衡量AI能力的最直观因素，无疑就是算力了，比如在最新的第三代骁龙8移动平台中，总AI 算力相比上一代性能提升了98%，能效提升了40%。为端侧AI搭好了生态舞台。
人工智能是个我们很熟悉的名词，它在手机上已经部署多时，从最初的AI场景识别照片优化，到如今的端侧AI大模型，已经是手机不可或缺的重要功能支持。
衡量AI能力的最直观因素，无疑就是算力了，比如在最新的第三代骁龙8移动平台中，总AI 算力相比上一代性能提升了98%，能效提升了40%。
AI算力的提升必然会带来更好的AI场景体验，这里我们还是以影像方面为例，最初AI在影像方面只被部署在拍照中，对视频拍摄的效果提升则无能为力。原因就是视频拍摄至少要有24帧，也就是每秒要处理24张照片，早期的芯片根本无法提升如此算力，而且在视频中进行算法处理，也会导致功耗失控。
在经过几代产品迭代后，目前已经有针对视频的算法开始部署了，原因自然就是算力跟上了。而且芯片在AI功耗方面也大幅度降低，比如第三代骁龙8就有着40%的AI功耗降低，在手机端进行视频算法处理，有着可以接受的功耗表现。两相升级之下，视频算法自然就开始普及了。
常规AI场景全覆盖
除了在影像体验中，人工智能其实在手机中随处可见，而且越来越不可或缺，我们翻看了一下搭载第三代骁龙8移动平台的小米14 Pro的官方页面，发现AI几乎在所有主要功能点上都有体现。
小米14 Pro采用了一块6.73英寸的2K分辨率等深曲面屏，特点是R角的过渡十分平滑，与传统的曲面屏幕相比，更有那种水漾的感觉。这块屏幕虽说有着如同直屏一般的设计感，但依旧需要解决曲面屏幕的误触问题。
小米官方表示，通过自研AI算法与多传感器协同，小米14 Pro能精准防止误触，同时确保屏幕边缘的灵敏度。说得直白一点，就是经过了AI模型训练，能够判断出什么样的接触是误触、什么样的是正常操控。
在玩游戏时，可以通过握姿AI识别，智能化选择信号最好的天线进行通信，确保游戏处于低延迟状态。并且可以在握姿变化时，迅速判断天线状态，进行无缝天线切换，使用户无感知获得最优质的通信体验。
在影像方面，其实就不用我们过多提及了，比如经典的徕卡双生画质、大师镜头包、徕卡滤镜等功能，都需要AI介入来对场景识别抠图，进行更为精细的算法处理。新增的视频录制焦点转换功能，同样需要AI对人脸进行实时识别才行。
端侧AI大模型主导手机未来
以上几项AI场景功能，其实是我们都非常熟悉的了，这是此前几代手机中不断发展迭代而成的。但AI的潜力显然远不止这些，如今的端侧AI大模型赋予了手机更多的全新玩法。
小米14系列中，就提供了一些端侧大模型玩法。比如生成式AI端侧大模型，就已经可以通过大量的图片训练，以“无中生有”的方式为用户提供有意思的图片。
该功能的使用很简便，通过小米14系列提供的AI写真功能，在图库中为其选择20-30张图片进行AI形象学习生成，完成这个步骤之后，就可以发挥我们的想象力，填入各种关键词，生成各种各样的图片了。
比如我们输入“埃菲尔铁塔”的关键词，之后AI就会生成相应的图片，从图片效果来看，人像方面十分精细，背景方面也完全符合我们给出的主题。即便我们从未去过巴黎，发个朋友圈假装在巴黎，也能做到以假乱真的效果。
除了AI写真功能之外，小米还提供了很多其它好玩的功能。比如在AI写作上，只要我们给小爱大模型一个主题，就能快速生成文案。比如我们让小爱“把没带历史书导致班级被扣分”为主题，生成一篇深刻检查，半分钟左右时间就能完成。
小爱大模型提供了多种主题写作，写影评、写微博文案、写作文等都能搞定，甚至我们给个主题，还能生成PPT。或许这个PPT无法直接使用，但我们在此框架上进行修改，显然比直接写要更具效率。
可以预见的是，这种AI大模型未来会成为手机的基础功能。只是我们在当下体验中发现，不少AI大模型功能需要联网使用，这显然会导致用户会有抵制情绪。毕竟把我们的图片传到云端后再处理，显然是具有风险的，如果生成过程无需联网，能够完全在手机端侧完成，那用起来就无所顾忌了。
第三代骁龙8完全具备这个能力，小米方面也确实提供了多种端侧AI功能，只是很多功能还处于内测阶段，要等候一段时间才能普及给广大消费者。而除了小米14系列之外，其它手机也有创造性极强的端侧AI功能，比如三星就已经明确表示，Galaxy S24系列就会提供实时通话翻译功能，可以让使用不同语言的用户，进行无障碍的实时通话交流。该功能基于端侧的AI功能，它在使用时完全基于本地运算，不会与云端发生联系，因此能够对用户的隐私进行保护。
显然，端侧AI大模型充满了想象空间，然而在当下的手机端中部署，也存在很多技术难题。首先就是算力支持。现在的手机部署10亿乃至70亿大模型都是可以的，第三代骁龙8甚至可以在端侧支持100亿和130亿参数的大模型，但更大量级的模型，可能性能就不太够了。
其次是手机的内存规格，也限制了端侧大模型的部署。目前流行的16GB大内存手机，对大参数的AI模型就有些力不从心了，抛去系统占用和常用应用占用，可能就跑不动130亿大模型了。至于更大的AI模型，手机就暂时不要想了。
算力和内存都是可以通过硬件迭代解决的，端侧AI的普及是迟早的事情。不可否认的是，AI在边缘侧终端的发展十分重要，随着技术的演进，端侧所接收的信息具有即时性，而且可以接收到仅限于终端侧的私密信息，这是云端通用大模型不具备的能力，其在时效性上并不能与用户当下所处的环境所匹配。
对未来的手机而言，终端侧AI在可靠性、情境化和个性化方面都更具优势，也必然会让手机在生活、娱乐乃至生产力方面更具效率。
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