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[智能应用]AI手机的三层理解[1P] [复制链接]

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如果说2023年是生成式AI“应用”元年,今年算得上AI手机“终端”元年。
国内很多手机厂商是在去年开始广泛布局生成式AI业务,一年多时间,今年市场上发布了大量的“AI手机”。
对多数人来说,其实很难理解到底什么是“AI手机”,它跟“非AI手机”又有什么不同。
简单说说AI手机的三层理解。

第一层,应用级AI
也就是前几年不少厂商宣传的所谓AI手机,其主要能力基本局限在简单的系统助手类上,包括日常提醒、应用调度和简单的图像处理等能力,这些更偏向于系统层级的与前台应用的整合,所谓的“AI”智能算作噱头,也跟我们现在讨论的“生成式AI”关系不大。
当然更有甚者,连上面这些能力都不满配,是的——假如你是iPhone国版用户,因为各种各样的原因无法使用Apple Intelligence(苹果智能),只能用类似ChatGPT,Perplexityd等独立的APP与AI交互,大致就在这一层。
不能说完全没有AI,有,但约等于没有。
在国行版本,iPhone连基础AI图像处理都没下放,但这些已经国产手机这年来的的标配……所以很多人讨论苹果AI已经落后于时代并没有原因的。
第二层,系统级AI
到了这一层,显著特征是端侧模型的加入,简单来说就是将精简版的大语言模型或图像模型内置在原生系统里,单一模型容量占用通常在几个G左右,用户进行相关操作时,AI模型可以直接载入,比如通话录音的文字总结,高效的照片人物消除、背景填充,具备AI能力的智能助理等等。
优势就是系统级AI的权限远高于App,端侧模型在本地运行也不会受限于网络影响,所以全局AI控制、即时处理的速度、本地安全是相比第一层的优势,也带来了更好的用户体验。
目前市场上大多数国产旗舰机型和开放了苹果智能的“满血版”iPhone大致属于这个阶段。
第三层,硬件级AI
如果再进一步,就是从底层硬件结合系统最终到应用层面来改造来发挥AI的最大能力,它做的是重塑底层的计算逻辑,也可以是为AI功能专门设计芯片、外设、按钮等等。
一个硬件级的案例是苹果的vision pro头显,在有了算力芯片的基础上额外配备的R1感知芯片,让双芯片协同工作来提升体验,不过受限于成本和价格的大幅攀升,vision pro目前也很难进入大众产品线。
硬件级AI的关键其实是从传统内核基于设备资源计算(包括图形计算、通用计算,AI计算)转向基于AI内核的——以用户个人习惯,意图理解、和环境感知为主导。
不少厂商其实正在往这个方向加速过度,比如前有OPPO推出的“AI按键”,用独立按键+语音+抓屏的形式把零散的AI功能点集成到统一入口,最新的案例则是荣耀最新发布Magic7系列,在影像、屏幕等方面把硬件设计和AI模型结合,给出了传统系统层很难达成到体验。
一个直观的数据是Magic7系列内置端侧的人像大模型参数量达到了12亿,达到了业内最新开源图像模型Stable Diffusion 3.5 Medium版本25亿参数量的一半…要知道手机的端侧模型更多用于图像处理(类似于扩图,风格转换,图生图等),而主流图像模型的文生图,这也意味着端侧的“量大管饱”,能在拍摄和后期玩出很多花样。
据IDC预测,2024年全球带有生成式AI的智能手机的出货量将同比增长超过360%,达到2.342亿部,占2024年整个智能手机市场的19%,2028年,生成式AI智能手机出货量将达到9.12亿部,2024-2028年的复合年增长率将达到为78.4%。
不夸张地说,未来的每一部手机几乎都是“AI手机",2024年开始也将是市场竞争的起始点,谁能率先进化到第三层等硬件级AI,做出大众认可的差异化产品,谁就能真正打出AI手机的第一品牌。
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只看该作者 沙发  发表于: 11-01
  夸克最近确实全面升级了其“AI搜题”产品,这项升级使得搜题与解题的过程速度更快、能力更强。用户现在可以通过手机、平板、电脑等设备搜到各类新题和难题,AI还会分步骤进行题目讲解,并支持用户随时提问。区别于同类产品完全依赖题库,夸克“AI搜题”是全网首家完成全面AI化升级的搜题产品,将AI能力深入到大学生自学和家长辅导的每个环节中。无论是K12范围内的新题,还是各类资格考试的专业题,夸克都能够搜到相应题目并分步骤给出图文、视频和AI回答的专业内容。

  夸克AI搜题不仅能解答各类新题和难题,更能借助AI能力把每道题讲好,给用户提供更加详细的内容解析和学习引导。夸克AI可以围绕题目中的知识点与考点进行深度讲解,精准定位关键步骤,同时以“启发式”学习的独特体验,让用户不仅学会这一道难题,还能举一反三学会一类题。

  此外,夸克背后的“灵知”学习大模型也在此次升级中发挥了重要作用。在最新评测中,夸克“灵知”学习大模型在考研数学题上的正确率和得分率已经可以比肩OpenAI最新发布的o1模型,且远超国内其他模型。夸克学习算法负责人杨扬表示:“全新发布的夸克‘灵知’学习大模型是一个具备博士生能力的智能学习助手,在推理能力、响应速度以及知识正确性上能给用户带来颠覆性的体验。”这表明夸克的AI能力将在题目解析、知识点归纳以及思维模式培养上的学习能力上提供显著提升。

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只看该作者 板凳  发表于: 11-02
AI手机的三层理解主要涉及应用级AI、系统级AI和硬件级AI。以下是每层的具体解释:

1. 应用级AI
定义:应用级AI是指在手机应用中集成AI功能,如聊天机器人、图像处理等。
特点:
独立应用:用户可以通过安装独立的应用程序来使用AI功能,例如ChatGPT、Perplexity等。
局限性:这些应用的功能和性能受限于网络连接和应用本身的权限。
例子:对于国行版本的iPhone用户,由于无法使用Apple Intelligence,他们通常依赖这些独立的AI应用程序。
2. 系统级AI
定义:系统级AI是指将AI功能集成到手机的操作系统中,使其能够在系统层面提供更强大的AI支持。
特点:
全局控制:系统级AI的权限高于应用程序,可以在全局范围内进行AI控制。
即时处理:由于在端侧运行,不受网络影响,因此可以提供更快的处理速度和更好的用户体验。
本地安全:数据处理在本地进行,提高了安全性。
例子:华为的HarmonyOS和荣耀的MagicOS都集成了系统级AI,能够根据用户的使用习惯和意图提供主动服务。
3. 硬件级AI
定义:硬件级AI是指从底层硬件设计开始,结合系统和应用层面,全面优化AI功能。
特点:
底层计算逻辑:重新设计底层计算逻辑,以充分发挥AI的最大能力。
专用芯片:为AI功能设计专门的芯片和外设,提高性能。
集成入口:通过独立按键、语音等集成方式,将零散的AI功能点集中到一个统一的入口。
例子:苹果的Vision Pro头显配备了专门的R1感知芯片,与主芯片协同工作,提升AI体验。荣耀Magic7系列则在影像、屏幕等方面结合硬件设计和AI模型,提供了独特的用户体验。
发展趋势
据IDC预测,2024年全球带有生成式AI的智能手机出货量将同比增长超过360%,达到2.342亿部,占2024年整个智能手机市场的19%。到2028年,生成式AI智能手机出货量将达到9.12亿部,2024-2028年的复合年增长率将达到78.4%。

结论
AI手机的发展正逐步从应用级AI向系统级AI和硬件级AI演进,每一层的提升都带来了更强大的功能和更好的用户体验。未来,随着技术的不断进步,AI手机将在更多方面改变我们的生活
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