今天小编分享的科技经验：HarmonyOS 4之后，留给小米OV的时间不多了，欢迎阅读。
图片来源 @视觉中国
文 | 自象限，作者｜罗辑
华为发布新系统成为了当红炸子鸡。
8 月 4 日，华为在东莞松山湖总部举行了华为开发者大会 2023，正式发布了全新更新的 HarmonyOS 4。
除了各项应用和互動更新之外，HarmonyOS 4 最出人意料的，是挥手告别安卓、盘古大模型和系统的结合、以及近场通信技术 Nearlink。
有媒体报道 HarmonyOS 4 将砍掉传统的 AOSP（安卓开源项目）代码，不再支持安卓 APK，仅支持鸿蒙内核和鸿蒙系统的应用。也就是说，从 HarmonyOS 4 开始，鸿蒙系统将彻底脱离安卓生态，开始自成体系。而支撑鸿蒙这样做的，显然是自身生态的成熟。
其次是华为将盘古大模型接入了鸿蒙系统，与智慧助手小艺相结合，让小艺成为首个具备 AI 大模型能力的智慧助手。接入 AI 大模型之后，小艺不仅能和用户更好交流之外，还拥有类 ChatGPT 一样的能力，可以帮用户撰写文案、整理会议纪要、生成影像等工作。
在 HarmonyOS 4 之前，大模型的应用落地以行业大模型为主，以 ChatGPT 为代表的通用大模型的商业落地仍然处在探索阶段。而 HarmonyOS 4 将盘古大模型与手机智能助手结合，算是为通用大模型的落地找到了一个新的应用场景。
此外，余承东还专门提到了 NearLink 星闪功能。这是一套新的近场通信技术，主要应用电腦配件连接，智能家居、汽车协同等场景。相比常用的蓝牙技术，覆盖距离提升 2 倍，连接数提升 10 倍，功耗降低 60%、传输速率提升 6 倍。
这三个变化，虽然看起来风马牛不相及，但背后其实都指向一个词— " 变革 "。
过去的智能手机，从芯片、摄像头、到高刷屏和快充，再到折叠屏，竞争都主要集中硬體层面，而 HarmonyOS 4 的发布将智能手机之争引向了軟體层，从应用到作業系統，以作業系統为纽带，更新底层生态。
手机的下一个赛点来了，比卷硬體更困难，但也将更精彩。而华为打响了第一枪之后，压力自然也就来到了小米和 OV 的肩上。
将大模型装进手机里
毫无疑问，大模型是今年上半年最大的风口。
在这阵风刚开始的时候，比尔盖茨说，ChatGPT 与互联网的发明一样重要；黄仁勋盛赞其为 "AI 的 iPhone 时刻 "，阿里的张勇说 " 所有产品都值得用 AI 重做一遍。" 没有人吝啬对 AI 大模型的赞美和期望。
但到现在为止，大模型的应用却并没有像大家预想的那样摧枯拉朽，将一切移动应用都重构，反而在商业化落地方面遇到了阻力。
目前，大模型的商业化落地有两个方向，一个是以 ChatGPT 为代表的通用大模型，另一个是国内百度、华为为代表的行业大模型。
行业大模型的落地相对聚焦，通用大模型的应用却相对比较复杂。可以对标的案例也只有两个，一个是对 ChatGPT 开放订阅服务的 Open AI；另一个是将 GPT-4 融入 windows 系统中的微软。
Windows Copilot
华为这一次将盘古大模型融入到作業系統中，显然也是借鉴了微软 Copilot 的思路：用户只需描述需要请求，系统的 Copilot 就能自动执行，从整理檔案、到推荐工作音乐等等内容。
比如，接入大模型之后的小艺能够更自然地和用户对话，能够帮助用户执行复杂的手机設定，能够整理记录整理会议纪要，生成文字和图片等等。这些案例虽然只是一个雏形，但并不妨碍我们看到生成式 AI 对移动终端互動方式和功能体验的改变。
事实上，这是一个显而易见的趋势。
因为在华为之外，无论是底层的芯片厂商，还是中间的手机厂商，亦或是上游的大模型企业，都在推进大模型在移动终端的落地。
今年 4 月份，小米任命了栾剑担任 AI 实验室大模型团队负责人，AI 大模型实验室可以调度集团资源，这是小米在大模型方向的转向投入。同月，OPPO 安第斯智能云表示将和阿里云联合打造 OPPO 大模型基础设施。到 6 月份，荣耀 CEO 赵明也对外表示，" 未来将率先将大模型引入端侧。"
终端厂商跃跃欲试的同时，大模型企业也积极在为终端落地做准备。
谷歌在 5 月份的年度开发者大会 Google I/O 2023 上发布 PaLM 2，其轻量级的 PaLM 2 版本 Gecko 就可以在移动设备上运行。之后，谷歌宣布将在下一款 Pixel 机型中加入最新的 PaLM2 大模型 Gecko 版。
7 月份，Meta 在发布 Llama 2 之后，高通就表示将和 Meta 合作，在 2024 年推出 " 手机版 Llama 2"。
自此，更底层的芯片厂商开始入局。
一部手机，AI 化的变革，一定是从芯片开始的。所以联发科也提到，预计在今年 10 月发布新的 CPU 天玑 9300，并将加入大语言模型。
高通和联发科都认为，和基于云端的大模型相比，在智能手机等设备上运行大型语言模型的边缘云计算，不仅成本更低、性能更好、可以在断网的情况下工作，而且可以提供更个性化、更安全的 AI 服务。高通副总裁甚至为此表示，高通正从通信公司变成智能边缘计算公司。
所以显而易见，将大模型融入智能终端，让手机更智能，能够帮助用户解决更多实际问题成为未来手机发展的大趋势。
当然，这对于国产手机厂商来说，也是一个巨大的机遇。
更新后的华为小艺助手
毕竟在当前的手机行业中，苹果对所有企业来说都是一座不可逾越的高山。但在 AI 大模型和智能终端结合上，苹果却没有绝对领先的优势。
苹果对 AI 的应用一直比较谨慎。今年一季度的业绩会上，库克谈及 AI 时就表示，" 这一技术的发展潜力显然是非常有趣的，但某些技术的加入和使用应当采取非常审慎的方式。" 而到了二季度业绩会时，库克也尽量不主动提及 AI。
当然，不提及 AI，是谨慎，也可能是它目前确实没有什么进展。
苹果公司 " 专属爆料师 " 郭明錤就表示，苹果在生成式人工智能（AIGC）方面的进展远远落后于竞争对手。
或许是意识到这个问题，今年以来，苹果也在积极补课。最近有报道，苹果从 Meta 挖角了不少大模型相关的研究人员，同时还在全球积极招聘大语言模型方面的工程师。我们可以在苹果官网看到，关于大语言模型相关的招聘需求已经超过了 600 个。
此外，还有消息称苹果已建立了自己的大语言模型框架 Ajax，并将其应用在地图、siri 等功能上。同时，苹果还在秘密研发类 ChatGPT 产品 Apple GPT，并已在内部小范围内投入使用。库克也在三季度电话会上表示，苹果公司未来几个月将在生成式人工智能上 " 投入大量资金 "。
显然，无论是苹果，华为、还是其他手机厂商，大模型都已经成为了智能终端的一门必修课。而在这门新的课程上，所有人都站在了同一起跑线上。
对于国产手机品牌而言，这显然是一个弯道超车的好机会，但谁能够抓住这个机会，还未可知。
手机端向外蔓延
大模型与智能终端的结合，是手机行业的新增长方向。而在大模型之前，智能手机其实还曾有过一个更大的增长曲线—— AIoT。
从手机到 AIoT 是智能化不断深入，市场需求从单品的智能化向场景智能化迈进的必然选择。在这个趋势下，手机作为中端具有得天独厚的优势，即成为智能穿戴设备、智能家居、智能汽车等所有智能终端的中控。所以不难理解，为什么做家电的格力想做手机，做汽车的蔚来也想做手机。
而在下游产品想要往上游跃迁的同时，手机厂商也在疯狂向下游扩张。
比如小米从 2019 年开始提出 "All in IoT" 的口号，并确立了 " 手机 +AIoT" 双引擎战略。OPPO 在 2021 年上半年将 " 新兴移动终端事业部 " 改为 "IoT 事业群 "，并将组织架构一分为三，分为 " 穿戴事业部（手表、手环）"、" 智能显示事业部（电视）" 和 " 音频事业部（耳机）"。之前曾在华为主导开发鸿蒙系统的王成录也表示，手机行业面临临界点，IoT 是未来。
不过话虽这么说，但这两年手机厂商的 IoT 战略并不顺利。
8 月初，有媒体报道，OPPO IoT 事业群负责人李开新离职，原因可能与 OPPO IoT 业务进展不佳有关。36 氪报道，OPPO 在今年初裁撤了电视业务。
小米 IoT 的收入也在下滑，据小米今年一度的财报数据，其 IoT 与生活消费产品分部收入由 168 亿元，同比减少 13.6%。小米给出的解释是，由于智能电视、筆記型電腦和境外市场若干生活消费产品的销售减少导致。
但与 OPPO 折戟，和小米进展缓慢相反，物联网规模还在飞速发展。
据 IDC 的数据显示，2023 年全球物联网支出将达到 8057 亿美元，与 2022 年相比将增长 10.6%，同时 IDC 预计到 2026 年，全球物联网支出将超过 1 万亿美元，未来三年的复合年增长率将为 10.4%。
简单来说，物联网规模很大，但却不怎么赚钱。
王成录曾解释，目前 loT 生态发展是十分缓慢，核心原因在于作業系統的高度碎片化，这导致同一家企业生产的 IoT 设备之间连接、配网、使用都非常困难，更不用说不同企业生产的不同 IoT 设备。每个 IoT 设备的系统不同、应用不同，开发者面临诸多困难，自然应用数量也就少得可怜。
华为鸿蒙系统的分布式构架就是在这样的理念上构建的。这也让鸿蒙系统在 AIoT 上有天然的优势。
从开发者角度，同一款应用要在不同设备上使用，就需要针对性开发一款 APP，然后与手机上的 APP 进行互联。比如手表有手表的 OS，平板有平板的 OS。而鸿蒙的分布式组件的理念，可以将应用像积木一样拆抽成一个组件，面对不同的终端硬體，开发者可以在原有的基础上，通过重新拼接组件，让应用适配不同的终端。
这种方式，一方面能降低开发者的开发成本，另一方面，在同一个系统上构建的应用也解决了不同终端互联互通的问题。
所以在这一次开发者大会上，鸿蒙系统最重要的一个决定，是放弃适配安卓 APK。本质上这是在倒逼开发者基于鸿蒙系统开发原生的鸿蒙应用。
这一个动作，或将推动整个 IoT 生态的重塑，也将推进 AIoT 应用的发展。
寻找下一个智能终端
事实上，不仅是 AIoT，当智能手机的故事告一段落之后，所有人都在寻找下一个智能终端，小米为此一头扎进了智能汽车赛道，苹果历经多年，终于发布了 vision pro。
但从市场开看，下一个智能终端，或许既不是汽车，也不是 VR/MR，它更大的可能是一群智能终端。
所以从无论 AIoT 的角度，还是从全场景智能的角度，系统都只是第一步，更重要的还是底层的链接技术。这里就不得不提到，余承东开发者大会上专门提到的 NearLink（星闪技术）。
NearLink 是一种类似蓝牙和 WiFi 的近场通信技术。
需要解释的是，虽然星闪是在华为开发者大会上发布，但却并不全是华为的技术。星闪来自于星闪联盟，是华为在被全面制裁后，联合行业机构、科研院校、芯片、手机终端、家电、通信等 136 家部門组成的，用来对抗美国标准的蓝牙联盟。
除了华为之外，vivo、联想、中兴、小米、OPPO、魅族、荣耀都是成员部門。因此，星闪技术的发布，影响的不只是一个公司，而是整个行业。
之所以说，星闪技术的发布将会影响 IoT 行业，是因为这是万物互联的一个基础技术。
目前所有的 IoT 设备都是通过蓝牙、或者 WiFi 互相连接。所以我们经常会听到蓝牙 4.0 和 WiFi 6 的概念。但当物联网设备呈指数级增加的时候，蓝牙的连接方式就会存在一些问题。
NearLink 架构示意
比如连接数量的问题。
当然，我们在聊星闪技术的时候，其实是默认了一个假设，即在未来生活场景中，智能设备的数量会呈指数级上升。
一般来说，蓝牙協定最高连接的设备数量在 20 个左右。因为 20 个设备以下，蓝牙協定有信号防碰撞机制。但当设备数量增多之后，蓝牙信号碰撞的概率就会呈非线性增长。
但蓝牙協定又有个天生的机制，就是无限重传。即只要有设备在传输的过程中发生了碰撞，这个设备就会重传，而重传之后，它的空口占用率就会进一步增加。
正常情况下，蓝牙当传输的数量达到一个拐点之后，整个蓝牙的空口就会变得非常拥塞。作为对比，星闪技术支持收发间隔协商，支持多业务并发，保证他们之间不产生冲突，以此大幅提高密集网络中的空口利用率。
这样的技术能够保证在智慧家居场景中，多设备协同的问题。毕竟未来智慧家庭不止有空调、冰箱等智慧家电，也包括窗帘、灯控、智能马桶、穿衣镜等多种产品。
从数据来看，星闪 IoT 在占空比上只有 WiFi 的 5%，是蓝牙的三分之一，这意味着在相同的情况下，星闪能够比当前现有的短距离无线通信标准接入更多的设备，且比蓝牙接入更稳定。
目前常规情况下，蓝牙设备可容纳的设备最多不超过 8 台，其中主设备一台，从设备可以多台。wifi6 支持最多的是 256 台设备同时接入。但星闪却支持 4096 位用户同时接入。
除此之外，星闪还具备低延时的特点。一般而言，目前蓝牙普遍的时延是 80 毫秒，最好的蓝牙耳机可以做到 15 毫秒，更新的技术 WiFi 6 可以做到 10 毫秒。但星闪的时延是 20 微秒，1 毫秒等于 1000 微秒，这是两者之间的差距。
更低的时延为 IoT 带来更极致的体验，以及更可靠的链接。
NearLink 应用场景示意
比如我们最常用的键盘和滑鼠，目前稍微对体验有要求的游戏玩家，都愿意使用有线滑鼠和键盘，是因为传输更快更稳定，刷新率更高，对方点击一次滑鼠的时间，我方可以点击七八次，这是实实在在的优势。
而在更商业化的场景，比如车辆的主动降噪，智能车钥匙、车辆的 360 环视以及无线电池管理系统等等。
今年 4 月份，华为在发布问界 M9 的时候，曾推出一项名叫华为 SOUND 的产品，能够实现车内音频独立分区，即前后排说话，互相不打扰。其背后就需要非常高频率，低时延的近场通信技术的支持。
所以说，星闪技术的应用，并不局限在消费场景，在商业场景、比如移动机器人的运动控制，工厂生产线上的流程控制等等，都将因为通信技术的进步，被快速推进，并落地。
结语
总而言之，从鸿蒙系统与安卓决裂开始，从新一代近场通信技术星闪发布开始，从 AI 大模型接入移动终端开始，手机行业，以及围绕手机行业的 AIoT 就都开始了一段新的竞赛。
而在这张新的大幕拉开的同时，华为手机也在强势回归。
从 IDC 发布的中国 2023 年二季度智能手机厂商出货量数据来看，前五大厂商中，只有华为保持了两位数增长，且华为出货量的增速高达 76.1%。
最近，市场上关于华为新一代旗舰手机 Mate 60 将有望搭载麒麟最新的 7nm 5G 芯片的传言也沸沸扬扬。
图源 IDC
而在这样的背景下，OPPO 和魅族刚刚放弃了芯片自研的计划，小米一头扎进了新造车的洪流中。
新的时代已经开启，但江湖已不再是那个江湖。
