2024年即将结束，回顾今年的技术发展趋势，要问今年哪些技术最出圈？AI 模型必须是最好的。
从语言理解到图像识别，从智能推荐到辅助驾驶，AI模型在各个领域都展现出强大的影响力。 特别是对于更多的消费者来说，生成式AI应用正在延伸到手机、PC等消费电子产品，在它的加持下，传统硬件正在经历智能化的重大升级，这反过来又给我们的生活和工作带来了巨大的变化。
1 将生成式AI带入手机和电脑，变化在哪里？这种说法并不夸张。 随着人工智能变得越来越有创造力，人类之间的互动方式正在发生深刻的变化。 一个值得注意的例子是，当智能助手集成大型预训练模型时，智能手机能够更好地理解和处理人类语言，从而实现更智能的交互。 这意味着用户与智能助手之间的对话将不再受制于传统的基于命令的交互，将更加流畅和人性化，对话内容将更加贴近人。
生成式AI除了能够让智能助手更好地理解和处理人类语言外，还可以根据用户的使用习惯和喜好，推荐相应的应用、**等，从而提升用户的用户体验并协助用户进行更高效的任务处理，提高用户工作效率。
在将生成式人工智能“移动”到手机中的同时，PC并没有闲置。
多家电脑厂商正在积极拥抱AI，共同拥抱AI+PC时代。
有了生成式AI的加持，计算机可以更好地理解我们的创作需求，无论是写文章还是做**，都能为我们提供个性化的创作支持。 甚至像智能手机一样，它可以分析用户的行为和偏好，为我们推荐合适的服务和产品，例如推荐一部好电影、一本好书，或者我们需要的应用程序和服务。
无论是满足生产力的需求，还是服务于生活的其他方面，AI的加入将彻底改变传统手机和电脑的方式和功能，不仅提高我们的工作和生活效率，还开辟了新的应用场景和商业模式，推动整个行业的发展和创新。
2、超越软硬件之争，聚焦AI能力的对决。就像一顿大餐好不好看，要看有没有添加调味品。 AI作为一项基础和核心技术，在提升产品体验的过程中已经变得不可或缺，就像美味佳肴中的调味品一样。 这意味着，下一代智能手机和PC之间的竞争将不仅仅是硬件和软件，AI能力将成为决定性的竞争因素，尤其是AI在设备端的能力。
与云端AI相比，端侧AI具有更快的响应时间和更低的延迟，更适合那些需要实时交互和快速响应的应用场景，如智能手机、PC、XR等硬件平台成为非常合适的载体。
此外，设备端 AI 有助于保护用户隐私。 在许多情况下，可以在不离开用户设备的情况下处理和分析数据，使其更加安全可靠。 即使没有稳定的网络连接或较差的网络条件，设备侧的AI仍然可以独立运行，为用户提供基础的服务和功能。
当然，设备端AI和云端AI不是互换的，而是相辅相成、协同工作，两者可以协同工作，为智能手机、电脑等设备带来更高效、更智能、更个性化的用户体验。 然而，作为其中一环，设备端AI将决定最终的产品体验，这需要由足够强大的“动力源”来驱动。
毫无疑问，无论是智能手机还是PC设备，芯片都是核心和最重要的部分。 同样，芯片在设备具有什么样的人工智能功能方面起着决定性的作用。
作为全球芯片行业的领导者和人工智能领域的积极参与者，高通在推动生成式人工智能技术的发展和应用方面发挥着至关重要的作用。 以第三代骁龙8移动平台为例，为了提升其AI性能，高通不仅升级了海克斯康NPU单元，还为其配备了独立的供电电路，不仅带来了98%的性能提升，还减少了不必要的唤醒和能源浪费，从而提升了40%的能效。
基于第三代骁龙 8 飞速飙升的本地 AI 算力，生成式 AI 可以在移动设备上流畅运行，第三代骁龙 8 是业界首个可以运行超过 100 亿参数模型的移动平台。 而且速度非常快，通过AI文生图模型Stable Diffusion生成一张图像只需要不到1秒，而上一代大约需要15秒。
PC端，骁龙也带来了骁龙X Elite，同样搭载了算力45 TOPS的独立NPU，足以支持终端端运行超过130亿参数的生成式AI模型。 在 StableDiffusion 模型测试中，使用搭载骁龙 X 精英套装的 PC 进行 AI 绘画，不到 1 秒即可生成图像。
3 高通与终端厂商，端到端生成式AI能带来哪些体验？说了这么多，最终还是会回到用户本身，这还是原来的问题：有了高通在端端AI的支持下，生成式AI会带来怎样的实际应用体验？
前面我们提到了手机助手，它为用户提供了方便快捷的交互方式，随着AI算力的提升，手机智能助手不仅可以实现更准确、更流畅、更高效的对话，而且还具备了处理更复杂任务的能力。 例如，在小米 14 系列上，基于最新的第三代骁龙 8，小爱可以理解和响应用户的复杂指令，提供天气查询、新闻播报、**日程管理等服务。
用户还可以请小艾帮你创作文案，写各种方案和策略，提供衣食住行建议，分析热点话题普及各种知识，甚至让语音助手帮你自动将一段文字转换成**，生成速度更快，操作不复杂明显， 这是小艾以前做不到的事情，体验也不一样。
随着OriginOS 4的正式发布，iQOO 12系列也有了全新的AI玩法。 相信很多朋友的手机里都存储了很多**，当他们突然想找一个具体的**时，可能会找很久。 如果你是iQOO 12的用户，可以调出蓝心小V，对它说一声，“小V帮我找人像**”，小V就能快速找到你想要的**。
同样的方法也可以用于文件，尤其是那些用户自己不知道该存放在哪里的文件，小V也可以帮你快速找到它们。
基于第三代骁龙8移动平台强大的AI能力，就连游戏手机也首次应用了AI大模型技术。 RedMagic 9 Pro 内置于 RedMagicOS9 中在0中，游戏AI智能助手可以在游戏过程中为玩家提供各种帮助和支持，如游戏玩法和游戏策略，还可以自动识别屏幕内容并做出相应的反馈，如残血喷洒、重新加载等。 甚至在玩一些FPS游戏时，虚拟游戏助手Mora也会为玩家加油打气，仿佛玩家身边有一个柔软的女孩。
不久前，高通还推出了史上最强大的PC平台——骁龙X Elite，其强大的AI性能和优异的能效比也为生成式AI应用登陆PC端提供了支撑，改变了人们与PC的交互方式。 从AI拓展、智能创作到虚拟角色模拟，一系列新的应用场景逐渐涌现。
以AI扩展为例，该技术AI可以按照等比例或自由角度展开一张图片，并会根据图片的内容**对其他图片进行扩展和补充。 事实上，不仅AI不仅可以对图像进行智能化和补充，甚至可以基于文本生成**、**生成**等一些AI智能生产工具。 其中，Meta 在 2022 年推出了 Make-A-Video，它可以用给定的几个单词或几行文字来生成几秒钟的短**。
在骁龙 X 精英套装的最新演示中，搭载骁龙 X 精英套装的笔记本电脑甚至可以支持创业者完成创意设计、预算分析、商业计划书制作、品牌建设等更复杂的任务，帮助用户更高效地实现自己的商业理念和目标。
最后：
从自然语言对话到文案创作**创作，从智能推荐到个性化服务，随着应用场景的丰富和AI技术的不断发展，生成式AI在下一代智能手机和PC上的应用将更加广泛和深入，为用户提供更加智能、便捷的用户体验。 总的来说，AI大模型向各种终端设备的渗透已经开始，目前还处于起步阶段，预计明年会有更大的变化。
从另一个角度来看，高通在向广大用户推广“设备端AI”方面确实发挥了关键作用。 目前，搭载高通AI引擎的产品出货量已突破20亿台，其AI能力已广泛渗透到数十亿台边缘终端设备，不仅成功构建了以“骁龙芯片”为核心的终端AI生态，还催生了大量生成式AI应用场景的落地， 并最终让更多的消费者尽快体验并参与到这场人工智能驱动的未来转型中。
除了CPU和GPU性能以及能效提升之外，骁龙8 Gen3更大的升级其实还体现在对AI模型的支持上。 AI方面，骁龙8 Gen3处理器采用最新的高通AI引擎，引入全新的Hexagon NPU处理器，取代之前的Hexagon DSP作为AI引擎的核心，实现高达73Tops的AI总算力，比上一代提升98%，能效提升40%。 骁龙在 8 Gen3 中飙升的本地 AI 算力，使生成式 AI 在移动设备上流畅运行成为可能，开启了智能手机生成式 AI 的新时代。
一个典型的例子是第三代骁龙8，它成为业界第一个可以运行100亿参数模型的智能手机移动平台。 这意味着它可以直接依靠本地AI算力，实现自然语言对话、AI绘图等功能，而无需连接互联网。
骁龙 X Elite 还配备了支持 INT4 的独立 NPU，算力为 45 TOPS。 如果结合 CPU 和 GPU，骁龙 X Elite 可以实现 75 tops 的总 AI 算力，并且可以在设备端运行超过 130 亿个参数的生成式 AI 模型。
在 Stable Diffusion 模型测试中，Snapdragon X Elite 运行的是 Stable Diffusion 15 次仅 75 秒，而英特尔为 20 秒7秒大大减少。 同时，稳定扩散优化速度提高到06秒，整整提高了20倍。