手機行業的第三次重大變革開始了。
最近一段時間，AI 與大模型技術突飛猛進。春節剛過，前沿方向上就迎來了新一輪突破。
在大模型的應用領域，技術落地應用的速度也在加快。目前各家大廠的新一代旗艦手機已經悉數登場，它們絕大多數都搭載了大模型，能實現很多前所未有的功能。
為什麼大家都選擇在 2024 年入局 AI ？
答案似乎很明確。隨着大模型逐步成熟、晶片端側算力的增強，手機廠商有了明確的判斷：2024 年將是 AI 手機的元年。
不過面對一致的目標，各家打法不盡相同：很多手機開始引入雲端大模型應用，也有一些實現了小尺寸模型的端側跑通。在這其中，已經落地多個 AI 功能的 OPPO Find X7 系列正在獲得越來越多的認可。
它做到了很多個「第一」：Find X7 是全球首個端側應用 70 億參數大語言模型的手機。
它還是第一個支持 AI 通話摘要的手機，讓用戶可以在通話結束後讓 AI 一鍵生成摘要，並自動生成待辦事項和提醒：
有了手機端 AI 大模型的加持，智能助手也不再是個「擺設」，OPPO 的小布助手實現了跨越式的體驗提升。
現在的小布能夠更好地理解自然語言，還可以回答各種刁鑽的問題。它擁有超過 100 種能力，包括文字生成圖片、圖片解釋、AI 文章摘要等，能在辦公效率、生活服務、學習教育等不同維度為用戶提供幫助。
比如你可以問小布為什麼餅乾上有很多小孔，並要求它以「四歲孩子能理解的方式」回答.
OPPO 還帶來了全新的 AIGC 消除功能。以往需要電腦專業軟件複雜操作的改圖任務，現在在手機上只需要簡單一圈 AI 就能幫你完成主體消除、實景重繪。在這個過程中，大模型還能進行一定程度的「創作」，腦補出背景，得到一張沒有人潮的風景照：
Find X7 的大模型能力不僅支持超過 120 類主體的識別與分割，還可以實現髮絲級的分割、多達 6 個的多主體分離。這就是手機端生成式 AI 時代的拍照新體驗。
手機作為最常見的消費電子產品，一直是各種 AI 技術優先落地的方向，AI 美顏、AI 助手等功能早已是智能手機的標配。而隨着大模型的興起，手機作為人類「外延器官」了解用戶的優勢，再加上生成式 AI 前所未有的突破，又帶來了更智能、個性化的體驗和更多樣的玩法。
AI 手機或許將是繼功能機、智能機之後，手機行業的第三個重大變革階段。而在這場變革中，OPPO 提前為我們展示了大模型技術突破後，手機的全新形態。
端側 70 億參數大模型 為什麼 OPPO 做到了？
OPPO Find X7 能夠實現的很多新能力，得益於端側運行的 70 億參數大模型。
在這代旗艦機上，首次搭載了OPPO 自主訓練的 AndesGPT 70 億參數大模型。通過端雲協同的部署，它實現了領先不止一代的 AI 體驗。相比 10 億參數模型，該模型能展現出更高「智商」的理解能力，可以更準確地理解對話內容並生成重點明確、細節豐富的摘要內容。
相比於同平台的其他模型，AndesGPT 70 億參數版可以在 2000 字首字生成時帶來 20 倍的更快響應，最高對 1.4 萬字進行內容摘要，是其他模型的 3.5 倍，對話體驗也更接近人類對話的速度與訊息量。
我們知道，當前的大模型軍備競賽中，各家科技公司都在搶購 GPU，畢竟跑大模型很耗費算力。要在算力與內存有限的手機上運行大模型並不是件簡單的事，OPPO 是如何做到的？
這是因為在新一代手機上，OPPO 實現了面向大模型，從軟件、硬件到雲平台的全面優化。
首先，OPPO 與平台廠商進行緊密協作，基於對晶片的理解，和一直以來對於用戶需求的洞察和理解，根據大模型和算法深度定製了 SoC 晶片，提升了高負載條件下晶片的運行調度，進而優化了大模型的運行效率。
對於用戶需求的洞察和理解是 OPPO 的核心競爭力，通話智能摘要就是個好例子：通話錄音是業內早已出現的功能，但將傳統的通話錄音與端側大模型結合，就帶來了顛覆傳統應用的全新 AI 體驗。
大模型部署在端側，除了需要計算資源的極致優化，另一個瓶頸在於存儲。
在正常情況下，70 億參數的大模型需要佔用 28GB 內存。為了真正實現端側部署，OPPO 用 INT4 量化的方式對模型進行了大幅度壓縮，讓原本佔用 28GB 內存的模型現在只需要 3.9GB，既降低了資源需求，也幾乎不影響 AI 模型的輸出效果。
「大模型在端側性能消耗比較大，要通過並行計算的算子優化、對內存管理的優化等來降低損耗和系統資源佔用。續航方面要根據用機情況來看，我們端側大模型的功耗控制在用戶可以接受的範圍內」OPPO AI 中心產品總監張峻表示。
OPPO 還是第一家真正意義上把端側 70 億參數大模型同時部署在高通和 MTK 兩個不同平台的手機廠商，對用戶「一視同仁」的同時，也驗證了自身對 AI 優化部署的能力。目前，端側視覺模型的手機端部署也被列在了他們的日程表上。
對於生成式 AI 能力來說，有時端側模型無法處理的複雜任務，需要把數據傳到雲端，利用服務器端 AI 加速器的力量；而很多包含個人訊息和偏好的訊息，需要在手機端側預先處理，以保證隱私。
大模型的端雲協同，是目前行業的共識。
在這一方面，OPPO 在發布 AndesGPT 大模型時，提出了通過三級大模型部署策略實現的端雲聯合部署，滿足了多場景高效適配。
在端雲協同的架構下，OPPO AI 手機的算力供給不再侷限於本地，同時用戶訊息也能保證不被泄露 —— 用戶數據僅在端側計算，雲端更強大的計算能力則面向複雜任務處理，既提高了大模型計算時的整體性能和效率，也保證了安全。
AI 技術能力之外，OPPO 還有一個大戰略。
加碼 AI 戰略 人工智能投入無上限
其實，OPPO 已在 AI 領域深耕多年：早在2020年，OPPO就已經開始探索大語言模型的訓練、應用與落地，首個自研大模型 OBERT一度躍居中文大規模知識圖譜問答KgCLUE排行榜的首位；2023 年，OPPO 自主訓練的安第斯大模型（AndesGPT）在 Super CLUE 知識與百科能力排行榜上僅次於 GPT 4，領先於所有競品。
此外，Find X7 上在端側應用的 70 億大模型，AI 算力跑分也在Android榜單上名列第一。
OPPO 創始人兼 CEO 陳明永判斷，2024 年將是 AI 手機元年，五年內 AI 對手機行業的影響將不可忽視。
2 月 20 日，OPPO 召開 AI 戰略發布會，分享了他們在 AI 戰略上詳細的規劃。
OPPO 對真正的 AI 手機下了定義，認為其需要具備以下四大特徵：
‧ 能高效利用計算資源，滿足生成式 AI 的計算需要；
‧ 能敏鋭感知真實世界，了解用戶與環境的複雜訊息；
‧ 有強大的自我學習能力；
‧ 具備更充沛的創作能力，為用戶提供持續的靈感與知識支持。
為了適應這些能力需求，手機行業需要進行全面的技術革新與生態重構：在硬件架構上，高效能的 AI 算力底座、模型庫的管理優化以及智慧仿生感知能力將成為 AI 手機的新的標準。AI 手機的 OS 系統通過內嵌智能體，將能高效地處理複雜任務，並可以主動創作。
另一方面，未來的 AI 手機將支持更敏鋭、更準確的自然語義理解，擁有更強大的自學習能力，可提供更符合直覺的多模態交互。由此看來，傳統的應用生態將會在 AI 手機時代轉向智能體生態，各類服務應用都會與 AI 能力無縫連接，實現真正的智能化服務。
為此，OPPO 已經做足了準備。在雲端算力上，OPPO 擁有能夠支持千億級 AI 模型訓練的 OPPO AI 濱海灣數據中心，支持兩毫秒的骨幹網絡鏈接超低時延，以及 100% 的純綠色能源。
未來，OPPO 將在算力上持續投入，部署 AndesGPT Titan、Turbo、Tiny 三個級別的模型以對應不同應用場景。
在 Agent 能力上，OPPO 正式發布了 1+N 智能體生態戰略。其中的「1」代表 OPPO AI 超級智能體，它基於知識圖譜、文檔數據以及搜索引擎，能精準理解用戶意圖，給出準確結果，充分調用其他多種工具；「N」則代表基於 OPPO AI Pro 智能體開發平台所賦能的全新智能體生態。
相比大模型智能助手，智能體是更加快捷和主動的 AI 助手，可以根據你的設定，以最有效的方式完成各種目標，滿足情感陪伴、求知探索、娛樂閒聊等多樣的場景需求。同時，構建智能體的方法非常簡便，無需編程代碼基礎，人們只需和大模型進行自然語言對話，提供必要的說明和知識即可。
智能體也可以與大模型以外的其他服務相連接，訪問更多訊息和手機功能，以通用化的能力滿足用戶的各類需求。
更重要的是，OPPO 的 1+N 也意味着聯合更多合作伙伴與開發者。隨着智能體佈局的展開，人們就能共同打造出面向 AI 手機生態的服務體系。
就像智能手機上的 APP 應用市場。不過這次，由 AI 連接的服務能力更強，與你的連接更緊密。
OPPO 還在繼續加碼 AI。戰略發布會上，OPPO 正式宣佈成立 AI 中心，旨在整合研發資源，針對 AI 進行能力建設與研發。劉作虎表示，AI 中心的成立將匯聚整個公司的力量，已把 AI 作為手機下一個時代最重要的戰略，對於投入不設上限。
大模型加持的手機 還會如何進化？
這還只是個開始。畢竟大模型是一個「改變世界」的技術，所有領域的應用都要用 AI 重做一遍。
最近，在人工智能上，很多人都有大動作：蘋果停止了自己持續多年的造車項目，並將探索重點也轉向生成式 AI；谷歌在發布原生多模態大模型 Gemini 時宣佈，未來大模型會整合至Android系統中；而高通在 MWC 大會上推出的新一代 AI Hub，已支持超過 75 種主流 AI 模型在端側的加速。現在，從手機廠商到科技公司，再到晶片公司，英雄所見略同。
我們可以預見，隨着技術的進步與行業生態的構建，未來我們還會看到更加智能化的拍照、更快捷的人機交互、更加個性化的內容生成和更高效的任務處理。
使用生成式 AI，過去複雜的工作將會變得更簡單。人們可以無需打開專業軟件，僅發出口頭指令就能讓 AI 自動完成複雜的工作，大幅提升工作效率。
部署在端側的生成式 AI，也可以讓智能手機更加了解用戶的習慣和所處位置。利用情境訊息，數字助手將會更加個性化，帶來更令人滿意的答案，提供更主動的服務。
更進一步，隨着 AI 生成能力逐步進入多模態領域，下一代 AI 渲染工具將能利用文本、語音、圖像或視頻等各種類型的提示生成 3D 物體和場景，最終創造出全新的沉浸式內容體驗。
一句話，AI 手機將會為我們帶來一場革命。
隨着 OPPO 等手機廠商對 AI 技術的不斷推動，我們與想象之間的距離已經近了。
