AI手機元年，誰能「搶跑」？
2022年11月，ChatGPT問世，隨後花了三個月的時間才在中文網路引起大規模的討論。而如今龍年開春之後，美國開放人工智慧研究中心（OpenAI）推出的影片產生模式Sora，僅花了一週的時間便令海內外的AI從業人員、投資人徹夜難眠。
同時，蘋果宣布放棄投入10年時間的造車業務，汽車團隊的員工也將被調往更核心的人工智慧部門，專注於推動生成式AI業務的發展，後者已成為蘋果日益重要的戰略重心。
而對大眾來說，過去一年，使用者開始習慣在雲端感受以ChatGPT為代表的生成式AI的強大能力。但由於運算規模龐大，運算處理匯集在雲端進行，如果為數十億的終端設備提供AI服務，其成本必將大幅提升，服務體驗也未必好。例如ChatGPT在對註冊用戶進行限制的情況下，仍動輒出現卡頓甚至宕機的情況。
再加上AI大模型規模化擴張帶來推理算力需求激增，創新者們在尋找AI助理的下一程時，便開始關注向端側AI靠近的可能性。端側AI，即在終端設備上進行的輕型模型AI技術，包括手機、筆記型電腦、頭戴式顯示器等都能成為端側的具體載體。
作為億萬用戶使用最頻繁的智慧電子終端，手機也被視為讓AI變得「更接地氣」的最佳端側解決方案。
而AI手機的概念也承接著人工智慧技術普惠的使命變得愈發火熱。在被市場一致看好為AI手機元年的2024，競逐AI的手機廠商們，誰能率先搶跑，謎底呼之欲出。
AI牽動產業鏈
當下的AI成熟了麼？
顯然還處於發展期。
那我們現在的雲端AI面臨什麼問題呢？
首先，雲端AI的背後，是高昂的成本。
「GPT-3的單次訓練成本就高達140萬美元，對於一些更大的LLM （大型語言模型），訓練成本介於200萬美元至1200萬美元之間」、「GPT-3單次訓練的電力消耗大概可能是3000輛特斯拉的電動車，每輛跑到20萬英里（約32.19萬公里），把它跑'死'，這麼大的耗電量，才夠ChatGPT訓練一次」。
雲端AI運算資源消耗大，尤其是當生成式AI開始深入各行業的應用場景，具有強大運算能力的雲端AI或許也需要一個幫手來助其快速觸達用戶需求。
從特質來看，端側AI由於無需將資料上傳至雲端進行處理再返回結果，可以實現更快的響應速度，特別適合對即時性要求較高的應用場景，如自動駕駛、智慧家庭控制等。另外端側AI可以藉助終端資料生態的豐富性，提供更個人化和針對性的服務。上述兩點恰好在功能豐富度上，與雲端形成了互補。
從另一個角度來看，IoT生態長期以來的發展瓶頸正在鬆動。今天的雲端協同，正在為行動終端帶來新的技術可能。
在智慧家庭場景中，存在著大量的小、微型終端，如空調、抽油煙機、微波爐、風扇、跑步機等，這類設備通常會有節奏的上傳結構化數據，雖然功能簡單，但交互較為頻繁。在這種情況下，頻繁的透過邊緣節點存取雲端算力，不太明智，直接部署端側大模型，更加實際。
而以上所有場景，都可以理解為，2024年的生成式AI，正在以AI Agent 的形式全面滲透行動終端和穿戴式裝置。如果說去年的生成式AI爆發，獨屬於大模型公司和雲端廠商，那麼今年對於雲端協同AI的投入，已經牽動了整個3C產業鏈。
為什麼是AI手機？
那麼，雲端協同究竟該以怎樣的硬體形式落地呢？對於這問題的回答，創新者們的探索路徑五花八門。
消費性硬件，曾是科技界“跳動的心臟”，也是矽谷工程師們一度爭相搶佔的AI賽道的“下一個大事件”。
然而隨著投資進程的舉步維艱，以及Rabbit （兔子）等AI硬體亮相後效果不如預期（提前使用的用戶認為其響應時間過慢，或不適合AI設備的未來趨勢，甚至有觀點認為其完全可以被一個App取代），創新者們開始回到起點思考問題：我們為什麼非要多做一塊螢幕讓使用者嚐鮮？AI大模型在行動端的應用完全可以用相對更簡單的一種方式去實現，也就是和手機融合。
隨著主流晶片廠商旗艦SoC的狂奔，AI算力方面的大幅提升，讓AI手機足以勝任Rabbit R1、AI Pin這類「原生AI設備」能夠完成的工作，甚至做得更好。
作為普及率最高的行動智慧終端，手機不僅具備便利性的特質，成熟的用戶資料累積和豐富的軟硬體生態，以及相較純雲端更低的使用成本，則能讓到AI的實用。
當然，AI與手機的這場雙向奔赴要從「噱頭」走向落地，真正創造與過往智慧型手機不同的體驗差異，或許還需挑戰科技、成本、市場等眾多難關。
過去，從鏡頭到晶片，再到螢幕、電池，手機產業除了“內捲”，真正打動消費者的革命性創新並不多。而AI與手機的融合，依照手機廠商們的設想，則會朝著將具有人格化、記憶、感知和管理能力，觸發主動服務，為用戶提供更好的體驗的智能體發展。
因此，換機意願下降的客戶是否會為「革新」後的AI功能買單，則決定了AI手機離落地究竟還有多長的路要走。
事實上，AI手機的概念並不新鮮。早在6年前，具有AI功能晶片的面世，就昭示了未來AI手機出現的可能性。而現今的智慧型手機產品所展現的AI功能，更多的是錦上添花，剛需性不強，未能成為消費者選擇手機的核心要素。
例如，AI助理提供的回答價值有限，取得有效資訊的效率偏低；推薦服務功能，基於定位、時間、習慣等綜合因素提供便利入口，卻並不能完全理解使用者的意圖；創作圖片功能不僅總有瑕疵，還不時鬧出啼笑皆非的笑話。且在呼叫AI功能時還會過度消耗系統資源，為手機效能和續航力帶來更大的挑戰。
在被譽為AI手機元年的2024，手機廠商開始回歸本質，去探索深入應用場景中，用戶真正需要的差異化功能創新。
AI+手機，何以雙向奔赴
「透過用戶洞察方式來做產品是最重要的，誰對用戶最理解，誰真正地懂產品，就能在競爭中保持差異化，始終擁有核心競爭力」 ， OPPO首席產品官劉作虎在20日舉辦的OPPO AI戰略發表會上說。
對於一般使用者而言，AI的功能需要落到具體的日常工作生活場景中，沿著這些洞察，以OPPO為首的國產廠商們開始為全新迭代的產品注入新的AI生命力。
在OPPO今年1月發布的Find X7系列中，AI消除功能把遊客照背景裡的路人智能消除，補充背景，並且操作快捷自然，用戶可能再也不需要在小紅書、知乎等平台苦苦修找P圖教學貼。
而AI通話摘要功能，則能在打電話時自動幫記錄通話內容，並且將內容重點通過文檔的方式記錄，打工人再也不用擔心一邊舉著手機通話，一邊還要對著電腦屏幕碼字記錄的崩潰場景了。這種對於傳統通話、錄音、速記、備忘的記錄形式的顛覆，堪稱將AI功能真正用到了實處。
不只如此，今年的除夕夜前，OPPO向超千萬OPPO、一加手機用戶推送一版新軟體，其中就包含了上百項AI功能。這些小而實用的AI功能不斷匯集，用戶心中AI手機的模樣也就愈發清晰。
從需求原點逆推AI技術的最終指向，本就是手機、PC等智慧電子終端與AI融合的關鍵且基礎的方式。這種紮根於使用者、從根源出發的改變並不是一蹴而就，而是循序漸進、不斷累積。透過使用者回饋-創新優化-再回饋-再創新的良性循環來不斷磨合成長。
另一方面，從技術研發角度出發，這些不斷優化的AI功能背後，也是國產廠商走自主化和差異化創新之路所獲得的階段性成果。
對廠商來說，現階段的手機AI技術對CPU、NPU的性能都有很高的要求。其不但要考慮大模型參數量級、AI體驗和手機能耗等問題，更需要大量的成本投入，這是硬實力的大考驗。
而在這場拼投入、拼耐力、拼底蘊的長跑競賽中，OPPO起跑的最早，也跑得最快。
在探尋極限算力的過程之中，兩條腿走路的OPPO一邊和晶片廠商聯發科進行合作，透過客製化超級AI單元APU，在本地更有效率地運行70億參數大模型。一邊自建AI濱海灣資料中心，用於進行千億級AI模型預訓練的算力，並且能夠實現骨幹網路連接時延低於2ms。
而這種All in AI的決心最終為市場帶來了業界首款端側應用70億大模型的AndesGPT。在業界普遍遵循AI和自研OS深度結合的背景下，產品創新也將和場景更加貼合。跳脫「內捲」影像、續航力的貼身肉搏後，AI手機的故事也將更具想像。
OPPO AI濱海灣資料中心
結語
2011年播出的英劇《黑鏡》中曾有一集，女主角十分想念逝去的男友，將他的社交媒體資料集合成了一個AI“替身”，終日與他相伴。如今13年後，曾經的科幻走進現實，OpenAI的GPT介面可以用大量資料來模仿，最終讓AI夠像其所屬使用者。
大模型、機器人、智慧製造、自動駕駛…2023年全國兩會正值ChatGPT亮相不久，全國人大代表、政協委員們深入探討了中國人工智慧產業該如何「接招」等議題。
一年過去，生成式AI熱度不減，人工智慧頻上頭條，再次成為2024年北京兩會上的熱詞。在應用、安全、智慧算力三駕馬車齊頭並進的態勢下，「人工智慧」迎來發展重頭戲，推動AI賦能更多生活場景。
2月26日政協委員走進OPPO圍繞「加速AI手機生態建設、打造通訊產業新質生產力」進行座談，肯定了OPPO佈局AI手機策略的產業價值，「人工智慧是打造新質生產力的主要陣地，是新的工業革命。中國用戶體量巨大，人工智慧在手機領域的應用要結合中國國情，要帶動通訊領域的整體發展。”
讓AI惠及日常生活的每個角落是普羅大眾對科技發展的終極訴求。所以當人工智慧技術愈發成熟，人們對於諸如AI手機這樣超級應用的出現開始愈發期待。而蘋果、三星、OPPO的策略佈局不謀而合，也預示AI手機發展趨勢勢不可擋。同時，在場景、使用、規劃逐漸明晰之後，AI也將成為OPPO眼中，帶領智慧型手機進入下一世代的那把鑰匙。（虎嗅）