AI手機元年，誰能“搶跑”？
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編輯 : 大寶
發布 : 03-03
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題圖 | 視覺中國2022年11月，ChatGPT問世，隨后花了三個月的時間才在中文互聯網引起大范圍的討論。而如今龍年開春之后，美國開放人工智能研究中心（OpenAI）推出的視頻生成模型Sora，僅用了一周的時間便令海內外的AI從業者、投資人徹夜難眠。與此同時，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加核心的人工智能部門，專注于推動生成式AI業務的發展，后者已成為蘋果日益重要的戰略重心。而對于大眾來說，過去一年，用戶開始習慣于在云端感受以ChatGPT為代表的生成式AI的強大能力。但由于計算規模巨大，運算處理匯集在云端進行，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。比如ChatGPT在對注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?；瘮U張帶來推理算力需求激增，創新者們在找尋AI助手的下一程時，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、筆記本電腦、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為頻繁的智能電子終端，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能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，誰又能率先搶跑，謎底呼之欲出。AI牽動產業鏈當下的AI成熟了么？顯然還處于發展期。那么我們現在的云端AI面臨什么問題？首先，云端AI的背后，是高昂的成本?！癎PT-3的單次訓練成本就高達140萬美元，對于一些更大的LLM（大型語言模型），訓練成本介于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輛特斯拉的電動汽車，每輛跑到20萬英里（約32.19萬公里），把它跑‘死’，這么大的耗電量，才夠ChatGPT訓練一次”。云端AI計算資源消耗大，尤其是當生成式AI開始深入各個行業的應用場景，具有強大計算能力的云端AI或許也需要一個幫手來助其快速觸達用戶需求。從特質上來看，端側AI由于無需將數據上傳至云端進行處理再返回結果，可以實現更快的響應速度，特別適合對實時性要求較高的應用場景，如自動駕駛、智能家居控制等。另外端側AI可以借助終端數據生態的豐富性，提供更為個性化和針對性的服務。上述兩點恰好在功能豐富度上，與云端形成了互補。從另一個角度來看，IoT生態長期以來的發展瓶頸正在松動。今天的云端協同，正在為移動終端帶來新的技術可能。在智能家居場景中，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，頻繁的通過邊緣節點訪問云端算力，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 的形式全面滲透移動終端和可穿戴設備。如果說去年的生成式AI爆發，獨屬于大模型公司和云廠商，那么今年對于云端協同AI的投入，已經牽動了整條3C產業鏈。為什么是AI手機？那么，云端協同究竟應該以怎樣的硬件形式落地？對于這一問題的回答，創新者們的探索路徑五花八門。消費類硬件，曾是科技界“跳動的心臟”，也是硅谷工程師們一度爭相搶占的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硬件亮相后效果不如預期（提前使用的用戶認為其響應時間過慢，或并不適合AI設備的未來趨勢，甚至有觀點認為其完全可以被一個App所替代），創新者們開始回到起點思考問題：我們為什么非要多做一塊屏幕讓用戶嘗鮮？AI大模型在移動端的應用完全可以用相對更簡單的一種方式去實現，即和手機進行融合。隨著主流芯片廠商旗艦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。作為普及率最高的移動智能終端，手機不僅具備便利性的特質，成熟的用戶數據積累和豐富的軟硬件生態，以及相較純云端更低的使用成本，則能讓每一個普通用戶更容易感受到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，真正創造與過往智能手機不同的體驗差異，或許還需挑戰技術、成本、市場等眾多難關。過去，從鏡頭到芯片，再到屏幕、電池，手機行業除了“內卷”，真正打動消費者的革命性創新并不多。而AI與手機的融合，按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，換機意愿下降的客戶是否會為“革新”后的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手機的概念并不新鮮。早在6年前，具有AI功能芯片的面世，就昭示了未來AI手機出現的可能性。而如今的智能手機產品所展現的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助手提供的回答價值有限，獲取有效信息的效率偏低；推薦服務功能，基于定位、時間、習慣等綜合因素提供便捷入口，卻并不能完全理解用戶的意圖；創作圖片功能不僅總有瑕疵，還時不時鬧出啼笑皆非的笑話。并且在調用AI功能時還會過度消耗系統資源，給手機性能和續航帶來更大的挑戰。在被譽為AI手機元年的2024，手機廠商開始回歸本質，去探尋深入應用場景中，用戶真正需要的差異化功能創新。AI+手機，何以雙向奔赴“通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戰略發布會上說道。對于普通用戶而言，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消除功能把游客照背景里的路人智能消除，補充背景，并且操作快捷自然，用戶可能再也不需要在小紅書、知乎等平臺苦苦修找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，并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。這種對于傳統通話、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。不止于此，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件，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等智能電子終端與AI融合的關鍵且基礎的方式。這種扎根于用戶、從根源出發的改變并不是一蹴而就，而是循序漸進、不斷積累。通過用戶反饋-創新優化-再反饋-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功能背后，也是國產廠商們走自主化和差異化創新之路所獲得的階段性成果。對于廠商來說，現階段的手機AI技術對CPU、NPU的性能都有著很高的要求。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，這是對硬實力的一次大考驗。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一邊和芯片廠商聯發科進行合作，通過定制超級AI單元APU，在本地更高效地運行70億參數大模型。一邊自建 AI濱海灣數據中心，用于進行千億級AI模型預訓練的算力，并且能夠實現骨干網絡連接時延低于2ms。而這種All in AI的決心最終為市場帶來了行業首款端側應用70億大模型的AndesGPT。在行業普遍遵循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“內卷”影像、續航的貼身肉搏之后，AI手機的故事也將更具想象力。OPPO AI濱海灣數據中心結語2011年播出的英劇《黑鏡》中曾有一集，女主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年之后，曾經的科幻走進現實，OpenAI的GPT接口可以用大量數據進行模仿，最終讓AI足夠像其所屬用戶。大模型、機器人、智能制造、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能行業該如何“接招”等問題。一年過去，生成式AI熱度不減，人工智能頻上頭條，再次成為2024年北京兩會上的熱詞。在應用、安全、智能算力三駕馬車齊頭并進的態勢下，“人工智能”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“加快AI手機生態建設、打造通信行業新質生產力”進行座談，肯定了OPPO布局AI手機戰略的行業價值，“人工智能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，人工智能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?！弊孉I惠及日常生活的每一個角落是普羅大眾對科技發展的終極訴求。所以當人工智能技術愈發成熟，人們對于諸如AI手機這樣超級應用的出現開始愈發期待。而蘋果、三星、OPPO的策略布局不謀而合，也預示著AI手機發展趨勢勢不可擋。同時，在場景、使用、規劃逐漸明晰之后，AI也將成為OPPO眼中，帶領智能手機進入下一世代的那把鑰匙。
