今天小編分享的科技經驗：最新國内AI手機排行榜，讓人有點破防，歡迎閱讀。
作者 | 雲鵬
編輯 | 心緣
今天，一個朋友突然告訴我，他被一張 AI 手機份額圖整 " 破防 " 了：
▲ 2024 年三季度中國大陸 AI 手機出貨量份額，來源：Canalys
他手裡拿着最新發布的 iPhone 16 Pro Max，半怒半笑着大聲質問我：" 我那麼大個 AI，去哪了？"
的确，即便發布了整整半年，蘋果的 Apple Intelligence（蘋果智能）在國内依舊是不可用的狀态。
最近有媒體報道稱，蘋果準備用百度的文心一言，但細節還沒談妥。
據外媒 The Information 報道，百度大模型在适配 iPhone 方面還存在一些問題，并且百度和蘋果雙方在用戶數據的收集和使用方面存在分歧：百度希望保存數據訓練模型，但蘋果的隐私政策不允許收集這些數據。
不管最終蘋果 AI 在國内要怎麼做，但至少目前，國内 iPhone 用戶并不能用到發布會上庫克畫的那些 AI 大餅（不用特殊方式的話）。
▲ 9 月 10 日，蘋果智能中文發布時間官宣
所以 Canalys 為什麼會給出這樣 " 不符合實際體驗 " 的結論？
答案也很簡單，因為 Canalys 報告中對 AI 手機的定義是"Al-capable smartphone " ——具有 AI 能力的智能手機。
你可以用不了，但我有這個能力，所以我就是 AI 手機。
根據另一家市研機構 IDC 的定義，AI 手機有幾個關鍵指标和特性：算力大于 30TOPS 的 NPU、支持生成式 AI 模型的 SoC、可以端側運行各種大模型。
用這個标準來看，搭載 A18 Pro 的 iPhone 16 Pro Max 的确是一部貨真價實的 AI 手機。
我跟他說，沒關系，雖然蘋果用不了，但你可以看看國内，現在單從落地 AI 功能的速度上來看，國内廠商可以說是 " 遙遙領先 " 了。
過去 2 個多月，國產 AI 手機新品密集發布，OPPO、vivo、榮耀、小米、華為接連亮出 AI 大招，AI 智能體、AI 手機作業系統（AI OS）等概念走上前台，在各家廠商的 PPT 上頻頻刷屏。
簡單總結就是：蘋果有的我也有，蘋果沒有的我還有。
▲從左至右：華為、OPPO、榮耀、vivo、小米
只需要說一句話，AI 直接操作你的手機螢幕下單一杯咖啡，口味還是你最喜歡的那種；一鍵召喚 AI 識别你的手機螢幕，AI 可以直接通過攝像頭認識你所看到的整個世界。
AI 手機的發展，似乎正在邁入一個新的階段。
雖然近來各類 AI App 也十分火爆，在各大應用商店中高居下載榜前列，它們同樣有着豐富的 AI 功能。但今天的 AI 手機的這些能力似乎早已不是裝一個 AI App 就可以實現的了。
▲ OPPO 軟體應用商店搜索 "AI" 呈現的 App 結果
AI 手機為什麼不是裝了 AI App 的手機？
當我們深入各家手機廠商發布的 AI 相關技術、作業系統和手機新品後，發現兩者有着本質上的區别。
雖然各家頭部手機廠商沒有對 AI 手機明确給出過定義，但我們發現近期的各類 AI 產品和技術井噴式爆發都在向着一個共同的方向發力：系統級個性化 AI。
AI 手機的發展，正迎來一次前所未有的 " 方向大一統 "。
根據 Canalys 預測，2025 年 AI 手機的滲透率可能會接近三分之一，出貨量近4 億台。
AI 手機，的确已經成為手機行業不可忽視的一個重要趨勢和增長點，而AI 手機的發展，無疑正在進入一個新的關鍵階段。
一、AI 手機和裝了 AI App 的手機，到底有什麼區别？
鋪開來說太廣，我們先從一個比較直觀的層面來說，就是算力從哪來。
就目前各家 AI 手機落地 AI 功能和體驗的實際情況來看，AI 手機的算力，絕大部分是從手機來。
今年各家突出的一點就是強調 NPU 的重要性，從芯片廠到終端廠商都是如此，這也與各家強調 " 端側 AI 落地 " 的基調相一致。
今年高通和聯發科的旗艦手機芯片，都在 NPU 方面進行了重點更新，從核心規格到軟體層的優化支持。
值得一提的是，這個 AI 算力，不僅是峰值 AI 算力要強，還得與所有熱門主流大模型都适配好，讓大模型能充分調動 NPU 的 AI 算力，而不是圖有個跑分好看。
復雜的端側影像識别、語音處理，實時的 AI 場景識别和優化，都離不開這些。
相比之下，裝了 AI App 的手機，不一定要有這麼強大的 AI 硬體支持。因為 App 可以聯網，可以在雲端跑大模型。
但雲端不是萬能的。
一個很現實的問題就是，不是所有事情，都是可以靠聯網解決的，即使可以做，聯網可能也不是最高效、最經濟實惠、最安全的。
全球智能手機用戶 40 多億人，如果每人每天每時每刻的各種 AI 需求，事無巨細不分大小都要跑在雲端處理，成本将是天文數字。
這些成本不可能無條件轉嫁給消費者，廠商自己也不可能全部承擔，這将成為 AI 初期發展、AI 普惠的一大絆腳石。
除了太燒錢，都跑在雲端的另一個問題就是數據隐私安全。
雖然隐私安全總是聽起來有些 " 虛 "，可能對大眾普通老百姓來說 " 感知不強 "，但在蘋果、華為、榮耀、小米、OPPO、vivo 所有廠商的發布會上，數據安全問題都被重點單獨強調，幾家大廠幾乎都發布了 " 芯片級 " 安全方案。
數據安全問題，不出事則已，出事就是大事。
除了數據安全，延遲和可靠性也是問題，舉個很簡單的例子，現在的 AI 通話實時翻譯，或者 AI 實時對話翻譯，你一言我一語，這種實時對話的流暢度，雲端顯然很難保證。
再比如蘋果的 Gemoji，AI 根據你的照片實時給你生成一張表情包，以便你在聊天對話中可以馬上使用。
還有部分用戶的一些工作環境可能是無網絡環境，如果為此就要徹底告别 AI，那體驗無疑會大打折扣。
說到底，只要是依賴聯網實現的，其穩定性就會存在很大的 " 不确定性 "。
此外，從 AI 功能的實際體驗上來說，AI 手機和裝了 AI App 的手機也存在很大差别。
簡單來說就是，AI 手機能做的，AI App 還真不一定能做，能做也不一定能做好。
哪些不能做？
很簡單的一個，就是幫你操作各種復雜的手機設定，現在不論是蘋果還是安卓的智能助手，都可以讓所有小白直接變成玩機達人。
你可以直接跟 AI 說，幫我關閉抖音的照片讀取權限、幫我打開手機的省電模式，幫我把手機系統調成深色模式。
因為 AI 手機上的 AI 是真正可以調用各種系統功能的 AI，是跟系統深度打通的，在權限和安全性上，是三方 App 無法達到的。
AI 還可以在任何有文字的地方幫你總結提煉重點，從郵件、消息、浏覽器到你常用的社交軟體，只要是有文字的地方，就有 AI 文本處理。
▲ AI 總結通知的重要内容
你還可以直接跟 AI 說我有點困了，幫我點一杯咖啡，這時 AI 就會知道你常用的外賣軟體、你常喝的咖啡口味，并通過手機定位找到離你最近的店鋪下單。
這種真正個性化的體驗同樣是 AI App 無法實現的。因為這些信息來自于系統的各個角落，來源于平時 AI 對我們日常操作習慣的學習、個人知識圖譜的建立。
比如我們的一次日程安排、一次聊天對話、一次網絡購票記錄，或是一個手機中的檔案、照片、視頻。
簡單來說、系統級的操作、跨應用的調度、復雜的場景分析、智能決策執行，這些能力目前都是 AI 手機所獨有的，AI App 一般很難實現。
有什麼是兩者都能做，但 AI App 不一定能做好的嗎？
很直觀的一個就是 AI 圖片美化，AI 手機可以直接從拍照之前的 AI 場景識别、對象主體識别到拍攝時的 AI 影像處理，再到後期都 AI 閉眼修復、AI 路人消除、AI 一鍵美顏全面介入。
整個過程非常流暢，且可以完全做到基于端側、數據安全，處理效率也很高。
相比之下，AI App 所具備的 AI 影像處理功能可能更多停留于我們上傳一張照片，然後 AI 進行圖片風格的轉換，或者進行 AI 美顏，功能要單一的多。
這樣的例子還有很多。
當然，雲端确實有其優勢，比如一些非常高質量的 AI 圖文生成，由于模型規模大、算力需求高，仍然放在雲端執行更高效。
這也是為什麼幾乎所有終端廠商都采用了 " 端雲結合、端雲協同 " 的模式來做 AI 手機，其實這個 " 雲 "，一部分就是這些 AI App。
簡單來說，能端側做的就端側做，端側實在做不了的，調用一下雲端大模型來做。
一個核心宗旨就是，讓用戶想要實現的 AI 體驗都能實現。
所以說到底，AI 手機跟裝了 AI App 的手機更像是一個包含和遞進的關系—— AI 手機＞AI App 手機。
從 AI 手機發展的時間線來看，最開始手機就是裝上了一些具備生成式 AI 功能的 App，讓我們看到了 AI 的魅力，比如裝了一個 ChatGPT，替代掉所有語音助手。
但随着技術的發展，AI 與手機的結合更深入，從硬體到軟體再到作業系統，可以說哪哪都 AI 了，性能、影像、續航，手機的各個部分都開始應用到大模型能力。
AI 手機真正意義上形成了一些關鍵的行業共識：系統級個性化 AI。
二、AI 手機大戰，為什麼 AI 智能體和 AI OS 這麼重要？
所以說到這裡，我們要弄清 AI 手機和 AI App 手機的差别，核心目的就是要理解 AI 手機到底是什麼，為什麼它叫 AI 手機？
從蘋果到國内華米 OV 榮耀，我們能抓到一些共同點：AI 手機會有一個 AI 深入介入的作業系統，還會有一個可以随時互動的強大 AI 智能體。
就像蘋果對 " 個人化智能 " 進行的定義：強大、符合直覺、内置集成、個人化、私有化。
▲蘋果對個人系統化智能的特性定義
系統級個性化 AI 需要有 AI 智能體和 AI OS，這是裝幾個 AI App 絕對無法實現的。
手機廠商們不是在重復造輪子，而是在做一個全新的事情。
小米的超級小愛、榮耀的 YOYO、華為的小藝、OPPO 的小布、vivo 的藍心小 V。
一轉眼，過去的智能語音助手，搖身一變都成了超級 "AI 智能體 "。本質上，這些智能助手，承擔了人與 AI 互動入口的角色。
前文提到的幾乎所有 AI 體驗，我們都需要借助與智能助手的互動來實現，比如說一句話、比如打一行字、比如拍一張照片。
AI 手機誰好用，第一層就是在比誰家的智能助手更好用，誰家的 AI 智能體更智能。
但 AI 智能體并不是本質，AI 智能體為什麼能實現這些出色的 AI 體驗，能提供各類 AI 服務和功能，這才是真正的關鍵所在，也是各家實現差異化優勢的關鍵——AI 與作業系統的深度融合。
現在家家廠商都在說 AI OS，到底什麼是 AI 與作業系統的融合？
這裡我們不妨借助英偉達創始人兼 CEO 黃仁勳的話來理解這件事，黃仁勳在演講中曾表達過類似意思：以後 AI 大模型就是作業系統。
▲黃仁勳在聯想 TechWorld 大會上分享關于 AI 智能體的觀點
OPPO 軟體工程事業部總裁唐凱曾在發布會上提到過類似觀點，在他看來，AI OS 發展的第一階段是系統應用 AI 化（AI for System），第二階段是系統 AI 化（System for AI），第三階段則是AI 即系統（AI as System）。
AI 作業系統實際上在調度的是各類大模型能力，或者說各類 AI 化的服務。
AI 就如同作業系統的一個 " 新的内核 "，去感知、決策、調用，調用各類端側大模型、垂直大模型、互聯網大模型、雲端大模型，最終實現 AI 手機的體驗。
手機的作業系統就像 " 活了 " 一樣，突然有了生命力。AI 就是系統，系統就是 AI。
榮耀 CEO 趙明曾在發布會上說，智能體時代下的 AI OS，要有大模型驅動的 AI 内核、智能體驅動的 AI 互動和開放服務構建的 AI 生态。這才真正是 AI 使能的作業系統。
各類大模型在手機系統的各個模塊中落地生根，改變系統各個模塊的運作邏輯，從傳統的 " 剛性 " 算法到今天 AI 的 " 柔性 " 判斷。
聽起來有些抽象，但這就是當下所有智能手機巨頭們都在努力的方向：做好 AI OS，最終實現優秀的 AI 手機體驗。
這是廠商們所說的系統級個性化 AI 體驗的基礎，也是蘋果所認定的方向。
三、從硬體、軟體、作業系統到應用生态，做 AI 手機的挑戰一個接着一個
還是那句話，理想很豐滿，現實很骨感，做好 AI 手機還是要一步一個腳印。
做好 AI OS，聽起來好像是很明确的一件事，但實際上真正把體驗做好，其中難點可以說是無處不在。
比如很現實的問題——存儲的瓶頸如何解決、算力的瓶頸如何解決、功耗的瓶頸如何突破？如何保證各類模型的高效配合協同、兼顧數據安全？
如何保證大模型可以真正準确地理解我們的意圖，做出合理的決策？
這一切還都是要在手機這樣一個體積有限、續航有限、算力有限的設備上實現。
榮耀、vivo、OPPO 等廠商已經開始緊鑼密鼓地優化端側大模型，讓模型在更少的參數量下實現更強性能，比如 vivo 的藍心 3B 最快出詞速度可以達到 80 字 /s，内存占用僅 1.4GB，而榮耀的 3B 大模型也将出詞速度提升了 300%，内存占用下降了 1.8GB。
當然，這還只是軟硬體技術層面的，還有一層隐形挑戰，就是AI 應用服務生态的建設。
即使 AI 手機本身的框架搭好了，骨架結實了，跑通了，沒有真正好的 AI 服務應用，AI 手機的體驗也難以做好。
芯片層面，我們看到高通聯發科的各類 AI 開發工具、套件密集亮相，聯發科的 AI 智能體化引擎先鋒計劃幾乎囊括了所有國内頭部手機廠商；終端層面，OPPO、榮耀、vivo、小米、華為等廠商都在重點加碼 AI 應用服務生态的建設。
想做好 AI 手機，合作共赢幾乎成為行業公認的必由之路，連長期處于封閉生态中的蘋果也 " 被迫 " 接入 OpenAI 的三方大模型 ChatGPT。
這就像是一個樂團，不僅要有優秀的指揮和樂手，是否有優秀的曲目來演奏也是整個表演能否打動人心的關鍵。
當然，這不是一家公司或者幾家公司可以做好的。整個手機產業，整個產業鏈條上的每個公司，都要向着這個方向努力。
結語：AI 手機，一場硬仗
毫無疑問，做好 AI 手機是一個系統性的事情，絕不是某個單點技術突破就可以一把搞定的，更不是裝幾個 AI App 就可以實現的。
今天，AI 手機的發展逐漸形成 AI OS 這樣的關鍵共識，整個行業都在向系統級個性化 AI 的方向發展，這也是離真正的 AGI 更近一步的 AI。
各路市研機構對 AI 手機的發展都給予了積極樂觀的預測，今年 AI 手機的出貨量占比将達到 16% 左右，4 年之後這一比例将超過一半。
AI 手機之戰，各路廠商的競争愈發焦灼，技術的比拼愈發深入，不論如何，面對 AI 手機這場硬仗，每個廠商都要打起十二分的精神，掏出十二分的努力，全力以赴。
AI 手機，輸不起。
