为什么手机厂商都在押注AI？端侧大模型的核心价值是什么？

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为什么手机厂商纷纷布局人工智能？这个问题我们之前已多次讨论。当下各家公司布局AI，固然有抢占热点、影响消费者认知的考量，但更关键的是，ChatGPT问世后，依托大模型的AI展现出前所未有的创造力。业界普遍认为，大模型赋能的AI将成为推动未来科技行业变革的核心动力之一。这一观点已成为共识。ChatGPT展现了文字和图片的生成能力，而近期OpenAI推出的60秒视频自动生成技术，将大模型的生产力推向了新的高度，展示了更具潜力的创作可能。这一突破标志着人工智能在内容生成领域迈出了重要一步。智能手机是个人终端设备的核心，大模型在此落地自然成为各厂商创新竞争的焦点。手机发展至今大致经历了三个阶段：首先是体积从大到小，外形由不成熟变为真正的手机；接着是功能逐步丰富，从单一的通讯工具转变为多功能的随身电子设备；最后是安卓和IOS推动下，手机进化为智能移动终端。十多年过去，技术与产品不断进步，但核心逻辑未变：更大屏幕、更强性能、更好影像，仍未改变本质。如今，我感觉站在了一个全新的时代起点上。在之前的虚拟现实讨论中，许多人质疑，智能眼镜能否取代手机，成为新的核心智能终端？这段讨论过于聚焦于虚拟现实的意义，却忽视了 broader 智能化发展的大趋势。因此，后续并未展现出持久的生命力，逐渐被人们淡忘。即便 Vision Pro 再次带起一波热度，仍是噱头多于实质，距离真正的大众普及与生产力提升依然十分遥远。那么，A所推动的智能化核心关键在哪里？这是一种全新的用户需求满足方式，其核心在于智能化，从被动转为主动。大模型是智能化进程中的关键节点，将深刻变革行业格局。任何对未来发展充满期待的企业，都必须在这一领域持续投入，保持领先优势，以推动技术进步与创新。他展现的是低门槛、高效率的创造力，用简洁方式呈现更前卫的内容，达成大众普惠的目标。这才是让每个人都能感受科技乐趣的核心本质。科技的魅力不在于配置和参数，而在于创造与实现的可能性。第二个问题，终端侧大模型的主要价值体现在哪里？移动终端的核心特点是可随身携带，因此手机成为唯一能全方位满足个人需求的智能设备，真正实现全天候陪伴。因此，若想让大模型真正改变个人生活与行为习惯，其在手机端的发展至关重要且不可替代。移动端大模型的普及分为两方面：一是云端大模型在手机上的应用，二是端侧大模型的落地实现。云端大模型具备更高算力，可处理更复杂问题，将是大模型普及的核心方向与解决关键问题的基础。然而，云端也面临两大挑战：一是成本控制，二是大模型背景下个人隐私数据安全的保护与讨论。大模型推动的个性化主动交互是实现个体AI化的重要途径，这需要全面收集个人数据，因为数据是基础。但个人隐私数据不同于行业公开数据，它具有私密性和专属特性，需谨慎处理。将此类数据传输至云端进行分析与学习，必定会涉及伦理和安全方面的讨论。这正是端侧大模型发展的关键所在。一方面，它利用本地算力，无需顾虑成本；另一方面，大模型在端侧基于个人隐私数据进行训练，有效防止了私密信息的公开与泄露，确保数据安全的同时提升了使用效率。关键在于两点：一是行业发展趋势引发的体验变革，二是当前AI技术的实际应用。未来是行业关注的重点，而当下则是用户关注的核心。以OPPO的AIGC功能为例，春节期间，用户平均使用频率高达15次，十分高频。这表明其受欢迎程度和实用性都很高。

技术的魅力在于实际应用，对大众而言，微观落地比宏观叙事更实在。虽然现有技术能解决路人混入问题，但成本过高。OPPO的AIGC实现了低门槛、高质量的效果，用户无需技术基础即可轻松使用。这才是大模型面向大众的最大价值——让科技普惠大众，而非仅服务于小众群体。真正的科技进步应让更多人受益，体现技术的普世意义与魅力。

当然，AIGC只是一个例子，未来 possibilities 无限。仍以OPPO为例，它还实现了通话录音转文字与摘要提取功能，这也是我们日常生活中常见的场景。与朋友、客户或领导通电话时，时间一长就容易忘记谈话内容。如果电话超过半小时，遗漏关键信息的情况很常见。一旦这些信息包含重要要素，就可能带来麻烦。因此，及时记录通话要点非常必要，以免造成不必要的困扰。比如，作为科技自媒体，有时需要电话沟通需求。每次接到这类电话，我都得找笔和本子记录要点。但有时在外接电话，就很难找到工具，这种情况让人十分尴尬。因此，AI智能通话摘要也是满足我实际需求的一项功能。我认为未来这类功能会日益丰富。手机作为移动终端，展现出了有别于传统桌面端的生产力。随着这种生产力的扩展与成熟，它将推动手机自身发生深刻变革，这种变革的意义远非更强的处理器、更优的屏幕或更出色的影像能力所能匹敌。手机第三阶段的变革是從便攜電子工具變成移動終端，而大模型的未來則是將智能終端升級為個人隨身智能管家。這曾是科幻電影中的概念產品，如今正逐步變為現實。手机厂商发展AI能力的核心关键是什么？这关乎技术与用户需求的深度融合。从行业角度看，百模竞争必将推动领域内快速变革，速度不断加快。从ChatGPT到OpenAI，仅一年多便实现飞跃式发展。端侧发展同样迅速。自去年八月华为在鸿蒙4.0中首次实现端侧大模型应用以来，各厂商纷纷跟进发布相关产品。进入2024年，OPPO率先宣告手机AI元年到来，并以高效速度推动大模型迭代与功能落地，行业节奏显著加快，技术更新日益频繁。在这个过程中，我逐渐意识到会出现能力的分化。第一阶段比拼的是谁更快推出产品，而第二阶段则考验谁能在更短时间内迭代升级，持续实现有价值的能力落地。在此方面，OPPO逐步成为行业标杆。OPPO对大模型有清晰规划，主要分为几个方面：一是构建底层能力，从云端高性能大模型到终端普及型大模型的全面布局。二是全链路实现思考，涵盖硬件与算法的全面布局。三是当前场景化的实际应用，虽然AI代表未来，但对用户而言，当下可体验的才真正有价值。实现与能力应相互促进，能力支持实践，实践引领能力提升。四是OPPO构建的自由算力库，参观计算中心时了解到其算力池与系统可靠性保障。前几天参与了OPPO的AI战略发布会，会后还参观了其位于长安镇的滨海湾数据中心。OPPO已经打造了一套完整的AI算力池与稳定性保障体系，从中能感受到OPPO在这一领域的坚定决心。

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行业当前有两条发展路径：一是自建模型与算力池，二是引入外部大模型资源，携手合作推进。引入外部大模型合作，低成本且有机会共享合作伙伴的发展红利，若对方实力强劲，收益将更显著。同时，外部伙伴的发展与协作阻力会带来限制。自研大模型自由度更高，可提供完整底层API与功能，拥有更大主动权。我们始终认为，大模型对用户的最大吸引力在于当前能力的实际应用，而非未来的潜力展示。其实现关键在于两点：一是深刻理解用户需求并提供有效解决方案，二是将方案顺利落地实施，真正解决实际问题。这二者缺一不可。自研大模型在功能实现上具备天然优势。OPPO的AI大模型虽非最早落地，但凭借快速迭代，已在系统侧展现强劲实力。 结论自从ChatGPT问世，大模型备受瞩目，但其实际应用范围有限。在端侧大模型普及前，由于成本高昂，它与大众生活仍有距离，未能广泛融入真实场景。落地端侧后，其影响迅速扩大，像OPPO的AIGC消除功能，正快速融入旗舰用户的日常。很多人可能 unaware，这一功能 actually 是依托大模型技术实现的，却已悄然成为必备工具。这其实无关紧要，真正的技术普及应如此，用明显的能力取代隐性技术，以用户实际使用感受代替概念化知识。目前，大模型在终端的应用时间较短，发展仍处初期。即便如此，其展现的能力已开始改变我们对智能手机的认知与使用习惯，未来潜力值得期待。当这种改变积累到一定程度时，我们有理由相信，它将具备实现质变的势能，推动手机从智能化迈向AI化的巨大变革。这一天的到来，想必不会遥远。