隨著這兩年多模態大模型的發展和應用普及，AI PC和AI手機突然成為了廠家關注的方向，特別從去年年底，許多手機廠家和PC廠家，都號稱自己的手機或PC產品是AI手機和AI PC。這里面有一些產業發展合理的成分，也有許多混水摸魚者偷換概念的“小聰明”。

從目前產業發展趨勢來看，人工智能（AI）重構各類產業的價值和產業模式將越來越深入，人工智能將通過手機、PC這些人們日常使用的終端迅速走向普通大眾，但需要注意的是，技術人化或者說AI對手機和PC產業的改變，絕對不會只是目前一些廠家把一些應用改個名字那么簡單。

一、AI手機及AI PC誕生及發展

產業價值的提升和產業模式的改變，從歷史經驗看，往往是核心技術突破引發產業生態的變革才可以給用戶帶來可感知的價值，不可能只是一些廠家產品推出一些概念就能實現的。

AI手機如此，AI PC依然如此。

早在五六年前，刀客就曾預言，傳統的智能手機已經開始了從Smart Phone向Intelligence Phone的革命性轉變。其核心原因在于隨著蘋果A系列處理器加入了“仿生芯片”和華為麒麟芯片加入NPU單元，傳統意義上的移動處理器已告別了歷史舞臺（當然高通在2023年才在其芯片中加入了物理NPU單元）。移動處理器領域異構架構的出現，為手機產品功能的全面AI化提供了異構算力基礎，也為Intelligence Phone發展創造了條件。

事實上早期在移動芯片中加入NPU單元，受當時應用生態中AI應用缺失的影響，手機中的NPU單元只負責處理手機廠家自己開發的應用，這主要表現在多應用調度、智能電源管理、環境的智能感知、圖形圖像的智能化處理等領域，對用戶來說，這種AI化功能的感知不強。

與此同時，在PC領域，最早探索人工智能在PC上的應用當屬于華為的“智慧PC”產品，在桌面處理器還沒有NPU單元支撐的條件下，華為通過CPU和GPU的能力，從Windows的系統底層實現了智能感知、智能調度和智能管理等功能，讓傳統PC具備了一定的AI能力，更方便用戶日常使用。無論是華為PC的多終端協同、智能搜索，還是智能會議和系統的智能調度，都給PC用戶帶來了全新的使用體驗。

近幾年行業多模態大模型領域飛速進步，以及由OpenAI推出的ChatGPT、Discord推出的Mind journey以及Stability AI推出的Stable Diffusion帶來的巨大技術潛力和對人類知識重新學習的能力，讓終端的AI能力再次被行業廣泛重視。

從2023年至今，在桌面處理器方面，無論是英特爾還是AMD，甚至一直想進入PC產業而一直未能如愿的高通，都在新推出的桌面處理器中加入了NPU單元，希望通過多模態大模型在PC本地化的部署，加速PC產業的變革。

在這種產業背景下，無論是手機廠家還是PC廠家，幾乎在同一時間都開始表示自己的產品是AI手機或AI PC，一時間亂象橫飛。

三、 AI如何重構消費電子產業價值

無論是手機還是PC，在傳統意義上都是個人計算終端；從實際使用方式看，都是被動性處理用戶的單一功能需求；從輸入輸出的交互方式來看，也是基于鍵盤、鼠標、觸摸等方式的交互。正因為如此，無論是十多年智能手機的發展，還是近二三十年的PC發展，智能手機和PC的基本功能和交互方式并沒有發生根本性的變化。

人工智能的發展，特別是以ChatGPT和Stable Diffusion等多模態大模型的發展，讓我們看到了個人計算終端所蘊藏的巨大的應用價值。

傳統意義上的技術理解人類一直是一個挑戰，雖然技術可以追蹤和觀察人們的行為，但往往無法準確捕捉到人們的意圖和目的。基于自然語言的人機互通正在摒棄以往不自然和繁瑣的技術交互方式，尋求更加自然和直觀的方式與人類交互，更準確地讀取和理解人類的行為、意圖和情感。

多模態大模型的應用，也正是重構人與機器的關系，重新建立人與機器的溝通方式。

通過生成式AI，無論是手機還是PC或者是其它終端，終端將能與人類進行自然語言的對話；同時隨著AI的進化和終端的深度結合，手機和PC這種人們日常使用的工具，將不再局限于處理數據和提供信息，而將成為人類的伙伴，完成從工具到“人化”的根本性轉變。在這個過程中，個人計算終端將依托AI的強大生成能力，成為人們工作和生活的顧問、保護者、老師、朋友，甚至成為部分工作的替代者。

在個人計算終端從工具向智能化伙伴的進化過程中，應用的智能化將是提高用戶體驗的核心。生成式AI能夠真正提高應用的智能化水平，從而改變創作者、客戶、用戶、產品負責人、架構師和開發人員的使用體驗。

自主性和行動能力是人類本能的一部分。人工智能的發展，讓智能體可以作為自動化助手為個人提供幫助，同時也有潛力在企業間構建智能體生態系統，為整個商業環境提供支持。

AI 不僅是一項技術或一種業務趨勢，它會深刻變革人類與機器的交互方式。

生成式AI能夠真正提高應用的智能化水平，與目前傳統終端相比，最大的區別在于AI的主要功能在于預測或推薦，而非傳統程序性功能，智能應用能夠更好地滿足用戶的個性化需求，從而優化應用處理結果，推動數據驅動型決策。

在整個產業變革中，AI與個人計算終端的結合，一方面是傳統應用的AI化，另一方面是利用終端的NPU單元，通過對基礎大模型的優化和裁剪，并進行本地化個化數據的訓練，形成基于個人特點的個人大模型，讓手機和PC完成從工具向“智能體”的轉變。

個人計算終端向個人智能體的功能轉變，將重構終端產業（手機和PC）產業的發展模式，最核心的變化在于，對于終端廠家而言，不僅要承擔“系統集成商”的功能，同時要在系統的AI和個人大模型的部署、裁剪、調優和個人本地數據的訓練方面有系統性的解決方案，并能讓個人計算終端在用戶使用的過程中，通過簡單的設置，就能成為生活和工作的伙伴。

三、Intelligence Phone與AI PC的未來

從現在手機和PC等個人計算終端的技術現實來看，在芯片架構方面已實現了產業換代。無論是移動芯片方面蘋果的A系列處理器，還是華為麒麟系列處理器，很早都加入了NPU單元，即便是高通的驍龍系列，最新的驍龍8 Gen 3也加入了NPU單元，而聯發科的天璣系列，早在天璣9000時代就加入了NPU單元。在PC產品使用的桌面處理器方面，自去年開始，英特爾的第十四代處理器Core Ultra、AMD的8040系列以及高通的X-Elite，都以NPU單元的加入作為這一代處理器的重點更新。

當然，目前移動處理器和桌面處理器的AI處理性能仍然有待提升，與專業的GPU或NPU相比，仍然有一定的差距，但對于個人應用的AI計算需求和個人大模型而言，初代的性能是足以應付的。

在系統方面的產業準備與處理器變革大致相當，在手機操作系統中，蘋果的iOS和華為的HarmonyOS已經在底層實現了智能感知、智能安全、智能調度和智能互聯體系，安卓系統的智能化程度相對較低，但在Intelligence Phone（或者AI手機）的產業發展趨勢下，安卓系統的底層AI化也將無法避免。在桌面系統中，微軟已經在2023年更新的Windows 11 23H2版本中，已全面實現了系統的AI化，不僅在系統中內置了Copilot，而且在截圖、文件管理、畫圖以及視頻編輯方面進行了AI化功能重構。可以說無論是手機操作系統還是桌面操作系統，基于AI技術的系統重構也已經完成。

對于手機和PC產業而言，AI重構產業的腳步已經開始，目前影響用戶體驗和產業發展的核心問題在于原生AI應用的缺乏，和個人大模型本地化優化部署的缺失。這一現狀，也是影響到AI手機和AI PC真正能否發展的根本。

必須要強調的是，在目前手機廠商和PC廠家的宣傳中，有意無意在混淆著AI手機和AI PC的核心概念，從個人計算終端AI化重構的技術基礎來看，新一代的AI手機和AI PC，應該是基于異構計算處理器的混合計算能力下，系統的AI化重構和本地化個人大模型的優化部署。

同時有一些廠家在故意混淆基于小樣本訓練的AI應用和多模態大模型之間的區別，這兩者有著巨大的不同。大模型是通過在海量數據上依托強大算力資源進行訓練后能完成大量不同下游任務的模型。在技術層面上，大模型的實現采用“預訓練+指令微調+人類反饋的強化學習”的訓練范式。也正是基于海量數據的預訓練，才讓大模型可以適用不同場景的應用需求，這不是小樣本訓練的針對某一功能AI應用能替代的。

無論是PC端加入基于云端Copilot的應用，還是一些手機廠商使用所謂的基于某種大模型的“智能助手”，如果無法應用本地處理器的NPU單元加速推理和訓練，都不能算是新一代的AI手機和AI PC，因為即便是在無NPU處理單元的終端上，都能使用這些云端AI應用。

要實現真正的AI手機和AI PC核心功能，在系統和應用的原生AI化重構同時，更重要的是如何實現基礎大模型的本地化優化部署和本地數據個性化訓練。只有通過經過本地優化部署和個人數據的小樣本訓練后，計算終端才能形成與用戶匹配的知識體系和處理能力，才能改變用戶和終端的交互方式和人與終端的關系。

AI手機和AI PC將改變個人計算終端與人的關系，這一趨勢不可阻擋。人類發展的過程中，是不斷將技術人化的過程，而AI對工具交互方式的重構，正是這一過程最極致化的表現。同時這一巨大的產業變革，讓手機產業和PC生產的價值也得到了重塑，傳統的終端廠家不僅要完成硬件與系統研發，同時要對系統底層和應用進行AI化重構，更重要的是需要擁有強大的基礎大模型的本地化優化部署能力和本地數據的訓練能力，為用戶提供可以進行個性化運行的個人大模型。