今天小編分享的科技經驗：HarmonyOS 4之後，留給小米OV的時間不多了，歡迎閱讀。
圖片來源 @視覺中國
文 | 自象限，作者｜羅輯
華為發布新系統成為了當紅炸子雞。
8 月 4 日，華為在東莞松山湖總部舉行了華為開發者大會 2023，正式發布了全新更新的 HarmonyOS 4。
除了各項應用和互動更新之外，HarmonyOS 4 最出人意料的，是揮手告别安卓、盤古大模型和系統的結合、以及近場通信技術 Nearlink。
有媒體報道 HarmonyOS 4 将砍掉傳統的 AOSP（安卓開源項目）代碼，不再支持安卓 APK，僅支持鴻蒙内核和鴻蒙系統的應用。也就是說，從 HarmonyOS 4 開始，鴻蒙系統将徹底脫離安卓生态，開始自成體系。而支撐鴻蒙這樣做的，顯然是自身生态的成熟。
其次是華為将盤古大模型接入了鴻蒙系統，與智慧助手小藝相結合，讓小藝成為首個具備 AI 大模型能力的智慧助手。接入 AI 大模型之後，小藝不僅能和用戶更好交流之外，還擁有類 ChatGPT 一樣的能力，可以幫用戶撰寫文案、整理會議紀要、生成影像等工作。
在 HarmonyOS 4 之前，大模型的應用落地以行業大模型為主，以 ChatGPT 為代表的通用大模型的商業落地仍然處在探索階段。而 HarmonyOS 4 将盤古大模型與手機智能助手結合，算是為通用大模型的落地找到了一個新的應用場景。
此外，餘承東還專門提到了 NearLink 星閃功能。這是一套新的近場通信技術，主要應用電腦配件連接，智能家居、汽車協同等場景。相比常用的藍牙技術，覆蓋距離提升 2 倍，連接數提升 10 倍，功耗降低 60%、傳輸速率提升 6 倍。
這三個變化，雖然看起來風馬牛不相及，但背後其實都指向一個詞— " 變革 "。
過去的智能手機，從芯片、攝像頭、到高刷屏和快充，再到折疊屏，競争都主要集中硬體層面，而 HarmonyOS 4 的發布将智能手機之争引向了軟體層，從應用到作業系統，以作業系統為紐帶，更新底層生态。
手機的下一個賽點來了，比卷硬體更困難，但也将更精彩。而華為打響了第一槍之後，壓力自然也就來到了小米和 OV 的肩上。
将大模型裝進手機裡
毫無疑問，大模型是今年上半年最大的風口。
在這陣風剛開始的時候，比爾蓋茨說，ChatGPT 與互聯網的發明一樣重要；黃仁勳盛贊其為 "AI 的 iPhone 時刻 "，阿裡的張勇說 " 所有產品都值得用 AI 重做一遍。" 沒有人吝啬對 AI 大模型的贊美和期望。
但到現在為止，大模型的應用卻并沒有像大家預想的那樣摧枯拉朽，将一切移動應用都重構，反而在商業化落地方面遇到了阻力。
目前，大模型的商業化落地有兩個方向，一個是以 ChatGPT 為代表的通用大模型，另一個是國内百度、華為為代表的行業大模型。
行業大模型的落地相對聚焦，通用大模型的應用卻相對比較復雜。可以對标的案例也只有兩個，一個是對 ChatGPT 開放訂閱服務的 Open AI；另一個是将 GPT-4 融入 windows 系統中的微軟。
Windows Copilot
華為這一次将盤古大模型融入到作業系統中，顯然也是借鑑了微軟 Copilot 的思路：用戶只需描述需要請求，系統的 Copilot 就能自動執行，從整理檔案、到推薦工作音樂等等内容。
比如，接入大模型之後的小藝能夠更自然地和用戶對話，能夠幫助用戶執行復雜的手機設定，能夠整理記錄整理會議紀要，生成文字和圖片等等。這些案例雖然只是一個雛形，但并不妨礙我們看到生成式 AI 對移動終端互動方式和功能體驗的改變。
事實上，這是一個顯而易見的趨勢。
因為在華為之外，無論是底層的芯片廠商，還是中間的手機廠商，亦或是上遊的大模型企業，都在推進大模型在移動終端的落地。
今年 4 月份，小米任命了栾劍擔任 AI 實驗室大模型團隊負責人，AI 大模型實驗室可以調度集團資源，這是小米在大模型方向的轉向投入。同月，OPPO 安第斯智能雲表示将和阿裡雲聯合打造 OPPO 大模型基礎設施。到 6 月份，榮耀 CEO 趙明也對外表示，" 未來将率先将大模型引入端側。"
終端廠商躍躍欲試的同時，大模型企業也積極在為終端落地做準備。
谷歌在 5 月份的年度開發者大會 Google I/O 2023 上發布 PaLM 2，其輕量級的 PaLM 2 版本 Gecko 就可以在移動設備上運行。之後，谷歌宣布将在下一款 Pixel 機型中加入最新的 PaLM2 大模型 Gecko 版。
7 月份，Meta 在發布 Llama 2 之後，高通就表示将和 Meta 合作，在 2024 年推出 " 手機版 Llama 2"。
自此，更底層的芯片廠商開始入局。
一部手機，AI 化的變革，一定是從芯片開始的。所以聯發科也提到，預計在今年 10 月發布新的 CPU 天玑 9300，并将加入大語言模型。
高通和聯發科都認為，和基于雲端的大模型相比，在智能手機等設備上運行大型語言模型的邊緣雲計算，不僅成本更低、性能更好、可以在斷網的情況下工作，而且可以提供更個性化、更安全的 AI 服務。高通副總裁甚至為此表示，高通正從通信公司變成智能邊緣計算公司。
所以顯而易見，将大模型融入智能終端，讓手機更智能，能夠幫助用戶解決更多實際問題成為未來手機發展的大趨勢。
當然，這對于國產手機廠商來說，也是一個巨大的機遇。
更新後的華為小藝助手
畢竟在當前的手機行業中，蘋果對所有企業來說都是一座不可逾越的高山。但在 AI 大模型和智能終端結合上，蘋果卻沒有絕對領先的優勢。
蘋果對 AI 的應用一直比較謹慎。今年一季度的業績會上，庫克談及 AI 時就表示，" 這一技術的發展潛力顯然是非常有趣的，但某些技術的加入和使用應當采取非常審慎的方式。" 而到了二季度業績會時，庫克也盡量不主動提及 AI。
當然，不提及 AI，是謹慎，也可能是它目前确實沒有什麼進展。
蘋果公司 " 專屬爆料師 " 郭明錤就表示，蘋果在生成式人工智能（AIGC）方面的進展遠遠落後于競争對手。
或許是意識到這個問題，今年以來，蘋果也在積極補課。最近有報道，蘋果從 Meta 挖角了不少大模型相關的研究人員，同時還在全球積極招聘大語言模型方面的工程師。我們可以在蘋果官網看到，關于大語言模型相關的招聘需求已經超過了 600 個。
此外，還有消息稱蘋果已建立了自己的大語言模型框架 Ajax，并将其應用在地圖、siri 等功能上。同時，蘋果還在秘密研發類 ChatGPT 產品 Apple GPT，并已在内部小範圍内投入使用。庫克也在三季度電話會上表示，蘋果公司未來幾個月将在生成式人工智能上 " 投入大量資金 "。
顯然，無論是蘋果，華為、還是其他手機廠商，大模型都已經成為了智能終端的一門必修課。而在這門新的課程上，所有人都站在了同一起跑線上。
對于國產手機品牌而言，這顯然是一個彎道超車的好機會，但誰能夠抓住這個機會，還未可知。
手機端向外蔓延
大模型與智能終端的結合，是手機行業的新增長方向。而在大模型之前，智能手機其實還曾有過一個更大的增長曲線—— AIoT。
從手機到 AIoT 是智能化不斷深入，市場需求從單品的智能化向場景智能化邁進的必然選擇。在這個趨勢下，手機作為中端具有得天獨厚的優勢，即成為智能穿戴設備、智能家居、智能汽車等所有智能終端的中控。所以不難理解，為什麼做家電的格力想做手機，做汽車的蔚來也想做手機。
而在下遊產品想要往上遊躍遷的同時，手機廠商也在瘋狂向下遊擴張。
比如小米從 2019 年開始提出 "All in IoT" 的口号，并确立了 " 手機 +AIoT" 雙引擎戰略。OPPO 在 2021 年上半年将 " 新興移動終端事業部 " 改為 "IoT 事業群 "，并将組織架構一分為三，分為 " 穿戴事業部（手表、手環）"、" 智能顯示事業部（電視）" 和 " 音頻事業部（耳機）"。之前曾在華為主導開發鴻蒙系統的王成錄也表示，手機行業面臨臨界點，IoT 是未來。
不過話雖這麼說，但這兩年手機廠商的 IoT 戰略并不順利。
8 月初，有媒體報道，OPPO IoT 事業群負責人李開新離職，原因可能與 OPPO IoT 業務進展不佳有關。36 氪報道，OPPO 在今年初裁撤了電視業務。
小米 IoT 的收入也在下滑，據小米今年一度的财報數據，其 IoT 與生活消費產品分部收入由 168 億元，同比減少 13.6%。小米給出的解釋是，由于智能電視、筆記型電腦和境外市場若幹生活消費產品的銷售減少導致。
但與 OPPO 折戟，和小米進展緩慢相反，物聯網規模還在飛速發展。
據 IDC 的數據顯示，2023 年全球物聯網支出将達到 8057 億美元，與 2022 年相比将增長 10.6%，同時 IDC 預計到 2026 年，全球物聯網支出将超過 1 萬億美元，未來三年的復合年增長率将為 10.4%。
簡單來說，物聯網規模很大，但卻不怎麼賺錢。
王成錄曾解釋，目前 loT 生态發展是十分緩慢，核心原因在于作業系統的高度碎片化，這導致同一家企業生產的 IoT 設備之間連接、配網、使用都非常困難，更不用說不同企業生產的不同 IoT 設備。每個 IoT 設備的系統不同、應用不同，開發者面臨諸多困難，自然應用數量也就少得可憐。
華為鴻蒙系統的分布式構架就是在這樣的理念上構建的。這也讓鴻蒙系統在 AIoT 上有天然的優勢。
從開發者角度，同一款應用要在不同設備上使用，就需要針對性開發一款 APP，然後與手機上的 APP 進行互聯。比如手表有手表的 OS，平板有平板的 OS。而鴻蒙的分布式組件的理念，可以将應用像積木一樣拆抽成一個組件，面對不同的終端硬體，開發者可以在原有的基礎上，通過重新拼接組件，讓應用适配不同的終端。
這種方式，一方面能降低開發者的開發成本，另一方面，在同一個系統上構建的應用也解決了不同終端互聯互通的問題。
所以在這一次開發者大會上，鴻蒙系統最重要的一個決定，是放棄适配安卓 APK。本質上這是在倒逼開發者基于鴻蒙系統開發原生的鴻蒙應用。
這一個動作，或将推動整個 IoT 生态的重塑，也将推進 AIoT 應用的發展。
尋找下一個智能終端
事實上，不僅是 AIoT，當智能手機的故事告一段落之後，所有人都在尋找下一個智能終端，小米為此一頭扎進了智能汽車賽道，蘋果歷經多年，終于發布了 vision pro。
但從市場開看，下一個智能終端，或許既不是汽車，也不是 VR/MR，它更大的可能是一群智能終端。
所以從無論 AIoT 的角度，還是從全場景智能的角度，系統都只是第一步，更重要的還是底層的鏈接技術。這裡就不得不提到，餘承東開發者大會上專門提到的 NearLink（星閃技術）。
NearLink 是一種類似藍牙和 WiFi 的近場通信技術。
需要解釋的是，雖然星閃是在華為開發者大會上發布，但卻并不全是華為的技術。星閃來自于星閃聯盟，是華為在被全面制裁後，聯合行業機構、科研院校、芯片、手機終端、家電、通信等 136 家部門組成的，用來對抗美國标準的藍牙聯盟。
除了華為之外，vivo、聯想、中興、小米、OPPO、魅族、榮耀都是成員部門。因此，星閃技術的發布，影響的不只是一個公司，而是整個行業。
之所以說，星閃技術的發布将會影響 IoT 行業，是因為這是萬物互聯的一個基礎技術。
目前所有的 IoT 設備都是通過藍牙、或者 WiFi 互相連接。所以我們經常會聽到藍牙 4.0 和 WiFi 6 的概念。但當物聯網設備呈指數級增加的時候，藍牙的連接方式就會存在一些問題。
NearLink 架構示意
比如連接數量的問題。
當然，我們在聊星閃技術的時候，其實是默認了一個假設，即在未來生活場景中，智能設備的數量會呈指數級上升。
一般來說，藍牙協定最高連接的設備數量在 20 個左右。因為 20 個設備以下，藍牙協定有信号防碰撞機制。但當設備數量增多之後，藍牙信号碰撞的概率就會呈非線性增長。
但藍牙協定又有個天生的機制，就是無限重傳。即只要有設備在傳輸的過程中發生了碰撞，這個設備就會重傳，而重傳之後，它的空口占用率就會進一步增加。
正常情況下，藍牙當傳輸的數量達到一個拐點之後，整個藍牙的空口就會變得非常擁塞。作為對比，星閃技術支持收發間隔協商，支持多業務并發，保證他們之間不產生衝突，以此大幅提高密集網絡中的空口利用率。
這樣的技術能夠保證在智慧家居場景中，多設備協同的問題。畢竟未來智慧家庭不止有空調、冰箱等智慧家電，也包括窗簾、燈控、智能馬桶、穿衣鏡等多種產品。
從數據來看，星閃 IoT 在占空比上只有 WiFi 的 5%，是藍牙的三分之一，這意味着在相同的情況下，星閃能夠比當前現有的短距離無線通信标準接入更多的設備，且比藍牙接入更穩定。
目前常規情況下，藍牙設備可容納的設備最多不超過 8 台，其中主設備一台，從設備可以多台。wifi6 支持最多的是 256 台設備同時接入。但星閃卻支持 4096 位用戶同時接入。
除此之外，星閃還具備低延時的特點。一般而言，目前藍牙普遍的時延是 80 毫秒，最好的藍牙耳機可以做到 15 毫秒，更新的技術 WiFi 6 可以做到 10 毫秒。但星閃的時延是 20 微秒，1 毫秒等于 1000 微秒，這是兩者之間的差距。
更低的時延為 IoT 帶來更極致的體驗，以及更可靠的鏈接。
NearLink 應用場景示意
比如我們最常用的鍵盤和滑鼠，目前稍微對體驗有要求的遊戲玩家，都願意使用有線滑鼠和鍵盤，是因為傳輸更快更穩定，刷新率更高，對方點擊一次滑鼠的時間，我方可以點擊七八次，這是實實在在的優勢。
而在更商業化的場景，比如車輛的主動降噪，智能車鑰匙、車輛的 360 環視以及無線電池管理系統等等。
今年 4 月份，華為在發布問界 M9 的時候，曾推出一項名叫華為 SOUND 的產品，能夠實現車内音頻獨立分區，即前後排說話，互相不打擾。其背後就需要非常高頻率，低時延的近場通信技術的支持。
所以說，星閃技術的應用，并不局限在消費場景，在商業場景、比如移動機器人的運動控制，工廠生產線上的流程控制等等，都将因為通信技術的進步，被快速推進，并落地。
結語
總而言之，從鴻蒙系統與安卓決裂開始，從新一代近場通信技術星閃發布開始，從 AI 大模型接入移動終端開始，手機行業，以及圍繞手機行業的 AIoT 就都開始了一段新的競賽。
而在這張新的大幕拉開的同時，華為手機也在強勢回歸。
從 IDC 發布的中國 2023 年二季度智能手機廠商出貨量數據來看，前五大廠商中，只有華為保持了兩位數增長，且華為出貨量的增速高達 76.1%。
最近，市場上關于華為新一代旗艦手機 Mate 60 将有望搭載麒麟最新的 7nm 5G 芯片的傳言也沸沸揚揚。
圖源 IDC
而在這樣的背景下，OPPO 和魅族剛剛放棄了芯片自研的計劃，小米一頭扎進了新造車的洪流中。
新的時代已經開啟，但江湖已不再是那個江湖。
