每經記者 王晶    每經編輯 楊夏    

在硬件堆砌難以拉動銷量增長后，智能手機市場再次“卷”向軟件層面。

上一輪軟件層面的競爭，手機廠商競相采用智能語音助手，但對用戶來說存在感一直不高，不同于此，如今ChatGPT引發了全球AI領域的軍備賽，在AI大模型的驅動下，各大手機廠商不約而同地將目光投向了手機端側載體。

11月16日，在OPPO開發者大會（ODC 2023）上，ColorOS（OPPO推出基于Android定制的操作系統）14首發對話增強的安第斯大模型（AndesGPT），其中包括從10億至千億多種不同參數規模的模型。同時，安第斯還將與潘塔納爾系統融合，在大模型的加持下，對用戶意圖理解更精準，從而推出一系列專屬服務。

OPPO開發者大會。 圖片來源：OPPO供圖

OPPO之外，當前包括華為、小米、vivo、榮耀等在內的手機廠商均已跑步進入大模型賽道，讓一場圍繞“軟實力”的深水之戰愈演愈烈。業界普遍認為，手機端側與AI大模型能力融合后，未來將成為每個人的私人助手。

不過，應用在手機端的大模型是真正能引發智能手機巨變的技術，還是仍然偏重“語音助手”的噱頭還有待觀察，對于大多數智能手機廠商而言，在具有突破性的手機應用或產品出現之前，大型模型是不能放棄的高地。

手機端側大模型初步跑通

過去AI大模型賽道的主要玩家以互聯網大廠為首，但隨著該技術在手機終端應用上的成熟，當前幾乎所有的頭部手機廠商集體將創新點向軟件轉移。

華金證券指出，AI大模型對手機的提升主要來自兩方面：首先，AI大模型可增強手機處理圖像、語音、NLP（自然語言處理）等任務的能力，大幅提升手機性能；其次，AI大模型擁有龐大的語言數據庫作為訓練資源，在算力和算法的支持下，手機可以理解復雜的語意和語境?；跍蚀_的自然語義理解，外加龐大的知識和數據庫，手機可以給出準確和快速的回答。隨著人機交互愈發頻繁，用戶畫像刻畫將更為精確，回答也越發定制化，手機將真正意義上成為專屬數字助手。

8月初，在華為開發者大會上，余承東表示鴻蒙4.0系統會迎來一個全新的語音助手“小藝”，其中包括知識獲取、邏輯推理、任務規劃、記憶擴展、工具調用和制作輔助等方面的功能。同樣在8月，雷軍在年度演講中表示，小米全面擁抱大模型，并且在今年4月已經組建小米AI大模型團隊。10月26日，小米發布澎湃OS，AI大模型的能力完全嵌入到澎湃OS；10月，OPPO宣布與聯發科技合作共建輕量化大模型端側部署方案。

OPPO在ODC 2023上介紹稱，安第斯大模型采用云端相結合的方式落地端側大模型，即通過手機端硬件+云的組合，實現以往單純依賴云服務的智能語音助手所不能實現的效果。“當ColorOS融入了端云協同的安第斯后，用戶可能只需要一句話，就能通過融合端側與云側數據更好理解用戶，成為非常懂你的超級助理。在端云分工上，安第斯大模型會根據任務需求和模型能力不同，調用不同模型，比如聯系人查詢等簡單任務，采用小模型端側快速響應，知識/信息查詢等復雜任務采用云端大模型準確回答，兼顧推理成本和用戶體驗。”

圖片來源：OPPO供圖

據悉，僅云端運行大模型的成本非常高昂。例如，ChatGPT這樣的超大模型需要1000張主流卡容量的獨立計算集群，以及對應的模型并行算法框架來支持訓練。在成本方面，超大模型的訓練需要大規模計算集群以及對應的模型并行算法框架的支撐，因此訓練成本通常很高。ChatGPT單次模型訓練耗時1個月，訓練成本達1200萬美元。

另一方面，如果將大模型直接上傳到云端聯網使用，又會失去端側部署的優勢。例如，大模型原本可以根據用戶信息，在手機上個性化定制手機助理，且確保信息不上傳到云端；但如果大模型在云端加載，勢必要將個人信息通過網絡上傳，隱私安全無法保障。

實際上，相比其他應用領域，手機端是大模型最難落地的場景之一。受體積、性能、功耗的限制，如果直接將大模型部署在端側，往往難以取得較好的使用效果，即使能運行起來，推理速度也不及預期，vivo副總裁、OS產品副總裁周圍曾直言：“性能方面，如果做輸入法的出詞推薦，兩秒才能出一個詞；功耗方面，大參數量級的大模型在端側運行的話非常耗電。”

為此，安第斯大模型在端側對推理引擎進行算子融合與優化，通過與高通、聯發科技合作，在行業采用4位量化技術（行業最優大模型端側部署方案），使得安第斯大模型在端側響應更快，從而提升模型的內容生成時間。

智能手機還有怎樣的“進化”空間？

智能手機這類產品所面對的用戶之廣、應用場景之豐富，應用類型之多，是其他行業很難比擬的，在大模型落地端側后，怎樣用好大模型，真正給消費者帶來價值是當前各大手機廠商思考的重點。

過去在提升用戶體驗方面，智能手機等泛終端的焦點主要集中在硬件性能和軟件優化。當前，5G、云、AI正在加速推進萬物互融的進程，同時，XR、元宇宙、機器人等未來技術場景、內容與形態也在不斷創新發展。

QuestMobile數據統計顯示，2022年1季度，國內移動互聯網用戶已接近12億，人均擁有5臺智能設備，超過50%的用戶存在跨設備跨應用的需求。另據IoT Analytics預計，2025年全球可能將有超過270億的物聯網設備連接。然而，海量智能設備在幫助用戶實現便利生活的同時，也放大了設備過多帶來的副作用：設備間的生態差異、系統不兼容等問題，導致用戶往往需要耗費更多精力不停切換設備/應用獲取服務。

實際上，萬物互融時代，用戶關注的各類信息，常常以各種格式散落在各個應用之間，互不相通。例如用戶要制作一份出行攻略，需要打開不同旅游類APP以及小紅書、馬蜂窩、大眾點評……查找景點、美食、出行線路等等，保存不同格式內容素材，并且有的APP還不支持復制文本，只能截圖后裁剪，操作極其繁瑣，效率非常低。

對此，OPPO的解題思路是，將安第斯與潘塔納爾系統融合，潘塔納爾是OPPO實現不同設備和不同操作系統之間互聯互通的系統，安第斯則擁有學習、記憶與計算能力，能夠從用戶情境、上下文對話、正在發生事件等多維度變量信息中識別用戶需求，推動系統融合組裝自有服務與三方服務。

舉例來看，此前系統只有知道用戶訂了高鐵票去北京，才會提前推送高鐵行程信息。未來，安第斯大模型在理解用戶需求后，系統會推薦用戶合適的高鐵班次進行購買。隨后，系統將高鐵卡片與目的地天氣卡片進行融合，成為一張包含高鐵班次、出行時間與北京天氣溫度的新卡片。此外，系統還會根據交通擁堵情況，以及用戶偏好習慣，提供導航去高鐵站停車場等關聯服務推薦；如果識別到用戶想去旅游，還會提供旅游相關的服務。

不過，要做到這種觸達效果，要建立在大模型對用戶需求的精準理解，以及潘塔納爾對三方服務與系統服務的編排組合能力基礎上。這需要OPPO持續擴大朋友圈、搭建生態。

布局生態圈在過去幾年已成為手機廠商共同的動作。從投入路徑來看，各家頭部廠商在軟件層面的切入點其實并不相同。

其中，華為打造的鴻蒙生態持續強調跨終端的全聯接場景。蘋果是最早的軟硬結合的踐行者，已經實現了生態閉環。手機行業進入存量時代，在原先的單一維度上尋求突破變得困難重重，各自為政只會惡性競爭、加劇內卷，但如果跨終端、多應用的企業聯合起來，或許能有新的機遇。OPPO以已上線的美團卡片為例，通過對用戶各環節意圖的精準推送，美團外賣卡片點擊率提升63%、訪購率提升200%。

vivo方面的思路略有不同。周圍認為，“大模型用于增強已有的一些模塊和能力，屬于錦上添花。但它也有一些顛覆式能力，并且一定會改變人們對于手機的定義。AI大模型的應用再進一步，將是以‘智能體’形式呈現。甚至當低至32M-200M主頻+32G內存，就可以跑通一個系統并且具備大模型能力時，未來更多輕量化的設備，諸如攝像頭、機器狗等都將具備智能表現。”

對于智能終端行業來說，AI大模型讓人機交互產生了革命性變化，可以預見的是，未來終端設備的服務能力、服務方式都會迎來革新。

封面圖片來源：OPPO供圖