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文 | 産業家，作者 | 鬥鬥，編輯 | 皮爺
手機這個賽道，已然迎來了新的排位賽。大模型這條路上固然走的艱難，但也必須迎頭趕上。大模型背後，手機廠商錨定的更是下一個入口戰。
手機廠商們開始在大模型領域 " 卷 " 起來了。
今年 8 月，小米宣布其已經成功自研了一個 13 億參數的端側模型，并且在手機端實現了運行。同時公布其自研的大規模預訓練語言模型 MiLM-6B，參數規模達到了 64 億，在權威中文評測榜單 C-EVAL 和 CMMLU 中位列同等參數規模大模型的第一名。10 月 26 日，小米澎湃 OS 暨 Xiaomi 14 系列新品發布會上，小米正式宣布将 AI 大模型植入系統。
11 月 1 日，vivo 在開發者大會上發布了自研的 AI" 藍心 " 大模型。同時，vivo 還發布了包含不同參數規模的大模型矩陣，包括 1750 億、1300 億、700 億、70 億和 10 億五款大模型。其宣布 130 億參數的藍心大模型已經實現端側跑通，并開源了 7B 大模型。
11 月 16 日，OPPO 在開發者大會上，正式發布了自主訓練的個性專屬大模型與智能體——安第斯大模型（AndesGPT）。AndesGPT" 端雲協同 " 爲基礎架構設計思路，推出從十億至千億以上多種不同參數規模的模型規格。
除此之外，榮耀、華爲也紛紛開始布局，将大模型裝進手機。
這種變化下一些值得思考的問題是，手機廠商紛紛布局大模型背後的原因是什麽？對于手機廠商而言，做大模型真的容易嗎？
天花闆之中，大模型成爲契機
一組數據顯示，2023 年第一季度、第二季度全球智能手機出貨量同比分别下滑 13% 和 11%。值得注意的是 2023 年第一季度，出貨量降低至 6760 萬台，爲 2013 年以來的最低水平。
當然，減少的原因自然與環境、手機終端高庫存等因素不無關系。
不過，單純就出貨量同比情況來看，今年上半年智能手機廠商中并沒有赢家。細細觀察發現，今年上半年全球 TOP 級手機品牌廠商的智能手機出貨均不理想，其中，三星雖位于全球出貨量的首位，但其上半年智能手機出貨量同比約減少 2159 萬台。
其它智能手機出貨同比減少較高的手機品牌廠商則分别是其它廠商、小米和 vivo。其它廠商、小米、vivo 上半年智能手機出貨量分别同期減少約 1841.67 萬台、約 1489.41 萬台和約 916.58 萬台。
一個事實是，近幾年手機市場一直面臨着 " 天花闆 "。對于這種趨勢，手機廠商也在不斷尋求新的增長空間。
例如在攝像方面與專業攝像品牌聯名、在電池容量、内存、系統等各方面發力。其中 AI 智能助手是大部分手機廠商與 AI 結合的重點，但效果始終有限。
"GPT 出現以後，一下子把形勢給逆轉了。"
在 OPPO 安第斯大模型首席架構師楊振宇看來，自 2022 下半年開始，智能助手方向開始下行，很多公司都比較悲觀。這種悲觀的情緒主要來自雖然智能助手做了很多年，但好像并沒有帶來特别顯著的突破。
如果說，消費市場疲軟是手機廠商的增長困局。那麽大模型下對手機終端的颠覆，則是手機在未來或将被替代的危機。
大模型的發展越演愈烈，未來交互終端也将會發現一些變化。一是高度集成化，即随着芯片技術的發展，未來的交互終端可能會采用高度集成化的芯片，使得終端體積進一步減小，同時提高性能和穩定性。
二是多樣化輸入方式，即除了傳統的鍵盤、鼠标等輸入方式外，未來的交互終端還可能支持語音、手勢、眼部動作等多種輸入方式，使得用戶可以更加自然、便捷地進行交互。
三是雲端化，即随着雲計算技術的發展，未來的交互終端可能會将部分功能轉移到雲端，從而減少本地設備的體積和複雜性。同時，雲端化還可以提高交互終端的靈活性和可擴展性。
四是智能化，即未來的交互終端可能會更加智能化，通過人工智能技術自動學習和适應用戶需求，提高用戶體驗和效率。
随着技術發展到一定階段，大模型運轉下的算力壓力将會逐漸減小，其可以安裝在任何終端設備上，甚至眼睛、手表等設備上，而手機作爲目前主要的交互設備，需要進化。甚至，就當下來看，手機不一定是大模型催生的下一個爆發型入口，手機廠商們布局大模型，更多做的是前半步。
對于手機廠商而言，布局大模型一來可以打破創新的天花闆，二來提前布局，防患于未然。
大模型超級應用，在手機中 " 培育 "
手機雖然并不等于大模型的下一個爆發性入口，但手機使用頻率和時間非常高，且手機是個人信息的集中地。此外，手機可以連接互聯網上的各種資源和服務。通過手機，互聯網廠商可以更方便地接觸到用戶，并獲取用戶數據，從而更好地了解用戶需求，優化産品和服務。
因此，占領手機市場就意味着占領了互聯網市場的重要入口，可以通過手機來獲取更多的用戶和數據，從而更好地發展自己的業務。
大模型通過與手機結合，可以通過手機這個互聯網入口，更好的理解用戶需求，通過深度學習和自然語言處理技術，更是的解析用戶的意圖和反饋，讓大模型應用不斷優化；其次大模型與手機結合，還可以使得大模型應用更好的了解市場需求和産品缺陷，從而做出更明智的決策；更爲重要的是，大模型可以結合每個手機用戶的行爲、喜好，提供個性化的服務。
對于手機廠商而言是一個加分項，對于大模型而言，更是一個 " 營養池 "。也是因此，衆多手機廠商紛紛入局，大模型廠商也十分積極與手機廠商合作，不過從各個手機廠商的路徑來看，各家與大模型結合的重心并不相同。
OPPO 在布局大模型時，重點在于利用大模型打造智能終端交互體驗。正如楊振宇所言：" 随着大模型技術的引入，用戶跟語音助手交互問知識問答類的問題，占比會更顯著的增長。" 目前 OPPO 語音助手小布的整個月活是 1.5 億 +，每天産生的交互數據大幾千萬次。
在部署方面，主要是雲端 + 本地部署。即涉及高度敏感的隐私數據，可以在端側做本地化處理。但是面對複雜的一些任務，還是需要依賴雲端大模型。
與 OPPO 的部署方式不同，小米布局大模型時，重點在于輕量化和本地部署。
這種部署方式可以更好地保護用戶隐私，同時實現在本地實現千人千面的個性化定制。爲此，小米将一部分大模型能力下放到端側，緻力于達到功耗、推理速度和生成效果的最佳平衡。小米還自研了 13 億參數的端側模型，部分場景效果媲美 60 億模型在雲端的運算結果。
vivo 則更注重解決用戶個性化需求，vivo 認爲大模型将全面革新智能終端交互體驗，并朝這個方向不斷爲用戶帶來優質的體驗。在部署方面，130 億參數的藍心大模型可實現端側跑通，1750 億參數的藍心大模型已達到 GPT-3 參數水平。
而華爲與大模型的結合，更多是将大模型打造成系統的 " 大腦 "，據了解，華爲語音助手小藝和大模型的融合不是簡單對聊天、AIGC、回複等任務進行增強，而是以大模型爲核心，進行了系統級增強。其底層邏輯是爲了将用戶的任務分配給合适的系統，各個系統各司其職，同時在複雜場景上增強體驗。
總體來看，" 重塑 " 語音助手無疑是各大手機廠商布局大模型的第一步，也是必走的一步。不同點在于由于各個手機廠商的優勢不同，與大模型結合的重心也有所不同。
例如小米常年在智能家居領域的優勢，爲其積累了大量 AI 軟硬件基礎。從某個角度來看，其終端部署的方式，或許是爲小愛同學等智能家居業務提前做布局。
OPPO 一直以來更注重攻克技術和創新，爲追求高質量拍攝和設計的用戶提供産品。在大模型布局方面亦是延續了這種定位。
vivo 則以年輕時尚爲主要定位，注重自拍和音樂功能，向追求時尚和個性化的年輕用戶推出産品。此次與大模型結合已然在個性化上有了新的發力。
總體來看，手機作爲天然的互聯網入口，是目前大模型應用落地的較好土壤。基于這種優勢，手機廠商或将在與大模型結合下，産生超級應用。
更爲重要的是，大模型 + 手機會帶來的一些技術、經驗，或可幫助手機廠商在基于來臨時有所準備，或者說得以複用。
手機廠商做大模型，真的容易嗎？
手機廠商想要利用 AI 大模型來提升産品的性能和競争力，但仍面臨一些難題。
首先，從技術層面來看，将大模型集成到手機中需要強大的計算能力和高效的算法。雖然現在智能手機的硬件配置越來越強大，但是要在手機有限的空間内充分發揮出大模型的作用仍然存在挑戰。
但就目前來看，将參數動辄百億、千億級的大模型放進手機端，也存在難點。成本高、自研難、算力消耗大。
其次，從應用層面來看，AI 大模型需要大量的數據進行訓練才能達到理想的效果。然而，由于隐私保護等方面的原因，獲取并使用大量用戶數據可能存在困難。同時，還需要解決模型泛化能力不足等問題，确保模型在不同場景下的表現都能夠滿足需求。
就目前來看，手機廠商布局大模型主要采用兩種路徑，一是以端側計算的模式，二是端側和雲端兩條路徑并行。然而大模型落地于具體業務場景時，端側和雲端側各有需求，後者已經成爲大部分手機廠商布局大模型的共識，但端側和雲端兩條路徑并行，也爲數據收集和處理、模型訓練和優化、系統架構設計帶來新的挑戰。
最後，從市場競争角度看，各大手機廠商都在加大投入布局 AI 大模型領域，競争壓力巨大。隻有不斷創新，打造出具有差異化優勢的産品，避免同質化，才能在市場上脫穎而出。
總體而言，對于手機廠商而言，布局大模型并不容易。
如果說以上的難題存在于内部，那麽大模型技術便是來自外部的難題。
具體來看，大模型的布局，面臨的是巨大資金投入和看不到盡頭的技術研發路徑。是從頭開始做 AI 原生應用，還是加入 " 朋友圈 " 需要深入思考。
不過就目前來看，在衆多手機廠商中，具備原生大模型技術能力的并不多，華爲是其一，其基于盤古大模型已經開始在布局手機 AI 原生大模型。
而生态合作、積極擁抱開源，或許是目前大部分手機廠商的選擇。也是較爲 " 健康 " 和有保障的模式。
以 OPPO AndesGPT 爲例，其本身是 OPPO 自主訓練的，但也參考了一些開源模型經驗。" 大部分公司可能也都是這個方式，因爲模型算法本身已經比較成熟。" 楊振宇表示。
楊振宇認爲利用大模型提升業務的效果方面更爲重要，據楊振宇所言，AndesGPT 跟國内主流的大模型相比可能有 20% 左右的優勢。
此模式下，可以看到的是，随着手機大模型生态的發展，雲計算和邊緣計算等技術也将更加成熟，實現雲邊端一體化，爲 AI 大模型提供更強的能力支持；人機交互變得更加智能化，使人們的工作和生活更加便捷；會更加注重個性化的體驗和定制化的内容，爲用戶提供更加精準的服務。
此外 AI 大模型在手機上的應用将更加普及，使得未來的 AI 大模型将整合多種模态，如視覺、聽覺、觸覺等，增強人們的感知體驗。
爲了适應手機端的特殊要求，未來的大模型将會更加注重低能耗、高效率，能夠在有限的硬件條件下提供高質量的體驗。
未來，手機廠商積澱的這些能力以及在大模型領域的布局，或将助力其在大模型應用全面爆發之際，抓住關鍵入口。
手機這個賽道，已然迎來了新的排位賽。在大模型這條路上固然走的艱難，但卻不得不迎頭趕上。機會從來都是屬于有準備的人。
