卷生成式AI的旗舰手机，2024年会引发一场交互革命

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370 天前

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机器之心

文章转载来源：机器之心

生成式 AI 已经改变了我们的交互形态。

原文来源：机器之心

图片来源：由无界 AI生成

最近，各家手机厂商都在不约而同地做着一件事：把生成式 AI 搬上手机。

先是在 10 月份的骁龙峰会上，小米放出消息，能在手机端侧运行的 60 亿参数大模型。

他们提出的 AI 模型搭载在新一代手机系统中，可以回答人们提出的各种复杂问题，帮你生成文章、表格，或是帮你写代码。

荣耀提前展示了下一代旗舰机 Magic 6 的生成式 AI 能力，在手机上通过自然语言发出指令，你就能让 AI 去找你拍摄的素材，寻找合适的部分整合成一段视频。

随后在 11 月份，vivo、OPPO 等厂商发布了新一代旗舰机的生成式 AI 能力，他们的手机系统也将与 AI 实现深度融合。

两周前，号称超越 GPT-4 的谷歌 Gemini 也给这股趋势添了把火。Gemini 是原生的多模态大模型，可以泛化并无缝地理解、操作和组合不同类型的信息，包括文本、代码、音频、图像和视频。

Gemini 的 Nano 版本直接加入了安卓 14 的 Android AICore，可以在手机端侧实现「具有 Bard 体验的高质量智能助手能力」。过不了多久，手机无需连接云端就可以实现包含通话录音自动摘要、输入法自动回复等功能。

安卓手机厂商未来都可以基于 AICore 构建自己的大模型应用，实现不同的效果。谷歌表示，明年还将支持多种第三方应用，以及高通等旗舰手机芯片。

ChatGPT 刚满一周岁，强大的生成式 AI 应用就要进入手机，来到我们身边了。

移动端生成式 AI，革新交互方式

大模型之所以成为人们追求的目标，是因为它聚合了人类大量的知识与信息，同时可以自如地应用这些信息去解决问题。不仅如此，当前的大模型已经展示出了一些逻辑思维甚至情感的能力。

如果智能程度很高的 AI，可以在人们的指令下利用移动设备上的各类应用实现操纵，手机的体验就会发生巨大的变化。

在这里，从手机厂商到科技公司，大家似乎达成了一种共识 —— 只有让生成式 AI 实现真正的终端运行，这种革命性的技术才能算是真正落地。毕竟只有实现了端侧的大模型推理，我们才能获得无缝的实时响应，也不必将用户个人的数据传输到云端，避免隐私泄露问题。

而实现端侧生成式 AI 的重任，最终还是要落在移动端芯片上。今年 10 月，首个专为生成式 AI 打造的第三代骁龙 8 移动平台打响了手机版生成式 AI 的第一枪。

基于骁龙 8Gen3，最先发布新一代旗舰手机的小米展示了这样的技术：

终端的 AI 模型可以理解你的任意指令，并正确地完成复杂任务，比如写发言稿、写商品评价、拟祝福微信等等。

在手机接入视频会议的时候，大模型可以生成实时的字幕并把内容全程记录下来，会后整合成摘要以供人们参考。

在平板电脑上画画，人们只需勾勒出简单线条的大致形象，剩下的修正、材质和着色交给 AI 脑补就可以了。

在手机的相册中，你可以输入任意形容画面的关键词，AI 会搜索出相关的图片。如果你对照片内容不太满意，比如前景的角色把画面占得太满，还可以一键让 AI 进行扩图。

从最直观的 AI 搜索到复杂的视频创作，生成式 AI 正在改变很多任务上人机交互的形态。而且这还只是个开始，未来的 AI 芯片不仅会让手机速度更快、体验更好，还会通过新技术从根本上改变我们的使用方式。

围绕生成式 AI 加持的系统，很多厂商都预告了手机系统中更加强大的「意图感知」能力，电脑和手机可以更加了解用户本人，会根据人们的使用行为和所处位置，主动提出各项服务，提升工作效率。

到最后，智能手机的使用方式将变成人与 AI 协同工作。当人机交互的形态发生转变时，新一轮变革会在很多行业中发生。

手机、PC 畅玩 AI 大模型：把不可能变成可能

基于新一代高通 AI 引擎，骁龙 8Gen3 实现了前所未有的 AI 性能，它可以支持在手机端运行 100 亿参数大语言模型，在跑 Llama2-7B 时，每秒能生成 20 个 token。与此同时，8Gen3 跑大模型的实用性也有很大的进步，以往需要占用十几 G 内存才能运行的大模型，经过量化后只需不到 2G，完全足以运行在常规配置的手机上。

骁龙 8Gen3 采用的高通 AI 引擎拥有全新设计的 Hexagon NPU，集成了硬件加速单元和微型区块推理单元，以及全新的张量、标量及矢量单元，所有单元共享两倍带宽的大容量共享内存，内部运行频率更高，内部缓存空间更大，速度相较上代有了显著的提升。

另一方面，骁龙 8Gen3 也进一步提升了 AI 模型的量化能力，其同时支持 INT8+INT16 的混合精度以及 INT4、INT8 等精度。通过异构计算的方式，骁龙 8Gen3 的 Hexagon NPU 的 AI 性能较前代提升 98%，能效也提升了 40%。

除此之外，骁龙 8Gen3 集成的高通传感器中枢也提升了长期待机应用的使用效果，其拥有两个始终感应 ISP、两个 microNPU 和一个 DPS，内存增加了 30%，支持 INT4 精度，AI 性能提升了 3.5 倍。

如此性能，自然能够让人们的使用体验升上一个台阶。今年 2 月份，高通先后展示了搭载骁龙 8Gen2 移动平台的手机运行 Stable Diffusion、ControlNet 的效果，实现了大模型端侧运行的从零到一。在骁龙 8Gen3 上，Stable Diffusion 的推理速度已经从 14.4 秒缩短到了只需 0.6 秒。

短时间内能有这样的速度提升，不禁令人惊叹。

生成式 AI 算力上的突破还不止于手机。在骁龙峰会上，高通宣布了全新的 Arm 架构 PC 平台 Snapdragon X Elite，它采用该公司自研的全新 Oryon CPU，其 CPU 单核性能超过了 M2 Max，在同性能条件下的功耗也要比竞争对手少 30%。

图片来源：极客湾。

骁龙 X Elite 同样专为人工智能打造，目前已支持在端侧运行超过 130 亿参数的生成式 AI 模型，面向 70 亿参数大模型每秒生成 30 个 token，AI 处理速度是竞品的 4.5 倍。预计从 2024 年中期开始，就会有 OEM 厂商会推出搭载 Snapdragon X Elite 的 PC。

对于正在搞大模型军备竞赛的科技公司来说，骁龙 X Elite 来得正是时候，随着 Copilot 能力马上就要加入 Windows 系统，很多即将变革 PC 交互方式的能力正在路上。我们的下一台电脑，也需要有能为生成式 AI 进行加速的芯片。