今天小编分享的科技经验：AI手机涌现 手机与大模型厂商双赢，欢迎阅读。
AI 手机元年 国产手机厂商悉数布局大模型
作者／ IT 时报记者 贾天荣
编辑／ 孙妍
1 月 18 日凌晨，三星在最新召开的 Galaxy Unpacked 发布会上，正式发布了 Galaxy S24 系列手机，具备外语通话同声翻译等多种人工智能功能，大有 "All in AI" 的架势。
三星并不是第一个 " 吃螃蟹 " 的手机厂商，早在 2023 年 8 月，华为宣布 HarmonyOS 4 系统全面接入盘古大模型，成为全球首个嵌入 AI 大模型能力的移动终端作業系統，首批支持机型为 Mate 60 系列。之后，小米训练出轻量级语言大模型，参数规模为 13 亿和 60 亿两种。2023 年 11 月，vivoX100 系列也首次搭载 vivo 蓝心大模型。
2024 年一开年，OPPO Find X7 系列与荣耀 Magic 6 系列相继发布，均搭载 70 亿参数端侧平台级 AI 大模型。至此，国内主流手机厂商的大模型均已落地手机端。AI 的风终于刮到了手机市场，2024 年也被认为是 AI 手机的元年，是否能给用户带来一个新的换机理由，加速手机市场回暖？
手机更智能了？
大模型还未颠覆手机
目前看来，层出不穷的大模型手机似乎在用户直观体验方面还缺乏一些创新。一些使用过 AI 手机的用户表示，感知并不明显。
三星首款 AI 手机 Galaxy S24 系列能在实时通话中进行双向语音翻译，其大模型 Galaxy AI 可以提供 13 种语言的互译，还提供了新的 AI 搜索方式，比如画圈搜索和拍照搜索。
三星 Galaxy S24
OPPO Find X7 通过自研的安第斯大模型 AndesGPT，以端云结合的方式实现 AIGC 图片消除、通话语音摘要，其语音助手 " 小布 " 还能实现文生文、图生图、文章摘要等功能。
OPPO Find X7
荣耀 Magic 6 主打的 " 任意门 " 功能可以理解用户意图，跨应用一步直达。以打车场景举例，用户只需按住地址内容拖到侧边栏即可进入打车軟體。此外，只需用户一句话描述需求，手机就能理解用户意图，自动剪辑成片。
荣耀 Magic 6
语音接入、影像处理、文字生成 …… 即使表述方式存在差异，但这些功能在卷了很多年的手机赛道中似乎并不新鲜。而荣耀 " 任意门 " 功能更是被罗永浩喊话 " 这就是赤裸裸照抄锤子手机的‘ One Step ’ "，对此荣耀回应 " ‘任意门’是荣耀独立研发的、基于意图识别的互動逻辑，在那个时代是完全没有的。" 足以见得，即使搭载了大模型，AI 手机似乎仅停留在让原有的互動变得更智能。
达睿咨询创始人马继华告诉《IT 时报》记者，即使是端侧大模型，要实现彻底的颠覆性创新也是相当困难。
"在 3 年内，AI 手机很难在日常使用中产生颠覆性变革。"IDC 中国高级分析师郭天翔也认为，手机与大模型结合的热潮，源于当前手机市场面临着硬體发展的瓶颈，导致各家产品在功能和设计上趋同化严重。在軟體层面，近年来并未涌现出新的杀手级应用或引人注目的使用场景。因此，手机与大模型地结合在一定程度上是对市场的迎合，为产品提升竞争力提供了一条新的路径。
手机厂商狂掷百亿研发
AI 手机面临三大技术挑战
" 再不布局大模型的手机企业未来没戏。"1 月 8 日发布会后，OPPO 高级副总裁、首席产品官刘作虎这样表示。
浦因科技（上海）有限公司首席科学家秦兴虎告诉《IT 时报》记者，手机端布局大模型技术面临多重桎梏，不仅需要确保大模型具备足够的智力以满足用户体验，同时还需要强大的手机硬體和完备的生态系统。在他看来，有三个主要的技术挑战：
首先是计算资源和效率的挑战。在有限的计算资源下，如何高效进行模型训练和推理是关键问题。这需要解决模型精简、压缩和优化的难题，同时利用硬體加速器等技术手段提高计算效率，以确保在手机端布局大模型时能够保持流畅的用户体验。
其次是存储空间的挑战。大模型通常需要大量的存储空间来存储参数和中间数据。在手机端布局大模型时，必须考虑如何在有限的空间下存储和管理大模型。利用压缩和量化技术可以减少模型的存储需求，但要找到性能和存储压缩率之间的平衡。
最后是能耗管理的挑战。在手机上运行大模型，会加大能耗，缩短电池寿命。因此要优化模型结构、算法和推理流程，同时采用低功耗技术。
对手机企业来说，大模型的出现让原本性能溢出的手机硬體也感到了压力。荣耀 CEO 赵明表示：" 荣耀 Magic6 已经没有 8G 的运行内存，实际上，要保持低功耗、高效运算，就会占用一定的资源来保证体验。"
刘作虎也提到，70 亿参数大模型的模型大小是 28GB，为了真正在端侧部署，OPPO 将模型压缩到最小的 3.9GB 左右，无论是存储还是内存占用都是这个量级。
最关键的是手机厂商能否持续投入高昂的研发费用来布局 AI 手机。赵明指出，长期以来，荣耀 AI 研发费用累计达 100 亿元，未来还要继续加大投资。
跟每一个新技术面临的问题一样，AI 手机能否产生杀手级应用来刺激销量并缩短换机周期？
" 类似于卫星通信，虽然不是大部分用户的刚需，但可以体现出产品的差异化。" 在郭天翔看来，端侧大模型暂时不会成为未来手机销量的决定性因素。大模型对于芯片算力、存储和电池都有更高要求，真正在手机上的使用场景尚未明确，实际效果和用户接受程度依然未知，目前只是处于热点追逐阶段。
手机和大模型厂商
能否双赢？
AI 手机能否熱賣还未可知，但业内人士普遍认为，这一热潮可能会刺激并改变国内 AI 原生应用难产的现状。
" 手机端侧大模型将给手机应用生态中带来深远的影响，可能对 App 应用商店产生一定的冲击。" 马继华解释，与通用大模型相比，端侧大模型更贴近用户，产品可以针对用户需求进行及时调整。当手机本地算力无法支持时，可以调用云端算力，为通用大模型的研发提供新方向。
此外，端侧大模型在数据保护、数据调用和数据安全方面有明显的优势。让用户能更安心地提供数据用于端侧大模型的训练，从而让每个人的专属大模型更懂自己。
" 手机作为用户终端，是布局 to C 的最佳选择，端侧大模型占据了市场，就占据了流量。" 秦兴虎则认为，目前 70 亿参数的端侧大模型已经可以满足许多需求，这让大模型赛道的初创企业看到了更多机会，比如在手机端布局垂直应用相对容易。
他指出，手机端侧大模型提高了对模型性能和效率的要求，没有原创大模型的手机厂商可以考虑购买大模型，或与初创企业合作，这也让更多 AI 大模型创业公司获得了更好的发展机会。
复旦大学大数据研究院赵星则认为，手机端侧模型应用，由于资本、技术还是治理等原因，最终会向头部集中，建议现在才入局的创业者要慎重考量。
至于商业化路径，郭天翔也提到两种模式：一种是用于代替手机终端的 AI 语音助手，通过本地算力的训练使其更加智能，更好地理解用户，执行生成和识别的任务。另一种是在教育场景中，通过 AI 实现因材施教。
近日，高通 CEO Cristiano Amon 预测，2024 年将成为全球 AI 智能手机的关键元年，生成式 AI 正在非常快地进入手机。
赵星进一步判断，边缘 AI，特别是其硬體整合，预计会成为 2024 年的重点。目前已显现三条路径：一是以手机为代表的 App 消费级应用，离 C 端最近；二是以苹果 Vision Pro 为代表的下一代计算设备或元宇宙设备，后续空间可能最大；三是人工智能企业的硬體方向，例如工业等领網域的 B 端垂直应用。
这将是一场手机厂商和人工智能公司的双赢之战吗？答案藏在下一个杀手级应用中。
