AI手機元年,我們正站在時代的分叉口

2024-03-22 18:40:13    編輯: robot
導讀 誰能抓住這場波產業升級的契機,誰就能屹立下一個時代的潮頭。   內容/鐘沁    編輯/ TV     校對/莽夫  在2024年Q1步入最後一個下旬之時,主流國產手機廠商的旗艦款機型基本發布完畢。...

誰能抓住這場波產業升級的契機,誰就能屹立下一個時代的潮頭。

  內容/鐘沁 

  編輯TV  

  校對/莽夫 

在2024年Q1步入最後一個下旬之時,主流國產手機廠商的旗艦款機型基本發布完畢。由此,一場新排位賽正式拉开帷幕,發令槍已打響。 

這輪排位賽的制勝祕訣非AI莫屬。大模型技術爲手機廠商帶來了新的希望,手機作爲當下無法替代的智能終端載體,與AI技術融合將會迸發更多意料之外的價值。 

這場以技術爲驅動的變革注定意義深遠。正如OPPO創始人陳明永所說,未來5年,AI對手機行業的影響,完全可以比肩當年智能手機替代功能機。 

面對新技術浪潮所湧現的機遇,手機廠商早已躬身入局。自2023年下半年开始,各類“擦邊”AI的手機產品接連亮相。

先是三星推出主打AI概念的手機Galaxy S24;緊接着華爲宣布在HarmonyOS 4操作系統中融入了大模型加持的小藝助手;隨後,小米也將AI大模型植入了澎湃OS系統;vivo發布了自研“藍心”大模型;OPPO推出了AndesGPT並宣布了AI超級智能體和AI Pro开發战略;魅族則是更爲激進地宣布放棄傳統智能手機,ALL IN AI。 

產業鏈內其他環節的參與者同樣感受到了“春江水暖”。高通總裁兼CEO克裏斯蒂亞諾在接受媒體採訪時表示,生成式AI正在“非常快”地進入手機。 

毫無疑問,2024年已經成爲AI手機元年。根據Canalys預計,2024年智能手機出貨量中的5%將是AI手機,到2027年,這一比例將上升至45%。 

未來的前路已經十分明朗,誰能抓住這波產業升級的契機,誰就能屹立下一個時代的潮頭。 

不過,暢想美好未來之前,留給廠商更棘手的問題是如何抵達勝利的對岸。換言之,AI手機的時代即將开啓,廠商都准備了什么鑰匙?

Part.1

東風已至,時機成熟

在談論AI手機之前,首先要交代的“前情提要”是,爲什么AI手機爆發在2024年?

這要將時間线再拉回iPhone 4發布會,喬布斯展示滑動解鎖時,也“滑動解鎖”了智能手機時代。但在十四年後,智能手機仍處於這個時代,並無革命性進步。

過去幾年,智能手機的新故事大多發生在影像、屏幕、參數、快充等維度。屏幕越來越大、充電速度日益提升,這些進步對手機產品雖有推進作用,但已很難從根本上打動如今的消費者。

這一點通過數據表現也能看出,根據IDC在2024年1月發布的報告顯示,2023年全球手機市場的總銷量或爲十年來新低,同比2022年下降3.2%至11.7億部。研究機構TechInsights稱,2023年全球智能手機換機周期拉長到歷史最高的51個月。

也就是說,當下手機賽道正面臨着進步幅度難以撬動消費需求的矛盾。手機的換機周期被拉長至四年,既表明了新款產品和四年前相比進步較小,也驗證了當下手機出貨量降低的狀況。

這對廠商來說無疑十分棘手。當友商間技術和進步方向相差無異時,便面臨同質化競爭的漩渦中,難以刺激廠商向差異化競爭方向努力。

星紀魅族董事長沈子瑜也曾表示,智能手機急需一次革命性升級。在他看來,智能手機用戶的升級周期越來越長,產品同質化嚴重。“我們認爲,AI技術將成爲未來科技發展的核心驅動力。因此,我們決定全面投入AI領域,打造更多具有創新性和競爭力的產品。”

由此可見,AI技術將成爲手機廠商推動產業升級的最佳抓手。或者說,伴隨如今AI技術的成熟,手機賽道將再次響起一聲清脆的“解鎖”聲音。

從技術視角來看,融入AI技術並不是新鮮事。譬如當下手機標配的語音助手,其本質就是AI。

但此“AI”非彼“AI”。

大模型的出現,成爲AI技術的分水嶺。如今的生成式AI,具備主動學習、思考的能力,其帶來的使用體驗和以前完全不在一個量級中。以VIVO S18系列搭載的“藍心大模型”爲例,可以支持用戶查找文件、作詩寫詞、看文創圖、總結內容、解答難題、整理材料框架等。

從被動搜索,變主動學習。

三星S24系列手機也提供了衆多AI專屬功能,AI搜索功能、AI翻譯功能、AI圖片生成技術等;榮耀MagicOS 8.0的“魔法大模型”,支持智慧成片、圖庫語義搜索、一拖日程、任意門等。

手機作爲智能設備絕佳硬件載體,和AI技術融合後將帶來全新的人機交互體驗,能夠消除系統、服務、設備與人之間的邊界。通過語音、指令等完成交互,讓手機真正成爲AI助手,更絲滑的融入到生活中。

無論是從手機賽道還是從技術角度來看,屬於AI手機的東風已至,奇點時刻已經到來,是時候來一次比肩智能手機取代功能機的大換血時代

Part.2

我們究竟需要什么樣的AI手機?

當AI手機成爲命中注定的選擇時,第一個問題便是如何實現。起初各大廠商選擇的是端側大模型的方式,在經過半年摸索後,端雲協同已經成爲新主流。

端側大模型,指的是在終端設備上進行的輕型模型AI技術,終端設備包括手機、筆記本電腦、XR頭顯、汽車等,負載AI計算和推理工作。

去年十月,榮耀CEO趙明宣布,旗下Magic6系列手機支持自研70億端側AI大模型。一個月後,OPPO在开發者大會上正式推出安第斯大模型(AndesGPT),支持從10億至千億多種不同參數規模模型。2024 年年初,OPPO 發布 Find X7,支持在端側應用70億參數大語言模型。

端側大模型最顯著的優勢爲適配度更高。在產品制造階段,手機廠商就已完成芯片選擇,因此在底層打磨過程中,最大程度完成硬件和大模型的適配。此外,由於模型的運行在終端進行,使得大模型調用時對於網絡狀態的依賴降低。這對於使用者而言,最大限度地提升了操作體驗感。

小米 AI 實驗室主任王斌博士曾表示,我們在網絡上看到的機器同聲傳譯,很多時候機器還不能做到同聲,會一直翻譯前面的話。而用端側來做的話,同聲傳譯沒有延時。

雖然無需聯網成爲端側大模型的主要競爭點,但目前市面上支持端側大模型的手機,參數最大只能運行到70億參數。這個規模和動輒百億、千億的雲側大模型相比,有點“不夠看”。於是,廠商們开始尋求端雲協同,既有雲端的大規模算力,又能實現端側無需聯網。

例如,近日榮耀與百度合作探索端雲協同方向。OPPO首席產品官劉作虎在AI战略發布會上表示,未來將在雲端算力上持續投入,通過自建的OPPO AI濱海灣數據中心,部署Titan超大模型、Turbo大模型、Tiny輕量模型三個級別的模型對應不同應用場景,實現端雲聯合部署。

端雲協同可以根據不同的應用場景以及需求選擇。例如,知識問答、寫作繪畫等簡單任務使用端側能力,訓練模型等復雜任務則調用雲端能力。

以vivo爲例,藍心大模型矩陣(BlueLM),包含十億、百億、千億等不同參數規模,AI大模型手機X100系列,落地終端側70億參數大模型,跑通端側130億參數模型。此外,藍心大模型70B是面向雲端服務的主力模型,用於角色扮演、知識問答等任務。vivo提供的1300億、1750億參數大模型將用於更爲復雜的場景,如邏輯推理、任務編排。

端雲協同目前尚未出現真正的大規模應用,而魅族又提出一個概念,即AI原生。

近日,魅族宣布進行战略調整,將停止傳統智能手機新項目的开發,全力投入“明日設備”。魅族方面表示,“魅族首款AI Device硬件產品將在2024年內正式發布,並與全球頂尖的AI Device廠商展开正面競爭。”

魅族AI战略規劃包括打造AI Device產品、重構Flyme系統和建設AI生態。AI Device產品形態包括AI原生設計、硬件算力AI全局調用等,進行重構硬件的產品形態;Flyme系統從底層重構系統及應用,讓AI技術更深入地融入操作系統中。

魅族想要實現的不僅僅是端雲協同的體驗,而是由內到外借助AI能力加持新產品。所以魅族將對標產品不再局限於手機,而是新誕生的AI硬件。例如,剛剛發布的Rabbit R1,一款區別於手機的AI硬件,以AI交互爲主的終端設備。

魅族此前曾有過類似的布局,推出Flyme Auto系統爲吉利旗下汽車打造信息娛樂系統,並與FlymeOS 10設備無縫連接。這些經驗都將成爲魅族轉型的墊腳石。

無論是端側大模型還是端雲協同和AI原生,都是我們抵達真正AI手機之前的嘗試路徑。從現階段發展來看,尚未到爲選擇方式排名次的時候,但待到分出勝負之日,或許就離真正的AI手機不遠了。

Part.3

大幕拉开,技術制勝

雖然實現路徑不同,但可以確定的是,在這場排位賽中唯一的制勝法寶是技術。這裏提出的技術並不是指單純的AI技術,而是以技術爲底座所構建的生態,以及軟硬一體的技術實力。

目前手機廠商在布局大模型技術後,逐步向生態、軟硬一體方向努力。最近,OPPO公布了AI战略——“1+N 智能體生態战略”。

具體來看,OPPO的AI手機生態,由OPPO AI超級智能體和AI Pro智能體开發平台共同組成。在AI Pro平台上,开發者可以使用OPPO提供的插件,簡單操作就能構建AI應用。

單獨的AI技術精進固然是條性感的路线,但只有基於技術做大生態,才能吸引更多產業資源加入,共同促進AI技術從嘗鮮到常用的轉變。

OPPO對生態的態度十分开放,劉作虎強調,雖然OPPO擁有自己的大型AI模型,但公司並不排斥與其他大型AI模型合作。OPPO的目標是爲特定場景選擇最適合的大模型,以提供最佳的用戶體驗。在這種策略下,合作被視爲比競爭更爲重要,因爲它有助於爲用戶帶來更好的產品和服務。

但生態體系技術構建畢竟是一件長期且艱難的事情,單憑一己之力很難在短時間內達到理想化結果,开放的態度更能提前實現目標。

除了生態外,軟硬一體的技術能力同樣重要。

在大模型時代,單純硬件或單純軟件的技術,都難以將模型效能發揮至最大化。只有軟硬件一體化協同,才能真正達到AI手機的至臻境界。

目前除了廠商自己死磕硬件外,高通、聯發科等也給出了相應的解法。去年,高通發布第三代驍龍8,在端側可運行超100億參數的大模型,面向70億參數的大模型每秒可生成20個token,在終端側只需0.5秒就能完成文生圖。聯發科發布了專爲生成式AI設計的第七代AI處理器APU790,內置硬件級生成式AI引擎。

手機廠商完全可以借助上遊芯片廠商的力量,在軟硬一體層面得到提升。例如vivo曾和聯發科從聯合調校到聯合研發,共同摸索全大核架構設計構想。天璣9300採用的全大核CPU架構,便爲vivo實現了X100系列旗艦手機端側落地70億參數大模型能力。

生態體系、軟硬一體才是最後破局的核心發力點,或許這也是這場排位賽的主要賽點。

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