AI手机发展历程、趋势及竞争格局如何？

软硬件生态落地，驱动换机周期。

AI 手机的萌芽期——激增的音频/图像数据处理需求推动了 AI 手机的早期探索。智能手机构建本地 AI 能力历时已久，前期主要用于加速特定任务。在移动互联网和手机智能化发展的促进下，用户对于音 频、图像数据的处理需求快速攀升，而传统的 CPU、GPU 分别存在计算速度慢、能耗高等问题。从 2015 年高通的骁龙 820 首次集成高通 AI 引擎以加速音频处理，到 2017 年华为、苹果分别在麒麟 970 和 A11 中 加入 NPU 模块以加速图像处理，智能手机本地的 AI 算力在不断进步。总体而言，这一时期的 AI 手机主 要利用 NPU 或其他 AI 加速硬件对特定任务如图像处理、语音识别进行加速。这些应用完成了 AI 手机的 早期探索，一定程度上改善了用户的体验，但并没有引入全新的使用场景。

AI 手机新阶段——大模型驱动智能化升级，将成为新一代 AI 手机的核心特点。AI 大模型激发了将 更先进的 AI 能力集成到智能手机中的愿景。AI 大模型，如 GPT-4 表现出在多种任务上的卓越性能，包括 自然语言理解、对话生成和复杂的推理任务。这些模型的复杂性和所需的计算资源远远超出了传统手机 应用的范畴，但它们的成功激发了将更先进的 AI 能力集成到移动设备中的愿景。将 AI 大模型运用到手机 上可能会大大提升手机的智能化程度，使得设备能够执行更复杂的任务，提供更个性化的体验，并更有 效地处理大量数据。例如，手机可以使用 AI 模型来优化语音、图像处理等传统加速任务，并提供高度个 性化的推荐，甚至进行实时的语言翻译和复杂的对话交互。 新一代 AI 手机具备可端侧运行 AI 大模型，且 AI 算力较高的特征。能否通过本地运行 AI 大模型提 升智能化体验将成为新一代 AI 手机发展的关键。根据 OPPO《AI 手机白皮书》的定义，新一代 AI 手机需 要支持包括 Stable Diffusion 和各种大语言模型在内的 Gen AI 模型在端侧运行，而为了更高效地运行大模 型，NPU算力应大于 30TOPS。

AI 手机趋势如下： 1、端云混合：AI 大模型在云端与终端混合运行将是一段时间内的主流解决方案。AI 大模型可以按 照云端运行、终端运行、混合运行三种模式在手机上落地：（1）基于云端运行：云端运行存在时延、隐 私的问题，且企业由于承担推理成本需要考虑 AI 应用推广与商业化的平衡。（2）基于终端运行：手机由 于算力、存储等硬件条件的限制，能本地运行的模型参数量有限，执行的任务复杂度较低。（3）混合运行：综合了前者的优缺点，但或许是当下生成式 AI 规模化扩展的最优解，也是各大厂商 AI 手机普遍采用 的思路。 通过三星 S24 可以窥见 AI 手机端云混合的初级形态。以三星 S24 为例，简易 AI 应用如通话语音翻 译离线运行，复杂应用如文生图、圈选即搜则由 Google 等云端大模型提供支持。

苹果 Apple Intelligence 发布，端云三大模型混合，实现跨应用执行操作能力。2024 年 6 月苹果 WWDC 上展示了 Apple Intelligence，其是 iPhone、iPad 和 Mac 等苹果终端的个人智能系统 AI 平台，支持 端侧、云端大模型同步运行，能够实现苹果自身的跨应用操作、连续对话和上下文理解等功能，其中跨 应用整合是最大的功能亮点，未来苹果将开放 SDK 全方面支持三方应用调用系统 AI。Apple Intelligenc e 的层级具体可描述为“端侧 30 亿参数大模型+私密云端大模型+第三方大模型调用”。前两者为苹果自研， 其中本地模型具备约 30 亿参数，测试得分高于诸多 70 亿参数的开源模型（Mistral-7B 或 Gemma-7B）；云 上模型通过私有云计算部署在在 Apple 芯片服务器上，运行的更大云端语言模型。目前公布的第三方大模 型调用技术支持为 GPT-4o。苹果自研 Apple Intelligence 在性能上已经足以满足到用户的基本需求，因此 Apple Intelligence 在逻辑上会优先使用端侧及苹果私密云端大模型给予用户支持，对于第三方大模型调用 的优先级则后置。

2、本地化 AI：大模型轻量化与硬件性能突破将支撑本地运行更强大 AI 大模型。手机端运行 AI 大模 型需要通过量化、压缩、条件计算、神经网络架构搜索和编译，在不牺牲太多精度的前提下对模型进行 缩减。高通已经将 FP32 模型量化压缩到 INT4 模型，实现 64 倍内存和计算能效提升。高通的实验数据表 明，在借助高通的量化感知训练后，不少 AIGC 模型可以量化至 INT4 模型，与 INT8 相比，性能提升约 90%，能效提升大约 60%。 核心硬件配置升级支撑更高参数量模型的本地化部署。高通、联发科新一代 SoC 在基础性能提升的 同时，对生成式 AI 处理进行了优化，可在手机上直接运行百亿参数模型。各大手机厂商也开始在手机中 配置 12/16G 甚至更高的的 DRAM 容量，为更高参数的大模型运行提供基础。

3、个人慧助：AI 赋能操作系统内核，个人智慧助理式操作系统成为趋势。 手机厂商布局手机操作系统，构筑融合 AI 的基础。谷歌安卓系统以开源特性和丰富应用生态，占据 主导地位。苹果 iOS系统以封闭生态圈和出色的用户体验赢得大量用户的青睐。华为鸿蒙操作系统奋起直 追，主打分布式能力。其他手机厂商也纷纷打造自家操作系统，强化技术独立的同时构筑搭载系统级 AI 的基础。 AI 赋能操作系统创新，打造个人智慧助理式操作系统。AI 手机操作系统竞争再度升级，手机操作系 统不再局限于界面和应用，而是向更智能、个性化的方向迈进。未来有望通过自研端侧大模型赋能操作系统“个性化成长”，加持意图识别人机交互，基于用户自己的行为和数据去学习和理解他的意图，形成个 人智慧助理式个人化操作系统。AI agent（具备交互、搜索、翻译、个性推荐、日程管理等能力）、跨应 用功能统一调用、用户隐私保护、个性化和自适应等将成为 AI 操作系统的重要特征。AI 赋能操作系统带 动智能手机竞争从硬件拓展至软件体验。

4、竞争格局：“堆叠硬件”竞争局限有望被打破，大模型能力决定红利分配。 AI 手机发展将推动智能手机市场进入新的竞争阶段。随着华为在市场上的重新崛起，防守市场份额 并投资开发全新的亮眼功能成为其他厂商聚焦重心，AI 成为关键因素，有望打破原有“堆叠硬件”的竞争 局限，刺激创新加速并深刻改变商业模式，大模型能力决定红利分配方式。 高度个性化体验推动创新，AI 算法和硬件的优化适配成为重点。AI 手机可以根据用户的习惯和偏好， 自动调整手机设置，推荐相关内容，甚至预测用户需求，高度个性化的体验将推动厂商在软件和服务上 进行更多创新，如图像识别、语音交互、健康监测等，为厂商提供新的竞争领域，厂商之间的竞争将不 再仅仅局限于硬件规格，还包括如何优化算法和硬件配合以更好地支持 AI 应用。 手机厂商与大模型厂商竞合并存，市场发展红利进一步向头部集中。一方面，手机厂商与大模型厂 商合作，大模型厂商借助手机厂商的渠道和用户基础推广技术并变现，手机厂商利用大模型厂商的技术提升品牌价值和产品竞争力。另一方面，手机厂商希望拥有自主 AI 技术保持独立性和竞争优势，与专门 提供 AI 服务厂商形成竞争。而不同于堆叠硬件的简单粗暴模式，培育优质大模型周期长、成本较高，未 来市场格局或将向头部手机厂商自研 AI，头部大模型厂商赋能尾部手机厂商（不排除会如 SOC 出现高通、 联发科一样出现独大的大模型厂商）方向演变，市场发展红利将向头部手机厂商与大模型厂商集中。

AI 大模型与智能手机结合有望驱动新一轮换机周期。重大创新是手机换机潮的核心驱动力。2007 年 iPhone初代发布，再到 2010年 4G兴起，智能手机与功能手机的使用体验拉开明显差距，智能手机因此开 始大范围取代功能手机，出货量进入持续多年的快速增长期。此后，智能手机在摄像头、屏幕等硬件设 计上继续微创新。而近几年智能手机无论是革命性的还是微创新都陷入瓶颈，换机周期大幅拉长，根据 TechInsights，2023 年全球智能手机换机周期创新高（51 个月），换机率创新低（23.5%）。AI 技术正为智 能手机市场注入新的活力。若 AI 手机实现使用体验的革命性创新，将复刻智能手机取代功能手机的高速 增长。通过融入 AI 大模型，新一代 AI 手机有望改善用户体验、创造差异化竞争优势，成为缩短手机换机 周期和加速市场复苏的关键驱动力。

全球智能手机市场的跌幅在 2023 年明显收窄，2024 年有望实现反弹。全球智能手机 2023 年出货量 约 11.7 亿台，同比下降 3.2%。随着消费逐步复苏，折叠屏等新品起量以及 AI 赋能，24 年全球智能手机 市场或许将回归增长的正轨，预估 2024 年全球智能手机出货量将恢复到约 12 亿部，同比增长 2.8%。中 国智能手机 2023 年出货量约 2.7 亿台，同比下降 5.0%，创近 10 年以来最低出货量。IDC 预计 2024 年中 国智能手机市场出货量有望恢复到约 2.8 亿台，同比增长 2.3%，将实现 2021 年以来首次同比增长。

从 AI 手机看，AI 手机由高端机型向中端机型渗透，渗透率将快速提升。目前安卓阵营具有 AI 算力 并支持本地运行 AI 大模型的机型包括三星 S24、vivo X100、Find X7 等，上述机型均为搭载高通、联发科 旗舰芯片的高端手机。同时，高通、联发科的新款中端芯片也开始具备支持本地运行 AI 大模型的能力。 苹果硬件的 AI 算力充裕，虽然还没有本地大模型应用，但新一代产品将满足 AI 手机的标准，目前 iPhone15 Pro 及之后的机型将可以搭载 Apple Intelligence。预计 2024 年将见到更多 AI 手机的发布，AI 手 机的渗透率也将快速提升。 从 2024 年起，新一代 AI 手机出货量将大幅增长。根据 OPPO《AI 手机白皮书》，2024 年全球新一代 AI 手机出货量将达到 1.7 亿台，占全球手机市场 15%；2024 年国内出货量将达到 0.4 亿台，并在 2027 年 升至 1.5 亿台，占中国手机市场的 51.9%。

从 AI 的跨应用执行操作能力看，苹果生态具有天然优势，目前来看更接近于消费者眼中 AI 手机的 形态。虽然安卓旗舰机型早在 2023年下半年就搭配了高通骁龙 8Gen3和联发科的天玑 9300，支持端侧 70 亿及以上参数的大模型，从硬件上较快完成了配置升级。但由于芯片、大模型、APP、系统的各自独立， 安卓厂商在软硬件一体化上打通各环节的难度较大。苹果基于操作系统、芯片、大模型、终端的一体化 优势，并把握了用户入口和流量分发，且有能力快速将 AI 推广至 Macbook、iPad、Airpods、Watch、智能 家居等，形成统一、闭环的生态。 从硬件看，AI+iPhone 将推动 iPhone 进行一轮大的换机周期。换机周期取决于：（1）存量用户换机 周期拉长至近年来最长，根据 TechInsights，2023 年全球智能手机换机周期创新高（51 个月），换机率创 新低（23.5%）；（2）iPhone 保有量创下历史新高，根据 statistics，iPhone 全球保有量从 2015 年的 5.7 亿部 增长至 2023 年的 14.6 亿部，而其中满足 Apple Intelligence 硬件要求的 iPhone15 Pro 和 iPhone15 Pro Max 的保有量不足 1 亿台；（3）Apple Intelligence 将打通多端生态应用的边界，AI+iPhone 更接近消费者眼中 的 AI 手机，这将刺激消费者的换机欲望。复盘 iPhone 历史的销售量和 ASP，可以看出，随着 iPhone 本身 功能的迭代升级， iPhone ASP 在逐年提升。