中国基金报记者 冯尧
智能手机行业进入存量时代，各厂商都在寻求新的创新点。而AI的到来，成为重要催化剂。
1月8日，OPPO正式发布了其旗舰机型FindX7系列。与传统智能手机不同的是，该机型得到70亿参数的AI大模型加持。为了炫技「AI语音摘要」等功能，OPPO首席产品官刘作虎甚至与理想汽车CEO李想进行了一波「商业互吹」。
当前，已有越来越多国产手机厂商在AI领域进行密集布局，AI手机的落地步伐正明显加快。在业内看来，随着高参数大模型逐步落地，AI手机将率先将消费电子拉进「AI时代」，同时也将促进硬件环节持续迭代。
AI效果如何？现场「炫技」
OPPO在ODC上正式推出自主训练的大模型AndesGPT之后，首次将这一70亿参数的大模型应用在端侧手机，即最新旗舰机型Find X7系列上。
据了解，AndesGPT通过高精度4bit量化等模型压缩、推理引擎的加速，以及与芯片平台深度合作的硬件加速方式，第一次为手机端侧带来完全体70亿参数大模型。
在AI大模型加持下，全新语音交互助手小布不仅可以聊天，还可以回答各种问题，拥有总共超过100种能力。其能够在办公效率，生活服务，学习教育等不同维度为用户提供帮助。
OPPO此次发布额Find X7系列基于AndesGPT 70亿参数大语言模型带来了一系列应用案例。
例如，自然语义的理解和文本处理方面，根据官方提供的数据，AndesGPT 70亿参数大语言模型可以在200字首字生成带来20倍的更快响应，面向2000字首字生成也可以实现2.5倍的更快速度。
在生成质量方面，AndesGPT可以实现最高14000的摘要字数上限，达到了同平台其他模型的3.5倍。以通话摘要功能举例，AndesGPT能够帮助用户梳理通话内容的要点，并准确地输出带有主题、要点，以及待办事项的通话内容摘要，精准程度明显优于10亿级别的端侧模型。
为了更直观展现70 亿参数大模型加持后的效果，OPPO在现场「炫技」，理想的新车型也蹭了一波热度。在发布会上，刘作虎放出了一段与李想进行的一波「商业互吹」。
刘作虎作为首批预定了理想Mega的车主，前几天与李想电话进行了一段交流。其中李想提到Mega的舒适性、静谧性和智能化等特点，同时邀请刘作虎参加3月1日的发布会。通话结束后，通过「AI语音摘要」功能，Find X7随即生成包括对话重点和待办事项在内的摘要。
除了生成对话摘要之外，「AIGC消除」也是一大常用功能，该功能让主体消除与实景重绘等众多功能的实现落地。在现场，OPPO方面也实际通过复杂的图片来展示了这一功能。
据悉，AndesGPT不仅支持超过120类主体的识别与分割，还可以直接在画面中生成自然的光影效果。
消费电子迈入AI时代
据悉，Find X7之所以能够运行70参数AI大模型，离不开其AI芯片加持。据了解，此次发布的Find X7系列搭载了天玑9300生成式AI移动芯片。
在2023年11月6日，联发科发布了天玑9300旗舰5G生成式AI移动芯片，其一大卖点就是支持终端运行10亿、70亿、130亿、最高可达330亿参数的AI大语言模型。
除了OPPO的Find X7系列之外，VIVO的X100系列也搭载了天玑9300芯片，该系列同样支持70亿参数AI大模型。而上述两款机型也是业内首批实现70亿参数大模型落地的AI手机。
事实上，除了天玑9300之外，高通也加入了AI芯片的「军备竞赛」。在2023年10月25日，高通发布了全新的第三代骁龙8移动平台，该产品的一大亮点，就是Hexagon NPU速度提升98%，能效也提升了40%，支持超过100亿个参数的模型。
在此前的骁龙峰会上，荣耀宣布Magic6系列将搭载第三代骁龙8移动平台，支持70亿参数的端侧AI大模型。
实际上，在手机行业，最早发布植入大模型的厂商是华为。在2023年7月7日，华为推出了盘古大模型3.0。不过在发布之初，盘古大模型与华为终端的联系并不深。盘古大模型「不作诗，只做事」，更多聚焦政务、金融、制造等行业。
但随着OPPO、VIVO、荣耀等厂商相继发布AI手机，AI大模型在端侧落地的热度已经明显提升。在业内看来，AI手机将会率先引领大模型在端侧的落地，有望将消费电子带进「AI时代」。
根据IDC预测，到2026年，中国市场近50%的终端设备处理器将带有AI技术。后续随着AI大模型与硬件的结合陆续完善，消费电子产业链也将迎来新的创新机遇。
该机构预计，智能手机、PC、智能眼镜、智能音箱等终端也将成为人工智能的硬件入口，创建新的生态，带动消费电子产业链的新一轮创新。
不过值得注意的是，由于手机AI大模型对本地的算力要求较高，接下来或许只有搭载最新旗舰处理器的手机才能支持极致的AI大模型功能。根据此前联发科透露，大语言模型对内存需求暴增，130亿参数大模型至少需要13GB内存，再加上6GB App保活、4GB安卓OS，16GB内存手机并不能运行该参数的大模型。
由于AI大模型对端侧算力以及内存的要求较高，这也意味着，老款智能手机接下来很难体验到相关功能。
华泰证券一份研报分析，AI大模型在手机应用对其BOM成本影响主要包括：1）SoC：AI引擎升级、NPU算力提升；2）存储：手机RAM升级至24GB LPDDR5X，相较当前主流的8GB LPDDR4X，成本提升300%；3）电源：电池/电源管理芯片升级，但弹性相对较小；4）光学：AI 推动屏下摄像头应用取得突破。
尤其在存储方面，华泰证券举例显示，在推理场景下，以一个100亿参数模型（FP16 精度）不考虑模型运算时的临时变量，总计需要18.6GB内存。
编辑：乔伊
审核：木鱼
