AI手机元年为何被认为符合事实？

OPPO

其原本含义为某些重要时期的起始之年。说实话，元年这个词在各个行业都存在被滥用的情况。由于使用频率过高，当OPPO陈明永提及AI手机元年时，网络上我也确实看到了一些保守的质疑声。但在近期诸多元年说法里，AI手机元年确实难得地符合事实。国内除OPPO之外的几家大厂以及国际大厂三星，在去年年末到现在短短数月间，都推出了搭载AI大模型的手机产品。Apple由于产品发布节点问题尚未发布，但社交媒体上已开始流传下一代iphone有关AI大模型的消息。头部大厂都这么选，发布会上还表示将AI作为未来主要发力方向，这基本证实了AI手机元年论述的准确性。我是相关领域的创业者与科研人员，我甚至觉得，将今年才定义为AI手机元年，这已经很保守了。

2017年的Attention Is All You Need提出了注定被载入史册的Transformer结构。实际上，ChatGPT等大模型证明了Transformer加上大参数，确实能在诸多领域接近强人工智能，甚至近乎通过图灵测试。这时候，作为数码爱好者的我马上就想到，AI手机将引发不可阻挡的变革。从用户角度看手机，将时间线拉长到功能机时代，就很容易发现这一变革的重要性。从功能机发展到智能机，这一过程体现了从通信需求（功能机）向联结需求（智能机）的转变。多维度、高带宽的信息流通使信息流发生质变，缔造出移动互联网时代，让人们更多地从现实空间接入网络空间。从智能机发展到AI手机，实现的是网络空间与现实空间的反向联结，AI赋能，把人类在网络空间浪费的时间和注意力解放。从现实空间到虚拟空间的反向回归，AI赋能能让人类不再在虚拟空间浪费时间和注意力，重新专注现实世界。或者说，现实世界与网络空间的界限愈发模糊，善于借助网络空间AI力量的人能更高效地生活。AI大模型能为众多行业赋予能量。就拿我正在做的制造行业智能化工作来说，在缺陷检测、品质预测、预测性维保和排产等诸多领域，有不少工作内容可从基于规则或传统机器学习方法，发展为AI大模型方法。AI大模型赋能手机优势明显。手机应用场景复杂，能采集多维度实时数据，利于深挖需求，但这复杂场景也意味着很高的技术难度。聊这事时，我想凭借技术创业者与数码爱好者的双面身份来谈，先从通用方面入手，再讲讲手机行业。工业界做AI大模型赋能时，有几个趋势是必定会提及的。传统机器学习和非大模型的深度学习时期，不管工业界还是智能手机等互联网终端，云边端高效协同并非必选。只有较重的系统才会进行云边端协同，其中多数为物联网等应用，和AI相关。工业界有需求时，将几块运算卡集成到生产设备上，或者挂载摄像头，就能构建有效的AI系统解决问题，这就是用端来解决问题。对于手机这类互联网终端的需求，直接调用云端API就能解决问题。手机其实就是个收发终端，很多AI服务都是三方供应商提供给手机厂商的计费调用接口，也就是靠云来解决问题。但到了大模型时代，这么做就行不通了。大模型推理和训练所需算力，单台仅几个运算卡的服务器根本无法满足。并且，除了对算力总额有很高要求外，提供并发AI运算调用时的高弹性与高扩展性要求，也促使工业界从侧重端侧或边缘侧转向云边端协同。端侧的实时响应能力与信息安全保护能力原本就被工业界所看重，如今也成了手机的刚需。这表明，传统那种单一依靠云端，甚至依靠三方调用的模式是根本行不通的。云边端协同会是大模型的最佳方案（手机有边缘计算能力，所以对手机而言，云边端协同与云端协同意思相同）。云边端协同体系对团队工程能力考验巨大。AI时代，很多人常高估算法研发人员重要性，低估平台架构重要性。OPPO高管刘作虎在春晚称AI即将像水和WIFI一样普及，这时大家应结合生活常识，去思考自来水系统以及WIFI背后的互联网系统是多么复杂的一套系统。要是一时想象不出，我能贴张图给大家看，想让AI像水那样随用随到，背后是怎样的情况。

这照片不是出自自来水厂，而是来自OPPO AI滨海湾数据中心的冷冻站。对于很多非相关专业的朋友而言，这个冷冻站的照片属于AI冷知识。之前我把类似照片分享给其他行业朋友时，他们特别惊讶，散热竟然需要如此复杂的大型构造来支撑。我指出，要确保算法算力能快速、精准地服务千万级（春节系统更新推送后，OPPO AI手机服务已开始服务超千万OPPO手机用户）乃至将来亿数量级的手机用户，负责软件架构和手机系统的工程师得构建非常复杂的系统，这时，那些朋友会马上陷入沉思。需要说明的是，我之前提到的OPPO AI滨海湾数据中心于多年前就开始建设了。它是国内第五家、华南地区首个获得国际Uptime TIER III设计与建造双认证的数据中心，其安全性与可靠性处于全球领先地位。2019年就建成了用于AI训练的高密度风冷机房，这远早于AI大模型爆发之时。由此足见OPPO在构建云端协同工程体系方面极具前瞻性。聪明的人得靠教育与工作来输出价值，同理，聪明的AI也要切入实际应用才能发挥价值。这两年投资环境愈发务实。以往那种针对高大上的新概念，先烧钱铺开摊子再思考价值的玄学做法已不受欢迎。被移动互联网故事会多次欺骗的终端消费者，也更在意新技术能带来什么。AI大模型怎样切入并赋能产业，这是业界都在思考的普遍问题。手机在日常生活中用途广泛，手机企业的重点工作是深挖需求，让AI能力产生价值。在这方面，我觉得OPPO做得最好，没有其他品牌能比得上。几乎所有厂商都会打造基于大模型的连续对话与AIGC画图功能，而OPPO依托自研的安第斯大模型，推出了两个极具生产力的功能。其一为通话摘要。

AI

我觉得此功能最能体现AI价值，是典型功能。在通话时若开启此功能，就能自动生成通话纪要。AI模型会敏锐识别通话双方身份，给双方所说内容加上主语，整理出纪要与日程代办事项，通话结束后直接在系统便签中生成。这个功能在多个方面具有典型性。从产品视角而言，此功能对商务人士的使用价值极高，直接发现了一个尚未解决的刚需需求。

AIGC消除是另一个具有代表性的功能。

与AI通话摘要功能相比，此功能有更多受众。这种消除并非简单拿橡皮擦擦去需消除内容，照片无图层，擦掉内容只会产生空白或透明区域。这种消除，其实就是在要消除之处，依照周边环境，画出消除目标体身后应呈现的景象。例如前面提到的例子，算法得绘制出自行车轮胎的钢圈、地面还有墙壁，这便是此功能命名里AIGC（AI Generated Content，即AI生成内容）这个词的来源。显然，春节长假时到处有人拍照，这种功能在这样的场景下会很受欢迎。OPPO官方数据显示，近期OPPO AI消除人均日使用次数达到15次。

那些开心使用AI消除功能的用户，或许并不知晓OPPO Find X7手机在AI - Benchmark测评中荣获最高分，也未曾听说OPPO的安第斯大模型在SuperCLUE等排行榜上取得过第一名。不过他们确实体会到了AI的价值。去年11月（2023年）OPPO正式推出自主训练的安第斯大模型AndesGPT时承诺为每个人打造有用的大模型及智能体，如今看来，他们真的做到了。

大模型的可控、可信是业界重点突破方向，其中包含诸多子课题。在生成端，要让AI大模型给出健康、正确的内容回应，业界常用方法有：生成内容时附带来源，约束答案格式避免恶意提问攻击服务等。从用户端来看，包括保护用户隐私、用户终端系统的可用性与完整性等。这一趋势基本也让手机厂商通过外包与三方接口调用构建AI生态的路线行不通了。这方面有许多非常细节化的技术内容，说实话，很多都超出我的知识范围了，所以就不多说了。而且我觉得，目前涉足AI手机的主流厂商，在技术方面都能达到要求。另外需要特别指出的是，这并非单纯的技术问题，还涉及道德与法律，企业在用户隐私方面的价值观相当关键。从这一角度来讲，OPPO在隐私保护方面一直处于领先，有隐私水印等功能，还推动国密安全芯片上机，我觉得它值得信赖。元年代表着起始，也有不成熟的意味。AI语音助手、AI通话摘要、AI消除等功能已开始起效，不过AI手机自身的智能化仍有许多可挖掘之处。AI手机除了表面功能，必然会向更深层次的智能发展。AI手机中的AI，既要辅助机主决策、提供生产力工具，也要为手机本身赋能以实现决策。除了机主手动开启的AI功能，我们还希望AI手机能依据机主用机习惯和社会角色，自主学习、创作，高效运用计算资源，主动为机主提供智能化服务。比如我既是科研人员又是创业者，今天出门前往学校或者公司，开车导航去私人朋友处还是生意伙伴那，订机票出行目的等。一个贴心的助理或者家人会敏锐地洞悉我的意图，给予对我最有利的帮助。AI手机也是如此，它本就掌握着我的导航调用、定位信息、车载蓝牙等诸多细节数据，理应为我做到这一点。这不但需要前文提及的云端协同等方面努力，还对手机时刻的性能与功耗把控有很高要求，需要手机厂商全链路调度手机系统。至少目前，要像OPPO那样，在系统方面达成对SoC（潮汐架构）、内存（内存基因重组）、存储（焕新存储技术）这三个核心算力部件的全链路深度优化。

而这种高性能需求也为手机行业未来增量带来了一个好故事。千元机已能满足大众对流畅、影像等需求，而智能化体验需更高性能和能效，这会成为高端、旗舰手机市场持续增长的重要推动力。AI手机能让消费者有更高级的差异化体验，也是国产手机打破国际大厂高端品牌垄断的关键突破口。我想以OPPO AI沟通会现场媒体朋友给我的，OPPO高管刘作虎的两句发言来结尾。我们不是要竞争，而是呼吁全行业、全产业共同构建这个生态。AI手机时代是生态，OPPO无法独自包揽所有事。OPPO期望与所有服务提供商、技术提供商共建生态，共同定义中国AI手机标准，这是OPPO想要推动建立的生态。 以上。