手机厂商集体入局大模型

　　手机厂商们开始在大模型领域“卷”起来了。

　　今年8月，小米宣布其已经成功自研了一个13亿参数的端侧模型，并且在手机端实现了运行。同时公布其自研的大规模预训练语言模型MiLM-6B，参数规模达到了64亿，在权威中文评测榜单C-EVAL和CMMLU中位列同等参数规模大模型的*名。10月26日，小米澎湃 OS 暨 Xiaomi 14 系列新品发布会上，小米正式宣布将 AI 大模型植入系统。

　　11月1日，vivo在开发者大会上发布了自研的AI“蓝心”大模型。同时，vivo还发布了包含不同参数规模的大模型矩阵，包括1750亿、1300亿、700亿、70亿和10亿五款大模型。其宣布130亿参数的蓝心大模型已经实现端侧跑通，并开源了7B大模型。

　　11月16日，OPPO在开发者大会上，正式发布了自主训练的个性专属大模型与智能体——安第斯大模型(AndesGPT)。AndesGPT“端云协同”为基础架构设计思路，推出从十亿至千亿以上多种不同参数规模的模型规格。

　　除此之外，荣耀、华为也纷纷开始布局，将大模型装进手机。

　　这种变化下一些值得思考的问题是，手机厂商纷纷布局大模型背后的原因是什么?对于手机厂商而言，做大模型真的容易吗?

　　一

　　天花板之中，大模型成为契机

　　一组数据显示，2023年*季度、第二季度全球智能手机出货量同比分别下滑13%和11%。值得注意的是2023年*季度，出货量降低至6760万台，为2013年以来的*水平。

　　当然，减少的原因自然与环境、手机终端高库存等因素不无关系。

　　不过，单纯就出货量同比情况来看，今年上半年智能手机厂商中并没有赢家。细细观察发现，今年上半年全球TOP级手机品牌厂商的智能手机出货均不理想，其中，三星虽位于全球出货量的首位，但其上半年智能手机出货量同比约减少2159万台。

　　其它智能手机出货同比减少较高的手机品牌厂商则分别是其它厂商、小米和vivo。其它厂商、小米、vivo上半年智能手机出货量分别同期减少约1841.67万台、约1489.41万台和约916.58万台。

　　一个事实是，近几年手机市场一直面临着“天花板”。对于这种趋势，手机厂商也在不断寻求新的增长空间。

　　例如在摄像方面与专业摄像品牌联名、在电池容量、内存、系统等各方面发力。其中AI智能助手是大部分手机厂商与AI结合的重点，但效果始终有限。

　　“GPT 出现以后，一下子把形势给逆转了。”

　　在OPPO安第斯大模型首席架构师杨振宇看来，自2022下半年开始，智能助手方向开始下行，很多公司都比较悲观。这种悲观的情绪主要来自虽然智能助手做了很多年，但好像并没有带来特别显著的突破。

　　如果说，消费市场疲软是手机厂商的增长困局。那么大模型下对手机终端的颠覆，则是手机在未来或将被替代的危机。

　　大模型的发展越演愈烈，未来交互终端也将会发现一些变化。一是高度集成化，即随着芯片技术的发展，未来的交互终端可能会采用高度集成化的芯片，使得终端体积进一步减小，同时提高性能和稳定性。

　　二是多样化输入方式，即除了传统的键盘、鼠标等输入方式外，未来的交互终端还可能支持语音、手势、眼部动作等多种输入方式，使得用户可以更加自然、便捷地进行交互。

　　三是云端化，即随着云计算技术的发展，未来的交互终端可能会将部分功能转移到云端，从而减少本地设备的体积和复杂性。同时，云端化还可以提高交互终端的灵活性和可扩展性。

　　四是智能化，即未来的交互终端可能会更加智能化，通过人工智能技术自动学习和适应用户需求，提高用户体验和效率。

　　随着技术发展到一定阶段，大模型运转下的算力压力将会逐渐减小，其可以安装在任何终端设备上，甚至眼睛、手表等设备上，而手机作为目前主要的交互设备，需要进化。甚至，就当下来看，手机不一定是大模型催生的下一个爆发型入口，手机厂商们布局大模型，更多做的是前半步。

　　对于手机厂商而言，布局大模型一来可以打破创新的天花板，二来提前布局，防患于未然。

　　二

　　大模型超级应用，在手机中“培育”

　　手机虽然并不等于大模型的下一个爆发性入口，但手机使用频率和时间非常高，且手机是个人信息的集中地。此外，手机可以连接互联网上的各种资源和服务。通过手机，互联网厂商可以更方便地接触到用户，并获取用户数据，从而更好地了解用户需求，优化产品和服务。

　　因此，占领手机市场就意味着占领了互联网市场的重要入口，可以通过手机来获取更多的用户和数据，从而更好地发展自己的业务。

　　大模型通过与手机结合，可以通过手机这个互联网入口，更好的理解用户需求，通过深度学习和自然语言处理技术，更是的解析用户的意图和反馈，让大模型应用不断优化;其次大模型与手机结合，还可以使得大模型应用更好的了解市场需求和产品缺陷，从而做出更明智的决策;更为重要的是，大模型可以结合每个手机用户的行为、喜好，提供个性化的服务。

　　对于手机厂商而言是一个加分项，对于大模型而言，更是一个“营养池”。也是因此，众多手机厂商纷纷入局，大模型厂商也十分积极与手机厂商合作，不过从各个手机厂商的路径来看，各家与大模型结合的重心并不相同。

　　OPPO在布局大模型时，重点在于利用大模型打造智能终端交互体验。正如杨振宇所言：“随着大模型技术的引入，用户跟语音助手交互问知识问答类的问题，占比会更显著的增长。”目前OPPO语音助手小布的整个月活是1.5亿+，每天产生的交互数据大几千万次。

　　在部署方面，主要是云端+本地部署。即涉及高度敏感的隐私数据，可以在端侧做本地化处理。但是面对复杂的一些任务，还是需要依赖云端大模型。

　　与OPPO的部署方式不同，小米布局大模型时，重点在于轻量化和本地部署。

　　这种部署方式可以更好地保护用户隐私，同时实现在本地实现千人千面的个性化定制。为此，小米将一部分大模型能力下放到端侧，致力于达到功耗、推理速度和生成效果的*平衡。小米还自研了13亿参数的端侧模型，部分场景效果媲美60亿模型在云端的运算结果。

　　vivo则更注重解决用户个性化需求，vivo认为大模型将全面革新智能终端交互体验，并朝这个方向不断为用户带来优质的体验。在部署方面，130亿参数的蓝心大模型可实现端侧跑通，1750亿参数的蓝心大模型已达到GPT-3参数水平。

　　而华为与大模型的结合，更多是将大模型打造成系统的“大脑”，据了解，华为语音助手小艺和大模型的融合不是简单对聊天、AIGC、回复等任务进行增强，而是以大模型为核心，进行了系统级增强。其底层逻辑是为了将用户的任务分配给合适的系统，各个系统各司其职，同时在复杂场景上增强体验。

　　总体来看，“重塑”语音助手无疑是各大手机厂商布局大模型的*步，也是必走的一步。不同点在于由于各个手机厂商的优势不同，与大模型结合的重心也有所不同。

　　例如小米常年在智能家居领域的优势，为其积累了大量AI软硬件基础。从某个角度来看，其终端部署的方式，或许是为小爱同学等智能家居业务提前做布局。

　　OPPO一直以来更注重攻克技术和创新，为追求高质量拍摄和设计的用户提供产品。在大模型布局方面亦是延续了这种定位。

　　vivo则以年轻时尚为主要定位，注重自拍和音乐功能，向追求时尚和个性化的年轻用户推出产品。此次与大模型结合已然在个性化上有了新的发力。

　　总体来看，手机作为天然的互联网入口，是目前大模型应用落地的较好土壤。基于这种优势，手机厂商或将在与大模型结合下，产生超级应用。

　　更为重要的是，大模型+手机会带来的一些技术、经验，或可帮助手机厂商在基于来临时有所准备，或者说得以复用。

　　三

　　手机厂商做大模型，真的容易吗?

　　手机厂商想要利用AI大模型来提升产品的性能和竞争力，但仍面临一些难题。

　　首先，从技术层面来看，将大模型集成到手机中需要强大的计算能力和高效的算法。虽然现在智能手机的硬件配置越来越强大，但是要在手机有限的空间内充分发挥出大模型的作用仍然存在挑战。

　　但就目前来看，将参数动辄百亿、千亿级的大模型放进手机端，也存在难点。成本高、自研难、算力消耗大。

　　其次，从应用层面来看，AI大模型需要大量的数据进行训练才能达到理想的效果。然而，由于隐私保护等方面的原因，获取并使用大量用户数据可能存在困难。同时，还需要解决模型泛化能力不足等问题，确保模型在不同场景下的表现都能够满足需求。

　　就目前来看，手机厂商布局大模型主要采用两种路径，一是以端侧计算的模式，二是端侧和云端两条路径并行。然而大模型落地于具体业务场景时，端侧和云端侧各有需求，后者已经成为大部分手机厂商布局大模型的共识，但端侧和云端两条路径并行，也为数据收集和处理、模型训练和优化、系统架构设计带来新的挑战。

　　最后，从市场竞争角度看，各大手机厂商都在加大投入布局AI大模型领域，竞争压力巨大。只有不断创新，打造出具有差异化优势的产品，避免同质化，才能在市场上脱颖而出。

　　总体而言，对于手机厂商而言，布局大模型并不容易。

　　如果说以上的难题存在于内部，那么大模型技术便是来自外部的难题。

　　具体来看，大模型的布局，面临的是巨大资金投入和看不到尽头的技术研发路径。是从头开始做AI原生应用，还是加入“朋友圈”需要深入思考。

　　不过就目前来看，在众多手机厂商中，具备原生大模型技术能力的并不多，华为是其一，其基于盘古大模型已经开始在布局手机AI原生大模型。

　　而生态合作、积极拥抱开源，或许是目前大部分手机厂商的选择。也是较为“健康”和有保障的模式。

　　以OPPO AndesGPT为例，其本身是OPPO自主训练的，但也参考了一些开源模型经验。“大部分公司可能也都是这个方式，因为模型算法本身已经比较成熟。”杨振宇表示。

　　杨振宇认为利用大模型提升业务的效果方面更为重要，据杨振宇所言，AndesGPT跟国内主流的大模型相比可能有20%左右的优势。

　　此模式下，可以看到的是，随着手机大模型生态的发展，云计算和边缘计算等技术也将更加成熟，实现云边端一体化，为AI大模型提供更强的能力支持;人机交互变得更加智能化，使人们的工作和生活更加便捷;会更加注重个性化的体验和定制化的内容，为用户提供更加精准的服务。

　　此外AI大模型在手机上的应用将更加普及，使得未来的AI大模型将整合多种模态，如视觉、听觉、触觉等，增强人们的感知体验。

　　为了适应手机端的特殊要求，未来的大模型将会更加注重低能耗、高效率，能够在有限的硬件条件下提供高质量的体验。

　　未来，手机厂商积淀的这些能力以及在大模型领域的布局，或将助力其在大模型应用全面爆发之际，抓住关键入口。

　　手机这个赛道，已然迎来了新的排位赛。在大模型这条路上固然走的艰难，但却不得不迎头赶上。机会从来都是属于有准备的人。