IT深度｜赛迪顾问：立足智能终端，AI手机元年开启——2024年AI手机发展洞察报告（第4期）

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作 者

通信产业研究中心

一、AI手机成为推动智能化生活的重要引擎

移动通信设备演变更替，AI手机开辟全新方向

移动通信设备经历五十余年的迭代与发展，从最初的模拟手机演进到如今的智能手机，随着人工智能技术与移动通讯设备的融合持续加深，新一轮移动通信需求催生。未来，具备自学习能力、复杂信息感知能力的AI手机将通过全方位的技术创新和生态系统重构改变移动用户体验，AI手机也将成为智能手机进入存量市场后培育新动能的关键着力点。

伴随着通信技术与电子科技的发展步伐，移动通信设备经历五十余年的迭代与发展，从最初的模拟手机演进到如今的智能手机，手机性能逐步提升，功能日臻丰富，近年来人工智能技术发展迅猛，特别是深度学习、自然语言处理（Natural Language Processing，简称“NLP”）等技术与移动通信设备融合进一步加深，为智能移动终端行业注入新活力。

AI手机是满足多模态融合交互、内嵌专属智能体、深度集成人工智能技术的智能移动终端的具象体现，此类移动通信设备不仅具备传统智能手机的功能，如通信、娱乐和办公，还通过AI技术提供更加智能化的服务。AI手机通过集成如神经处理单元（NPU）或张量处理单元（TPU）等专用AI芯片，实现高效的AI计算，高速处理深度学习、神经网络等任务；AI手机具备一定的自学习、复杂信息感知和创作能力，能够从本地和网络提取信息，构建个性化知识库，高效利用计算资源训练个性化大模型，提供生成式服务，并基于对用户的长期记忆以及当下的实时交互语境，给出符合个人需求的服务与反馈，加强手机的智能化程度。

移动通信设备实现跨越式发展。从1973年马丁·库帕发明世界上第一部民用手机，2000年诺基亚推出WAP手机，最先将手机与互联网连接，到2007年iPhone开启手机智能化时代，移动通信设备实现了由模拟技术到数字技术，再到移动互联网的跨越。智能手机不仅具备传统手机的通话和短信功能，还集成互联网浏览、应用程序等多种功能，成为便携式多功能设备。2017年华为推出集成AI专用NPU神经网络单元的Mate 10系列手机，开启端侧人工智能的大门；2024年第一季度三星Galaxy S24系列AI手机出货量达到1350万部，展现出AI手机市场的巨大潜力。AI技术将为移动通信设备开创更广阔的应用场景，AI手机或进化为用户人格化的智能助理，推动智能手机市场的创新发展。

图1 手机智能化演进路线

技术变革与用户需求开启AI手机元年

2024年被业界广泛认为是AI手机的元年，随着信息技术的更替与发展，用户对手机功能的个性化、智能化、交互性需求不断提升，AI技术与移动通信设备的融合持续加深，催生新一轮移动通信需求。

从移动通信技术角度来看，随着5G通信技术升级，高网速、低时延等网络性能为移动通信设备的互联网连接能力和数据传输速度提升提供保障，也为AI技术与手机的融合提供智能化基础。5G高速网络的普及，使AI手机能够在毫秒级时间响应用户请求，提供智能、即时的服务。5G技术的低时延和超高速数据传输特性支持AI手机实时处理海量数据，运行复杂AI算法。

从大模型角度来看，大模型的迅速发展，是AI手机智能化的关键起点。ChatGPT、Gemini等人工智能模型的相继上线，为用户提供更复杂、更多样化的交互体验。大语言模型与手机操作系统和应用程序的深度集成，推动AI手机的自然语言交互和个性化体验的快速发展。大语言模型通过上下文感知，使得AI手机在连续对话中理解用户的意图变化和隐含信息；大语言模型根据用户在AI手机的历史交互数据，学习用户的偏好和习惯，提供更加个性化的响应。

从用户需求来看，随着智能手机的普及，用户对手机的图文多模态信息处理、智能调度系统资源的功能提出需求。AI手机作为端侧设备，相较于云端能够更好地解决数据安全和延迟问题，确保用户数据的隐私和实时响应；AI手机使用去中心化的服务模式，能够帮助云端分担算力成本，降低云端的负载压力，提高整体系统的效率。AI技术的引入，满足用户自然交互、高维数据处理、智能随心等需求，将助推AI手机在智能手机市场迅速崛起。

AI手机产业链生态，从设计到市场的全链条协同发展

AI手机产业的上中下游链条正在逐步构建，向完整生态系统逐渐靠拢中。上游涵盖系统设计和原材料供应，芯片设计和大模型部署等技术，混合算力供给与大模型生态为AI手机提供了坚实的软硬件基础。中游是手机设计与制造组装，主要负责AI手机的功能设计，并将上游的硬件与软件集成，打造出具有强大AI功能的智能手机，逐步形成智能体与原声服务组件生态。下游则包括销售渠道、售后服务及增值服务，通过线上电商平台、线下专卖店等多种渠道将AI手机推向市场，并提供完善的售后服务和丰富的应用生态，满足消费者的多样化需求。

图2 AI手机产业链示意图

AI芯片领域的商业布局呈现出激烈的竞争态势

面对大量的数据和复杂的算法，AI芯片能够调度合适的处理器进行异构计算，提升手机处理多任务的效率和速度，推动AI手机的不断进步和创新。主要芯片设计公司率先投入到生成式AI手机浪潮中，AI芯片领域企业面向AI手机方向展开激烈的竞争，苹果、三星和华为等智能终端厂商推出自研AI手机芯片，提升芯片AI性能；高通、联发科和英伟达等芯片企业公布了多款支持多模态大模型端侧部署的移动计算平台，发布高性能AI芯片，通过强化芯片的智能处理能力，提升手机的AI功能表现。其中，高通推出的骁龙8 Gen3芯片凭借高效处理AI复杂任务的性能，迅速占领了安卓处理器市场的主动权。

图3 2023年9月-2024年6月全球AI芯片领域重点企业布局情况

智能手机厂商、AI企业加速布局AI手机大模型

AI手机目前正处于快速发展阶段，全球主要智能手机制造商和AI企业正在加快AI手机大模型的技术研发与市场布局，分别推出自主研发的NLP大模型和多模态大模型。NLP大模型能够理解和生成自然语言文本，执行翻译、摘要、问答等多种任务，例如vivo推出的蓝心大模型和百度旗下的ERINE 3.0等。多模态大模型支持文本、图像、音频等多种模态的输入和输出，如三星的Gauss和华为的L盘古大模型等，能够处理复杂的多模态任务，扩展了AI手机的应用场景。未来AI手机将通过全方位的技术创新和生态系统重构改变移动用户体验。

图4 主要AI手机大模型技术类别分布

云端大模型助力AI手机端侧迅速发展

全球主要智能手机制造商积极探索自研大模型端侧应用，2023年8月，小米正式推出参数规模64亿的预训练语言模型MiLM-6B，并在手机端跑通13亿参数的大模型；2023年11月，vivo发布1750亿规模的自研蓝心大模型，落地终端侧70亿参数大语言模型；OPPO推出参数规模为1800亿的AndesGPT，OPPO Find X7和一加Ace3V端侧大模型参数规模达到70亿；2024年6月，华为发布盘古大模型5.0，参数规模达到万亿级别。此外，百度在2021年12月发布百亿参数的ERINE 3.0大模型，谷歌在2023年3月推出参数规模达5620亿的PaLM-E的大模型，并在同年10月发布搭载Google AI基础功能的Pixel 8系列手机。各企业云端大模型参数规模发展迅猛，端侧大模型参数普遍达到70亿。

图5 2023-2024年6月主要AI手机大模型云端参数量情况

AI手机全面升级多元功能，重塑智能新生活

随着AI大模型的规模性部署，全球主要智能手机厂商推出搭载AI功能的移动终端。其中，融合人工智能技术的AI拍摄功能存在较为激烈的竞争，小米和三星等企业发布的AI手机均支持AI智能场景识别和优化；OPPO和华为的AI手机的重点功能是图像AI编辑美化；百度推出支持个性化教育的AAI学习手机，vivo和中兴聚焦于CoT推理等文本创作功能；此外，智能调度芯片资源实现高性能游戏体验也成为当前AI手机的重点应用场景。

图6 发布于2023年5月-2024年6月主要AI手机的重点功能

二、AI手机应用前瞻与发展趋势预判

高性能芯片与全新存储架构，构筑AI手机核心动力引擎

AI手机的软件生态围绕智能化、个性化体验构建，深度融合端侧大模型与智能操作系统；核心组件包括高性能AI芯片，为手机提供强大的计算能力，配备高容量存储器，满足数据存储需求，提高大模型的承载能力；AI手机不断突破关键技术，利用自然语言处理和多模态信息智能感知等技术优化用户体验，提供智能语音助手、AI摄影等全新功能，引领未来智能手机发展的新潮流。AI手机未来将从本质上改变内容生产的效率，搭建物理世界和数字世界的完美转化桥梁。

图7 AI手机应用矩阵

自然语言处理和多模态信息智能感知将成为AI手机重点应用

随着人工智能的迅速发展，AI手机正逐步迈向一个前所未有的智能新高度。自然语言处理（NLP）与多模态信息智能感知技术的深度融合，不仅标志着AI手机在智能交互领域的重大突破，也预示着未来手机应用生态的深刻变革。AI手机的应用场景不断拓展，自然语言处理与多模态信息智能感知将成为AI手机领域的标配技术。

NLP技术通过深度解析用户语言，使AI手机能够准确理解并响应复杂指令，实现更加自然流畅的人机交互，推动交互方式革新。AI手机通过语音助手、智能输入、增强现实和智能拍摄等应用实现智能交互，提升处理能力，扩展智能手机应用场景。其中，语音助手是NLP技术在AI手机中最广泛的应用之一，苹果的Siri和亚马逊的Alexa等应用通过NLP技术进行语音识别、语义理解和对话管理；AI手机的智能输入法通过预测输入、自动纠错和语音输入等功能，提高用户的输入效率；实时翻译应用NLP技术，帮助用户跨越语言障碍进行交流。

多模态信息智能感知进一步拓宽了手机的感知边界，通过整合图像、视频、音频等多种数据源，实现对用户行为、环境变化的全面捕捉与精准分析，为AI手机提供更加丰富的决策依据。智能拍摄和增强现实均是多模态信息智能感知的重要应用，智能拍摄通过识别功能自动识别拍摄场景，并根据不同场景特点自动调整相机参数，从而获得最佳的拍摄效果；增强现实将计算机生成的文字、图像、视频等虚拟信息模拟仿真后应用到真实世界中，推进AI手机的智能交互进程。

新一代通信技术引入AI后，通信行业迈向高效新时代

AI手机推动通信技术革新，随着5G技术的大规模部署，5G技术演进与6G技术研发过程中引入AI技术实现智能化管理。在5G网络切片管理系统中引入AI技术，通过大模型训练平台提供的决策依据，自动执行管理策略，使网络具备智能感知、建模、分析判断和预测等能力；AI通过预测用户需求和网络状况，智能调度计算任务，优化边缘计算资源的利用。

在当前6G研发过程中，将无线网络的原理和架构与边缘AI模型和算法的任务结构相匹配，加速6G网络感知能力、通信策略、网络优化和应用场景的演进；使用AI高效准确地获取信道信息，进而构建包含6G信道关键特征的可配置数据集，为6G无线信道的研究提供理论支撑。AI将作为设计无线通信技术的原生工具，加速6G的标准化和商业化，新一代通信技术与AI的结合已成为未来通信研发的重要方向。

端侧大模型参数量增长，引领未来智能体验与应用革新

端侧大模型参数规模的持续增长将进一步拓展生成式AI手机的功能，催生AI手机的全新应用场景。AI大模型不仅在云端大规模部署，未来在端侧也将迎来爆发式增长。端侧模型直接利用设备自身的计算资源与电力供应，无需依赖外部云端算力，显著地优化了用户体验与成本结构。以AI手机为代表的智能终端和边缘设备为云端分担算力成本推动云、端、边缘算力需求走向平衡。目前，AI手机端侧大模型的参数规模普遍达到70亿，到2027年，手机端侧大模型的参数规模预计会达到240亿，届时，AI手机将可提供更高精度的健康监测服务，支持实时翻译、会议记录要点同步提炼，实现多样化、专业级的摄影和修图功能等，成为自在交互便捷、实时随心、安全可信、专属陪伴的个人智能助手。

图8 2023-2027年手机端侧大模型参数量及预测

AI手机成为激发智能移动终端市场增长动能的关键突破口

随着大模型技术迅速发展，引发智能移动终端的交互变革，手机进入AI时代。根据当前市场的规模和发展趋势，2023年全球新型AI手机的出货量约5000万部，到2024年新型AI手机的出货量预计将会达到1.5亿部，占全球智能手机总出货量13%，AI手机渗透率持续提升。到2027年，全球AI手机销售量将超过5.9亿部，占全球智能手机总出货量的比重超过50%。

图9 2023-2027年全球AI手机销售量及预测

中国智能手机企业在AI手机研发投入力度加大，技术优势明显，兼顾高端和中端市场。2023年，中国AI手机销售量达到1100万部，占全球AI手机销售量22%。2024年，中国市场的新型AI智能手机出货量预计将超过3500万部，预估市场占有率为12%，并在未来几年中持续增长，到2027年新型AI智能手机出货量将达到2.2亿部。

引入AI技术的智能手机凭借其自学习能力、复杂信息感知等能力，正逐渐抢占传统智能手机市场。未来几年，随着AI技术的不断进步和普及，AI手机将成为人们生活中不可或缺的重要工具，推动整个手机市场的革新与发展，带动智能移动终端的多元化发展。

图10 2023-2027年中国AI手机销售量及预测

三、推动中国AI手机发展的对策与建议

推动AI手机核心技术攻关，打造人机交互新载体

为紧抓新一代移动通信发展新机遇，攻关AI手机核心技术，需要推动AI技术与智能终端有机结合，解决高规格模型的内存问题，提高大语言模型的准确程度和理解深度。

AI手机厂商加大对AI技术和智能终端结合领域的研发投入，支持AI手机关键技术和核心组件的研究。企业与科研单位联合，加大用于边缘计算的AI芯片研发力度，研究多模态传感器融合技术，保障AI手机能够在本地进行复杂的AI任务处理，促进AI技术在智能终端的广泛应用。

AI手机大模型提供方重点研究和开发模型压缩技术。减少大模型在AI手机中的计算资源和内存需求，对AI手机搭载的大模型进行模型剪枝、量化和知识蒸馏等操作，提高模型的计算效率和响应速度，减少模型的内存占用；此外，研发分层存储架构和统一内存架构，优化内存压缩算法和内存映射算法，提高内存使用效率和系统性能。

AI手机系统设计过程中，投入资源进行多任务学习和迁移学习技术的研发。通过多任务学习减少模型训练的资源消耗，保障AI手机在有限的硬件资源下实现更高效的性能；缩短迁移学习新任务的训练时间，简化AI手机的系统更新和新功能开发难度；通过收集AI手机的模型所需的高质量数据集，结合实际进行模型微调和优化。

构建AI手机上下游产业链，加强各环节合作力度

为加快AI手机规模化商用，需要建立AI手机产业创新孵化平台，提供从技术研发到生产制造，再到市场推广的全流程支持。

政府层面引导高校和企业合作，将AI方向的理论研究和智能手机的应用场景有机结合，进一步完善新型研发机构多主体、多要素协同制度，建立技术孵化器和转移平台，推动高校科研成果在企业中的应用和产业化；组建AI手机产业联盟和合作平台，整合企业间的信息互通和协同作业的供应链，促进AI手机产业链上下游企业的协同发展。

AI手机产业联盟推动AI手机生产制造过程的智能化和协同化。建立智能供应链管理系统，实现AI手机供需信息实时共享，提高供应链效率和响应速度；推行开发、生产各环节合作，加强软件开发商、芯片厂商、传感器供应商等AI手机企业合作，促进生产各环节协同工作，减少生产环节间的信息壁垒。

建议政府相关部门加强AI手机的技术服务平台建设。建立AI手机公共技术服务平台，提供测试验证、技术咨询等服务，验证AI手机传感器的精确性、软件功能的稳定性和数据加密保护措施的完备性，降低中小企业的研发成本；通过技术创新、数字营销、优质售后等措施，提升AI手机的核心竞争力，促进全产业链的健康发展。

共建AI手机行业标准，统筹推进产业生态化

针对AI手机面临客户需求多样且分散的情况，中国需要建立广泛、包容性强的行业生态体系，以迅速调整和优化AI手机功能与性能。

以政府为牵引成立AI手机行业标准化委员会。联合企业、科研机构和行业专家，共同制定和推广中国AI手机的技术标准和规范，并积极参与国际AI手机标准的制定，借鉴国际先进经验，推动中国标准与国际标准的接轨和融合；通过标准化工作，确保不同操作系统下的AI手机之间的兼容性和互操作性，减少重复研发和资源浪费，提升行业技术水平和市场竞争力。

AI手机制造商和软件公司逐步建立开放的AI手机开发平台。通过提供开放的SDK、API接口和技术文档，降低开发门槛，定期监测平台使用情况和开发者的反馈，评估平台对AI手机产业发展的推动效果，及时调整策略；引入最新的AI研究成果，不断迭代和优化开发平台，保持平台的先进性。

AI手机企业建立用户反馈和参与机制。让用户参与到AI手机应用和服务的设计、开发和优化过程中；开展用户共创活动，设立在线反馈平台、客服热线等用户反馈渠道，收集用户需求和建议，增强用户对AI手机的认可度和满意度；建立反馈闭环，确保用户反馈能够被有效转化为产品改进措施，并向用户展示改进成果；通过官方渠道宣传建立用户反馈和参与机制的重要性和成功案例，推动AI手机服务生态的繁荣发展。

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