12 月 28 日消息，Canalys 今天 “AI 手機”進行了分析，認為最近出現的大語言模型（LLM）驅動了相關手機行業，預計 2024 年全球將出貨 6000 萬部 AI 手機，超過同年“AI PC”的 5300 萬臺出貨量。

從報告中得知，Canalys 認為“AI 手機”是一個“廣泛且模糊”的概念，不過相對于“AI PC”概念，“AI Phone”實際上更貼近消費者，當下蘋果、華為、vivo、小米等廠商已經在自家手機中大量應用設備端 AI，從而提升成像質量、電池壽命和打字體驗。

不過 Canalys 同時提到，在生成式 AI 模型爆發的當下相關手機還應“整合 AI 模型”，具體應該滿足以下標準：

最低要求 

• SoC 應包含能夠加速 AI 任務的專用單元。（例如，高通 Hexagon、聯發科 APU、Google TPU）

• 智能手機應能夠在端側運行 LLM（例如，Google Gemini、三星 Gauss）和其他生成式 AI 模型（例如，Stable Diffusion）。

• 端側 LLM 的推理性能應快于成人的平均閱讀速度，相當于 10 token / s。（基于 LLaMA-2 7B, 或同等水平）

• 使用端側 AI 生成圖像的時間應小于 2 秒。（基于 Stable Diffusion v1.5，20 步，512*512 分辨率，或同等水平）

可選要求

• 設備出廠時應預裝 LLM（例如，Google Gemini, 三星 Gauss）。

• 為第三方開發者提供生成式 AI 相關的 API 和 SDK，以方便開發者將生成式 AI 驅動的功能集成于端側移動應用中。

• 在設備上預裝由廠商第一方開發的生成式 AI 功能，并且保證其可以在端側高效運行。

Canalys 表示，當前智能手機擁有“最龐大的裝機量”，到今年年底全球手機總量預計將達到 50 億部，雖然其中預計只有 5% 為 AI 手機，但已經足夠加速 AI 應用的普及與個性化，并有助于開發者社區創造多樣化的第三方 AI 應用。

Canalys 同時聲稱，根據對早期“AI 手機”的觀察，相關手機的功能性主要包含以下十點：

• 硬件優化：AI 可以根據用戶行為或場景為操作系統提供幫助以優化電池壽命或相機成像。

• 跨設備自動化：通過利用智能手機傳感器獲得的數據，AI 將能夠理解使用場景，并生成跨設備自動化任務。

• 圖像和視頻編輯：除了消除物體和智能摳像之外，用戶還可以利用 AI 驅動的功能獲得更心儀的照片以及更好的視頻編輯體驗，如自動顏色校正、背景替換和藝術風格化轉換等。

• 社交媒體內容創作：AI 可以根據視頻或照片撰寫帖文，幫助用戶維持社交活躍度。 

• 自動電話接聽：AI 將根據用戶的語音語調生成更自然的聲音用于自動電話接聽。AI 能夠更好地理解撥打方的意思，提高對話質量。

• 自動回復：AI 將利用學習到的用戶行為模式，在消息應用程序中生成自然的回復信息，以供用戶選擇。

• 視頻搜索：AI 可以幫助用戶理解視頻內容，以便在視頻中搜索特定信息。例如，通過搜索對話語句關鍵詞在視頻中定位到特定場景。

• 端側 AI 驅動的聊天機器人和搜索：AI 將有助于更好地理解用戶通過自然語言進行的搜索查詢，并改進搜索結果。端側聊天機器人能夠理解和記錄用戶數據和歷史對話，同時確保用戶隱私受到保護。

• 內容摘要：AI 將能夠從各種格式（例如，音頻、視頻、電子郵件附件）的長篇內容提取內容，生成簡潔的摘要，幫助用戶更方便地在智能手機上閱讀這些內容。

• 日程助理：AI 將利用來自橫跨多個應用程序的數據源，自動創建和管理日歷日程，同時確保用戶數據受到保護。

Canalys 強調，AI 手機成功的關鍵在于“能否擴大智能手機的應用場景并搭建 AI 原生應用”，第三方應用往往能決定用戶如何使用手機，因此智能手機廠商必須與開發者社區緊密合作，以設備端 AI 優勢獲得未來的競爭優勢。

參考

• 智能手機新時代：智慧升級再創高峰

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Canalys：手机是设备端 AI 的重要载体，明年 AI Phone 出货量将达 6000 万部超越 AI PC的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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