AI 手機元年 國産手機廠商悉數布局大模型
作者／ IT 時報記者 賈天榮
編輯／ 孫妍
1 月 18 日淩晨，三星在最新召開的 Galaxy Unpacked 發布會上，正式發布了 Galaxy S24 系列手機，具備外語通話同聲翻譯等多種人工智能功能，大有 "All in AI" 的架勢。
三星并不是第一個 " 吃螃蟹 " 的手機廠商，早在 2023 年 8 月，華爲宣布 HarmonyOS 4 系統全面接入盤古大模型，成爲全球首個嵌入 AI 大模型能力的移動終端操作系統，首批支持機型爲 Mate 60 系列。之後，小米訓練出輕量級語言大模型，參數規模爲 13 億和 60 億兩種。2023 年 11 月，vivoX100 系列也首次搭載 vivo 藍心大模型。
2024 年一開年，OPPO Find X7 系列與榮耀 Magic 6 系列相繼發布，均搭載 70 億參數端側平台級 AI 大模型。至此，國内主流手機廠商的大模型均已落地手機端。AI 的風終于刮到了手機市場，2024 年也被認爲是 AI 手機的元年，是否能給用戶帶來一個新的換機理由，加速手機市場回暖？
手機更智能了？
大模型還未颠覆手機
目前看來，層出不窮的大模型手機似乎在用戶直觀體驗方面還缺乏一些創新。一些使用過 AI 手機的用戶表示，感知并不明顯。
三星首款 AI 手機 Galaxy S24 系列能在實時通話中進行雙向語音翻譯，其大模型 Galaxy AI 可以提供 13 種語言的互譯，還提供了新的 AI 搜索方式，比如畫圈搜索和拍照搜索。
三星 Galaxy S24
OPPO Find X7 通過自研的安第斯大模型 AndesGPT，以端雲結合的方式實現 AIGC 圖片消除、通話語音摘要，其語音助手 " 小布 " 還能實現文生文、圖生圖、文章摘要等功能。
OPPO Find X7
榮耀 Magic 6 主打的 " 任意門 " 功能可以理解用戶意圖，跨應用一步直達。以打車場景舉例，用戶隻需按住地址内容拖到側邊欄即可進入打車軟件。此外，隻需用戶一句話描述需求，手機就能理解用戶意圖，自動剪輯成片。
榮耀 Magic 6
語音接入、圖像處理、文字生成 …… 即使表述方式存在差異，但這些功能在卷了很多年的手機賽道中似乎并不新鮮。而榮耀 " 任意門 " 功能更是被羅永浩喊話 " 這就是赤裸裸照抄錘子手機的‘ One Step ’ "，對此榮耀回應 " ‘任意門’是榮耀獨立研發的、基于意圖識别的交互邏輯，在那個時代是完全沒有的。" 足以見得，即使搭載了大模型，AI 手機似乎僅停留在讓原有的交互變得更智能。
達睿咨詢創始人馬繼華告訴《IT 時報》記者，即使是端側大模型，要實現徹底的颠覆性創新也是相當困難。
"在 3 年内，AI 手機很難在日常使用中産生颠覆性變革。"IDC 中國高級分析師郭天翔也認爲，手機與大模型結合的熱潮，源于當前手機市場面臨着硬件發展的瓶頸，導緻各家産品在功能和設計上趨同化嚴重。在軟件層面，近年來并未湧現出新的殺手級應用或引人注目的使用場景。因此，手機與大模型地結合在一定程度上是對市場的迎合，爲産品提升競争力提供了一條新的路徑。
手機廠商狂擲百億研發
AI 手機面臨三大技術挑戰
" 再不布局大模型的手機企業未來沒戲。"1 月 8 日發布會後，OPPO 高級副總裁、首席産品官劉作虎這樣表示。
浦因科技（上海）有限公司首席科學家秦興虎告訴《IT 時報》記者，手機端布局大模型技術面臨多重桎梏，不僅需要确保大模型具備足夠的智力以滿足用戶體驗，同時還需要強大的手機硬件和完備的生态系統。在他看來，有三個主要的技術挑戰：
首先是計算資源和效率的挑戰。在有限的計算資源下，如何高效進行模型訓練和推理是關鍵問題。這需要解決模型精簡、壓縮和優化的難題，同時利用硬件加速器等技術手段提高計算效率，以确保在手機端布局大模型時能夠保持流暢的用戶體驗。
其次是存儲空間的挑戰。大模型通常需要大量的存儲空間來存儲參數和中間數據。在手機端布局大模型時，必須考慮如何在有限的空間下存儲和管理大模型。利用壓縮和量化技術可以減少模型的存儲需求，但要找到性能和存儲壓縮率之間的平衡。
最後是能耗管理的挑戰。在手機上運行大模型，會加大能耗，縮短電池壽命。因此要優化模型結構、算法和推理流程，同時采用低功耗技術。
對手機企業來說，大模型的出現讓原本性能溢出的手機硬件也感到了壓力。榮耀 CEO 趙明表示：" 榮耀 Magic6 已經沒有 8G 的運行内存，實際上，要保持低功耗、高效運算，就會占用一定的資源來保證體驗。"
劉作虎也提到，70 億參數大模型的模型大小是 28GB，爲了真正在端側部署，OPPO 将模型壓縮到最小的 3.9GB 左右，無論是存儲還是内存占用都是這個量級。
最關鍵的是手機廠商能否持續投入高昂的研發費用來布局 AI 手機。趙明指出，長期以來，榮耀 AI 研發費用累計達 100 億元，未來還要繼續加大投資。
跟每一個新技術面臨的問題一樣，AI 手機能否産生殺手級應用來刺激銷量并縮短換機周期？
" 類似于衛星通信，雖然不是大部分用戶的剛需，但可以體現出産品的差異化。" 在郭天翔看來，端側大模型暫時不會成爲未來手機銷量的決定性因素。大模型對于芯片算力、存儲和電池都有更高要求，真正在手機上的使用場景尚未明确，實際效果和用戶接受程度依然未知，目前隻是處于熱點追逐階段。
手機和大模型廠商
能否雙赢？
AI 手機能否熱銷還未可知，但業内人士普遍認爲，這一熱潮可能會刺激并改變國内 AI 原生應用難産的現狀。
" 手機端側大模型将給手機應用生态中帶來深遠的影響，可能對 App 應用商店産生一定的沖擊。" 馬繼華解釋，與通用大模型相比，端側大模型更貼近用戶，産品可以針對用戶需求進行及時調整。當手機本地算力無法支持時，可以調用雲端算力，爲通用大模型的研發提供新方向。
此外，端側大模型在數據保護、數據調用和數據安全方面有明顯的優勢。讓用戶能更安心地提供數據用于端側大模型的訓練，從而讓每個人的專屬大模型更懂自己。
" 手機作爲用戶終端，是布局 to C 的最佳選擇，端側大模型占據了市場，就占據了流量。" 秦興虎則認爲，目前 70 億參數的端側大模型已經可以滿足許多需求，這讓大模型賽道的初創企業看到了更多機會，比如在手機端布局垂直應用相對容易。
他指出，手機端側大模型提高了對模型性能和效率的要求，沒有原創大模型的手機廠商可以考慮購買大模型，或與初創企業合作，這也讓更多 AI 大模型創業公司獲得了更好的發展機會。
複旦大學大數據研究院趙星則認爲，手機端側模型應用，由于資本、技術還是治理等原因，最終會向頭部集中，建議現在才入局的創業者要慎重考量。
至于商業化路徑，郭天翔也提到兩種模式：一種是用于代替手機終端的 AI 語音助手，通過本地算力的訓練使其更加智能，更好地理解用戶，執行生成和識别的任務。另一種是在教育場景中，通過 AI 實現因材施教。
近日，高通 CEO Cristiano Amon 預測，2024 年将成爲全球 AI 智能手機的關鍵元年，生成式 AI 正在非常快地進入手機。
趙星進一步判斷，邊緣 AI，特别是其硬件整合，預計會成爲 2024 年的重點。目前已顯現三條路徑：一是以手機爲代表的 App 消費級應用，離 C 端最近；二是以蘋果 Vision Pro 爲代表的下一代計算設備或元宇宙設備，後續空間可能最大；三是人工智能企業的硬件方向，例如工業等領域的 B 端垂直應用。
這将是一場手機廠商和人工智能公司的雙赢之戰嗎？答案藏在下一個殺手級應用中。
