（记者 安子修）近日，信通院最新报告显示，上半年国内市场手机出货量1.47亿部，同比增长13.2%，其中国产品牌手机出货量1.24亿部，同比增长17.6%。

在如今产业全面复苏的新形势下，手机厂商竞争模式开始以价值、价格为驱动，卷形态、卷功能、卷配置，甚至卷“周边”，这其中AI手机被认为是取胜的关键变量。AI手机即人工智能手机，是集成了AI技术，具备强大学习和计算能力的新一代手机类型，能够通过算法和大数据分析用户的习惯和行为，从而提供更加智能化、个性化的服务。

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AI手机之火正燎原

8月7日，2024年度谷歌开发者大会在北京开幕。OPPO软件工程事业部总裁唐凯谈及生成式AI技术给手机行业带来的创新时表示，随着智能手机市场不断发展，AI技术已成为推动行业革新的核心引擎。他提到，AI手机应具备四个关键特征：高效利用计算资源、感知现实世界、自我学习能力和创造力。

其实在AI手机的赛道上，发令枪早就已经打响。今年6月，苹果公司在其总部库比蒂诺举办的年度全球开发者大会（WWDC）上，强势推出AI系列套件，吸引了全球科技界的目光。此次大会不仅展示了革命性的硬件设备和创新的软件功能，其重头戏无疑是苹果正式宣布全面拥抱人工智能，并推出Apple Intelligence AI软件套件。该套件将在IOS 18以上版本进行实装，以此使得未来的苹果移动端产品正式迈入人工智能化道路。

而放眼国内，在当前人工智能蓬勃发展的背景下，各大厂商均已拉起自身的AI移动端产品线。如去年8月，华为宣布HarmonyOS 4系统全面接入盘古大模型；随后，小米则训练出轻量级语言大模型，参数规模为13亿和60亿两种；同年11月，vivoX100系列手机也首次搭载了自研vivo蓝心大模型。而就在不久前，由中国电信重磅发布的麦芒30全新AI手机，则更是搭载了中国电信自主研发的星辰大模型，并集成智能问答、语音转写、图像生成等等强大功能，能够为用户提供多种个性化服务，受到业界的广泛关注。

AI手机热源于大模型技术迭代

以ChatGPT、文心一言为代表的国内外大模型，近年来均取得显著突破。大模型使得手机这种当下全球普及率最高的智能设备具备更强的处理能力，满足用户个性化需要。因此，大模型的技术迭代成果最终在移动端侧得以实装，也为AI手机筑牢了强大的技术底座。

例如，前文所提及的中国电信自研星辰大模型，其发展历程就离不开高质量的智算支持：2019年，中国电信在原数据中心基础上成立大数据和 AI 中心；2023年11月，中国电信注资30亿元成立中电信人工智能科技有限公司；同月中国电信发布千亿级星辰语义大模型。这事实上就是中国电信把握AI发展方向，形成“1+1+1+M+N”人工智能总体布局的实际成果，扎实推进“AI+”行动的具体产品。据悉，麦芒30首次搭载自研星辰大模型、天翼云盘AI版、语音办理电信业务等AI服务，真正做到了比智能手机更智能。

无独有偶，vivo自研的蓝心大模型，也印证着移动端客户对人工智能的切实需求。简单指令如询问天气、让手机做文档总结，用10亿规模大模型不上云端，在手机内就可完成；而再复杂一些的场景如多轮对话、出差订票等环节，则需要70亿体量大模型深入分析。基于越来越复杂的用户需求，vivo团队继续训练了包括700亿、1300亿、1750亿参数规模在内的大模型，如今已宣布130亿蓝心大模型实现端侧跑通，开源7B大模型，更好服务AI手机市场。

此外，大模型的迭代发展，也与智能手机的核心硬件——芯片形成了有机联动，从而更好地为AI所服务。例如今年3月，阿里云与知名半导体公司MediaTek联合宣布，通义千问两种参数大模型已成功部署天玑9300移动平台，这让搭载该款芯片的手机能够做到离线状态下流畅运行即时且精准的多轮AI对话应用。此外，由于制程工艺的优势，其连续推理功耗增量不到3W，实现了手机AI体验的大幅提升。跟据悉阿里巴巴通义实验室业务负责人徐栋介绍，阿里云与MediaTek在模型瘦身、工具链优化、推理优化、内存优化以及算子优化等多维度展开合作，实现了基于AI处理器的高效异构加速，将训练好的大模型“装”进手机芯片中，给业界进行端侧AI的Model-on-Chip部署展示了新的实际范例。

硬件升级亦需关注用户隐私

大模型的升级，不可避免地需要抓取更多用户隐私数据作为“养料”持续训练，因此，AI手机在硬件方面集成技术的同时，应做好用户隐私保护工作，并做到以下几点，形成良性发展。

一是遵循并不断完善相关隐私政策，确保用户数据处置流程合法合规。此外，AI手机在使用相应功能前须明确告知用户数据收集的目的、范围、方式及用途。此外，随着如今人工智能移动终端热潮的兴起，职能部门也应积极出台相关政策，规范AI手机、智能应用、内置大模型对用户数据的获取范围，保障用户隐私不受侵扰。

二是数据处置规范化，这要求AI手机需向用户清晰展示数据处理情况，包括数据用途、处理方式和风险等。还应赋予用户对隐私数据的控制权，允许用户进行查看、修改。此外在数据用于模型训练之前，进行严格的匿名化处理，去除或替换掉能够直接识别用户身份的信息，如姓名、电话号码、地址等，以加密识别码代替。

三是以技术支持用户数据保护，在AI手机日常的数据分析和模型训练过程中使用算法加密，并始终让数据留存在本地。此外，还要积极推进技术研发工作，构建更加智能化的内部防御系统，实时监测和拦截潜在的网络攻击和数据泄露风险。