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刘作虎:OPPO已成立AI中心,2024年手机厂商再不布局大模型就没戏了

发布时间:2024-01-10 14:15:40 发布用户: 15210273549

2023年是手机厂商积极拥抱大模型的一年,作为年销量超10亿的终端,手机一直被认为是所有新技术的最佳应用载体。

据数据机构Counterpoint的预测,2023年生成式AI智能手机出货量将在4700万支左右,2024年出货量有望突破1亿支,2027年出货量有望达到5.22亿支,占智能手机比重40%——2023-2027年复合成长率达83%。

仅去年一年,华为、小米、OPPO、vivo等手机厂商均已发布搭载了端侧大模型的旗舰新品。相比较云端大模型,端侧大模型在隐私安全以及相应速度上都更有保障。不过,彼时的手机大模型更像是刚起步,实际应用场景与实际效果鲜有显现。

当时间来到2024年,在1月8日刚刚结束的新品发布会上,OPPO就打响了新一年智能手机AI大模型应用的「第一枪」。

在本次发布会上,OPPO发布了Find X7与Find X7 Ultra两款新品,前者搭载联发科天玑9300芯片以及全新超光影三主摄,主打普通版本拥有Pro级体验;后者则搭载高通第三代骁龙8芯片与双潜望四主摄,主打移动影像性能。

两款新品虽然硬件性能有所侧重,但他们却有一个共同点,就是均搭载了端侧大模型的应用。本次,OPPO在新品中首次搭载了端侧70亿参数大语言模型,并可实现端云协同能力。同时,OPPO也给出了AI大模型在智能手机载体上新的应用方向,包括图片 AIGC 消除、 AI 大模型语音摘要以及赋能语音助手这三个场景。

AI大模型在智能手机语音助手的应用,是目前众多手机厂商发展大模型的集体方向。通过大模型的能力,语音助手可以做到比以往更多的AI体验,在Find X7其升级后的全新小布助手,就可以实现超过 100 种智慧能力,包括文字生成图片、图片生成文字、AI 文章摘要等功能。

同时,OPPO还将端侧AI大模型应用于图片后期处理环节上,实现AIGC 消除功能。相比同平台其他模型只能支持人体的识别,Find X7支持超过120类主体的识别与分割,例如日常消除杂乱背景、乱入人物以及抠图等方面,效果提升很大,拓展了生成式视觉大模型的使用范围与实用性。

最后一个应用场景则是语音通话方面,Find X7可以实现首个AI大模型语音摘要。在发布现场,OPPO高级副总裁、首席产品官刘作虎直接与理想汽车董事长兼CEO李想进行了一次通话,过程中,AI大模型语音摘要可以对通话内容进行总结摘要,并对时间、事项以及重点等信息进行提炼,并生成文字备忘录。

从本次几个围绕AI大模型的创新功能和应用不难看出,OPPO已经开始在端侧大模型细分应用场景上进行尝试。而针对未来AI大模型的发展,刘作虎对钛媒体App表示:“2024年,智能手机厂商再不布局大模型就没戏了,必定会影响到市场竞争力。”

“未来在公司技术的战略规划中非常明确,就是在现有的明确赛道中持续加大投入。其中,性能、影像以及AI方面是作为最优先级。”

此外,刘作虎也首次对媒体宣布,目前已经把OPPO内部所有有关AI业务的人员全部集中,并成立了独立的AI中心,其内部包括了之前的软工、数字和研究院长等。未来AI中心将作为OPPO核心竞争力进行发展,并优先汇聚公司内部AI相关的全部资源。

在OPPO看来,未来几年的技术核心仍然要用产品来驱动。刘作虎说:“要做什么产品,进而确定大模型该怎么训练,该用什么样的算力,整体路线还是以产品驱动技术。而通过用户洞察方式来做产品是最重要的,这本身就是差异化竞争。谁对用户最理解,谁真正地懂产品,谁就能在竞争中保持差异化,始终拥有核心竞争力。”

如今,除了手机厂商在落地应用方面的拓展外,上游芯片厂商也加快了智能手机端的大模型布局。高通、联发科也都相继发布在端侧跑通大模型的最新旗舰芯片,比如第三代骁龙8移动平台能在终端跑通100亿参数大模型,天玑9300则可以支持终端运行10亿、70亿、130亿、至高330亿参数的AI大语言模型。

也正是在终端需求的激发下,同时也能倒逼手机在硬件性能上的提升,比如增加存储、续航以及NPU等芯片的研发。民生证券曾发布研究报告称,“小型化”和“离线化”模型出现,边缘侧终端和芯片迭代有望加速。

钛媒体App认为,这次AI大模型热潮无论是对于终端市场还是上游芯片市场都是一次格局重塑的机会,尤其是在华为回归后,大盘里又多了一个有力的对手。在接下来的2024年里,国内手机厂商最重要的任务,必然是探索在智能手机这个载体下,AI大模型未来将能产商多大的推动力。

不过,“AI Phone”在给上下游带来增量的同时,也要谨防行业出现噱头大于实际的情况,需要芯片与终端厂商合力调教,通过软硬件的优化来提升效率。如果单单是为了迭代而盲目地搭载所谓的AI芯片,只会让终端市场的换机周期再一次延长。

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