AI手機的L0-L5，國產品牌處于什么位置？

文：董指導

當手機廠商苦于沒有思路加速手機更新周期時，AI來了。

三星發布了高端AI手機Galaxy S24系列，榮耀Magic 6系列也主打“用AI重新定義人機交互”、OPPO Find X7 也搭載了自研AI大模型，還邀請了李雪琴和AI互飚東北話。

AI手機，成為了各家手機商too fear to miss的產品布局。畢竟，對于消費者而言，別人有你沒有，那就是落后。并不是所有手機都可以像華為一樣，擁有忠實用戶，在5G時代依然可以把4G手機賣出去。

但是，AI真的會加速更新周期嗎？這個話題有點像智能汽車，智能化到底能起多大作用，要看處在什么階段、有什么功能。當AI開始好用時，必然會加速更新周期。

但，好用如何判斷？又有哪些公司會參與其中、享受紅利呢？

01 AI手機的L0-L5

參考自動駕駛的L0-L5分類，我們團隊也嘗試對AI手機做個劃分。

L0：手機系統無大模型內置，且無AI芯片。

L1：手機系統無大模型內置，但預裝大模型商店；硬件具備AI芯片，可運行多個AI應用。

L2：手機系統內置大模型，用戶手動操作交互，僅具備一個或多個單一場景的AI功能，目的清晰、任務確定，各場景間無法交互。

L3：手機系統內置大模型，用戶手動操作交互，多個場景下的AI可以實現靈活交互、關聯，但場景仍需預設、且多個AI入口彼此獨立。

L4：手機系統內置大模型，用戶和AI語音交互，僅通過單一入口即可完成多場景關聯的AI功能，部分AI流程無需通過應用界面展示，而在后臺自動完成、直接輸出結果。

L5：手機系統內置大模型，可以實現完全語音交互，所有AI流程僅通過單一入口即可完成，也無需通過應用界面展示。

具體而言，L0級別，意味著無AI功能。要注意的是目前許多智能手機手機，盡管沒有專門配置AI芯片，但通過后續自行安裝AI工具，例如ChatGPT、文心一言、豆包等等，也可以享受到AI帶來的便利，但這并不能稱之為AI手機。

L1級別，和L0相比，雖然也沒有把大模型裝進手機，但已經有了“AI的初心”：硬件上有了AI芯片，且預設了大模型商店。雖然從效果來看，L0級別也可以后裝AI工具，但和L1相比，“設計初心”，是分水嶺。

L2級別，和L1的顯著區別就是端側本地化部署了大模型，從而實現“質變”，進入AI手機的圈子。但此時的AI依然比較初級，只能執行一些“確定性任務”的模板化AI過程。彼此也不互通。

例如，照相功能增加AI，實現一鍵修圖、智能去水印等功能；在通話領域，增加AI智能翻譯、記錄等功能。這些功能的特點是“場景模式化”，輸入是什么、要做什么、輸出是什么，都比較清晰。且場景獨立。

L3級別，和L2的顯著區別是可以實現特定多場景下AI的互動、關聯。比如開啟電話AI功能（得到用戶隱私授權），不僅可以記錄通話內容，當通話中聊到吃飯時，AI也可以后臺啟動餐飲相關的AI功能，推薦飯店等。

只是，此時的AI，雖然可以互通，但仍是分管，用戶需要在不同界面領域實現操作。

L4級別，和L3最大的區別是“語音交互+單一入口”。此時已經非常接近鋼鐵俠的賈維斯了，不再需要手動在各個界面操作，而是語音調度，而且只需要通過語音交互一個入口，就可以完成多場景的AI流程。

語音交互這一點和Siri、小愛同學類似，只是當時的AI還沒有出現能力涌現。

另外，L4級別下，部分AI應用不再需要展示界面，直接輸出結果即可。例如，通過AI語音交互來訂票，就不用再行打開12306界面，而是直接語音對聊后、反饋訂票結果。

L5級別，和L4的提升在于所有AI均可以不再展示界面，而是直接語音交互完成流程。例如，語音命令“預定XX飯店并將鏈接發給朋友XX”，系統后臺調度各應用后完成指令，回復完成。

按照這個標準來看，當年羅永浩的錘子手機one step功能，已經有L2的心思了；而榮耀的Magic 6也基本在L2-L3階段。

當然，在AI手機的發展中，不可避免地也要看AI自身的發展，但是從效果而言，可以初步按照以上階段進行L0-L5的分級。

02 參與的產業鏈

AI手機發展，首先迎來紅利的，自然是【AI芯片】。

目前，手機領域的處理器芯片公司，都在拓展AI業務。例如高通，其高管便在2023年初宣稱，要從通信公司轉型為計算公司。

實際上，早在2015 年，高通已經將AI 技術集成到其處理器上，以增強圖像、音頻和傳感器的運算；最新發布的驍龍 X Elite，集成了全新定制的高通 Oryon CPU，支持在終端側運行超過 130 億參數的生成式 AI 模型。

雖然也有聯發科、蘋果等公司的競爭，但高通依靠3G領域的通信專利，牢牢占據了基帶芯片的地位，繼而又綁定基帶芯片，發展了CPU、AI芯片業務。全球來看，也依然是手機端的王者。

國內手機端AI芯片公司自然是華為海思。但考慮到華為自身也有手機、大模型業務，以及哲庫芯片的沉浮歷史，國內其他手機廠商基本會選擇高通AI芯片。

在芯片之余，配合高通芯片落地的模組公司，雖然干著技術含量不高的業務，但是，好歹也能享受到“芯片確定性”外溢，頗有光模塊的意味。但不同的是，通信模組價值量著實普通。

其次，受益AI浪潮發展的是【存儲】。大模型的本地化部署，自然要求更大的內存。而根據新智元、國海證券的研究報告顯示，以LLama2為例，內存要求則在6G、12G，而隨著模型參數提升，內存要求也極速提高。

同時，伴隨著芯片新增、內存升級，相應的手機功耗也會加大、散熱要求也會提高。因此，通過芯片設計降低功耗、增加散熱材料等，也會成為剛需。

專業的大模型公司，會有市場需求，但是，從手機廠商目前的發展規劃來看，大部分依然希望走除芯片之外的“全棧模式”：自研大模型、自研應用、甚至自研操作系統或者基于安卓深度修改系統。

畢竟，只有系統級的AI，才能實現更多場景的交互、關聯，實現L3向L4的跨越。

因而，這也注定了，AI手機賽道，依然是老玩家為主，并不像智能機取代功能機一樣，競爭格局會發生大的顛覆。而對于老玩家們而言，L3級別會是強有力的競爭要素，L4級別將會是非常強的換機驅動力。

從海外科技巨頭的迭創新高，可以看出，AI的科技浪潮，確定性越來越高。然而，對于手機廠商而言，不僅要考慮競爭、洗牌的窗口，更要考慮的是一場“賽跑”：

技術迭代的速度，與大眾錢袋子收緊的速度，誰更快。