企业竞争图谱：2024年人工智能手机 头豹词条报告系列

Leadleo.com 企业竞争图谱：2024年人工智能手机头豹词条报告系列 马天奇·头豹分析师 2024-09-26未经平台授权，禁止转载 版权有问题？点此投诉 制造业/计算机、通信和其他电子设备制造业/通信设备制造/通信系统及终端设备制造 信息科技/通讯器材 行业： 人工智能AI 生成式AI 关键词： 行业定义 背景：近年来，智能手机市场创新乏力，导致消费者… 行业分类 当前AI手机功能尚不完善，适配手机具有一定针对性… 行业特征 人工智能手机行业特征包 括：1.混合AI+软硬件升级… 发展历程 人工智能手机行业目前已达到2个阶段 产业链分析 上游分析中游分析下游分析 行业规模 人工智能手机行业规模暂无评级报告 SIZE数据 政策梳理 人工智能手机行业相关政策5篇 竞争格局 数据图表 摘要人工智能手机是指具备本地推理能力，辅以边缘和云端推理，能够在混合算力、混合模型之间智能调配任务，缩减响应时间，且在离线状态下发挥作用，避免数据泄露风险的手机。此外，人工智能手机还能通过学习用户使用习惯，提供个性化服务和建议，如智能语音交互和优化拍照功能。人工智能手机行业特征包括：1.混合AI+软硬件升级成为生成式人工智能手机发展的推动力；2.国产手机大模型参数量快速提升，人工智能手机开始放量；3.芯片是人工智能手机的核心硬件。预计2024年—2028年，人工智能手机行业市场规模由1,315.31亿人民币元增长至6,218.1亿人民币元，期间年复合增长率47.45%。 行业定义[1] 背景：近年来，智能手机市场创新乏力，导致消费者换机周期延长。然而，用户对新功能和性能的需求依然强烈。AI技术的全新体验有望重振市场活力，激发购买热情，缩短换机周期。 定义：人工智能手机是指具备本地推理能力，辅以边缘和云端推理，能够在混合算力、混合模型之间智能调配任务，缩减响应时间，且在离线状态下发挥作用，避免数据泄露风险的手机。此外，人工智能手机还能通过学习用户使用习惯，提供个性化服务和建议，如智能语音交互和优化拍照功能。 要素：首先，算力需求显著提升，厂商正通过增加NPU模块，形成CPU+GPU+NPU的三重算力单元，以支持生成式AI计算。其次，存储容量需增加，16GBRAM成为新一代AI手机的标准配置。最后，需提高电池续航和散热能力，以应对高功耗和热量，确保设备性能和稳定性。 [1]1：https://new.qq.co… 2：https://finance.sin… 3：https://www.nuod… 4：界面新闻、搜狐、诺德… 行业分类[2] 当前AI手机功能尚不完善，适配手机具有一定针对性。按照功能可分为基于语音助手的人工智能手机、基于机器学习的人工智能手机、基于计算机视觉的人工智能手机、基于自然语言处理的人工智能手机、基于深度学习的人工智能手机、基于数据分析的人工智能手机；按照算力可分为硬件赋能人工智能手机和新一代人工智能手机。 AI智能手机行业基于功能的分类 基于语音助手的人工智能手机 这类手机内置有语音助手，用户可以通过语音指令控制手机和获取信息。 基于机器学习的人工智能手机 这类手机利用机器学习算法对用户行为和数据进行分析，提供个性化推荐、智能相册管理、智能日历等功能。 人工智能手机分类 基于计算机视觉的人工智能手机 基于自然语言处理的人工智能手机 这类手机使用计算机视觉技术，包括人脸识别、场景识别、增强现实等功能，帮助用户拍摄优质照片、保护隐私数据等。 这类手机利用自然语言处理技术，能够理解和生成自然语言，提供智能翻译、智能聊天机器人等功能。 基于深度学习的人工智能手机 这类手机使用深度学习神经网络技术，能够更准确地识别图像、语音、文本等内容，并提供更为精准的智能服务。 基于数据分析的人工智能手机 这类手机通过大数据分析技术，能够更好地了解用户行为模式，提供个性化推荐、智能提醒、数据安全等功能。 人工智能手机行业基于算力的分类 硬件赋能人工 智能手机 算力：≤30NPUTOPS数据类型：int-8 端侧人工智能运行：功耗低 端侧人工智能示例：自然语言处理，计算摄影发布时间：2017年 代表机型：iPhoneX，华为Mate10 搭载芯片：A11Bionic仿生芯片，麒麟970AI芯片 人工智能手 机分类 新一代人工智 能手机 算力：>30NPUTOPS 数据类型：int-8 端侧人工智能运行：快、高效 端侧人工智能示例：StableDiffusion，大型语言模型发布时间：2023年下半年 代表机型：三星GalaxyS24系列，谷歌Pixel8系列搭载芯片：苹果A17Pro，联发科天玑9300，骁龙8 Gen3 [2]1：https://www.eet-c… 2：https://www.21jin… 3：千际投行、PCBworld 行业特征[3] 1混合AI+软硬件升级成为生成式人工智能手机发展的推动力 混合AI是未来发展的关键。随着生成式AI和计算需求的增长，AI需要在云端和终端之间分布处理，以实现规模化和最大化潜力。混合AI通过在云端和边缘设备（如智能手机、汽车、个人电脑、物联网）间协调AI工作负载，提供更高效、优化的解决方案。生成式AI的查询成本是传统搜索的10倍，混合AI利用终端计算能力降低成本（对于生成的每个图像承担更低的查询成本，或完全没有成本)并提升性能、个性化、隐私和安全。用户搜索方式正在转变,对话式搜索的普及增加了查询量，智能手机正成为真正的数字助手。面对每日超过100亿次的搜索量且移动端搜索占比超过60%的情况，生成式AI的应用将推动算力需求的增长。基于生成式AI的查询提供更满意的答案，手机硬件支持运行超过10亿参数的AI模型（如StableDiffusion），性能和精确度已接近云端。 2国产手机大模型参数量快速提升，人工智能手机开始放量 人工智能手机行业特征包括：1.混合AI+软硬件升级成为生成式人工智能手机发展的推动力；2.国产手机大模型参数量快速提升，人工智能手机开始放量；3.芯片是人工智能手机的核心硬件。 国内手机品牌加大对内部LLM的投入，目前，采用云端协同部署（不依赖硬件性能，但云成本较高）方案的手机厂商有华为、OPPO、vivo；布局端侧为主(依赖硬件性能、但运行成本更低）的AI大模型手机厂商主要有荣耀、小米。华为推出了盘古大模型，参数规模包括100亿、380亿、710亿和1,000亿，运行在鸿蒙操作系统上。小米的MiLM-6B大模型拥有13亿和60亿参数，采用澎湃OS（支持文本创作、AI扩图 等）。vivo的蓝心大模型（BlueLM）参数规模从10亿到1,750亿不等，支持蓝河操作系统，代表机型vivoS18系列。OPPO的安第斯大模型（AndesGPT）提供多种参数规模的模型网络，运行在ColorOS上，代表机型OPPOFindX7。荣耀则推出了魔法大模型，拥有70亿参数，支持MagicOS。 3芯片和存储是人工智能手机的核心硬件 芯片和存储作为人工智能手机的核心硬件，在实现端侧生成式AI的卓越性能中扮演着至关重要的角色。高性能系统级芯片（SoC）是构建AI手机的基石，它应集成专用的AI处理单元（如NPU、APU或TPU），以支持大型语言模型（LLM）和大型视觉模型（LVM）的端侧运行。这种先进芯片架构使得设备能够实现每秒处理不少于10个tokens的LLM推理速度，以及不到2秒的图像生成时间。配合至少8GB的运行内存，能够支持自然语言处理（NLP）生成类人文本和基于扩散模型的文本到图像（TTI）转换等复杂AI任务。通过最小化延迟并确保实时响应。 [3]1：https://www.eet-c… 2：高通、电子工程特辑、c… 发展历程[4] 人工智能手机的发展可以大致分为萌芽期和启动期两个阶段。萌芽期从2010年开始，以苹果收购Siri为标志，随后各大厂商陆续布局AI技术，如OPPO建立AI训练中心、三星推出Bixby助手、苹果推出搭载A11Bionic芯片的iPhone、华为推出带NPU的麒麟970芯片等。2019年开始进入启动期，各大厂商加速AI在手机中的应用，如华为推出达芬奇架构NPU、各品牌相继推出自研大语言模型和AI操作系统。到2024年，AI已深度融入手机硬件和软件，如高通骁龙8Gen3支持大型AI模型，苹果推出跨设备AI系统等。手机厂商从早期布局到全面商 业化的过程，AI已成为手机行业创新和竞争的核心领域。 萌芽期2010~2018 2010年，苹果花2亿美金买下创办Siri的公司。 2016年，OPPO建立了先进的训练集群和数据中心，积累人工智能专利超过300项。 2017年，上半年三星推出了Bixby人工智能助手；下半年苹果推出了搭载A11Bionic仿生芯片的三款全新iPhone；华为推出了搭载NPU的麒麟970AI芯片。 由于手机市场开始进入滞涨期，相关厂商提早布局人工智能与手机的结合。 启动期2019~ 2019年，华为推出搭载自研达芬奇架构NPU的AI手机SoC。 2023年月4日，HarmonyOS4支持云端协同模型，包括终端L1对话模型和云端LO盘古大型模型。 2023年10月26日，小米HyperOS集成MiLM大模型，实现内存占用下降75%，运行时间提升95%。 2023年11月1日，vivo推出OriginOS4，搭载自研蓝心大型模型矩阵。 2023年11月6日，高通骁龙8Gen3性能相比上一代提升98%，最大支持1,000亿参数模型。 2023年11月16日，OPPOColorOS14以云协同搭载AndesGPT大模型。 2023年11月13日，天玑9300搭载APU790，深度定制Transformer架构，速度是上一代芯片的8倍。 2024年1月11日，荣耀推出Magic6系列，采用高通骁龙8Gen3芯片，搭载魔法大模型（自研）。 2024年2月5日，小米14Ultra搭载小米首个AI大模型计算摄影平台XiaomiAISP，所有模块基于AI大模型重构。 2024年6月，苹果WWDC大会上，苹果发布了人工智能系统AppleIntelligence（苹果智能），将生成式AI模型置于iPhone、iPad和Mac等设备之中。 在AI爆发之际，手机厂商基于多年技术沉淀将人工智能嵌入至手机中，行业商业化正式开启。 [4]1：https://m.cls.cn/de… 2：https://www.sohu.… 3：https://www.sohu.… 4：https://www.xkb.c… 5：财联社、搜狐 产业链分析 [13 AI智能手机行业产业链上游为硬件提供环节，主要包括内存（DRAM/NAND/NORFlash）、芯片（设计、设备、材料→制造→封装）、电池（材料→组装）、显示屏（材料、设备→面板）、外壳/结构件、FPC/PCB、射频/天线、摄像头（CMOS、镜头、马达、模组）；产业链中游为手机组装与软件提供环节，主要包括组装、OS+系统软件（手机厂商自研或安卓）；产业链下游为销售与应用环节，主要包括各大零售渠道（线上电商、线 下门店等）。[7] 人工智能手机行业产业链主要有以下核心研究观点：[7] 高通和联发科引领AI手机SoC；AI提升存储性能；uMCP成高端机主流。 异构计算架构的SoC正在引领移动终端AI计算的架构革命，通过整合CPU、GPU和NPU的优势，满足多样化需求 并适应AI快速迭代。高通、联发科等厂商在AI芯片领域表现突出，推动了实时AI应用的发展。随着AI手机普及，DRAM和NAND的需求大增，存储技术如uMCP不断优化以适应市场需求，成为高端智能手机的标配方案。 人工智能手机推广需克服技术适配和数据保护法规挑战，并经历功能到服务再到界面的商业模式演变。 智能手机厂商在推广高端人工智能手机时面临技术适配和法规遵从的双重挑战，尤其是在中国大陆市场