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「物理学不存在了,化学也不存在了,只剩下了 AI。」

2024 年 10 月陆续公布的诺贝尔物理学和化学奖全都颁发给了 AI 领域的泰斗级人物,也引发了有此讨论。

诺贝尔奖当然不会像媒体一样追 AI 的热点,之所以机器学习的两位奠基者能获得诺贝尔物理学奖,其原因是因为相关技术已被用于推动多个领域的研究,包括粒子物理、材料科学和天体物理等。

类似的,被称为 AlphaGo 之父的 Demis Hassabis 能成为诺贝尔化学奖的获奖者之一,是因为他参与研发的 AlphaFold2 的人工智能模型能够帮助研究者预测研究人员已经确定的几乎所有 2 亿种蛋白质的结构,已经被来自 190 个国家的 200 多万人使用。在无数的科学应用中,研究人员现在可以更好地了解抗生素耐药性,并创建可以分解塑料的酶的图像。

今年诺贝尔奖的流向,昭示了一件毋庸置疑的事实:人工智能并不孤立存在,已经切实地深刻地影响人类的方方面面。只是有人心知肚明,有人后知后觉。

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在另一边,10 月可能会是历年来手机行业最为繁忙的一个月,在短短的二十天时间里,我们可以看到年度旗舰芯片发布,年度旗舰手机发布和年底的系统大版本更新。

这种密集的节奏也昭示着一个事实:芯片、系统、终端正在以一种前所未有的方式紧密联系,需要改变以往按部就班的节奏。

改变节奏的关键词,也是 AI。

AI 影响人类的方方面面,自然也包括智能手机行业。

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以天玑 9400 和 vivo X200 系列开始,智能手机的拐点出现

在手机行业异常繁忙的 10 月里,开场嘉宾是联发科旗舰芯片天玑 9400 发布,接着是 vivo 的 VDC 大会,发布自研大模型和 OriginOS 5,最后就是 vivo X200 作为天玑 9400 和 OriginOS 5 的首发机型发布。

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虽是秋日,但春江水暖的意思再明显不过,在经历了去年关于 AI 手机的初步探索之后,行业已然有所共识:智能手机的 AI 不应该是一个应用,一个入口,AI 智能体将发展为未来生成式 AI 手机交互的中心 。

这就是智能手机行业的一个「拐点」,同时也是天玑芯片自己的「拐点」。作为天玑系列的第五代产品,天玑 9400 的使命已经不仅是巩固天玑品牌在高端市场的地位,而是肩负更为深远的战略目标。

再迟钝的人也会感到,芯片、系统和智能手机的发布会讲述重点在发生变化。

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比如说,早期芯片的重点通常在于提升 CPU 性能,后来随着手机产品的竞争转到了影像层面,芯片的 ISP 表现也比之前更重要,而如今,讨论芯片时,AI 性能已经成为新的核心焦点。

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手机产品的发展也是如此,以往大家关注跑分、随后焦点转向影像能力,例如夜景长焦逆光等等长焦表现如何?而现在,讲手机如何能够无中生有,一句话能够变出什么好玩的东西出来。

所谓「拐点」,关乎到我们过去如何使用手机,更预示着未来如何使用手机。

过去,智能手机会常常会针对市场进行细分,比如商务手机,游戏手机和影像手机,而如今旗舰机似乎不这么做了,因为它们需要在各方面做到极致——不仅要提供强大的隐私和安全保护,还要保障足够的续航,也需要有强大性能让游戏流畅运行,还需要多摄接力,征服长焦暗光逆光等困难场景。当然,设计上还要具备高级感,以及各种附加价值。

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以此而言,按照以上传统的智能手机评价体系,vivo X200 系列就是一份标准答案。作为天玑 9400 的首发机型,我们可以看到在不少核心卖点层面的对外信息里,vivo 和联发科都在共同发声,比如谈到影像能力的时候,他们就表示「天玑 9400 和蓝图影像芯片 V3+ 双芯协同」,带来了 4K 逆光人像录制这样摧艰克难的功能,因为 4K 视频、逆光(DCG & HDR)和人像(背景虚化,实时美颜)每一个关键词,都意味着数据量和计算量的急剧攀升,这就需要强大的芯片算力作为支撑。

另外,时至今日,我们也开始接受两个事实,一是天玑芯片的能力可以支撑起影像旗舰的名号,正如我们在年中所说的那样:2024 年,「天玑芯片」配「影像旗舰」变得顺理成章了。

第二就是计算摄影已经以润物细无声的方式被用户所接受,几乎任何的拍照场景,都融入了大量的影像算法来进行优化,这就是为什么诸如 vivo X200 Pro 这样的旗舰手机成片在逆光下明暗有度,超长焦下也能纤毫毕现的原因,靠算法,也靠天玑算力。

更不用说如今终端厂商和上游厂商之间协作的紧密度,进入到了共同深度打磨用户体验的层面。

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比如去年联发科天玑 9300 首发了全大核架构,背后也有 vivo 的深度参与和联合定义,到了这一代的天玑 9400 也是如此,双方将共同开启第二代全大核时代。

苹果产品之所以能效表现一直很好,源于其芯片与产品需求的高度契合,两者紧密配合,虽然 Android 生态没法完全复制这种模式,但联发科与 vivo 实际上已有异曲同工之妙。

当然,以上所说的,还是双方在围绕着「用户过往使用习惯」进行各个层面的联合调校和优化。

「拐点」之后,还关乎双方如何定义「未来如何使用手机」。

在先于 vivo X200 系列发布的 VDC 上,vivo 发布了全新的蓝心大模型矩阵,以及 OriginOS 5。

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蓝心大模型矩阵上,千亿级的蓝心云端大模型,重点优化了意图理解与分发和任务规划能力。而端侧的蓝心大模型 3B 则是一个亮点,这个 3B 的大模型在对话写作、摘要总结、信息抽取等能力上可以比肩行业 7B-9B 的大模型,且同时具备功耗小,低内存占用的优势。

另外,蓝心大模型矩阵不仅仅是不同参数大小的大语言模型,也开始包含了语音大模型、图像大模型和多模态大模型的多种形态大模型,听说读写看画都能覆盖。

OriginOS 5 上也出现了一批新的 AI 功能:蓝心小 V 与 Jovi 语音合并,交互和搜索实现了多模态化,新出现的小 V 圈搜能够通过图像识别与圈选交互的结合,精准搜索对象。

「原子岛」功能,除通知功能外,其拥有蓝心小 V 强大的意图识别能力,不断分析和判断用户当前的需求,主动为用户提供后项服务。

小 V 建议(主动智慧服务的桌面组件)、小 V 帮记(支持同声传译)、内置小 V 写作的 vivo 输入法,一键剪辑加 AI 定制词曲的小 V 时光剪影等等等功能,分散在了 OriginOS 5 的数十个模块当中,无处不 AI 。

在这背后,联发科旗舰芯片的强大算力与 AI 性能提供了坚实的基础。

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更能代表智能手机通过 AI 改变使用方式的,是「PhoneGPT」手机,在这一智能体加持下,蓝心小 V 可以对屏幕界面进行识别和操作,也可以通过接管音频进行自主对话,以完成用户交代的任务,例如帮助我们去订餐厅、订咖啡等等。

一切都似曾相识,因为在联发科 10 月 9 日的天玑 9400 发布会上,端侧大模型断网运行,多模态大模型的支持,包括对于手机智能体的支持,都已经演示过一遍。

这当然不是巧合,而是共识,也可以说是共谋和共建。

今年年中,天玑开发者大会(MDDC 2024)上,联发科与 Counterpoint 携手软硬件生态伙伴联合发布《生成式 AI 手机产业白皮书》,其中重点如下:

  • 端云结合将是生成式 AI 部署的主流模式
  • 多模态是实现 AI 智能体愿景的关键
  • 端侧部署 AI 大模型的具有时延、安全和能效方面的优势
  • App 为基础的用户界面与 AI 智能体将会在未来几年内共存
  • 生成式 AI 手机的出货量,算力和能力将会持续快速发展

可以看到,年中的共识,还没到年底,就已经纷纷落地变成了现实,一切宛如当年智能手机参数的飞速发展期,处理器从单核变双核,双核变四核,四核变八核;分辨率从 480P 变 720P,720P 变 1080P,1080P 变 2K;只不过现在的变化是模型参数越来越大,大语言模型变多模态模型。

当变化以另外一种方式呈现的时候,就可谓之为「拐点」。

简言之,天玑 9400 和 vivo X200 系列正是这种拐点的一种具象表现,我们可以像以往一样使用最新的智能手机,它性能更强,玩游戏更流畅,拍照拍视频都更好。我们也可以尝试全新的使用方式,给予它更多的自由度和主动权,让自己少操作几步,少看会手机。

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关于手机 AI 的漏斗效应:用户感知,终端支持和芯片能力

当 Demis Hassabis 带领 DeepMind 团队做出的 AlphaGo 先后战胜李世石和柯洁的时候,普通人知道了人工智能的强大,同时也在怀疑人工智能的用处:它只会下围棋,但下不了象棋,也点不了外卖,更没法代替用户上班。

当 Demis Hassabis 再次出现在大众视野里的时候,他已经是诺贝尔奖得主,他的研究成果对化学和药学产生了巨大的影响和帮助,再迟钝的人也知道,人工智能对人类的影响远比想象中深刻。

这就是技术、技术展示和技术落地之间的差异。

类似的,关于手机领域人工智能落地的用户感知,手机终端支持和芯片能力,也有类似的差异。

自去年年末大家高举高打 AI 手机概念以来,其实消费者没有预期中的热烈,也没有到非你不可没你不行的 AI 功能感知。

但是诸如 AI 消除等等亮点功能,倒是成功地提高了用户的认知度,完成了一次不错的用户教育。

总结下来,当下智能手机的用户在手机 AI 的尝试上仍然比较轻度,有新奇体验,也有一些挫败体验,AI 和用户日常使用习惯的耦合还只是初始阶段。

现在的手机呢,以 vivo X200 Pro 为例,这一代旗舰机它最先出来,只能靠它当典型了,整体的 AI 能力要比上一代搭载 OriginOS 4 的旗舰机强上不少,单是 PhoneGPT 为代表的手机智能体就可以看做是 AI Agent 的雏形,而 AI Agent 又被认为是通用人工智能的必经之路。

如果聊概念聊未来有点飘渺,那么语音、图像和多模态大模型能够赋能的场景和功能,就很能说明问题了。

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是的,我知道「赋能」这个词高居大厂黑话名词前列,充满了假大空的意味,但当看到搭载了天玑 9400 和 OriginOS 5 的 vivo X200 系列在蓝心大模型的支持下,能够利用 vivo 看见,vivo 听说,手语翻译官等功能,让残障人士看到,听到,说出来,被理解的时候,「赋能」这个词也被 AI 所赋能。

在 vivo 听说里,一种不太常见的方言「苗语」也被支持,在信息便捷沟通和保护地方语言之间的矛盾里,AI 成为了那个化干戈为玉帛的枢纽。

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而在天玑 9400 芯片端,除了继续支持更强大更多模态的端侧模型之外,本身在生成式 AI 内容层面的支持也更进一步,不仅能够文生文,文生图,文生动图,甚至还首发了端侧的文生视频功能。另外,前文说到的手机智能体之所以能实现,也有赖于天玑 AI 智能体化引擎(Dimensity Agentic AI Engine),这个引擎最大的作用就是能够为 AI 智能体、第三方 App 和大模型之间提供统一的标准接口。

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诸如人声萃取,多模态端侧模型的支持等等,也让手机 AI 未来的百花齐放提供了无限可能。

从共识,到共建,这个过程无需对齐拉通流程,因为这是上游、终端和服务提供商一致认同的方向。

虽然说这种上游 — 终端 — 用户的路径里,已然存在着类似于「技术、技术展示和技术落地」落差的漏斗效应,但是,这个疯狂的十月已经预示着,只要像天玑 9400 这样的上游芯片和 vivo X200 系列这样的终端产品足够强大,AI 功能进化得足够快,那么最终用户的感知也会足够明显。

以出货量而言,手机的出货量远远高于 PC、平板和手表等计算终端,以算力水平而言,手机芯片能力正在逼近桌面级,同时因为享用最先进制程的缘故,也有着最佳的能效表现,加之手机上有着最丰富庞大的数据生态和个人印记,所以毫无疑问地,手机就是目前端侧 AI 最佳的载体。

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蓝心大模型 3B 就是这种逻辑的产物,以小巧轻便的形态来完成复杂的 AI 需求,在天玑 9400 发布会的演示上,面壁智能的端侧模型也能提供相当不错的多模态体验,能解方程,能看菜单翻译点菜......

不管是用水滴石穿,还是百川归海,亦或是星火燎原来形容,依托于底层芯片,还有各种大模型为基础的 AI 功能正在爆发增长,正在从星星点点,变成星汉灿烂。

这个逻辑也和诺贝尔奖被 AI 包围一样,量变,在拐点之后,产生了质变。

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由此,我们也可以大胆预言:这个 10 月,自天玑 9400 和 vivo X200 系列为开端,后续上中下游各家品牌齐齐发力,曾经被认为是漏斗形状的体验渗透过程,也会逐渐变成管道。

这就是这个 10 月日程如此密集的真相所在:以旗舰芯片为起始,大模型和 AI 功能为重点的系统更新,到新机发布的超快节奏里,上游芯片提供商和下游终端制造商,是类似于舞伴的关系,只有双手相扣,踏对节奏,才有精彩的演出。

而后我们会发现,这也不是舞台上的双人独舞,而是一场关于 AI 的盛大舞会,音乐响起,舞步踏出,会有越来越多的舞者加入进来。

不过别忘了,踏出第一步舞步的,是天玑 9400。