2024年消费电子行业专题报告：AI大模型赋能手机终端，拥抱AI手机新机遇

AI手机：个人用户未来 的私人助理

AI手机：未来的私人助理

AI手机定义：OPPO将AI手机定义为具有算力高效利用能力、真实世界感知能力、自主学习能力以及创作能力的手机。 AI手机特征：原生化服务组件生态和用户定义的智能体构成开放服务生态、随心和专属的智慧OS、支持生成式AI的智能终端硬件平台。 AI手机最终的可能形态：用户的私人助理。

各大手机品牌厂商纷纷布局AI手机

目前众多手机厂商将AI作为关键差异化因素，希望通过AI开发全新的亮眼功能。vivo、OPPO、荣耀、华为、小米等各大手机厂商纷纷发 布了AI大模型，向生成式AI手机进化。2024年2月，魅族决定All in AI，停止传统智能手机新项目；OPPO宣布正式进入AI手机时代。苹 果公司也于2024年2月底宣布放弃造车，投向生成式AI，下一代iPhone 16或成苹果首款AI手机。

Apple Intelligence：全新个人化智能系统，开启AI端侧创新周期

苹果全系产品深度整合，拉通生态系统打造系统级AI能力。苹果将AI生成式模型置于iOS18、iPadOS18和macOS Sequoia中，深度整合 苹果全系平台产品和各类app，突破特定功能或单一app服务，根据用户个人情境打通苹果全生态系统构建全能个人专属AI助手。 Apple Intelligence升级现有App，结合应用场景打造更实用的AI，其核心能力包括文生文、文生图、跨APP交互和个人情境理解。基于 内置大模型对自然语言/文本的深刻理解以及从芯片、软硬件到模型的一体化优势，除了更丰富、智能的文本AI和图像AI以外，苹果基于 对用户个人情境和用户习惯的理解，创造性地拉通各种APP实现面向具体应用场景的更实用AI，突破单一App服务的限制，打开大模型发 展新路线，开启端侧AI创新的大周期。

全面进化的Siri，理解&执行能力更强的智能体

支持上下文语音理解，交互方式更自然理解能力更深刻。得益于更先进的自然语言处理NLP算法和自研ReALM模型（最小参数仅80M，打 平GPT-4.0），全新的Siri支持自然语言/文字或二者切换的交互方式与用户多轮对话，拥有短期记忆可联系上下文准确理解用户需求，可分 析不连贯、模糊的用户指令，提升Siri的反应速度和智能化程度。

引入屏幕内容感知功能，跨App整合信息&执行操作是核心亮点。基于用户个人信息和情境，Siri利用Ferret-UI技术参考当前浏览屏幕的内 容，结合从用户各种app中检索和分析出的相关程度最高的个人数据，协助用户采取行动，从而更好的理解和处理用户需求，无需在app间 来回切换，将AI功能从单一App领域升级至可面向具体应用场景的跨App全系统领域。目前，借助Apple intelligence的全新协调功能， Siri可执行数百种APP内/跨APP更复杂的操作。

AI提升Siri个人情境感知能力，打通各APP提升系统级体验。除了增强APP Intents框架的功能，从而让APP能定义Siri、快捷指令提升系统 体验， Apple intelligence还能提升Siri对用户个人情境的认知能力，通过为照片、日历日程、文件等内容创建的语义索引，结合各种APP 和当前屏幕的往来信息，依托终端内置的大模型，自动代替用户完成相应操作，从而避免了不同app间的来回切换，使终端更智能、更高效、 更实用。

2027年中国市场AI手机占比将超过50%

自2017年以来手机行业进入存量市场，智能手机的创新进入瓶颈期，手机厂商开始卷配置、卷价格，AI大模型为手机厂商带来新机遇。 AI手机被称为继功能机、智能机之后手机行业第三个重大变革阶段，为手机行业带来新活力。手机端侧的AI功能有望刺激新一轮换机需求， 并有助于拉高设备的ASP，助推高端市场的增长。 根据Canalys的预测，2024年全球AI智能手机将占智能手机市场整体出货量的5%，到2027年市场这一比例将上升到45%。对于中国市场， IDC则预测AI手机所占份额将在2024年后迅速攀升，2027年达到1.5亿台，市场份额超过50%。

AI驱动手机硬件升级

目前AI手机具备的主要AI功能

当前已经在终端嵌入AI大模型的手机中，AI功能主要是以AI拍摄、智能语音交互、图像处理、文本处理为主。

NPU：手机AI功能实现的核心

从2015年开始处理器厂商就开始将NPU集成到SoC中，赋能影像和音频功能。随着智能手机上生成式AI使用场景需求的增加，对专为AI打造的NPU的需求也愈 发迫切。 对于最近火热的AI手机，多是用来描述具有端侧生成式AI功能的手机，因此，IDC将这些搭载能够端侧运行生成式AI模型的SoC以及int-8数据类型的 NPU算力 大于30TOPS的手机成为“新一代AI手机”。符合前述SoC定义的产品有苹果A17 Pro、联发科天玑9300、高通骁龙8Gen3。

本土NPU企业持续发力，性能/功耗/效率/可编程性/面积之间寻求平衡

不仅高通、联发科等国外龙头处理器芯片企业重视NPU的研发，国内企业也在持续发力。根据统计，2022年中国边缘AI芯片市场规模约 为49.9亿美元，预计到2025年，中国边缘AI芯片市场规模将增长到110.3亿美元，较2022年增长121%。 2017年华为最先将NPU集成到手机SoC中，使得CPU单位时间计算的数据量和单位功耗下的AI算力得到显著提升；2021年OPPO推出首 款自研影像专用NPU芯片马里亚纳X。在NPU IP方面，集成芯原股份NPU IP的AI类芯片已在全球范围内出货超过1亿颗，主要应用于物联 网、可穿戴设备、智慧电视、智慧家居、安防监控、服务器、汽车电子、智能手机、平板电脑、智慧医疗等10个市场领域。未来对AI大模型的参数量级以及模态可能有更多的需求，NPU的发展面临性能、功耗、效率、可编程性以及面积之间相互平衡的问题。

内存：AI手机核心升级硬件

AI大模型嵌入手机，势必会占用较多的手机内存。运转10亿规模大模型至少需要1G内存，70亿模型需要4GB内存，130亿模型目前需要超过7GB内存。如果统 一按照70亿参数来看，4GB大模型占用内存+6GB App保活+4GB安卓OS，则支持70亿参数大模型在端侧运行的AI手机至少需要14GB内存。因此，16GB内存 可能会成为新一代AI手机的基础配置。 除容量之外，高频率和大带宽也是内存芯片的重点关注方向。当前国内旗舰智能手机的内存主要为LPDDR5X，骁龙8Gen3内存的频率提高到4.8GHz，带宽从 33.5GB/s提升到77GB/s；天玑9300则率先支持LPDDR5T内存，相比LPDDR5X内存读取速度提升达13%，达9.6Gbps。 目前主要的AI手机均采用LPDDR5内存芯片，长鑫存储于2023年11月推出首款容量为12GB的LPDDR5，并成功完成了与小米、传音等国产手机品牌机型的上机 验证。

ISP芯片：实现手机拍照功能差异化的重要基础

在手机中，ISP芯片多是集成于SoC中，但也有少数厂商为突破高通、联发科的Soc垄断，提升ISP影像的差异化竞争力而自研独立ISP芯片，与SoC中的NPU互相 配合以提升手机的拍摄能力，打造差异性。根据中芯国际于2024年2月召开的电话会议，应用在手机终端的图像传感器和显示驱动芯片表现亮眼，CIS及ISP的 收入环比增长超过六成，产能供不应求。目前三星、索尼、豪威等厂商均在CIS中添加ISP以实现高帧率、夜视、AI等功能。因此，随着CMOS传感器出货量的持 续上升以及NPU芯片算力能力的提升，未来ISP芯片的出货量也会随之上升，相对应的ISP IP服务提供商、芯片代工企业也会随之受益。 ISP芯片下游应用领域包含自动驾驶、安防领域以及XR/智能穿戴等其他消费电子领域。根据QYResearch的报告，独立ISP芯片的市场规模预计在2029年达到9.7 亿美元，2023-2029年复合增长率为6.4%，其中消费电子领域的市场份额大约占比26%左右。

麦克风：人机交互的关键接口，iPhone16价值量有望提升

AI催化下人机交互已进入语音交互时代，麦克风是人机交互的关键入口。大模型LLM通过加强对用户意图的理解助力语音交互体验提升，麦克风作为核心输入硬 件有望得到升级。 语音识别ASR是将输入的语音信号转化为特征向量，再将这些特征向量与预先训练好的模型进行比对，最终输出识别结果。相当于人类的耳朵，流程为“输入— —编码——解码——输出”。 麦克风阵列技术是提高语音识别准确度的关键，需要多个麦克风来完成远场拾音和降低噪音、语音增强等功能，对手机中麦克风的数量和性能有较高要求。阵列 中多个麦克风协同工作，根据不同位置的麦克风之间的延迟和功率差异对声源进行更精确定位，并滤除噪声，实现主动降噪和增强信号的功能，有效提升了麦克 风的信噪比。MEMS麦克风凭借体积小、功耗低、工艺效率高、高信噪比、稳定性好等优点占据手机等消费电子主流。2023Q3苹果为整合生成式 AI 或大语言模型，强化Siri的软硬件功能、规格改组Siri团队，预计所有iPhone 16机型将显著提升麦克风的防水、信噪比等功能，每 台iPhone 16的麦克风单价将较iPhone 15至少高约100–150%。

报告节选：

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