赛迪温晓君：AI手机引领智能硬件2.0发展新浪潮

　　手机与人工智能融合是今年行业发展特点之一。随着AI大模型在端侧部署的趋势愈发明显，AI手机有望引领智能硬件2.0发展的新浪潮。这是赛迪智库网络安全研究所所长温晓君对AI手机的发展作的最新判断。
　　5月17日，值世界电信和信息社会日，手机设计大赛主题活动——思享汇：AI时代的手机创新活动在线举行，温晓君围绕“AI手机发展机遇与挑战”的话题作了线上报告。他表示，随着人们生活节奏的加快，个人时间变得更加破碎，且被很多无用信息侵占，用户亟待新技术解放精力和创造力，为AI手机的诞生提出了新需求，让用户从各种碎片纷繁复杂的操作当中解放用户，更加回归自我价值的体现。

　　

　　温晓君认为，AI手机应该具备用户定义开放的服务生态、随心和专属的智慧操作系统、多模态融合的全新交互方式，以及支持生成式AI发展的智能终端硬件平台等特征。
　　与此同时，AI模型轻量化应用成为必然，云端协同有望在AI手机实现落地。温晓君指出，考虑到通用训练参数数量还有模型规模的问题，AI大模型训练之前基本上都是汇聚在云侧进行，但是也基于应用实时响应考虑，以及一些数据安全性问题，“云侧+端侧”的协同设计思路逐渐成为了手机行业的共识。云侧AI模型可以发挥多参数大规模高算力的优势，有效地完成通用大模型的训练；端侧AI模型可以实现低延迟高私密性的特质化模型推理，实现主动性AI服务。
　　鉴于AI手机的创新性，AI手机将打破智能手机市场长期处于需求饱和、相对低迷的发展态势，为产业链上下游发展注入新的活力。温晓君认为，随着小米、vivo、荣耀等手机厂商均加速进入大模型赛道，AI手机为中国手机企业提供高端突破的发展新契机，也为芯片、内存、大模型研发、操作系统、应用APP等产业链上下游企业带来新机遇。
　　但是，温晓君也指出， AI手机发展面临诸多挑战。
　　在技术层面，需要在算力、功耗、内存等方面取得新的突破。
　　在算力方面，端测AI NPU的算力需达到30TOPS以上，目前市面上可能仅有像高通第三代骁龙8、苹果A17 PRO，联发科天玑9300等少数几款芯片能达到这个标准。
　　在功耗方面，此前苹果公司首款AI PC在进行测试时也发现了极大的散热缺陷，在功耗限制更加明显的手机端侧运行AI大模型时，也将会遇到电量和散热的双重问题。
　　在内存方面，随着大模型参数量增加，设备内存容量需求不断提升，若未来要支持超过百亿参数的大模型，实现数字AI助手等新功能，对DDR5、LPDDR5等大容量高带宽内存产品，UFS高带宽接口标准等目前手机内存基本配置提出了新的挑战。
　　在成本方面，对现有手机行业精细成本管控体系将构成挑战。设计研发上摆脱安卓底层的框架，重新在操作系统层面集成优化AI大模型，并面向CPU、GPU、AI加速器、各类NPU等多种算力资源进行模型调配，将大幅增加企业的负担。
　　在整机生产上，SoC芯片研发生产或海外采购费用增量也将相当的可观，可能引发存储器内存颗粒的新一轮价格上涨。
　　在安全方面，还将面临云端协同的多重安全挑战。一是云侧大模型在服务多用户数据时必须做到数据隔离，若出现数据采集不当、标签错误、数据被投毒等情况，存在较高的用户敏感隐私信息泄露的安全风险。二是端测AI数据将更加私密化、隐私化。未来，人工智能手机可能同时联接智能汽车、智能家居、数字办公、智慧生活等多场景数据中枢，对端侧安全防护和数据确权分级分类也提出了更高的要求。
　　在应用方面，杀手级应用生态仍在探索，目前AI手机还面临应用开发困难，以及需求场景不明确等问题。众多手机厂商均在自身产品上搭载自研的端侧AI大模型，应用开发生态割裂度比较大，且目前端侧AI大模型发展仍处于早期阶段，算力规模相较于云侧还存在较大的差距。AI的影像处理、文本记录、语音助手等应用效果仍需进一步完善。在各类垂直领域的应用需求与云侧AI所能提供的服务尚未明确区分，用户尚未感受到AI大模型在手机端侧部署的独特应用需求。
　　面对机遇和挑战，温晓君对产业发展提出了四点建议。一是鼓励手机企业加快部署AI手机赛道抢抓布局，带动产业链实现高端突破。二是加快关键技术攻关，面向未来需求，筑牢底层软硬件技术支撑。三是完善AI手机整机生态建设，打造应用开发平台。四是加强AI安全和监管工作，从技术、数据、产品应用、法律伦理等多个维度，构建终端人工智能安全评估和评价体系。