文章| 18年前，苹果公司凭借智能手机为整个半导体行业开启了新的绿色时代范式。 Siri推出后，语音助手迅速成为行业标准，但其功能大多局限于查看天气、设置闹钟等基本任务，距离真正的智能还很远。如今，随着人工智能的到来，人们一致认为行业正在发生变化。这个更大的模型不再是为手机增添“智能”的简单问答辅助工具，而是像多用途管家一样深度融入系统流程，完成订票、点餐、跨应用取消更新等复杂操作，推动手机真正成为下一代计算时代的门户。过去一年，GPT-5、Gemini 3等大规模模型的不断迭代，牢牢地将人工智能置于技术的核心地位。当国内大规模语言模型深度融入操作系统的AI手机推出，外媒评论称，这可能预示着“中国第二个DeepSeek时刻”的到来。这种从“人工智能作为工具”到“人工智能作为数字工作者”的飞跃正在重塑智能手机的核心形态。 AI手机：大机型与终端紧密融合中兴通讯与字节跳动联合研发的努比亚M153手机（豆包手机）的亮相，堪称AI手机领域的颠覆性事件。其主要亮点是在系统层面深度融合AI智能体功能。ema操作系统在应用程序间自动执行、场景化记忆服务和便捷唤醒交互等方面实现了根本性进步，赋予手机“真人化”的智能属性。国际科技博客Tech-Now.io直言，如果这范例被广泛采用，它可以显着加速先进人工智能在移动设备上的传播。 US Medium 网站将此与从键盘到触摸屏的转变进行了比较，并表示：“飞跃似乎更大。”这种快速进展的背后，是各大设备厂商与手机厂商生态合作的新兴趋势。虽然豆宝没有计划开发自己的手机，但通过与中兴通讯的密切合作，已经实现了该技术的落地。另一家晶圆厂领先的模型开发商Zhipu最近开放了其旗舰AI代理模型AutoGLM。该模型被公认为业界首个具备“打电话”能力的AI代理，能够可靠地完成下单等跨越数十个步骤的复杂业务流程。为了携带或预订机票，这一开源意味着硬件制造商、手机制造商和开发人员可以使用 AutoGLM 重新创建人工智能助手hat 可以“理解”屏幕并模拟真人在自己的设备和系统上的点击、打字和滑动操作。目前，AutoGLM支持微信、淘宝、抖音、美团等50多个中文高频应用的核心场景。此前，这引发了激烈的争论。对于手机厂商来说，AI助手是摆脱竞争同质化发展、实现差异化发展的关键。荣耀、小米、OPPO等厂商此前并没有可以开放所有应用的超级入口，但AutoGLM的开源为他们从云端过渡的设备提供了现成的技术基础，规模化的模式将推动智能手机从“功能集合”向“智能伙伴”转变。目前，市场上AI手机的推广层出不穷，但真正的AI手机与传统智能手机有着本质的区别。人工智能暴徒ile手机并不是超越智能手机的新产品，而是下一代的进化。但AI已经从“辅助工具”升级为“基础系统级功能和交互核心”。至于手机的准确定义，目前行业内尚未形成统一标准。此前，业界普遍认为AI手机的主要区别在于其端侧AI能力。虽然传统智能手机中的大部分人工智能功能都是基于云端的，但人工智能手机将大规模模型直接集成到芯片中，从而实现更快的响应时间和更好的隐私保护。例如拍照时实时排除路人、离线文档翻译等功能是传统手机难以实现的。然而，通过在边缘集成强大的大模型，AI手机也可以理解用户意图，主动服务用户，跨场景执行复杂的任务。应用程序。二是搭载系统级AI代理，大规模依托modelo实现多模态识别和自动执行能力，在响应速度、隐私保护等方面优化用户体验，打造虚拟办公、沉浸式学习等消费场景。这类设备走云端协同技术路线，结合边缘计算，降低算力需求，让几千元的机器适配云端的AI能力。对于国产机型，该公司正在重点开发通过模拟屏幕识别和点击操作来缩短交互路径的智能助手，例如OPPO的“小布”和荣耀的“YoYo”。荣耀Magic8系列搭载业界首个自进化智能AI操作系统MagicOS 10，自动运行衣食住行3000多个场景和购物，并支持跨生态系统的设备互连。努比亚M153采用智能代理框架，完成产品识别、全网比价、快捷支付等整个运营链条。系统级集成水平远超传统AI助手。值得注意的是，努比亚M153（豆宝手机）采用了云AI。也就是说，它与专注于边缘AI能力的AI手机不同，但它代表了AI手机的新范式。尽管在云中运行的人工智能模型通常比在本地运行的人工智能模型表现更好，但云模型也有一些缺点。一些用户可能担心将个人或敏感数据发送到远程数据中心，或者可能希望在没有 Wi-Fi 或蜂窝连接的情况下使用 AI 模型。手机芯片是设备中实现AI能力的“硬件基础”。了解云中人工智能的挑战，领先制造商已经在设备上实现AI，通过强大的硬件支持实现本地数据处理，确保敏感信息不上传到云端。这样既完全避免了安全风险，又保证了响应速度。最终，这取决于基于硬件的支持。手机芯片是边缘部署AI能力的主要载体。随着AI从单任务处理向跨场景智能调度演进，芯片的NPU（神经网络处理单元）将成为衡量AI性能的中心指标，直接决定大规模局部模型。运营效率类型。目前主流芯片的AI算力已达到50TOPS以上水平，算力、节能控制、多模态数据处理能力三位一体已成为芯片厂商的核心研究方向。在今年的高通骁龙峰会上，高通继续强调设备上人工智能的重要性。第五代骁龙8至尊版移动平台是这场革命的主要载体之一。这不仅将AI性能、能效、设备端应用体验提升到新的高度，拓展了AI时代手机的能力，也带动了用户与智能设备交互方式的重大变革。骁龙8至尊版的AI能力版来自于底层硬件的创新升级。作为Qualcomm AI Engine的中央处理单元，全新Qualcomm Hexagon NPU较上一代平台实现了37%的性能提升和16%的每瓦性能优化。 NPU有12个标量加速器、8个矢量加速器和一个增强型张量加速器。标量加速器专注于图像识别和语音分析等经典 AI 任务，还支持 LLM 推理。矢量加速器用于加速复杂的像素级图像模型并支持 LLM 场景中更长的上下文窗口。张量加速器负责加速更大、更复杂的多媒体用例和 LVM 模型。此外，Qualcomm Hexagon NPU还支持INT2和FP8精度，可以通过减少内存使用来提高计算效率并优化cons.energy消耗。联发科也不甘落后。天玑9500搭载了由990超高性能NPU和超省电NPU组成的革命性双NPU架构，从硬件底层牢牢支撑终极AI的三大关键要求：“高性能+低功耗+高安全性”。其中，超高性能NPU 990峰值算力较上一代提升111%，在苏黎世AI Benchmark上取得超过15000分的业界第一成绩。轻松处理繁重的AI任务，例如汇总4K高分辨率文本图形和m多模式内容。集成的Generative AI Engine 2.0通过专用固化电路和内存压缩技术，率先支持8位BitNet 1.5大规模模型计算，在峰值性能期间大幅降低存储需求和功耗56%。我们通过“计算能力加倍、功耗减半”实现了革命性的能源效率。同时，天玑9500的超低功耗NPU具有业界领先的计算与存储一体化架构。运行功耗比传统NPU低42%，可全天候支持低功耗AI模型。再加上台积电第三代3nm制程技术的优势，NPU芯片的功效优势进一步增强。与上一代芯片相比，最大功耗降低了56%。此外，联发科还发布了“天玑AI开发套件”等工具，缩短了开发周期。研发周期，一天开发生成式AI应用，支持在智能手机、智能汽车等多种设备上部署创新的AI体验，并推出《生成式AI手机行业白皮书》，定义AI手机的发展路径，构建从芯片到应用的设备侧AI生态。谷歌 Pixel 9 手机采用全新定制 Tens G4 芯片，这是新一代高性能手机芯片，旨在优化日常使用场景，例如更快地打开应用程序和流畅地浏览网页。 Tensor G4 由 Google DeepMind 设计，三星制造。由 Arm 架构提供支持，并经过优化以运行尖端的 AI 模型。它也是首款能够运行多模式 Gemini Nano 模型的处理器，可以在手机端完成大型模型上的文本、图像和音频理解等任务。手机芯片面临三大挑战 人工智能能力虽强手机芯片性能不断提升，行业仍面临三大挑战。首先是平衡计算能力和能源效率的问题。在本地运行数百亿参数的大型模型会迅速增加功耗，给芯片散热和电池寿命带来压力。用户对人工智能功能的高要求，导致对手机的轻薄便携提出了更加严格的要求。这与要求是极大矛盾的。如何在强大算力和低能耗之间找到平衡点，是芯片厂商面临的核心问题。其次，技术标准和环境合作的碎片化。芯片厂商、手机品牌、大机型团队之间缺乏统一适配标准，导致AI功能实现效率参差不齐。同时，缺乏统一的编程架构支持g 计算能力融入到手机芯片以及汽车和智能家居等设备中，为跨设备协作带来了明显的瓶颈。第三，安全和隐私保护存在根本性差距。本地数据处理的兴起暴露了芯片级数据加密技术的缺陷，增加了隐私泄露的风险。防篡改芯片保护不足还可能导致人工智能设备的误用，从而产生安全风险。 AI手机的竞争本质是算力与芯片生态能力的双重竞争。这就要求芯片厂商摆脱单一硬件的思维，从系统层面发展自己的核心竞争力。 LPDDR6内存、高标准UFS闪存等支撑技术的扩散，将使芯片能够支持更强大的AI能力的实现，加速多模等场景的成熟。达尔交互和自主完成复杂任务。未来，HBM（高带宽内存）以及手机计算存储一体化技术的进步将进一步解决算力与能源效率的平衡问题，促进终端AI的不断升级。从实验室到日常生活，AI技术的传播离不开手机芯片的支持。作为智能社会的核心基础设施，手机芯片的发展不仅关系到智能手机产业的升级迭代，还将重塑人们与智能设备的交互方式，促进人工智能融入出行、办公、家庭等各种场景。在这场智能革命中，芯片的重要性不言而喻。芯片不仅是AI手机的“心脏”，更是开启任何场景智能时代的钥匙。他将继续领导开发科技产业的方向。
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