三星OV押注的AI手机，是智商税吗？

正文|新眼陆遥。

编辑|桑明强.

在此之前，有一个不可避免的事实是，从2018年到现在，全球智能手机出货量已经基本下降到12亿部左右的水平，而且还在下降。 用户更换频率的降低是由于智能手机的软硬件功能饱和以及耐用性的提高。

根据以往的经验，相比应用层面，硬件往往会影响一个人换手机的欲望，但随着手机摄影越来越接近相机，比如早在2022年小米和徕卡联合研发的12S系列，现在有很多机型在内存方面已经达到了TB级别， 而折叠屏的贡献只是杯水车薪。在硬件上想出新技巧真的很难。

此外，过去很多人认为通信技术的变化会直接影响终端的需求。 然而，尽管从3G到4G的过渡带来了长达十年的出货量增长，但4G-5G中层实际上并没有进一步上升。 观察过去五年全球智能手机市场份额的变化，发现包括苹果、OV和小米在内的主流厂商基本保持稳定区间。 即使市场偶尔会出现短暂的复苏浪潮，但其中大部分是由最受欢迎的热点（例如iPhone发布）推动的。

可以说，真正的颠覆性和创新性技术带来的手机圈剧烈变化，在过去几年中是不存在的。 所以在这种情况下，AI手机的出现，无疑再次放大了手机工厂的焦虑，同时也打开了另一个出口。

前段时间，魅族直接宣布放弃传统智能手机，全力投入AI未来的设备，AI手机的热度再次满满。 那么，AI手机会是什么样子，会不会不足以支撑行业的第三次重大变革呢？ 在将行业寄托在乐观情绪的同时，仍然存在一个问题，即AI手机是否会是一个伪概念。

01 是手机AI，还是AI手机？ 2017年，在苹果发布iPhone 8和iPhone X系列前夕，华为在德国柏林国际展览会上推出了麒麟970。 这款芯片将用于手机Mate 10，与其他高端旗舰相比，CEO于成东表示，Mate 10具有更快的处理速度和更低的功耗，甚至会超过iPhone 8和三星机型。

在某种程度上，麒麟970是首次尝试将AI芯片放在手机上。 以往的手机芯片，一般采用以CPU、GPU、DSP（数字信号处理）为核心的传统架构，但这种架构难以支撑AI海量数据的计算，因此在970中有一个单独的AI硬件处理单元NPU。

据业内分析人士介绍，“与CPU和GPU之外增加DSP的初衷相同，是分担主系统的计算负担。 从这个角度来看，970芯片在完成AI计算任务时具有更高的能效比，例如图像识别。 ”

事实上，早在2012年，华为2012年的实验室就专注于人工智能，并在四年后发布了首款AI手机Magic，其特点是平台级AI解决方案“Magic Live”智能引擎，而在后来发布的Magic2中，一款类似于Siri和Bixby的语音助手诞生了。

AI的粉丝很多，俞成东将其描绘成手机的未来大脑，让终端具备机器学习的能力。 而在Mate 10发布后不久的苹果发布会上，CPO Jeff 也做出了回应，称苹果将移动设备视为未来 AI 的主要平台，比如 iPhone X 在 A11 芯片中嵌入了 AI 功能，以及更新了面部识别功能。

手机正在迈向AI时代“，这是国内手机厂商五年前给出的预测。 那么，有多少人因为AI而选择手机呢？ 推出一年后，虽然Mate 10系列全球出货量突破1000万部，但从实际数据来看，这还是比之前的Mate9稍逊一筹，与同期iPhone的上亿销量相比，差距不小。

业界更倾向于认为，当时的AI手机还处于起步阶段，还不够成熟。 然而，这并不妨碍他们受到新概念的启发。 据信言不完全统计，在Mate 10发布后的半年时间里，市场上爆发了数十款以“AI”为特色的新机型，除了荣耀Magic系列外，还有V10、三星S9、vivo X21、努比亚Z17等。

在麒麟970之后，为了解决单核性能和GPU功耗的短板，终端AI芯片的战争已经点燃。 2018年，华为的麒麟980、苹果的仿生芯片A12、高通的骁龙855相继亮相。 无一例外，当时的芯片架构升级大部分也都围绕着支持AI海量数据计算展开，在工艺上，摩尔定律并没有消失，人们还在追求7nm的普及。

同时，为了向开发者释放AI芯片的算力，除了硬件之外，玩家们还向开发者和第三方平台推出了许多AI模块、框架、API，以方便应用开发，如华为的HIAI、苹果的Core ML、高通的AI引擎等。

不难发现，这一时期，手机上的AI虽然已经走过了概念阶段，但还是只是手机上某个功能场景的一部分，而且大部分只是起到辅助作用，而不是真正的AI手机。

它们的功能基本围绕着文本，对**项的识别和流畅度的提升，在开放的AI能力中，无论是语义、图像理解，还是信号切换和性能主动调整，“识别”都是最重要的关键词。 为了顺应年轻化消费趋势，智能助手也是最热门的卖点之一。

02 大模型真的是终端进化的又一个阶梯吗 2022年底，OpenAI推出了ChatGPT，这款AI聊天机器人展现出的智能涌现能力，引发了全球前所未有的AI热潮。

自然，正如李彦宏所说，如果“卷起大模型毫无意义”，那么技术往往需要一个可以匹配的硬核载体。 去年年中，三星提出了“AI大模型手机”的概念，随后大模型逐渐被手机厂商视为推动市场复兴的又一希望

8月，华为宣布将鸿蒙OS4系统完全集成到盘古机型中，成为全球首款嵌入AI机型能力的移动终端操作系统，Mate 60系列也在支持机型之列。 小米训练了一个轻量级语言模型来访问终端; 近1个月，vivo新推出的S18系列集成了自研蓝心机型，OPPO Find X7系列和荣耀Magic 6系列相继发布，均搭载了70亿参数的设备侧平台级AI大机型。

不过，这些大机型仍未走出内测阶段，实现的功能大多是融合的，荣耀CEO赵明在接受记者采访时也明确表示：“几乎大多数手机厂商都处于服务层面，说他们用AI算力做一个图形渲染， 或进行文本编辑。 ”

例如，搭载华为Mate 60的新NPU可以直接使用云端大模型来提升本地**的图像质量，并将清晰度提高到8K图像质量; 小米 14 使用大模型在手机上离线进行文生图、AI 扩展图片和 AIE 去掉路人，也可以直接在本地运行设备端大模型，其智能助手小艾还可以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 比国产手机晚了几个月，除了 ha**AI 处理、本地 AI 聊天机器人、图像处理、通话实时翻译等常规功能外，海外版最大的亮点就是没有使用自己的高斯大模型，而是与谷歌合作，谷歌云的 Gemini AI 模型预装到 S24 中。

据官方介绍，S24 集成了 Android Auto、Google Maps 等多种 Google 应用，借助 Google 的 AI 基础设施，包括 Imagen 2、Gemini Pro 和 Nano LLM，此次转型满足了 Android 开发者部署个性化混合 AI 功能的需求，也成为手机推广的最大亮点。

但要想进军国内市场，就得做一些本地化处理，有业内人士透露，三星的一些AI功能，在中国只能被其他公司的服务所取代，比如和美图公司等大型机型合作，京东在搜索能力上，都支持即时搜索，而且还在相册中带来了AI的改变画面， 展开图片、地图生活等功能。

但需要考虑的是，一方面，对于手机来说，轻量级的大机型也占用了大量的内存，一个130亿参数的AI大机型，至少需要13GB的内存才能运行，再加上操作系统通常占用4GB的内存，对于目前大多数旗舰智能手机来说，16GB的内存容量， 大型模型在端侧的性能消耗很大。

另一方面，无论是三星、华为、荣耀，还是OV，本质上都没有用AI来改变原有手机操作系统的交互方式，其中vivo虽然发布了蓝河，但这个操作系统被用在了手机以外的其他终端上，与Android不兼容。 不难发现，就像多年前在手机上部署AI识别功能一样，现在的AI场景大多还是在原有功能上加砖，以达到更好的效果或更方便的目的。

如今，**AI手机的发布，其实顺应了高端化的趋势，为厂商提供了看似更合理的涨价理由; 但现实情况是，功能正在融合，许多所谓的智能创造和高效协作能力早已在一些垂直应用中实现。 在这种情况下，消费者是否愿意为手机本身的溢价买单，必然会回到品牌间竞争的原点。

对于大多数用户来说，他们对AI功能的接受和使用差异很大，如果说过去低端、低价位的手机都集中在下沉市场，那么随着功能复杂度的提高，其实很难避免抛弃基础的状态。

或许是为了解决用户差异化和成本问题，三星表示，AI模式还可以提供额外的收入。 就像会员费是ChatGPT**的主要收入一样，三星也计划在未来对设备上的AI功能进行额外收费，因此这将直接考验AI的水平和功能。

03 什么是AI手机？ 事实上，当谈到手机上的人工智能时，人们往往更容易想到苹果的Siri。 2011年，在iPhone 4S发布当天，苹果Siri作为智能语音助手正式亮相，成为当时发布会的最大亮点。 多年后，亚马逊的Alexa和Google Assistant早就应该推出。

Siri曾一度被期待成为手机智能体最大的期待，而在人们的想象中，真正的AI可能就像电影中的贾维斯一样，从一个终端连接到所有其他终端设备，形成一个具有观察和思考能力并做出相应判断能力的智能生命形态。

史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）在收购Siri时，与创始人聊了将近三个小时关于AI，希望未来能建立一个基于Siri的完整第三方生态系统，呼应他们最初的“App Store for AI”计划。 但就在Siri正式发布的第二天，乔布斯就去世了，这么多年过去了，不难发现Siri的发展确实不尽如人意。

究其原因，可以归结为两个方面，除了苹果内部的组织斗争之外，最重要的是Siri的发展方向逐渐偏离，从成为智能助手，建立开放平台，到打造一个使用更智能的搜索逻辑，帮助用户快速准确地找到答案的搜索引擎。 这也是当今大多数生成式AI产品运行背后的逻辑。

不少人指出，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。 但不久前，在第四季度财报发布会上，库克驳斥了苹果在人工智能领域落后的说法。

他强调，苹果最近的技术发展，比如iOS 17中的新功能“个人语音”和“实时语音信箱”，甚至可以追溯到1987年的知识导航器，1990年推出的语音识别项目，以及苹果现有的功能，图像和语音处理、搜索、建议、健康监测等功能，其实都离不开对AI的探索。

苹果近日发布的运行软件框架MLX的开源模型，也算是苹果迄今为止在开源人工智能方面的最大举措，未来不排除单独搭载该框架的M系列芯片的可能性。 显然，苹果目前对AI的讨论更集中在其他产品或场景上，比如芯片、Vision Pro和Apple Watch，而不是手机。

这并不是要否定手机AI的价值，但不得不承认，几十年过去了，人们对手机单一终端产品的AI功能的探索可能已经接近边界，以至于现在几乎所有的大打斗都围绕着几个应用层面展开。

回到开头，在这样的市场压力下，AI能否给机器本身带来颠覆性的技术创新并不是市场关注的焦点，厂商的出发点总是来自他们最焦虑的一面，而此时，AI在商业价值上发挥着更大的作用。