今天小编分享的财经经验:苹果掉队,国产手机拿大模型向AI Agent要未来,欢迎阅读。
最近两天,AI 手机圈可谓 " 八仙过海,各显神通 "。
短短两周时间,华为、荣耀、苹果、小米接连放出自家最近 AI 手机大招,各种 AI Agent 和 AI 作業系統密集轰炸。
10 月 29 日白天,苹果正式推送 iOS18.1,距 WWDC 发布会 4 个月后 Apple Intelligence 终于上线。
当天晚上,备受关注的小米 15 如期发布,卢伟冰口中的 AI 手机终于来了。小米 15 搭载澎湃 OS 2,并更新 " 小爱 " 为 " 超级小爱 "。
第二天,也就是 10 月 30 日,荣耀紧接着发布首款搭载 AI Agent 的荣耀 Magic7,且前段时间发布的 AI 作業系統—— MagicOS 9.0 也将集成在 Magic7 中,YOYO 助理也更新为 YOYO 智能体。
在发布会现场,荣耀 CEO 赵明用 Magic7 自动下单 2000 杯瑞幸咖啡,送给现场的参会人员。
我们看到,无论是苹果,还是荣耀、小米都锚定了 AI Agent,如果说大模型让手机有了 " 智慧大腦 ",那么,AI Agent 则让手机长出了 " 手和脚 "。
从去年就大火的 AI Agent 概念,经过一年的发展,终于在今年年底看到了各家的实际落地成果。
实际上,自从大模型爆火后,国内外手机厂商都转向 AI 布局。
去年年初,OPPO 首席产品官刘作虎对外表示," 未来的方向,AI 一定是最重要的,再不布局大模型就没戏了。" 同样,雷军也曾发表过类似看法,小米手机将全面拥抱大模型。
魅族更是在今年 2 月,提出 "All in AI" 战略规划,停止了传统智能手机新项目,全面发力 AI 手机。
苹果在 WWDC 上发布 Apple Intelligence 后,国内手机厂商也是迎头赶上,AI 手机产品发布进入加速期,苹果画的饼国内手机厂商也已经实现地七七八八了。
从华为、荣耀到 OPPO、vivo 和小米,各种 AI Agent 和全新适配 AI 的作業系統等不断涌现,国产 AI 手机无论是 AI 功能的多样性,还是落地速度上,明显要比苹果的反应更加敏捷和迅速。
在 WWDC 发布会 4 个月后,苹果承诺的 Apple Intelligence 终于姗姗来迟。
当地时间 10 月 28 日,苹果正式推送 iOS18.1,引入 AI 功能,重点包括:AI 写作、邮件优先推荐、智能回复邮件、总结消息摘要、通话录音和转录、照片和视频搜索、Siri 增强等。
库克发文激动地表示," 这将是一个新时代的开始 "。
不过也有网友表示失望,承诺上线的功能只有皮毛。
备受大家期待且之前承诺的 ChatGPT 和 Image Playground 中的 Gemoji(表情包生成)等功能此次并没有发布,还要等到 12 月左右的 iOS18.2,目前在内测阶段。
现在不少用户体验下来表示苹果的 AI 功能并没有想象中的那么好用。
据彭 · 博社爆料,苹果公司的内部员工认为,该公司在人工智能的开发方面落后竞争对手至少两年的时间。
苹果内部研究显示,与苹果 AI 技术加持的 Siri 相比,ChatGPT 的准确率要高出 25%,且能够回答的问题类型多出 30%。
与看衰苹果截然相反的是,29 号的小米发布会热闹非凡。一直追随苹果的小米,在 AI 领網域似乎已经显现了全面赶超苹果的态势。
小米 15 不仅搭载了澎湃 OS 2 作業系統,还具备一系列 AI 功能。具体来看,小米澎湃 OS 2 支持 AI 动态桌面、AI" 电影感 " 锁屏、AI 写作、AI 识音、AI 字幕、AI 妙画等功能。
此外,小爱变身 " 超级小爱 ",定位 AI 助理,可以帮助你记、帮你找、帮你执行,打造成为一个全生态的 AI 智能助手,并且超级小爱还具备 AI 识屏功能,用户可以直接圈画螢幕,进行 AI 识别感知;梳理文档的关键信息、识别螢幕内容一键导;跨设备发送。
不过遗憾的是,超级小爱和澎湃 OS 2 并非同步推送。澎湃 OS 2 将在 11 月起开始陆续推送,而超级小爱预计在 12 月陆续发布。
比小米势头更猛的是荣耀,荣耀可以说是将 AI Agent 在手机端落地最早且最彻底的厂商。
早在 iPhone 16 发布的时候,赵明就预告了 Magic7 系列,表示这将是首款中国消费者可以体验 AI Agent 的手机,领先苹果。
实际上,荣耀从 2016 年第一代 Magic 手机开始就布局 AI,从早期的手机 AI 概念提出,到平台级 AI 的推出,再到端侧 AI 的创新和 AI 智能体的发布与应用落地,荣耀可以说一直走在行业前列。
10 月 30 日荣耀 Magic7 系列正式发布,该系列搭载跨应用开放生态智能体的 AI 作業系統 MagicOS 9.0,基于 YOYO 智能体与系统的深度融合,MagicOS 9.0 能够精准理解用户意图,以更智能、个性化及更安全的方式,为用户主动提供服务。
MagicOS 9.0 推出的全新 YOYO 智能体,具备模糊理解、界面识别、自动执行、一语到位等显著优势,可以支持单指令系统级任务执行、第三方应用任务执行甚至多应用协调执行等多种模式,让荣耀 Magic7 系列实现包括 " 一句话关闭自动续费 "、" 一句话点咖啡 "、" 一句话发送檔案 "、" 一句话关闭应用权限 " 等等多种落地功能。
总结来看,搭载 AI Agent 的荣耀 Magic7 手机,实现了 "AI 一句话的事儿 "。
可以看到,国内手机厂商在 AI 领網域颇有赶超苹果之意。在 AI Agent 的落地方面,国产手机目前确实走在了前列,不过苹果预计在明年 3 月推出 iOS18.4,对 Siri 进行全面改革,提供更具上下文和个性化的响应。
AI Agent 已经开启了智能手机新一轮的创新竞赛,各家都已经进入到 " 一级警备状态 "。
从手机厂商的角度看,AI 是一个近乎确定性的增长极,而 AI Agent 是链接用户和数字生态的最佳入口。
现在,每年更新好几代的智能手机,无新意、堆硬體等标签成为网友吐槽的对象。iPhone16 出现后,更是被网友描述为 " 挤牙膏 " 的一代,没有给人带来新鲜感。离开乔布斯的苹果正在变得平庸。
从初代 iPhone 发布后,已经很久没有堪称 " 炸裂 " 的产品出现,尽管智能手机的普及率已经很高,但是人们的换机意愿在降低,主要原因是 " 新功能 " 可有可无,用户感知不明显,在手机行业,亟待出现一个 " 颠覆式 " 的互動方式引领消费者革命。
AI Agent 的出现在从底层逻辑上正在重构人机互動的方式。如果说传统的智能手机是 " 人主动从机器上获取信息 ",那么搭载 AI Agent 的智能手机则是 " 机器主动感知人并提供服务 "。
从技术角度来看,AI Agent 是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体,具备推理学习、记忆机制、多模态互動等能力,使其能够模拟人类智能行为,处理复杂的任务,并根据环境的变化进行自适应和学习。正因如此,AI Agent 被称为人工智能发展的下一个阶段。
就目前来看,AI Agent 发展分化为两种路径,一种是从軟體出发,做 AI 应用,如智谱推出的 AutoGLM 工具、支付宝的 " 支小宝 ";另一种就是与硬體结合,做端侧 AI Agent 的落地,而手机无疑是最佳选择。
AI Agent 在手机侧的落地,有望拉动手机市场新一轮的增长。事实上,最近两年手机消费市场持续下滑,据 IDC 数据显示,2023 年全年中国智能手机市场出货量约为 2.71 亿台,同比下降 5.0%,创近 10 年以来最低出货量。
借助 AI Agent,手机市场或将出现 AI 时代的 "iPhone" 级创新。IDC 最新预测估计,2024 年生成式 AI 手机的出货量将同比增长 364%,达到 2.342 亿部。到 2028 年,全球生成式 AI 智能手机的出货量将达到 9.12 亿部,2024-2028 年的复合年增长率为 78.4%。
然而,对手机厂商来说,除了可观的市场增长外,他们全面押注 AI 的更深层次原因在于,AI Agent 正在成为智能手机新的互動入口,这不仅极大地提升了用户体验,还可能催生全新的商业模式。如通过智能推荐系统促进销售或提供订阅服务。
现在,我们为了获取不同的服务,需要手动选择各种独立的 APP,如点外卖用美团饿了么、打车用滴滴,购物用天猫京东。而 AI Agent 出现后,我们的最佳选择被 "Siri"、" 小爱 " 等 AI 助手取代,它们拥有最终决策权。
而这意味着所有 APP 都可能成为像百度、谷歌的流量入口,应用程式之间将展开激烈竞争。比如,当我们说:"Siri,帮我点个咖啡 " 时,不同的外卖应用将会如同争夺百度搜索排名那样,争相获得这份订单的机会。这种变化背后隐藏着深刻的商业逻辑转变。
不仅如此,可以预见的是,在未来不但每个手机厂商会有自身独立的 AI 智能体,每个 APP 也会有有自己的智能体,如钉钉、百度高德、腾讯音乐推出的智能体。
当多个 Agent 并存时,各手机厂商的原生智能体与各 APP 智能体之间如何组合协同,如何定价,应该遵循什么样的标准,如何改变上下游的商业生态等等,这些有待行业的探索。
众所周知,大模型能力与算力规模成正比,如果 AI 手机想要取得与 GPT 相似的能力则需要部署超大规模的模型与算力。
大模型的算力需求导致功耗和内存占用问题,使得普通手机难以承受。
因此,如何在有限的硬體条件与成本下让大模型 " 落地 " 手机,成为业界关注的核心。
端侧大模型的重点在轻量化,所谓轻量化,是指通过对模型进行压缩和优化,使模型在不影响性能的前提下,减少计算和存储需求。具体来说,轻量化主要依靠模型剪枝、知识蒸馏和量化技术来实现。
1. 模型剪枝:删除不重要的参数和连接,减少模型的计算量和存储占用。
2. 知识蒸馏:通过小模型学习大模型的输出,将大模型的知识迁移到小模型中,以便小模型可以在较低资源的设备上运行。
3. 模型量化:通过将浮点数表示转化为低精度数据格式,显著减少内存占用和计算量。
例如,苹果推出的 Apple Intelligence 端侧大模型 Apple On-Device,就是基于轻量化思路,通过生成专用小模型、动态加载和交换适配器、整体量化压缩等方式,使 3B 的小模型在特定任务上取得了优异的表现,接近甚至可媲美更大的模型如 Mistral-7B 和 Gemma-7B。这种轻量化技术在本地计算中不仅提升了响应速度,还降低了数据泄露风险。
与云端大模型相比,端侧大模型具有显著的成本优势。云端大模型需要云厂商的算力支持,因此产生高昂的费用。例如,vivo 公司透露,若其 3 亿用户每天调用大模型 10 次,每日运算成本高达 3000 万元,年均成本可达 90-100 亿元。
因此,手机厂商逐渐开始将研发方向转向端侧大模型,以减少对云端的依赖,降低模型运行成本。
尽管端侧大模型在手机行业逐步普及,但在硬體方面仍然面临挑战。
AI Agent 能力对手机芯片、存储、电池等硬體提出了更高的要求,例如,为了支持较大的模型,手机内存容量需要达到 16GB 才能满足需求,但当前市场上内存达到这一标准的手机比例较小。
此外,高性能芯片的功耗通常远超手机的承受范围,一般手机的功耗约为 10 瓦,而高性能 GPU 动辄数百瓦,这就对手机端搭载大模型提出了新的难题。
在这种限制下,进一步将模型 " 变小 " 成为手机厂商的研发重点。苹果、微软等公司均发布了 3B 参数的端侧大模型,国内的 vivo 也在今年发布了 3B 模型,在性能上相比前代产品提高了 300%,平衡模式下功耗降低了 46%,内存占用减少了 63%,展现出极高的效率和优化。
进入 AI 时代,手机厂商不断地在产品、成本与性能之间寻求平衡,进一步探索 AI Agent 的应用潜力。
未来,人人都将会有一个 AI Agent 的超级智能助手,出现在我们工作、生活的各个场景,《钢铁侠》《星际穿越》《Her》等电影中的人机协同场景将会成为现实,而这里蕴含的市场又是一个目前无法想象的量级。
本文来自微信公众号 "AI 大模型工场 ",作者:参商,编辑:星奈,36 氪经授权发布。