三星、OV都在押注的AI手机，是智商税吗？

如果从功能上看，手机的AI也许早已抵达边界。

作者｜鹿尧

编辑｜桑明强

继功能机、智能机之后，下一个给手机行业带来革命性变化的是什么？这个问题，包括三星、华为、OV在内的大部分手机厂商，如今都已经将答案压在了“AI”上。

在这之前，有一个无法回避的事实，从2018年至今，全球智能手机的出货量基本就回落到了12亿左右的水平，且呈现下滑的态势。用户换机频率降低，背后是智能机软硬件功能的饱和及耐用性的提升。

按照以往的经验，相比应用层面，硬件往往更能影响一个人的换机欲望，不过随着手机摄影逼近相机，比如早在2022年小米就和徕卡联合研发的12s系列，内存方面现在也有不少机型卷到了TB级别，至于折叠屏的贡献只算是杯水车薪。硬件上的确很难有新花样了。

除此以外，过去很多人认为，通讯技术的更迭会直接影响终端的需求。然而，虽然从3G-4G的过渡带来了长达十年的出货量长红，但4G-5G中间其实并没有进一步拉升。观察全球智能手机近五年的市场份额变化，发现，苹果、OV、小米在内的主流厂商，基本已经维持在一个稳定范围。即使市场偶尔也有短暂的一波回热，但大多是由iPhone发布最新款这样的热点带动的。

可以说，真正凭借颠覆创新技术带来的手机圈剧变，过去这些年并不存在。所以这种情况下，AI手机的出现，无疑再次放大了手机厂的焦虑，同时又打开了另一个出口。

前段时间，魅族直接官宣放弃传统智能机，全面投入AI的明日设备，AI手机的热度再次拉满。那么，AI手机究竟会是什么样的，足不足以支撑行业第三次大变革的重任？在寄予行业乐观的同时，仍保留一个疑问，AI手机究竟会不会是个伪概念。

01

是手机的AI，还是AI的手机？

2017年，苹果发布iPhone8和iPhoneX系列的前夕，德国柏林国际展览会上，华为推出麒麟970。这款芯片将被用在手机Mate 10上，对比其他高端旗舰机，CEO余承东表示，Mate 10有更快的处理速度和更低的功耗，甚至会胜过iPhone 8和三星的机型。

某种程度上，麒麟970是把AI芯片放到手机上的首次尝试。在以往的手机芯片中，普遍是以CPU、GPU、DSP（数字信号处理）为核心的传统架构，不过这种架构难以支持AI海量数据的计算，因此970中又单设了一个AI硬件处理单元NPU。

业内人士分析，“和当初在CPU、GPU之外增加DSP的初衷一样，都是为了分担主系统的计算负担。从这个角度来看，970芯片有更高的能效比完成AI计算任务，比如图像识别。”

而事实上，早在2012年，华为的2012实验室就围绕人工智能展开研究，并在四年后发布第一款AI手机Magic，这款产品的特征是搭配平台级的AI解决方案“Magic Live”智慧引擎，在之后发布的Magic2 里，又诞生了类似Siri、Bixby的语音助手YOYO。

AI的拥趸不少，余承东将其描绘成手机未来的大脑，让终端具备机器学习的能力。而在Mate 10不久后的苹果发布会上，CPO杰夫也做出回应，称苹果把移动设备视为未来AI的一个主要平台，比如iPhone X嵌入了A11芯片中的AI功能，更新了面部识别。

“手机正在走向AI时代”，这是五年前国内手机厂就给出的预判。那么，有多少人是因为AI才去选择一款手机？上市一年，Mate 10系列的全球发货量虽超千万，但从实际数据上看，这比上一款Mate9还有些逊色，和iPhone同期新款的上亿销量相比，差距也不小。

行业更倾向认为，当时的AI手机还处于早期，并不够成熟。不过这不妨碍一个新的概念给他们带来灵感。据新眸不完全统计，在Mate 10发布后的半年时间里，市面上主打“AI”的新机型爆发数十款，除了荣耀Magic系列，还有V10、三星S9、vivo X21、努比亚Z17等等。

在麒麟970之后，为了解决单核性能以及GPU功耗方面的不足，终端AI芯片的战火燃起来了。2018年，华为麒麟980、苹果仿生芯片A12、高通的骁龙855纷纷出现。无一例外，彼时的芯片架构升级，大多同样围绕支持AI海量数据计算展开，工艺制程上，摩尔定律仍没有消失，人们还在追求7nm的普及落地。

与此同时，为了将AI芯片的计算能力释放给开发者，硬件之外，玩家们推出不少AI模块、框架、API给开发者和第三方平台，便于开发应用，代表性的有华为的HiAI、苹果Core ML，高通的AI Engine。

不难发现在这一时期，手机上的AI虽然走过了概念阶段，不过仍只是手机上某个功能场景的一部分，大多只起辅助作用，并非真正意义的AI手机。

他们的功能基本上围绕文字、图片、物品的识别以及提升流畅度上，在开放的AI能力里，无论是语义、图像理解，还是信号切换和性能主动调节，“识别”都是最主要的关键词。为了顺应消费年轻化的趋势，智能助手也作为最热门的卖点之一。

02

大模型是否真的是终端进化的另一把梯子

2022年底，OpenAI推出ChatGPT，这款AI聊天机器人所展现出的智能涌现能力，在全球范围内引发了一场史无前例的AI热潮，经过长达一年的复盘和发酵，生成式AI应用被拉到一个新高度，也让人们对AI和大模型有了全新的认知。

自然而然的，就像李彦宏说的那样，如果是“卷大模型没意义”，那么技术往往需要一种能够匹配的硬核载体。去年年中，三星提出“AI大模型手机”概念，紧接着，大模型逐渐被手机厂商当作推动市场复兴的又一次希望：

8月，华为宣布Harmony OS4系统全面接入盘古大模型，成为全球首个嵌入AI大模型能力的移动终端操作系统，Mate 60系列也在支持机型之列；小米训练出轻量级语言大模型接入终端；在刚刚过去的1月，vivo刚上市的S18系列融合了自研的蓝心大模型，OPPO Find X7系列与荣耀Magic 6系列随后相继发布，均搭载70亿参数端侧平台级AI大模型。

不过这些大模型目前仍没脱离内测阶段，且实现的大部分功能趋同，在接受记者采访时，荣耀CEO赵明也明确表示：“几乎大多数手机厂商都是在服务级，说用AI的算力来做一个图形的渲染，或者是做文本的编辑。”

比如，华为Mate 60搭载的新NPU，可以直接利用云端大模型，给本地照片增强画质，提升清晰度达到8k画质；小米14利用大模型能够在手机上离线进行文生图、AI扩图与AI去除路人，还可以在本地直接运行端侧大模型，它的智能助手小爱同学也能够基于小米的硬件生态和海量数据，进行语音识别和自然语言识别。

三星Galaxy S24比国产手机迟上市几个月，除了具备视频AI处理、本地AI聊天机器人、影像画面处理、通话实时翻译等常规功能，海外版最大的亮点是它没用使用自家的Gauss大模型，反而和谷歌合作，将谷歌云的Gemini AI模型预装到S24。

据官方介绍，S24集成了各种谷歌应用程序，如Android Auto、谷歌地图等，借助Google的AI基础设施，包括Imagen 2、Gemini Pro和Nano LLM，这一转变满足了安卓开发者部署个性化混合AI功能，也成为了手机宣传时的最大亮点。

但如果要进入国内市场，就不得不做一些本地化处理，有内部人士向媒体透露，三星的部分AI功能，在国内只能用其他企业代替服务，例如和百度、美图等大模型合作，京东、百度上能搜的，都支持即圈即搜，还能在相册中带来AI改图、扩图、图生图等功能。

但需要考虑的是，一方面，对于手机来说，一个轻量化的大模型也要占据很大的内存，一个130亿参数的AI大模型，至少需要13GB的内存运行，加上操作系统通常就要占用4GB的内存，对于当下大多数旗舰智能手机16GB的内存容量，大模型在端侧的性能消耗很大。

另一方面，无论是三星，还是华为、荣耀、OV，本质上并没有利用AI改变原有手机操作系统的交互思路，其中虽然VIVO发布了蓝河，但这一操作系统运用在手机之外的其他终端，且和安卓并不兼容。不难发现，和多年前在手机上布局AI识别功能一样，当下大部分AI场景，仍是在原有功能添砖加瓦，达到效果更好，或者更便捷的目的。

如今，新款AI手机的发布，实际上也顺应了高端化的潮流，给厂家提供了一个看似更加合理的涨价理由；但现实是功能在趋同，很多所谓的智能化创作，以及高效协同的能力，在一些垂类的应用上早已实现。这种情况下，消费者是否会愿意为手机本身AI的溢价买单，最终难免会回到品牌之间的竞争原点。

而对于大多数用户来说，他们对AI功能的接受和使用程度千差万别，如果说以往中低端平价手机集中在下沉市场，那么随着功能复杂性提升，价格上探，其实很难免于舍本逐末的状态。

也许是为了解决使用者的差异化和成本难题，三星表示，AI大模型也能提供额外的收入。就像会员费用是ChatGPT主要的收入来源，三星往后也有对设备上AI功能额外收费的打算，那么这就直接考验AI水平和功能过不过硬了。

03

什么是AI手机？

事实上，如果提到手机上的人工智能，人们往往更容易想到的是苹果的Siri。2011年，就在iPhone 4s 面世的当天，苹果 Siri 以智能语音助手的身份初次正式亮相，并成为当时发布会上最大的亮点。多年以后，亚马逊的Alexa、Google Assistant才姗姗来迟。

Siri一度被寄予是手机智能体的最大期望，在人们的设想里，真正的AI或许会像电影里的贾维斯一样从一个终端，连接到其他所有的终端设备，形成一个有自我观察和思考能力，并做出相应判断的智能生命体。

而乔布斯在收购Siri的时候，和其创始人聊了近三个小时关于AI的畅想，希望未来基于Siri 建立一个完整的第三方生态系统，呼应他们原先“App Store for AI”的计划。但在Siri正式发布的第二天，乔布斯去世，直到过了这么多年，不难发现，Siri的发展属实差强人意。

原因可以归结为两方面，除了苹果的内部组织斗争，最重要的是Siri的发展方向逐渐偏离，从原先的成为一个智能助手、建立开放平台，转变成了打造一个搜索引擎，用更聪明的搜索逻辑，快速精准地帮用户找到答案。这也是当下大部分的生成式AI产品运行的逻辑。

很多人指出，在这样一场AI和大模型的狂欢盛宴中，苹果的名字总是缺席。但就在不久前的Q4财报电话会议上，库克反驳了苹果在AI领域落后的观点。

他强调，苹果最近的技术发展，如iOS 17的新功能“Personal Voice”和“Live Voicemail”，甚至追溯到1987年的知识导航仪，1990年启动的语音识别项目，以及在苹果现有的功能中，图像、语音的处理，搜索、建议、健康监测等功能，其实都离不开对AI的探索。

最近苹果发布开源模型的运行软件框架MLX，也被看作是苹果迄今为止在开源人工智能方面的最大举措，未来不排除将搭载框架的M系列芯片单独出售的可能性。显然的是，当下苹果对AI的讨论，比起手机，重心更愿意放在其他产品或场景上，如芯片、Vision Pro和Apple watch。

这并不是否定手机AI的价值，只是不得不承认，历经数十年，人们对手机这个单一终端产品AI功能的探索，或许已经接近了边界，以至于现在所有的大动干戈，几乎都是围绕在几个应用层面。

回到一开始，在这样的市场压力下，AI是否能给机器本身带来颠覆的技术创新，并不是市场关注的重点，厂商的出发点总是源于其最焦虑的一面，在这一点上，AI发挥更大的是商业价值。

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