2023-10-26
大模型重塑一切的风，吹到了手机行业。
在见识了大模型重塑 IT 基础设施、营销、办公、自动驾驶等行业后，深陷于手机行业销量和技术双周期 “低谷” 的手机厂商们，急迫且高调地涌入大模型 + 手机的赛道。
走在前面的是华为和小米。今年 8 月，华为和小米先后宣布自家手机助手接入大模型。一时间，手机助手也拥有了类似 ChatGPT 一般的深度对话、自然语言理解以及编程能力。
然而，这样依赖云端的大模型部署方式，在使用上需要用户等待太久，并且消耗大量带宽和算力资源，对话也经常不流畅。
于是，在手机端部署大模型，形成端云协同的大模型的方案，成了所有手机厂商们的一致选择。
为了把大模型塞进手机，OPPO、vivo、小米纷纷先后推出手机端十亿参数级别的 “轻量版大模型”。芯片厂商联发科和高通也根据大模型的需求推出了更适合 AI 计算的手机 SoC（系统级芯片）。
在 11 月即将到来的 OPPO 和 vivo 开发者大会后，“华米 OV” 们将再次在手机大模型上齐聚一堂。
如今，如何用好大模型的能力，虽然手机厂商还在初级阶段，但已经在许多方向上有了共识，比如：如何压缩模型、如何云和端协同、如何在底层打通大模型和系统、应用的能力等。
在硬件进化多年之后，手机也再次走到了软件定义手机的新节点，这更考验手机厂商的研发实力。也正因为如此，最近手机厂商也纷纷发布和升级自己的自研操作系统，以求在软件体验上胜出一筹。
可以预见，一波大模型➕手机的新卖点就在路上，而随着大模型对算力要求的提升，能否拉动起一波新的换机潮，把手机厂商们从寒冬中拉出来？
聚焦大模型 “华米 OV” 的新战场
中国的手机厂商们喜欢 “抱团作战”，在进军大模型上也不例外。
“华米 OV”各就各位后，大模型在手机上的落地到底怎么样？即将进入到 “实践检验真理” 的时刻。
首先是近在眼前的 vivo 开发者大会。早在九月，vivo 执行副总裁、首席运营官胡柏山就宣布即将发布自研大模型，并且会和新机一起跟大家见面。
不过，可能是 “新闻太大，憋不住”，才一个月过去，vivo 副总裁、全球 AI 研究院院长周围，开始在微博上不断“剧透” 即将推出的大模型的信息和能力。
其中，即将发布的 vivoLM（vivo 大模型）一共分为 5 个版本，按照参数量又分成十亿（1B/7B）、百亿（66B）和千亿（130B/175B）三个级别。其中，7B 的版本是 vivoLM 将对外开放的版本。
在具体的能力上，大模型是很好的文本生成助理，同时也是很好的知识获取入口。周围认为，“文本生成助理，除了普通的生文、总结、扩写，它甚至能帮你写 SWOT 分析。同时它也是很好的知识获取入口，只要问对问题，它就可以用人人都能听懂的语句解释很多专业领域的知识，比你在搜索引擎里淘金要高效的多，真正的‘旦用难回’。”
按照这个描述，大模型当下与手机的结合可能更接近一个智慧助手的形象。
10 月 11 日，OPPO 宣布基于 AndesGPT 大模型打造的新版 AI 助手——新小布 1.0 开启了第一轮公测。
OPPO 对手机大模型的应用展望，也是助理形象。“今天 AIGC 真的像一个人在跟你对话，这是最超出想象的一个体验。所以，未来的手机一定是你的超级助理。” 在关于 AIGC 和大模型技术的颠覆性上，OPPO 高级副总裁、首席产品官刘作虎在近日的采访中表示。
比起 “OV” 在 11 月的“赶场”，华为和小米已经在各自的手机助手上开始了应用。
8 月 4 日，在华为开发者大会上，华为常务董事、终端 BG CEO、智能汽车解决方案 BU CEO 余承东宣布推出大模型加持的全新小艺，更新的功能还是主要体现在智慧交互，能够完成自然语言理解的设备控制、文案内容辅助、图片二次创作等功能。
在小米这边，8 月 14 日小米开启了小爱大模型的邀请测试，覆盖大量手机机型和部分智能音箱。升级版的小爱具有理解上下文、更高质量的问答、生成式内容输出等能力，基本上相当于把文心一言、讯飞星火这种大模型 App 的能力直接嵌入到了手机中。但与 App 不同的是，这种嵌入会更加底层，交互也更多种多样。
大模型如何装进手机里？
把大模型装进手机，犹如把大象装进冰箱，有三步。
首先，手机行业虽然在大模型应用的具体架构和路径上看法不同，但 “云端 + 终端” 的协同设计思路已经达成了共识。
在数据中心，大模型动辄几百亿、上千亿的参数，训练时对应上万张 GPU 的硬件需求，完整的大模型根本不可能塞进手机 “消费级” 的硬件里面。
而纯云端的方案下，用户在等待网络通信的时间、云计算传输时间、判断反馈时间的迭加下，等待时间太长，体验非常差。光是结合大模型的输入法推荐词的耗时都要长达两秒，根本没法用在实时聊天场景中，更别提在地库、电梯、老办公楼这些信号较弱的地点了。
再加上，想提供更多的智能辅助，势必也会接触到更多用户信息。这些信息全上传云端，那么隐私等信息安全也无法保证，而就算信息安全能够支持，这些信息全部上传云端，当前存量庞大的智能硬件所产生的天量数据，将对本就 GPU 硬件吃紧的厂商们带来进一步的网络带宽、存储等各方面硬件上的压力。
正如高通高级副总裁 Alex Katouzian 所言，“随着连接设备和数据流量加速增长，迭加数据中心成本攀升，（我们）不可能将所有内容都发送到云端。”
如此一来，要想让移动终端（手机）拥有大模型的能力，就势必要在端侧安排端侧大模型来 “接应”。
云端和终端的分层，是端云协同的第一步。
“模型训练需要巨大的算力，一定都会在云端进行。而手机端的应用，其实是推理。在推理的时候，模型可以只激活一部分的模块、一部分的神经元来计算，” 小米技术委员会 AI 实验室大模型团队负责人栾剑表示。
另外，云端和端侧的大模型具体的应用场景也有所不同。
例如在手机上可以执行一些简单的任务，比如写作、建议、文生图等。另一些涉及到复杂的知识体系和实时性的信息，不太适合数据采集和学习的，例如订票、订酒店等操作，可以调动云端的能力。
接下来，是改造手机 SoC，在原本的硬件平台基础上添加适合大模型的 GPU、NPU（神经网络处理器）、APU（加速处理器）等硬件。
在新款旗舰芯片上，针对大模型的搭载，高通和联发科都有相对应的升级。例如在 10 月 25 日新鲜出炉的骁龙 8Gen3 上，NPU 性能提升 98%，并且还给了两个低功耗的 NPU 单元。令人惊喜的是，骁龙 8Gen3 支持 100 亿参数的模型。这意味着，当前高通的新硬件装下手机厂商们的大模型绰绰有余。
另一边，与 vivo 和 OPPO 深度合作的联发科，在其即将推出的天玑 9300 芯片上也集成了新的 AI 处理器。
不过，硬件上的升级还远远不够。要想把大模型 “塞进” 巴掌大的手机里，还需要对大模型“瘦身”。
在参数层面，手机厂商们普遍选择十亿级别的大模型落地。例如小米的 13 亿、vivo 的 10 亿和 70 亿、OPPO 的 70 亿等。参数量的减小，有效降低了大模型在侧端占用的存储空间，避免了千亿级的大模型，光是参数就要占据几百 G 存储空间的尴尬。
在参数精简后，厂商们还需进一步调整模型，来让小参数同样能得出大参数的结果。
以华为的全新小艺为例，小艺是在华为盘古大模型的基础上，针对终端消费者场景构建并精调的对话模型。在调整中，小艺重点学习了终端消费者可能产生的数据，如对话、设备操作，购物、吃穿用度等生活常识。在针对学习让大模型 “专精” 后，华为在 prompt（提示词）和输出格式做了逐字分析和压缩，最终实现推理时延减半。
另一边，当前的量化技术也在推动大模型变小。例如将模型从 FP32 缩小到 INT8。所谓 FP32，是一种单精度浮点数，可以表述小数点后 7 位，相当精确，但是运算开销较大。INT8 就是 8 位整数，只占用 1 个字节，运算开销较小。这个过程，可以理解为把原本精细的计算部分模糊化，量化操作让端侧的大模型无需达到云端的 “尽善尽美”，也能给出合理的答案。
端云协同、硬件升级、大模型压缩，经过这三步，大模型基本就可以合格的装进手机中。
但实际上，大模型真正跟系统和应用结合才刚刚开始，一个软件驱动行业的新周期渐露曙光。
抓住大模型，抓住下一轮手机销量排位赛
大模型进入手机，来自手机软件能力的升级，变得前所未有的重要。
参考 vivo 大模型负责人周围在微博的 “剧透”。在大模型的用处中，vivo 分为自然语言处理、图像处理、推荐系统、人工智能安全、自动化决策和模型训练优化五个大类。
对于手机厂商布局端侧大模型的动作，栾剑表示：“首先我觉得从手机厂商来说，一定会探索这种可能性。如果不探索的话，未来有可能在这个领域落后”。
而在用户侧的感知上，以生成图像、图像识别的图像处理和商品推荐、音乐推荐的推荐系统为例，大模型的加入，将给智能手机带来智能化的新高度。
前者可以对应当前手机的 AI 优化摄影功能。区别于之前妙鸭相机这种小程序，大模型接入后的摄影将不再局限自动 P 图、建议拍摄位置等功能，可以实现自然语言调整图片内容，甚至还能建议你，自拍摆什么姿势最好看。
而后者推荐系统将有望打破音乐、购物、出行、餐饮、长短视频等一系列 APP 的 “封闭” 壁垒，实现不需要打开对应 APP 就全方位接收推荐算法。
这样一来，大模型或许将改变 APP 的 “势力割据”，重塑应用软件的生态也不是没有可能。
更为关键的是，大模型将会和手机厂商自研的操作系统深度结合，提供系统级的体验。
而手机软件体验上的差异，将解决当下手机厂商 “硬件大同小异，只能外观找不同” 的同质化问题。
消费者挑选更智能的手机，将不需要看评测、对比拍摄样张、看跑分、看温度表现等等产品之间的细微差别。大模型的 PK，手机产品将直接表现为 “智力水平” 的高低，这也正是为何手机厂商们当前开始热衷大模型 “打榜” 的原因之一。
从 AI 定义汽车，到 AI 定义手机、PC，大模型的注入将在一定程度上重塑手机市场的销量格局。
当前手机厂商们 “下饺子” 式的入局大模型，还只是个开始，后续应用落地、模型迭代、优化体验等环节，眼见着将成为手机行业玩家们的新一轮“无限游戏”。
而来自软件层面 “看得见，摸得着” 的智能化体验，也将对过去手机发布会关于 “摄像头如何来之不易”、“性能参数又赢苹果”、“手机壳材质太极限了” 这些内容的大侃特侃，注入全新的内容活力。
更重要的是，大模型倒逼手机算力的提升，也将带来一波换机潮。
过去，因硬件配置过剩，出现了一台手机用 5 年的 “手机钉子户”，大模型的升级体验或许将给其一个无法拒绝的换机理由，从而为手机行业带来销售层面的增长。
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