农历新年伊始，AI成为最火元素。一时间，仿佛万物皆可AI，倘若谁还不沾上AI，就将会被淘汰。
这一背景下，智能手机首当其冲被视为“最佳AI终端”。在星纪魅族选择All in AI后，另一智能手机巨头OPPO也选择“梭哈”，全面围绕AI推进智能手机革新。
有机构预计，2024年中国市场新一代AI手机出货量将达到3700万台，2027年将达到1.5亿台且新一代AI手机所占市场份额超过50%。
不过，在业内看来，当前仍处于AI手机商业化的初期，且在终端设备落地的大模型仍然是以数十亿参数量级的为主，性能方面尚有提升空间。换言之，AI与手机的充分融合尚需时日。
智能手机巨头押注AI
就近期的情况来看，智能手机转向AI手机已成趋势。国内方面，主流手机厂商都做出了诸多尝试。包括华为、荣耀、小米、OPPO和vivo都已在手机端成功部署大模型。
而在国外方面，三星、谷歌等巨头也大力宣传自家设备最新搭载的AI模型，苹果也将在今年秋季推出的iOS18中带来更加聪明的Siri。
而就在农历春节假期结束之际，星纪魅族突然宣布进行战略调整——将All in AI，停止传统“智能手机”新项目，全力投入明日设备AI For New Generations。
无独有偶，OPPO创始人陈明永同日发表内部信称，2024年是AI手机元年。未来五年，AI对手机行业的影响，完全可以比肩当年智能手机替代功能机。从行业发展阶段来看，AI手机也将成为继功能机、智能手机之后，手机行业的第三阶段。
时隔不到两天，这家智能手机巨头便宣布了围绕AI展开的“1+N”战略，其中“1”便代表其AI核心组成部分。
在业内看来，手机和PC一直被视为AI落地的首选“终端”。国海证券认为，就手机而言，其发展路径是：强调通信功能——智能手机——个人助理。而手机相较于 PC是更加贴近用户生活的终端设备，因而用户天然会产生这种需求。
该机构同时认为，现阶段的手机智能化程度不足，因而搭载大模型并发展出更多功能或成为一种趋势。
IDC中国区总裁霍锦洁表示，IDC预计自2024年起，新一代AI手机将大幅增长，带动新一轮换机潮。IDC预计2024年中国市场新一代AI手机出货量为3700万台，2027年将达到1.5亿台且新一代AI手机所占市场份额超过50%。
真正AI手机何时到来？
不过纵观国内外厂商推出的AI手机，所能实现的功能相对较为简单。
以三星近期推出的首款AI手机S24为例，该手机AI功能包括“即圈即搜”、“通话实时翻译”、“笔记助手”、“图片助手”等，AI功能加持下，用户可以实现更好的搜索体验、跨越语言交流、办公和拍照体验。
此外，记者也体验了OPPO全新AI手机FIND X7，该机型内置70亿参数的安第斯大模型。在图片处理方面，该机型可通过AI实现图片智能消除；AI也能够在电话通话时智能生成通话摘要，无需再次听录音；而对于阅读长文而言，AI还可帮助生成智能摘要。不过，有了AI加持后，其智能助手“小布”在感知和学习能力方面进步较为明显。
此前，包括vivo也曾发布S18系列手机，该机型搭载了其“蓝心大模型”，支持用户查找文件、看文创图、总结内容等。
从整体上看，AI手机实际上处于商业化初期。业内看来，目前AI大模型的相关应用从前述信息检索、文本处理、图片处理等功能开始尝试。
未来手机厂商也会将AI大模型与当前的语音助手做更多的结合，同时平衡设备端AI与云端AI的关系，并进一步尝试将AI大模型与新的领域和功能结合起来。但这一过程仍需要时间。
OPPO首席产品官刘作虎看来，真正AI手机应具备四大特征：首先，AI手机要能够高效地利用计算资源，以满足AI时代下生成式AI的计算需要；第二，AI手机要能敏锐地感知真实世界，了解用户与环境的复杂信息。
“第三，AI手机还需要拥有强大的自学习能力；此外，AI手机还将具备更充沛的创作能力，为用户提供持续的灵感与知识支持。”他表示。
国海证券也认为，目前智能手机的内存相对较小，对大模型的承载能力有限，而大模型又是达到一定参数量级才会有智能的涌现。该机构指出，目前在终端设备落地的大模型仍然是以数十亿参数量级为主，就性能方面尚有提升空间。
相比之下，目前云端的AI大模型参数量基本以千亿级别为主。
带动上游硬件升级
业内判断，随着未来高规格大模型进入端侧，势必会对终端设备的硬件提出更高要求。霍锦洁也表示，新一代AI手机将带来存储、屏幕、影像设备的硬件升级和成本提升，会推动智能手机ASP进一步上升。
硬件的升级，首先在芯片环节。联发科技董事、总经理陈冠州认为，端侧AI是AI手机最为突出的能力优势，而芯片是端侧AI能力中的关键一环。“AI手机的硬件架构设计将新增智慧仿生感知能力的支持，并着力于构建高效能的AI算力底座，强化模型库的管理优化。”
在他看来，硬件平台领域，AI手机对真实世界强大的感知能力和异构推理计算能力将会成为更重要的性能要求。
国海证券也在一份研报中针对AI手机提出硬件问题——用什么加速推理？该机构指出，过去在端侧做深度学习通常会使用GPU作为计算单元，而GPU虽然相较于CPU拥有更强的并行计算能力，但其处理神经网络仍然效率偏低，且功耗较高。“而NPU相较于GPU的优化主要集中在与CPU的交互方面，拥有更优的能耗比。”
基于此，国海证券认为，未来可能是CPU、GPU、NPU三U并存的时代，以GPU发展史作为参考，未来NPU可能也会同GPU一样，逐渐成为手机必备的硬件之一。
此外，内存也是AI手机面临的另一大硬件问题。刘作虎曾透露，70亿大模型正常的模型大小是28GB，为了真正在端侧部署，只能对模型进行压缩和轻量化，最后压缩到最小的3.9GB左右，无论是存储还是内存占用都是这个量级。
而国海证券也提到，为了使大模型给用户带来更好的体验，一方面需要对模型进行裁剪和量化，另一方面也需要拔高设备的内存配置，使其在存储、传输和计算方面更加平衡。
业内普遍认为，AI大模型相关的功能与应用对于手机的运算能力、数据存储能力、带宽、功耗控制、内部设计、系统架构、软件交互，甚至供应链管理都提出了更高的要求。而要平衡这些维度，对于目前手机厂商来说仍存在不小挑战。