AI手機的三層理解

如果說2023年是生成式AI“應用”元年，今年算得上AI手機“終端”元年。

國內很多手機廠商是在去年開始廣泛布局生成式AI業務，一年多時間，今年市場上發布了大量的“AI手機”。

對多數人來說，其實很難理解到底什么是“AI手機”，它跟“非AI手機”又有什么不同。

簡單說說AI手機的三層理解。

第一層，應用級AI

也就是前幾年不少廠商宣傳的所謂AI手機，其主要能力基本局限在簡單的系統助手類上，包括日常提醒、應用調度和簡單的圖像處理等能力，這些更偏向于系統層級的與前臺應用的整合，所謂的“AI”智能算作噱頭，也跟我們現在討論的“生成式AI”關系不大。

當然更有甚者，連上面這些能力都不滿配，是的——假如你是iPhone國版用戶，因為各種各樣的原因無法使用Apple Intelligence（蘋果智能），只能用類似ChatGPT，Perplexityd等獨立的APP與AI交互，大致就在這一層。

不能說完全沒有AI，有，但約等于沒有。

在國行版本，iPhone連基礎AI圖像處理都沒下放，但這些已經國產手機這年來的的標配……所以很多人討論蘋果AI已經落后于時代并沒有原因的。

第二層，系統級AI

到了這一層，顯著特征是端側模型的加入，簡單來說就是將精簡版的大語言模型或圖像模型內置在原生系統里，單一模型容量占用通常在幾個G左右，用戶進行相關操作時，AI模型可以直接載入，比如通話錄音的文字總結，高效的照片人物消除、背景填充，具備AI能力的智能助理等等。

優勢就是系統級AI的權限遠高于App，端側模型在本地運行也不會受限于網絡影響，所以全局AI控制、即時處理的速度、本地安全是相比第一層的優勢，也帶來了更好的用戶體驗。

目前市場上大多數國產旗艦機型和開放了蘋果智能的“滿血版”iPhone大致屬于這個階段。

第三層，硬件級AI

如果再進一步，就是從底層硬件結合系統最終到應用層面來改造來發揮AI的最大能力，它做的是重塑底層的計算邏輯，也可以是為AI功能專門設計芯片、外設、按鈕等等。

一個硬件級的案例是蘋果的vision pro頭顯，在有了算力芯片的基礎上額外配備的R1感知芯片，讓雙芯片協同工作來提升體驗，不過受限于成本和價格的大幅攀升，vision pro目前也很難進入大眾產品線。

硬件級AI的關鍵其實是從傳統內核基于設備資源計算（包括圖形計算、通用計算，AI計算）轉向基于AI內核的——以用戶個人習慣，意圖理解、和環境感知為主導。

不少廠商其實正在往這個方向加速過度，比如前有OPPO推出的“AI按鍵”，用獨立按鍵+語音+抓屏的形式把零散的AI功能點集成到統一入口，最新的案例則是榮耀最新發布Magic7系列，在影像、屏幕等方面把硬件設計和AI模型結合，給出了傳統系統層很難達成到體驗。

一個直觀的數據是Magic7系列內置端側的人像大模型參數量達到了12億，達到了業內最新開源圖像模型Stable Diffusion 3.5 Medium版本25億參數量的一半…要知道手機的端側模型更多用于圖像處理（類似于擴圖，風格轉換，圖生圖等），而主流圖像模型的文生圖，這也意味著端側的“量大管飽”，能在拍攝和后期玩出很多花樣。

據IDC預測，2024年全球帶有生成式AI的智能手機的出貨量將同比增長超過360%，達到2.342億部，占2024年整個智能手機市場的19%，2028年，生成式AI智能手機出貨量將達到9.12億部，2024-2028年的復合年增長率將達到為78.4%。

不夸張地說，未來的每一部手機幾乎都是“AI手機"，2024年開始也將是市場競爭的起始點，誰能率先進化到第三層等硬件級AI，做出大眾認可的差異化產品，誰就能真正打出AI手機的第一品牌。