电脑、头戴式显示器等。，可以成为端侧的具体载体。

作为亿万用户使用频率最高的智能电子终端，手机也被视为让AI“更接地气”的最佳端到端解决方案。

AI手机的概念也随着人工智能技术普惠的使命越来越深入人心。在被市场一致视为AI手机元年的2024年，谁能率先为AI手机厂商冲锋陷阵，答案已经准备好了。

现在的AI成熟了吗？

显然，它仍处于发展阶段。

那么我们目前的云AI面临的问题是什么呢？

首先，云AI的背后是高昂的成本。

“GPT-3的单次训练成本高达140万美元，对于一些较大的LLM（大型语言模型），训练成本在200万美元至1200万美元之间。”“GPT-3单次训练的耗电量可能约为3000辆特斯拉电动汽车，每辆车行驶20万英里（约32.19万公里），它是‘死的’。

云AI消耗了大量的计算资源，尤其是当生成式人工智能开始渗透到各个行业的应用场景中时。拥有强大计算能力的云AI可能也需要一个帮手来帮助它快速触达用户的需求。

从特质的角度来看，由于不需要将数据上传到云端进行处理然后返回结果，端侧AI可以实现更快的响应速度，这特别适合对实时性要求较高的应用场景，例如自动驾驶和智能家居控制。此外，借助终端数据生态的丰富性，端侧AI可以提供更具个性化和针对性的服务。以上两点正好补充了云在功能丰富性方面的不足。

从另一个角度来看，困扰IoT生态已久的发展瓶颈正在松动。今天的云协作正在为移动终端带来新的技术可能性。

在智能家居场景中，有大量的小微终端，如空音响、油烟机、微波炉、风扇、跑步机等。这些设备通常会有节奏地上传结构化数据，虽然功能简单，但交互频繁。在这种情况下，通过边缘节点频繁访问云计算能力并不明智，直接部署端侧大型模型更为实际。

上述所有场景都可以理解为2024年的生成式人工智能正在以AI智能体的形式全面渗透移动终端和可穿戴设备。如果说去年的生成式人工智能属于大型模型公司和云供应商，那么今年对云协作人工智能的投资已经影响了整个3C产业链。

那么，云协同应该采取什么样的硬件形式呢？为了回答这个问题，创新者探索了各种途径。

消费级硬件曾经是科技的“跳动的心脏”，也是硅谷工程师们一度争相抢占的AI赛道的“下一个大事件”。

然而，随着投资过程中的困难以及安兔兔等AI硬件的出现，效果并不如预期（提前使用的用户认为它的响应时间太慢，或者不适合AI设备的未来趋势，甚至有人认为它完全可以被一个app取代），创新者开始回到出发点思考:为什么我们必须额外制作一个屏幕供用户采用？AI大模型在移动终端中的应用可以通过一种相对简单的方式实现，即可以与手机集成。

随着主流芯片制造商的旗舰SoC的推出，人工智能计算能力得到了极大的提高，这使得人工智能手机能够胜任兔子R1和AI Pin等“原生人工智能设备”可以完成的工作，甚至做得更好。

手机作为最受欢迎的移动智能终端，不仅具有便捷性、成熟的用户数据积累和丰富的软硬件生态等特点，而且比纯云的使用成本更低，更容易让每一位普通用户感受到AI的实用性。

当然，AI与手机的双向之旅将从“噱头”走向落地，真正创造出与以往智能手机不同的体验差异，也可能挑战技术、成本、市场等诸多困难。

过去，从镜头到芯片再到屏幕和电池，手机行业除了“内卷化”之外，真正打动消费者的革命性创新并不多。根据手机制造商的想法，人工智能与手机的融合将朝着具有个性化、记忆、感知和管理能力的智能体发展，并触发主动服务，为用户提供更好的体验。

因此，愿意换机的客户是否会为“创新”后的AI功能买单，决定了AI手机在落地前还有多长的路要走。

事实上，AI手机的概念并不新鲜。早在六年前，具有AI功能的芯片的出现就表明了未来AI手机的可能性。然而，如今的智能手机产品所展示的AI功能更多是锦上添花，对其的需求并不强烈，这并没有成为消费者选择手机的核心要素。

例如，AI助手提供的答案价值有限，获取有效信息的效率较低；推荐服务功能基于位置、时间、习惯等综合因素提供了一个便捷的入口，但无法完全理解用户的意图；创建图片的功能不仅存在缺陷，而且还不时制造讽刺性的笑话。并且在调用AI功能时会过度消耗系统资源，对手机的性能和续航带来更大的挑战。

在被称为AI手机元年的2024年，手机厂商开始回归本质，在深入应用场景中探索用户真正需要的差异化功能创新。

“通过用户洞察做产品是最重要的。谁最懂用户，谁真正懂产品，谁就能在竞争中保持差异化，永远拥有核心竞争力，”OPPO首席产品官刘左虎在20日举行的OPPO人工智能战略发布会上表示。

对于普通用户来说，AI的功能需要落到具体的日常工作和生活场景中。沿着这些洞察，以OPPO为首的国内厂商开始为新的迭代产品注入新的AI活力。

在OPPO今年1月发布的Find X7系列中，AI消除功能智能消除游客照片背景中的路人，补充背景，操作快捷自然，用户可能再也不用费劲在小红书、知乎等平台寻找p图教学贴了。

AI通话摘要功能可以在拨打电话时自动记录通话内容，并且主要以文档的形式记录内容，让工作人员再也不用担心一边握着电话一边通话时记录崩溃的场景。这种对通话、录音、速记和备忘录等传统记录形式的颠覆，堪称AI功能的真正应用。

不止如此，在今年除夕之前，OPPO向超过1000万OPPO和一加手机用户推送了新版本的软件，其中包括数百项AI功能。这些小而实用的AI功能不断汇聚，AI手机在用户心中的模样也愈发清晰。

从需求的原点扭转AI技术的最终方向是将手机和PC等智能电子终端与AI集成的关键和基本途径。这种根植于用户并从根源出发的改变不是一蹴而就的，而是逐步持续积累的。通过用户反馈-创新优化-反馈-创新的良性循环，我们将不断成长。

另一方面，从技术研发的角度来看，这些持续优化的AI功能背后，也是国内厂商走自主化、差异化创新之路所取得的阶段性成果。

对于厂商来说，目前的手机AI技术对CPU和NPU的性能有很高的要求。它不仅需要考虑大模型参数的量级、AI体验和手机能耗，还需要大量的成本投入，这是对硬实力的一大考验。

在这场拼投入、拼续航、拼内涵的长跑比赛中，OPPO起步最早，跑得最快。

在探索极致算力的过程中，两条腿走路的OPPO与芯片厂商联发科合作，定制了超级AI单元APU，在本地更高效地运行拥有70亿参数的大型模型。一方面，AI滨海湾数据中心自建，用于千亿级AI模型的预训练，骨干网络的连接延迟可小于2 ms..

而这种All in AI的决心最终将业界首个拥有70亿个端到端模型的AndesGPT推向了市场。在行业普遍遵循AI与自研OS深度结合的背景下，产品创新也将更加贴合场景。跳出“内卷”形象和续航的贴身肉搏后，AI手机的故事将更具想象力。

OPPO AI滨海湾数据中心

在2011年播出的英剧《黑镜》的一集中，女主非常想念去世的男友，于是将他的社交媒体资料收集到一个人工智能“身体替身”中，并整天陪伴在他身边。现在，13年后，一旦科幻变成现实，OpenAI的GPT界面可以用大量数据进行模仿，最终使AI看起来像它的用户。

大模型、机器人、智能制造、自动驾驶…2023年全国两会恰逢ChatGPT亮相，全国政协委员们深入讨论了如何“接管”中国人工智能产业。

过去一年，生成式人工智能的热度不减，人工智能频频登上头条，再次成为2024年北京两会的热词。在应用、安全、智能算力齐头并进的局面下，“人工智能”迎来发展高光时刻，推动AI赋能更多生活场景。

2月26日，CPPCC委员走进OPPO举行“加速AI手机生态建设，打造通信行业品质新生产力”座谈，肯定了OPPO布局AI手机战略的产业价值。“人工智能是创造新的优质生产力的主阵地，是一场新的产业革命。中国用户规模庞大，人工智能在手机领域的应用要结合中国国情，推动通信领域的整体发展。”产品结构工程师

让AI惠及日常生活的每个角落是普罗大众对科技发展的终极诉求。因此，当人工智能技术变得更加成熟时，人们开始期待AI手机等超级应用的出现。苹果、三星和OPPO的战略布局不谋而合，这也预示着AI手机的发展趋势不可阻挡。与此同时，在场景、用途和规划逐渐清晰后，AI也将成为OPPO眼中引领智能手机进入下一代的关键。

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