如果说去年是 AI 元年，那今年就是 AI 硬件的元年。
从 AI Pin Rabbit R1 这些小的 AI 硬件，到 PC 厂商所强调的 AI PC ，再到眼下非常火的 AI 手机。
浪潮滚滚，仿佛一个 “AI Everything” 的时代正向我们迎面拍来。
大厂们都在押注的AI手机，到底是噱头还是未来？">
但说实话，这些 AI 硬件能不能成功，托尼不知道。
我唯一能确定的是：AI 或者说大模型的普及，可能将由手机率先完成。
IDC 发布的中国AI 手机市场预测▼
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因为手机是每个人都能够接触到 AI 的窗口。
拿身边的例子来说，米罗前阵子买了 Find X7 Ultra 作为主力机使用，在春节拍照的时候，他切身感受到了 AI 对于普通人的好处——
这个
AI 消除功能真的有用！
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简单的圈一圈，涂一涂，就能将游客照里面的路人消除。
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而且他还跟我说，消除的效果相比其他 AI 大厂的付费功能，肉眼可见的好。
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不过话说回来，想要单纯依靠手机上这种小的实用功能，让 AI 走进千家万户，也确实有些不切实际。
那 OPPO 在春晚前打的广告上还说，他们要开启 AI 手机元年，这个底气又从何而来？
在前两天参加了他们的 AI 战略发布会后，托尼找到了答案。
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简单来说就是：想通了，有技术，布局早。
所以，咱们今天就借着聊 OPPO 的 AI 战略，来看看 AI 手机的第一批玩家是怎么玩的。
# 找对落地场景是关键
不同于其他 AI 硬件，手机上 AI 具有天然的优势。
因为手机本身可能是普通人所能接触到的 “ 最AI ” 的设备了。
在这个介质上，普通人可以持续不断地感受到 AI 应用的乐趣和实用性。
而且手机本身就内置了多种传感器，这让 AI 能基于视听触觉和运动姿态等条件，来判断我们的使用场景。
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再加上，高能效的 SoC ，以及足够好的通信模块，也让手机变成了普通人能随身带出门的长续航AI 设备。
无论从哪个角度来看，手机都是目前最适合用来普及 AI 的硬件。
但话说回来。
对于大多数普通人来说，不管是 GPT 4 还是 Stable Diffusion ，这些具备一定门槛的 AI 始终还是离我们有些遥远。
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我想，普通人理想中的 AI 应该是：
低门槛，操作简单，能给日常生活带来便利。
能做到这些， AI 才算是入得了普通人的 “ 家门 ” 。
所以，AI 手机能不能普及的关键，就在于落地场景有没有找对。
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拿 OPPO 来说。
他们搞 AI ，找的点都很具体，例如：
“ 我这个 AI 可以消除图片里的路人，可以帮你总结通话摘要，可以理解你说的话。 ”
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把复杂的简单化，用更具体的场景让大家拥抱
AI 。
除了咱们前面提到的 AI 消除外， AI 通话摘要以及新小布助手等功能，也能让人感受到 AI 的价值和乐趣。
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AI 通话摘要，不用我说，大家从名字就能直观地知道它是用来干嘛的。
对于托尼来说，这玩意儿就是打工人自己的 “ 秘书 ” 。
因为有时候忙起来，压根就想不起来刚刚电话里聊的事情。
而这个 “ 秘书 ” 就可以帮我记录通话内容，并且总结摘要生成待办，一条龙搞定。
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可以这么说，包括 AI 消除 AI 通话摘要等在内的功能，其实最后都是为了一个目的：
把我们从手机使用场景的复杂操作中解放出来。
这样我们就可以把精力花在更有价值的事情上。
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未来随着这类功能的不断增加和完善，或许AI 手机会在我们的生产力环境中，扮演一个非常重要的角色。
再来说说新小布助手。
如果你恰巧是 OPPO 手机用户，又在春节期间更新到了 ColorOS AI 新春版。
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那么你就会发现，这个新小布完全变了样。
它现在的技能树变得巨大无比，几乎涵盖了办公生活百科学习出行等方方面面。
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既能生成内容，又能陪你聊天唠嗑，还能辅导孩子作业。
实际体验如何先放一边，就功能多而全这点，其实已经表明了 OPPO 的态度：
AI 手机时代开启，大家都先来用用，先感受感受，总有一个功能是你喜欢的。
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用互联网黑话来说， OPPO 这是打算提前占领用户的心智。
除了前面这些，托尼觉得 AI 手机跟车机的联动，也是接下来的一个重要场景。
在去年的 ODC 上，托尼体验到了安第斯大模型跟车机的联动。
让我印象很深的是，基于这个大模型的能力，可以把手机上的音乐视频和导航位置，通过 “ 甩一甩 ” 的方式流转到车上去。
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有机会咱们单开一篇讲这个东西，这里就不多聊了。
# AI 手机拼的也是硬实力
AI 手机是一股新浪潮，但想要勇立潮头，没有自己的东西还真不行。
因为只要手机厂商想，各家都可以称自己的手机是面向未来的 AI 手机。
毕竟这个东西很难扯清楚，但凡手机里边有个 AI 应用，厂商都敢说自己的手机是 AI 手机。
OPPO 对于AI 手机的定义 ▼
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在大家都一样的情况下，想要脱颖而出，就回到那个问题：
“ 你说你是
AI 手机，那你有自己的东西吗？ ”
除开有能力自己造 SoC 做算力底座的少数那几家厂商，其他玩家能努力的方向就只有大模型这块。
而且托尼始终有一个观点：国产的AI 手机想要做好，必须拥有自己的大模型。
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这不仅跟本地化个性化的体验有关，更和各种风险有关。
个人隐私道德伦理安全法规版权问题。。。
这些哪一个翻车了，都会产生很严重的后果。
如果厂商想把风险变得更加可控，把体验做出差异化，那么自主训练的大模型就是唯一出路。
像 OPPO 就是少数能在端侧和云端都部署自己的大模型的厂商。
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更具体的做法，咱们结合他们发布的《 AI 手机白皮书 》展开说说。
在安全上， OPPO 是从数据算法和内容安全去构建整个安全体系，并且针对性地对模型进行了价值观的校准，避免它出现冒犯用户的情况。
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听 OPPO 说，他们的安全是经过多家顶级安全机构认证的。
包括：云安全联盟的云服务安全性认证 CSA STAR ，国际标准化组织 ISO/IEC 27018 认证，以及 PCI-DSS 全球金融数据安全认证。
从能力来看，官方称 Find X7 的端侧 AI Benchmark 跑分在安卓手机中排第一。
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支持处理 14000 字的文本，处理时延低至 2.9s ，而且文生图（ 512 x 512 ）最快只要 6s 。
从各种违反广告法的用词来看， OPPO 对于自己的这个大模型能力可以说是非常有自信了。（ 狗头 ）
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技术上，他们主要采用端侧 + 云端的协同架构，对模型进行了三级部署。
本地部署轻量化的 Tiny 模型，用来保证响应速度和隐私安全。
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云端部署 Turbo 大模型和 Titan 超大模型。
需要快速响应任务相对不那么复杂的，就调用 Turbo 大模型。
需要强推理任务高度复杂的，就调用 Titan 超大模型。
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而为了提升端侧和云端的算力， OPPO 也是做了两件事。
一个是跟联发科合作，通过定制超级 AI 单元 APU ，在本地更高效地运行 70 亿参数大模型。
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另一个是，自建 OPPO AI 滨海湾数据中心。
这个数据中心具备可进行千亿级 AI 模型预训练的算力，骨干网络连接时延低于 2ms ，并且未来还会继续扩容。
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我没记错的话，手机厂商中，像 OPPO 这样为了搞 AI 新盖一个数据中心的，还是少数。
除了搞定技术之外， OPPO 还将目光看向了 AI 手机的生态。
也就是他们所说的 1+N 智能体生态战略。
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简单来说，这其中的 “1” ，就是 AI 手机系统 OS 充当的超级智能体，可以判断用户意图记忆用户习惯以及调用其他 AI 工具。
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而 “N” 则是在原生 AI 组件外的 “ 第三方 AI 插件 ” ，用来提供更丰富的功能。
不难理解，OPPO 就是想把 “1” 打造成智能生态的主心骨，在 “1” 做的足够好的基础上，吸引第三方AI 应用加入，不断壮大自己的生态圈。
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啧啧 ~ 这个野心，我想有些友商听了之后要汗流浃背了。
# 探索早，肯砸钱搞研发
实际上，去年的 ODC 上，托尼跟 OPPO 的小伙伴聊天的时候，就已经了解到，早在生成式 AI 兴起之前， OPPO 就已经在搞 AI 大模型了。
之前去参加 ODC 23 的照片 ▼
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而且听他们说，安第斯大模型在发布前，就已经在内部测试过很长一段时间了，所以才能在去年 11 月份掏出来。
当然， OPPO 能掏出来这个东西，还有一个原因就是：
对于这种面向未来的项目，他们肯砸钱投研发。
依稀记得，当我问及经营情况的时候，大模型团队的小伙伴笑着说前期还没有营收的压力，他们只管埋头搞开发。
ODC 23 大模型展区 ▼
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看来。。。大厂确实是烧得起钱来搞 AI 。
抛开现象看本质， AI 硬件时代，小厂 all in AI 是为了求生存谋发展，大厂布局 AI 是为了占领用户心智，冲高端。
尤其是对于手机厂商而言， AI 手机元年相当于一个新的冲高窗口期，下次有这种机会不知道要等到猴年马月。
OPPO 在 AI 上的提前布局和研发投入，算是让自己成功站到了风口上。
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还是一个真实发生在身边的例子，前几天朋友看到米罗的手机后，问的居然是：
“ 诶 ~ 你这个手机是不是就是那个网上说能消除照片的？ ”
有这个事儿，就能感觉到， OPPO 这一轮儿的落地真的是让很多人了解到 AI 手机这个新物种。
不管咋说，托尼觉得今年 OPPO 的高端或许会有新看头。
撰文：粿条 编辑：米罗
