OpenAI可能会造手机，也可能是专门为ChatGPT设计的AI手机。

最近根据资料显示，OpenAI的CEO Sam Altman一直在与iPhone的著名设计师Jony Ive接触，讨论开发一款新的AI硬件设备。

软银首席执行官孙正义也对此感兴趣，并“与两人讨论了这个想法”。

虽然三方合作尚无定论，但从孙正义一直标榜的ChatGPT“重度用户”的身份来看，这件事还是有机会的。

一方面，AI公司准备挺进硬件领域；另一方面，手机厂商也在加紧拥抱AI大模式。

美国东部时间10月4日，谷歌发布了以谷歌AI基本模型和“人工智能为中心”的GooglePixel8系列手机。考虑到谷歌最初发布的Android系统，曾经引领功能手机飞跃进入智能手机时代。谷歌这次的入场，可能拉开了AI手机的序幕。

国产手机厂商也来了。

10月11日，OPPO宣布基于其自训AndesGPT的小布助手新版本1.0 Beta版正式上线，升级后的小布助手将具备AI大模型能力。

这是继小米宣布内置AI大模型的小爱内测后，又一家启动内置AI大模型的手机智能助手的手机厂商。

华为迈出了更大的步伐，从宣布手机系统接入盘古大模，到开启内置大模的语音助手小I公测，一口气发布内置AI大模的新机华为Mate60系列，历时一个多月。

虽然vivo在大规模模型的应用上还没有实质性的进展，但是其自主研发的70亿参数大规模模型vivo_Agent_LM_7B已经在8月份出现在C-Eval等榜单中。并且官方还在9月份的博鳌亚洲论坛国际科技与创新论坛上公布了自主研发大模型的消息。

荣耀更急。7月初，号称“全球首款原生集成AI模型的国产手机”Magic V2提前发布，赚足了噱头。但其自研大模型的进展却没有透露一点风声，反而表示“与互联网公司合作网络大模型”。

……

国内外手机巨头对AI模式干涸的渴望显而易见。这主要是因为手机市场创新乏力，卷不起来；而“把大机型装进手机”，很可能实现手机功能和体验的革命性突破，有望引发新一轮的旋转机浪潮。

一个

AI手机有望根治市场放量？

为什么国产手机厂商都涌向大AI模式？

最直接的价值就是手机性能和体验的提升。

当AI模型融入手机系统后，一方面可以增强手机处理图像、语音、自然语言处理等任务的能力，显著提升手机性能；另一方面可以更加灵活地响应用户需求，提升用户体验。随着AI算法的演进，端侧加载的大模型加深了对用户的理解，手机可以提前预测用户的行为并进行优化，变得越来越聪明，从“千人一机”到“千人一机”。

部署在本地手机的AI大模型，不仅可以实现AI对各类app的优化赋能，还可以作为通用接口打破壁垒，让app的能力自由组合，从而提升用户体验和产品竞争力。

华为Mate60系列机型，谷歌Pixel 8系列手机，率先在国内外落地AI机型，就是例子。

华为手机应用AI能力增强手机图像处理由来已久。系统内置AI模型后，体验提升最明显的是其手机语音助手小I。

与OpenAI的ChatGPT、Google Bard等生成式AI聊天机器人不同，华为的小艺术在鸿蒙系统操作系统的底层进行了重构。

也就是说，前两者只是加载在手机上的AI应用，而小I以大模型为智能系统的大脑，借助大模型的高阶能力，全面提升系统能力。

以盘古大模型为底层支撑的小美术，不仅可以在自然语言理解上实现跨越式迭代，还可以利用生成式AI为用户做很多事情，比如信息汇总、写文章、回复邮件、写备忘录、创作图片等。

不仅要满足生活需要，还要辅助工作。比如邀请一个合伙人开会，直接和小艺口述会议时间、邀请人员、讨论内容，小艺就可以写会议的邀请邮件。

更值得一提的是，小I确实打破了app之间的壁垒，应对了更复杂的用户需求场景。

比如，针对一张海报图片，询问与小易相关的地址信息，要求导航到目标位置，小易可以准确识别海报中的地址信息，并打开导航App进行导航。

再比如，你想找一家牛排餐厅，小易可以准确理解意图，直接调用美团服务找到相关餐厅。

谷歌Pixel 8系列手机的图像处理能力的增强也十分惊人。

通过生成式AI，Google Photos中的魔法编辑器可以使用已经拍摄的照片，从其他照片中手动选择另一个表情来生成一张新照片，并且它可以确保“每个人都在睁大眼睛”。

此外，该功能还可以擦除照片中不必要的背景和杂物，让拥有高端手机却拍不出合格照片的“手残党”也能成为胶片制作高手。

AI大机型对手机功能体验的提升是显而易见的，能够满足用户的需求，或将刺激大量有意尝鲜的用户换机，打破手机行业同质化内卷的窘境。

市场研究机构科纳仕公司发布的最新报告显示，截至2023年第二季度，中国智能手机市场出货量约为6430万部，比去年同期下降5%；全球智能手机市场也动力不足，今年第二季度出货量下降了10%。

在下滑的市场中，高端市场相对受欢迎。科纳仕公司的分析师Amber Liu指出，“消费者越来越愿意为高质量的产品买单。自去年以来，中国智能手机市场的平均价格已超过450美元，预计未来几个季度将继续攀升。”

如果AI手机能大幅提升体验，国内外手机市场将被再次激活或成为可能。

华泰证券在其题为《ai会推动新一轮轮动吗？专题研究中指出，随着AI大模型时代的到来，AI有望成为驱动下一波旋转机器的重要因素。预计2023年下半年首批“AI手机”将陆续问世。目前，AI手机主要使用NLP(自然语言处理)和CV(计算机视觉)技术，预计2024-2025年将有更多创新的AI应用落地手机。

在2023年第二季度的业绩会上，联发科也表达了类似的观点“AI落地手机将加速更新换代周期”。

二

厂商在“抢滩”的大模式上进展不一

其实手机行业都在争先恐后的抢占大AI模式，并不只是跟风的热点。头部厂商布局AI已经有一段时间了，正在一步步推进。早期是从功能完善层面开始，现在逐渐深入到系统层面。

虽然华为直到今年8月鸿蒙系统4系统发布才宣布将大机型接入手机系统，但盘古大机型早在2020年9月就开始研发，目前已经迭代到3.0版本，并已商用。

OPPO也较早布局了AI大机型。

从2020年开始，OPPO小布助手团队开始探索和应用大语言模型。

早在AndesGPT项目之前，OPPO就已经投入了大量的AI进行训练前语言模型的开发和探索，自主研发了大规模知识图谱问答KgCLUE1.0，在中文语言理解评测基准CLUE1.1整体榜单中排名第五，在榜单中排名第一的OBERT。

虽然现在还无法测试vivo推出AI大模型的时间，但从2018年AI全球研究院成立，到今年8月权威评测网站提交70亿参数大模型vivo_Agent_LM_7B，相关领域的研发投入还需要很长时间。

小米现在收场还不晚。早在2016年7月，AI就已经布局。今年4月，AI lab模型团队正式成立。

正如小米技术委员会AI实验室大模型组组长栾建所说，“手机和AI的结合其实已经存在很久了，比如拍照时照片的调整——快速对焦、超分辨率等等。现在把大模型加到手机上就是升级，提高了自然语言的交互能力，包括文字处理能力和多模态处理能力。”

国内手机厂商之所以在这三四个月急于将自己的大AI机型推上台前，甚至整合到手机中，还是想先发制人，抢占AI手机可能带来的变革大潮的窗口期。

手机厂商加速AI大机型的落地，在一定程度上也是对消费需求疲软的“自救”。

根据前述，除了荣耀一直没有自研大机型进展的消息外，大部分国产手机巨头基本都选择了自研AI大机型，但由于各自条件和启动时间的原因，落地进度也不尽相同。

构建了自己一套生态的华为，是目前第一个在新机上落地手机AI大模型的国产手机厂商。

其次是属于OPPO和小米的。虽然他们还没有正式发布内置AI模型的新机型，但他们已经为他们内置AI模型的新手机助手分别开始了公测和内测，迈出了将AI模型与手机系统集成的一步。

OPPO整体比较全面，需要提前做好和上游厂商的磨合。OPPO在自主训练AndesGPT大语言模型的同时，还与联发科合作，希望利用其4位量化技术，在不损失精度的情况下，在低端实现更好的性能，推动AndesGPT在末端的轻量化落地。

虽然vivio的自研机型已经上了权威榜单，但是至今没有看到具体的落地行为。

Vivio将于今年10月左右推出内置AI大模型的全新OriginOS 4.0系统。如果届时推出内置AI大机型新系统的新机，vivo有望成为继华为之后国内第二家落地AI大机型的手机厂商。

与华为的软硬件自成体系不同，其他手机厂商在开发自己的大机型的同时，未来必然会与上游硬件厂商合作。凭借他们的芯片和轻量级技术，他们将更好地推动自研AI模型在手机上的落地，变数更多。

某种程度上，谁能更快习惯硬件厂商，加速自研大机型的轻量化落地，谁就能更快抢占先机。

三

自研大模型:最终会走向端云一体化吗？

另一个问题来了:目前市场上“百款大战”火热。为什么手机厂商不采取“拿来主义”，直接调用成熟的云大模型开源接口，而要自己出去研究端侧大模型？

原因可以用两个关键词来概括:带不好，不动。

一方面，部署在云端的大型模型的具体应用，如ChatGPT，一直伴随着强烈的隐私和安全争议。

而手机AI模式的本地化部署，数据不会离开端侧，在用户数据的私密性和安全性方面更有保障。

因为参数更轻，手机模型加载速度会更快，不受网络环境限制。

此外，布置在手机端的轻量级大模型训练周期短，可以根据用户需求迭代更新，因此在应对用户需求方面更加灵活。

华泰证券在前述研报中也断言，与训练过程中对计算性能要求较高不同，推理过程主要是利用训练好的模型根据用户需求进行推理和预测，对峰值计算性能要求较少，更注重单位能耗、时延、成本等综合指标。

由于云端的计算能力和终端设备需要通过网络通道传输，只有推理计算能力分布在云端，受到网络带宽和传输距离的限制，在某些场景下不会满足低时延和高可靠性的要求。

另一方面，对于大云模式，随着访问需求和使用频率的增加，云计算能力、网络带宽、存储、硬件等资源的消耗负担变得更重。

如果手机厂商把手机性能革命的驱动力中心放在这些“重”云机型上，手机性能体验很容易变得不稳定，甚至被拖入泥潭。

对于自研端侧大模型的问题，小米技术委员会AI实验室大模型团队负责人栾建在接受腾讯科技采访时进行了解答，让我们从手机厂商的角度清晰地看到了他们的考量。

关于自研，栾建认为，各种设备终端使用的芯片不一样，在内存大小、计算能力、平台支持的计算子集上都有差异。这就要求模型必须根据硬件条件动态调整，以达到最佳性能。

然而，开源模型的结构是固定的，不能再调整，所以它的使用非常有限。要想拥有从零开始定制模型结构和训练的能力，必须自己去研究。

这也解释了为什么手机厂商一方面要自己研发大机型，另一方面又要加强与硬件厂商的磨合。

栾建还指出，端侧大模式可以更好地保护用户隐私，同时用户可以用更低的成本获得更多的功能，但这并不意味着所有问题都可以用手机解决。

虽然高通、联发科等硬件厂商可以通过不断改进量化算法，在降低端到端模型重量的同时，提高手机的能效和性能；但不可否认的是，无论AI模型如何压缩，参数放在那里，对手机硬件和性能的要求只会越来越高。

前述华泰证券研报也指出，ai模型的大量计算将对总线带宽提出更高要求；不断运行推理任务会加速设备的功耗，助推电池容量和相应的电源管理芯片升级需求。

这些问题会随着大模型的预测越来越准确而越来越明显，或将带动上下游产业链的升级。

那么除了不断优化量化等技术，提升手机配置，手机厂商还有哪些解决方案可以有效满足端到端大机型演进带来的更高要求？

在这方面，小米提出的“端云一体化”概念可能是一个现实的选择，即未来AI手机的部分能力或功能可以通过端侧模式解决，在端侧解决；如果端侧解决不了，就调用云能力。这样既能保证隐私安全、准确理解和灵活响应用户需求，又能保证更复杂、更高层的操作，优化用户体验。

高通也提出了与小米类似的想法。

在《混合AI是AI的未来》技术白皮书中，高通指出，随着生成式AI的空前发展和计算需求的不断增加，AI处理必须分别在云端和终端进行，才能实现AI的大规模扩展，发挥其最大潜力。

华为目前的解决方案也与前两者高度接近。

据了解，针对消费者在不同设备、不同场景下的需求，华为小I背后的大模型有端侧和云侧两种形式。在小美术和大模型的结合中，端侧大模型会先对用户的请求和上下文信息进行预处理，然后将预处理后的需求发送到云侧，从而最大限度地发挥“快速端侧模型”和“强云侧模型”的优势。

AI大势已来。手机作为用户数量最多、用户粘性最高的智能终端，有可能成为AI大爆炸普及的第一载体。