今天小编分享的科技经验：大厂们都在押注的 AI 手机，到底是噱头还是未来？，欢迎阅读。
如果说去年是 AI 元年，那今年就是 AI 硬體的元年。
从 AI Pin 、 Rabbit R1 这些小的 AI 硬體，到 PC 厂商所强调的 AI PC ，再到眼下非常火的 AI 手机。
浪潮滚滚，仿佛一个 "AI Everything" 的时代正向我们迎面拍来。
但说实话，这些 AI 硬體能不能成功，托尼不知道。
我唯一能确定的是：AI 或者说大模型的普及，可能将由手机率先完成。
IDC 发布的中国AI 手机市场预测▼
因为手机是每个人都能够接触到 AI 的視窗。
拿身边的例子来说，米罗前阵子买了 Find X7 Ultra 作为主力机使用，在春节拍照的时候，他切身感受到了 AI 对于普通人的好处——
这个AI 消除功能真的有用！
简单的圈一圈，涂一涂，就能将游客照里面的路人消除。
而且他还跟我说，消除的效果相比其他 AI 大厂的付费功能，肉眼可见的好。
不过话说回来，想要单纯依靠手机上这种小的实用功能，让 AI 走进千家万户，也确实有些不切实际。
那 OPPO 在春晚前打的广告上还说，他们要开启 AI 手机元年，这个底气又从何而来？
在前两天参加了他们的 AI 战略发布会后，托尼找到了答案。
简单来说就是：想通了，有技术，布局早。
所以，咱们今天就借着聊 OPPO 的 AI 战略，来看看 AI 手机的第一批玩家是怎么玩的。
不同于其他 AI 硬體，手机上 AI 具有天然的优势。
因为手机本身可能是普通人所能接触到的 " 最AI " 的设备了。
在这个介质上，普通人可以持续不断地感受到 AI 应用的乐趣和实用性。
而且手机本身就内置了多种传感器，这让 AI 能基于视听触觉和运动姿态等条件，来判断我们的使用场景。
再加上，高能效的 SoC ，以及足够好的通信模块，也让手机变成了普通人能随身带出门的长续航AI 设备。
无论从哪个角度来看，手机都是目前最适合用来普及 AI 的硬體。
但话说回来。
对于大多数普通人来说，不管是 GPT 4 还是 Stable Diffusion ，这些具备一定门槛的 AI 始终还是离我们有些遥远。
我想，普通人理想中的 AI 应该是：
低门槛，操作简单，能给日常生活带来便利。
能做到这些， AI 才算是入得了普通人的 " 家门 " 。
所以，AI 手机能不能普及的关键，就在于落地场景有没有找对。
拿 OPPO 来说。
他们搞 AI ，找的点都很具体，例如：
" 我这个 AI 可以消除图片里的路人，可以帮你总结通话摘要，可以理解你说的话。 "
把复杂的简单化，用更具体的场景让大家拥抱 AI 。
除了咱们前面提到的 AI 消除外， AI 通话摘要以及新小布助手等功能，也能让人感受到 AI 的价值和乐趣。
AI 通话摘要，不用我说，大家从名字就能直观地知道它是用来干嘛的。
对于托尼来说，这玩意儿就是打工人自己的 " 秘书 " 。
因为有时候忙起来，压根就想不起来刚刚电话里聊的事情。
而这个 " 秘书 " 就可以帮我记录通话内容，并且总结摘要、生成待办，一条龙搞定。
可以这么说，包括 AI 消除、 AI 通话摘要等在内的功能，其实最后都是为了一个目的：
把我们从手机使用场景的复杂操作中解放出来。
这样我们就可以把精力花在更有价值的事情上。
未来随着这类功能的不断增加和完善，或许AI 手机会在我们的生产力环境中，扮演一个非常重要的角色。
再来说说新小布助手。
如果你恰巧是 OPPO 手机用户，又在春节期间更新到了 ColorOS AI 新春版。
那么你就会发现，这个新小布完全变了样。
它现在的技能树变得巨大无比，几乎涵盖了办公、生活、百科、学习、出行等方方面面。
既能生成内容，又能陪你聊天唠嗑，还能辅导孩子作业。
实际体验如何先放一边，就功能多而全这点，其实已经表明了 OPPO 的态度：
AI 手机时代开启，大家都先来用用，先感受感受，总有一个功能是你喜欢的。
用互联网黑话来说， OPPO 这是打算提前占领用户的心智。
除了前面这些，托尼觉得 AI 手机跟车机的联动，也是接下来的一个重要场景。
在去年的 ODC 上，托尼体验到了安第斯大模型跟车机的联动。
让我印象很深的是，基于这个大模型的能力，可以把手机上的音乐、视频和导航位置，通过 " 甩一甩 " 的方式流转到车上去。
有机会咱们单开一篇讲这个东西，这里就不多聊了。
AI 手机是一股新浪潮，但想要勇立潮头，没有自己的东西还真不行。
因为只要手机厂商想，各家都可以称自己的手机是面向未来的 AI 手机。
毕竟这个东西很难扯清楚，但凡手机里边有个 AI 应用，厂商都敢说自己的手机是 AI 手机。
OPPO 对于AI 手机的定义 ▼
在大家都一样的情况下，想要脱颖而出，就回到那个问题：
" 你说你是AI 手机，那你有自己的东西吗？ "
除开有能力自己造 SoC 做算力底座的少数那几家厂商，其他玩家能努力的方向就只有大模型这块。
而且托尼始终有一个观点：国产的AI 手机想要做好，必须拥有自己的大模型。
这不仅跟本地化、个性化的体验有关，更和各种风险有关。
这些哪一个翻车了，都会产生很严重的后果。
如果厂商想把风险变得更加可控，把体验做出差异化，那么自主训练的大模型就是唯一出路。
像 OPPO 就是少数能在端侧和云端都部署自己的大模型的厂商。
更具体的做法，咱们结合他们发布的《 AI 手机白皮书 》展开说说。
在安全上， OPPO 是从数据、算法和内容安全去构建整个安全体系，并且针对性地对模型进行了价值观的校准，避免它出现冒犯用户的情况。
听 OPPO 说，他们的安全是经过多家顶级安全机构认证的。
包括：云安全联盟的云服务安全性认证 CSA STAR ，国际标准化组织 ISO/IEC 27018 认证，以及 PCI-DSS 全球金融数据安全认证。
从能力来看，官方称 Find X7 的端侧 AI Benchmark 跑分在安卓手机中排第一。
支持处理 14000 字的文本，处理时延低至 2.9s ，而且文生图（ 512 x 512 ）最快只要 6s 。
从各种违反广告法的用词来看， OPPO 对于自己的这个大模型能力可以说是非常有自信了。（ 狗头 ）
技术上，他们主要采用端侧 + 云端的协同架构，对模型进行了三级部署。
本地部署轻量化的 Tiny 模型，用来保证响应速度和隐私安全。
云端部署 Turbo 大模型和 Titan 超大模型。
需要快速响应、任务相对不那么复杂的，就调用 Turbo 大模型。
需要强推理、任务高度复杂的，就调用 Titan 超大模型。
而为了提升端侧和云端的算力， OPPO 也是做了两件事。
一个是跟联发科合作，通过定制超级 AI 单元 APU ，在本地更高效地运行 70 亿参数大模型。
另一个是，自建 OPPO AI 滨海湾数据中心。
这个数据中心具备可进行千亿级 AI 模型预训练的算力，骨干网络连接时延低于 2ms ，并且未来还会继续扩容。
我没记错的话，手机厂商中，像 OPPO 这样为了搞 AI 新盖一个数据中心的，还是少数。
除了搞定技术之外， OPPO 还将目光看向了 AI 手机的生态。
也就是他们所说的 1+N 智能体生态战略。
简单来说，这其中的 "1" ，就是 AI 手机系统 OS 充当的超级智能体，可以判断用户意图、记忆用户习惯以及调用其他 AI 工具。
而 "N" 则是在原生 AI 组件外的 " 第三方 AI 插件 " ，用来提供更丰富的功能。
不难理解，OPPO 就是想把 "1" 打造成智能生态的主心骨，在 "1" 做的足够好的基础上，吸引第三方AI 应用加入，不断壮大自己的生态圈。
啧啧 ~ 这个野心，我想有些友商听了之后要汗流浃背了。
实际上，去年的 ODC 上，托尼跟 OPPO 的小伙伴聊天的时候，就已经了解到，早在生成式 AI 兴起之前， OPPO 就已经在搞 AI 大模型了。
之前去参加 ODC 23 的照片 ▼
而且听他们说，安第斯大模型在发布前，就已经在内部测试过很长一段时间了，所以才能在去年 11 月份掏出来。
当然， OPPO 能掏出来这个东西，还有一个原因就是：
对于这种面向未来的项目，他们肯砸钱投研发。
依稀记得，当我问及经营情况的时候，大模型团队的小伙伴笑着说前期还没有营收的压力，他们只管埋头搞开发。
ODC 23 大模型展区 ▼
看来。。。大厂确实是烧得起钱来搞 AI 。
抛开现象看本质， AI 硬體时代，小厂 all in AI 是为了求生存谋发展，大厂布局 AI 是为了占领用户心智，冲高端。
尤其是对于手机厂商而言， AI 手机元年相当于一个新的冲高視窗期，下次有这种机会不知道要等到猴年马月。
OPPO 在 AI 上的提前布局和研发投入，算是让自己成功站到了风口上。
还是一个真实发生在身边的例子，前几天朋友看到米罗的手机后，问的居然是：
" 诶 ~ 你这个手机是不是就是那个网上说能消除照片的？ "
有这个事儿，就能感觉到， OPPO 这一轮儿的落地真的是让很多人了解到 AI 手机这个新物种。
不管咋说，托尼觉得今年 OPPO 的高端或许会有新看头。
