智能硬件 | AI手機(jī)是營(yíng)銷噱頭嗎？對(duì)哪些行業(yè)利好？

趁著AI浪潮，手機(jī)廠商爭(zhēng)先搶灘AI手機(jī)領(lǐng)域，智能手機(jī)開始步入AI新時(shí)代。AI手機(jī)不需要借助第三方App，而是通過(guò)手機(jī)自身的算力，直接成為用戶的智能助手。但手機(jī)的AI應(yīng)用能有多少，是否只是手機(jī)廠商為促進(jìn)銷量的營(yíng)銷噱頭，AI手機(jī)會(huì)不會(huì)重蹈折疊屏的覆轍目前還有待商榷。
各手機(jī)廠商發(fā)展AI的策略和產(chǎn)品
市場(chǎng)上已有AI手機(jī)在售，三星、華為、小米、OPPO、vivo、榮耀都推出了自家的旗艦AI手機(jī)，AI附加圍繞“AI芯片+AI智能系統(tǒng)+AI開放生態(tài)”三個(gè)賦能。

三星Galaxy S24：搭載了高通驍龍8 Gen3處理器，內(nèi)置了強(qiáng)大的AI芯片，與谷歌合作搭載了Gemini AI大模型。其AI功能不僅限于拍照優(yōu)化和語(yǔ)音識(shí)別，還深入到了系統(tǒng)層面，如智能管理電池壽命、優(yōu)化應(yīng)用程序性能等。Galaxy S24還引入了先進(jìn)的AI攝影技術(shù)，如AI場(chǎng)景識(shí)別、AI超分辨率等，為用戶帶來(lái)出色的拍照體驗(yàn)。

華為Mate60 Pro：使用了華為自研的麒麟系列芯片，內(nèi)置了強(qiáng)大的AI處理能力，并搭載了盤古大模型，具備新一代NPU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，可以直接連接華為云端的AI大模型，為本地的照片增強(qiáng)畫質(zhì)，“AI云增強(qiáng)”功能。

小米手機(jī)14：小米自研AI大模型，可以在手機(jī)上離線使用“文生圖”、“AI擴(kuò)圖”與“AI擦除”功能。小愛(ài)AI大模型同時(shí)深入融合小米澎湃OS系統(tǒng)，已經(jīng)構(gòu)建了多項(xiàng)AI賦能。搭載了高通驍龍?zhí)幚砥?，?nèi)置了強(qiáng)大的AI芯片。小米14在拍照、語(yǔ)音識(shí)別、智能推薦等方面都有出色的表現(xiàn)。此外，小米還通過(guò)AI技術(shù)優(yōu)化了手機(jī)的性能和續(xù)航，為用戶帶來(lái)更加流暢和持久的體驗(yàn)。

還有其他本文不多加贅述，感興趣的朋友可以自行搜索。對(duì)比6款A(yù)I手機(jī)，可以發(fā)現(xiàn)手機(jī)的智能化應(yīng)用比較單一和局限，更多的是體現(xiàn)在智能助手服務(wù)和圖片上，最常見的智能語(yǔ)音助手、AI攝影/拍照、AI翻譯、手機(jī)性能的AI智能優(yōu)化。
手機(jī)AI多為端側(cè)AI，應(yīng)用側(cè)重于推理運(yùn)算
云是云計(jì)算，邊是邊緣計(jì)算，端是設(shè)備端也就是我們常說(shuō)的終端。很多生成式AI應(yīng)用都跑在云端，但如果應(yīng)用場(chǎng)景是人們時(shí)常接觸的設(shè)備，那數(shù)據(jù)跑在端側(cè)會(huì)更高效。

用手機(jī)人臉識(shí)別舉個(gè)例子，手機(jī)攝像拍照之后把圖像傳到CPU，然后CPU調(diào)用本地AI做數(shù)據(jù)處理，從而實(shí)現(xiàn)人臉匹配，再根據(jù)結(jié)果進(jìn)行開鎖、報(bào)警等動(dòng)作執(zhí)行。整個(gè)Al的過(guò)程都在設(shè)備端，不用連接云，也不用連接邊緣。

對(duì)于AI手機(jī)而言，端側(cè)AI有很多好處，因?yàn)椴挥寐?lián)網(wǎng)可以在本地運(yùn)行，不到云上處理且不受網(wǎng)絡(luò)限制，所以速度快且低功耗。最重要的是數(shù)據(jù)不上傳到云端，就不用擔(dān)憂隱私問(wèn)題，相對(duì)而言安全很多。

AMD CEO蘇姿豐說(shuō)過(guò)，未來(lái)大模型推理市場(chǎng)的規(guī)模將遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于模型訓(xùn)練市場(chǎng)，把AI手機(jī)市場(chǎng)帶入進(jìn)來(lái)就很好理解了。華米OV這些頭部手機(jī)廠商已然在AI大模型賽道集結(jié)，華為有盤古大模型，小米有AI大模型MiLM-6B，OPPO有安第斯大模型（AndesGPT），vivo也有藍(lán)心大模型BlueLM，榮耀有基本上這些已經(jīng)訓(xùn)練好的大模型會(huì)植入到每部手機(jī)上，每個(gè)用戶喂給手機(jī)的數(shù)據(jù)和習(xí)慣將基于手機(jī)廠商的大模型進(jìn)行，因此用戶對(duì)于AI的應(yīng)用大多側(cè)重于推理。
NPU在AI手機(jī)的異構(gòu)處理器中更加普遍
蘋果在2017年率先在A11芯片組中引入NPU；華為于2018年將NPU嵌入到其麒麟970 SoC中；高通在800系列芯片組逐漸強(qiáng)化AI引擎；聯(lián)發(fā)科、三星也將NPU集成到產(chǎn)品中。

手機(jī)處理器SoC集成NPU變得普遍，并將NPU用于加速卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)運(yùn)算，高效執(zhí)行大規(guī)模并行矩陣乘法和向量運(yùn)算，提高在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等方面的性能。

IDC資料顯示，下一代AI手機(jī)處理器SoC更快更高效運(yùn)行生成式AI的模型，滿足Stable Diffusion和各種LLM用例，NPU性能至少要求30 TOPS。

圖注：NPU隨著不斷變化的AI用例持續(xù)演進(jìn)（圖源：高通）NPU結(jié)構(gòu)、指令集和緩存針對(duì)高效運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法而優(yōu)化，因此，在AI手機(jī)這樣的資源有限且對(duì)功耗敏感的平臺(tái)上，通常由NPU作為主要的AI計(jì)算單元，能夠更好地平衡性能與能耗之間的關(guān)系，并為用戶提供更佳AI體驗(yàn)。

此外，許多AI應(yīng)用需要快速響應(yīng)用戶請(qǐng)求，進(jìn)行實(shí)時(shí)推理和決策，NPU在處理小到中等規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，通常能夠提供更低延遲的服務(wù)，滿足實(shí)時(shí)性要求。

集成NPU的處理器、NPU IP的例子包括：

高通Hexagon NPU，面向以低功耗實(shí)現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)定的高性能AI推理而設(shè)計(jì)，可通過(guò)定制設(shè)計(jì)NPU并控制指令集架構(gòu)（ISA)，快速進(jìn)行設(shè)計(jì)演進(jìn)和擴(kuò)展，解決瓶頸問(wèn)題并優(yōu)化性能。驍龍8 Gen3采用的高通AI引擎就包含Hexagon NPU。

芯原VIP9000系列NPU IP，提供可擴(kuò)展和高性能的處理能力，適用于Transformer和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。芯原聲稱，集成了芯原神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NPU)IP的人工智能（AI)類芯片已在全球范圍內(nèi)出貨已經(jīng)超過(guò)1億顆。

瑞芯微在過(guò)去幾年已經(jīng)迭代了4代NPU的IP，不斷提升對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的支持、效率，形成人工智能技術(shù)上良好的基礎(chǔ)。2023年半年報(bào)顯示，其自研的NPU已經(jīng)滿足基于Transformer架構(gòu)的大模型需求，形成人工智能技術(shù)上良好的基礎(chǔ)。
AI算力需求或推動(dòng)手機(jī)存儲(chǔ)器件升級(jí)
當(dāng)前的基本AI功能在移動(dòng)設(shè)備上使用大約100MB的內(nèi)存，但基于LLM的功能可能需要高達(dá)7GB的額外DRAM。16GB DRAM被認(rèn)為是下一代AI智能手機(jī)的最低要求。在擴(kuò)大存儲(chǔ)容量的同時(shí)，減少內(nèi)存占用的技術(shù)（比如參數(shù)量化）對(duì)于縮小在數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練的大型模型，使其適用于諸如手機(jī)的便攜設(shè)備是必要的。另一個(gè)減小LLM規(guī)模的方法是將數(shù)據(jù)類型遷移到INT8，雖然降低推理精度，但能解決硬件限制問(wèn)題。手機(jī)制造商正在尋找更多實(shí)現(xiàn)LLM的方法，降低額外內(nèi)存需求產(chǎn)生的成本。機(jī)構(gòu)YOLE預(yù)計(jì)，高端Android機(jī)型和iPhone可能在2024年和2025年率先添加更多DRAM和AI功能。16GB的高端智能手機(jī)足以滿足7B參數(shù)LLM，較小的LLM可能能夠在12GB的設(shè)備上運(yùn)行。然而，在人工智能采用周期的早期階段，LLM將在多大程度上增加內(nèi)存需求還有待確定。

圖注：AI模型大小影響手機(jī)、PC存儲(chǔ)的容量和數(shù)據(jù)類型（圖源：YOLE）AI手機(jī)對(duì)NAND存儲(chǔ)器的影響預(yù)計(jì)相對(duì)有限。AI使用NAND存儲(chǔ)模型參數(shù)，以及與智能手機(jī)上所有文件相關(guān)的元數(shù)據(jù)。AI應(yīng)用生成的內(nèi)容所需的額外存儲(chǔ)量沒(méi)有確定的大小，但可能會(huì)加速低存儲(chǔ)容量配置手機(jī)的淘汰。還要指出的是，延遲是AI應(yīng)用性能的關(guān)鍵，較大的模型需要更快的存儲(chǔ)接口，生成式AI在手機(jī)的應(yīng)用可能會(huì)加速采用最先進(jìn)的存儲(chǔ)器類型和接口標(biāo)準(zhǔn)。一個(gè)產(chǎn)品例子是，榮耀最新旗艦AI智能手機(jī)榮耀Magic6 Pro利用美光的UFS 4.0接口標(biāo)準(zhǔn)移動(dòng)閃存、低功耗雙倍數(shù)據(jù)速率5X（LPDDR5X）內(nèi)存，支持70億參數(shù)的MagicLM的大型語(yǔ)言模型。
小結(jié)
AI手機(jī)是智能手機(jī)產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步與市場(chǎng)需求相結(jié)合的產(chǎn)物，AI技術(shù)將進(jìn)一步融入到手機(jī)的拍照、語(yǔ)音識(shí)別、手勢(shì)控制、個(gè)性化推薦等功能中，用于提升用戶體驗(yàn)，更精準(zhǔn)理解和滿足用戶的個(gè)性化需求。圍繞AI手機(jī)的硬件軟件創(chuàng)新將持續(xù)，有望將AI技術(shù)延伸到電池管理、網(wǎng)絡(luò)連接、安全防護(hù)等更加廣泛的手機(jī)應(yīng)用場(chǎng)景中。

審核編輯 黃宇