從智能語音到智慧生活，手機廠商的AI大模型之戰(zhàn)已經打響

（高靖宇/文）在智能手機市場絡繹不絕的新品發(fā)布中，一波涌動的潮流正逐漸凸顯其輪廓——AI大模型。隨著ChatGPT的橫空出世和全民級應用發(fā)展趨勢，手機廠商開始探索將AI大模型嵌入到智能手機中，從而為用戶提供更加個性化的智能體驗。

在近日舉行的OPPO開發(fā)者大會（ODC 2023）上，ColorOS 14正式亮相。與以往不同的是，在這一次的系統(tǒng)更新中，OPPO首次內置了安第斯大模型（AndesGPT）。根據官方介紹，該模型包含了從10億到千億不同參數規(guī)模的多種模型，并將與潘塔納爾系統(tǒng)全面融合。

而在半個月前，vivo正式發(fā)布自研藍心大模型BlueLM，它是vivo自研通用大模型矩陣，從開源到完全自研歷時6年，包括十億、百億、千億三個不同參數量級的5款自研大模型，全面覆蓋核心應用場景，并將大模型矩陣能力全面融入到OriginOS 4。

此外，榮耀CEO趙明也于近期透露，新機榮耀Magic6將會搭載自研的70億參數量級端側AI大模型。同樣地，華為宣布手機系統(tǒng)接入盤古大模型。

隨著頭部手機廠商入局AI大模型賽道，預示著，部署AI大模型的手機終端將會越來越普及，為行業(yè)帶來新的機會。

頭部廠商逐鹿AI大模型

如果說數據是新的石油，那么大模型就是提煉這個石油的精煉廠。大模型的出現(xiàn)，使得我們能夠更有效地利用海量的數據，從而提煉出有價值的信息。那么，大模型千億級的參數量如何在手機上流程運行，此時端云協(xié)同的混合架構就成為關鍵。

OPPO安第斯大模型就采用云端相結合的方式落地端側大模型，通過手機端硬件和云的組合，可以實現(xiàn)以往單純依賴云服務的智能語音助手所不能實現(xiàn)的功能。此外，大模型會根據任務需求和模型能力不同，調用不同模型。簡單任務，如聯(lián)系人查詢等，將采用小模型端側快速響應，而復雜任務，如知識、信息查詢等，將使用云端大模型進行準確回答。

vivo的藍心大模型包含有10億、70億、700億、1300億、1750億五種參數規(guī)模，其中10億和70億已經可以由本地算力支撐，而更大的數據仍然需要運行在云端。為此，vivo并不會強制用戶必須使用端側或者云端，而是交給用戶自己去選擇，比如隱私保密性不需要那么高的輸入法等功能，可以選擇在云端運行，而公司文件、相冊等，就可以利用手機本身的算力來完成。

與單純在云端部署生成式 AI 應用和服務相比，手機終端側部署生成式 AI 可以實現(xiàn)在設備端運行復雜的AI算法，從而減少對云端服務的依賴，個人私密信息也不用上傳的云端，保障數據安全。此外，手機可以更好地理解和響應用戶的需求，從而滿足用戶對更加智能化手機的期待。

OPPO數智工程事業(yè)部總裁劉海鋒表示，在生成式AI技術的加持下，手機對于用戶意圖理解和情境感知將會更準確?！氨热邕^去，系統(tǒng)只有知道用戶訂了高鐵去北京，才會推送高鐵行程信息。但未來手機系統(tǒng)會根據用戶需求提前形成一張包含高鐵班次、出行時間與出行地天氣溫度的新卡片進行推送。此外，系統(tǒng)還會根據交通擁堵情況，以及用戶偏好習慣，提供導航去高鐵站停車場等關聯(lián)服務推薦，如果識別到用戶是想去旅游，還會提供旅游相關一整套服務。”

終端側部署AI大模型仍有挑戰(zhàn)

作為推動手機物種進化的先進技術，與單純在云端部署生成式 AI 應用和服務相比，手機終端側部署生成式 AI 在節(jié)約服務器成本、保護用戶信息安全、提升實時性和實現(xiàn)個性化用戶體驗等方面帶來了更加廣闊的應用前景。同時，在手機端部署AI大模型仍然面臨不小的挑戰(zhàn)。

首先是算力，大模型的運算量大，需要強大的計算資源支持，手機廠商在算力基礎設施上的儲備往往不夠充足。vivo AI全球研究院院長周圍透露，目前1300億參數以上的大模型對算力要求非常高，現(xiàn)在訓練都暫停了，1300億參數以下的大模型訓練依然在繼續(xù)。據了解，vivo也與其他算力芯片廠商接觸，但還沒有明確的方案。

此外，從應用側來看，輕量化本地部署是手機大模型的一個重要趨勢。為了在手機上高效運行大模型，手機廠商需要將模型進行壓縮和輕量化處理，通過剪枝、量化、分解等技術，以減小模型的大小和計算量，以確保模型能夠在手機上高效運行。

在業(yè)內看來，目前AI大模型在手機端側的應用還在起步階段，但卻是未來必爭的技術高地。根據IDC預測，到2026年，中國市場中近50%的終端設備的處理器將帶有AI引擎技術。這意味著，手機廠商擁有AI大模型的能力將變得越來越重要。對于用戶而言，在AI大模型的賦能下，未來手機演進將迎來更多體驗層的“質變”性創(chuàng)新。

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