文 | 半导体产业纵横
18年前，苹果以智能手机开启生态时代的全新范式；Siri问世后 ，语音助手迅速成为行业标配 ，但功能多局限于查天气、设闹钟等基础操作，与真正意义上的智能相去甚远 。
如今 ，人工智能的登场让行业变革成为共识 。大模型不再是为手机增添简单“智能 ” 、应付问答的辅助工具 ，而是深度融入系统流程，如同全能管家般跨App完成订票 、点餐、取消续费等复杂操作，推动手机真正迈向下一代计算入口。
过去一年 ，GPT-5 、Gemini 3等大模型的持续迭代让人工智能稳居科技焦点 。当一款将大型语言模型深度融入操作系统的国产AI手机横空出世 ，外媒纷纷评论，这或许标志着“中国的第二个DeepSeek时刻 ”已然到来 。这场从“人工智能作为工具”到“人工智能作为数字工作者 ”的跨越 ，正重塑智能手机的核心形态。
AI手机：大模型与终端的深度融合
中兴通讯与字节跳动联合开发的努比亚M153手机（豆包手机）的亮相 ，堪称AI手机领域的颠覆性事件。其核心亮点在于将AI Agent能力深度整合至操作系统层面，实现了跨应用自动执行 、场景化记忆服务与便捷唤醒交互的核心突破 ，真正让手机具备了“像人一样操作 ”的智能属性 。
国际科技博客“Tech-Now.io”直言 ，如果该范式被广泛采用，或将极大地加速高级人工智能在移动设备上的普及 。而美国“Medium”网站更是将其与从键盘到触摸屏的转变相提并论 ，称“这次飞跃感觉更大 ”。
这一突破背后 ，是“大模型厂商+手机厂商 ”的生态合作趋势凸显 。豆包虽无自研手机计划，却通过与中兴的深度合作实现了技术落地 。
另一家大模型厂商智谱近期开源了核心AI Agent模型AutoGLM ，该模型被业界视为全球首个具备“Phone Use”（手机操作）能力的AI Agent ，能够稳定完成外卖点单、机票预订等长达数十步的复杂操作流程。此次开源意味着硬件厂商、手机厂商和开发者均可基于AutoGLM，在自有设备或系统中复现能“看懂 ”屏幕 、模拟真人进行点击 、输入、滑动的AI助手 。目前，AutoGLM已支持微信 、淘宝 、抖音、美团等超过50个高频中文应用的核心场景 ，其自动化操作能力与此前引发热议的“豆包手机 ”演示水平类似 。
对于手机厂商而言 ，AI助手是打破同质化竞争 、实现差异化发展的关键。荣耀 、小米、OPPO等厂商此前均缺乏能打通所有App的超级入口，而AutoGLM的开源为它们提供了现成的技术底座 。大模型正从云端走向终端 ，推动智能手机完成从“功能集合”到“智能伙伴 ”的本质蜕变 。
什么才是真正的AI手机？
如今市场上AI手机的宣传层出不穷 ，但真正的AI手机与传统智能手机有着本质区别。AI手机并非脱离智能手机范畴的全新产品，而是其下一代进化形态 ，核心差异在于AI从“辅助工具 ”升级为“系统级的基础能力和交互核心” 。不过 ，关于AI手机的准确定义，目前行业尚未形成统一标准 。
此前行业普遍认为 ，AI手机的核心差异在于端侧AI能力——传统智能手机的AI功能大多依赖云端 ，而AI手机将大模型直接集成到芯片中，不仅响应速度更快 ，隐私保护也更到位。例如拍照时实时消除路人 、离线翻译文档等功能 ，传统手机难以实现；而通过内置强大的端侧大模型，AI手机还能理解用户意图 、主动提供服务，并跨应用执行复杂任务。
另一种则是 ，通过搭载系统级AI智能体，依托大模型实现多模态感知与自动化执行能力 ，在响应速度、隐私保护等方面优化用户体验 ，可创建虚拟办公 、沉浸式学习等消费场景 。这类设备采用端云协同技术路线，结合边缘计算降低算力需求 ，实现千元机适配云端AI功能 。国产机型聚焦智能助手开发 ，如OPPO的“小布 ” 、荣耀的“YoYo ”等，通过模拟识屏与点击操作缩短交互路径。荣耀Magic8系列搭载行业首个自进化AI智能体操作系统MagicOS 10 ，覆盖衣食住行购3000多个场景的自动执行 ，并支持跨生态设备互联 。而努比亚M153更是采用智能体框架可完成商品识别、全网比价、跳转支付等完整操作链，系统层面整合程度远超传统辅助型AI助手 。
值得注意的是 ，努比亚M153（豆包手机）上采用的是云端AI。不同于强调端侧AI能力的AI手机 ，而是展示出了AI手机的新范式 。通常情况下，运行在云端的 AI 模型在性能上会优于本地运行的模型，但云端模型也存在一些弊端 。部分用户可能担心将个人或敏感数据发送到远程数据中心 ，或者希望在没有 Wi-Fi 或蜂窝网络连接的情况下也能使用 AI 模型。
手机芯片是端侧AI能力落地的“硬件底座”
正是洞察到云端AI的痛点 ，各大厂商纷纷布局端侧AI，通过强大的硬件支撑实现数据本地处理 ，让敏感信息始终不上云 ，既彻底规避安全风险，又能保障响应速度 。而这终究要依赖硬件底座的支撑 ，手机芯片正是端侧AI能力落地的核心载体 。
随着AI从单一任务处理向跨场景智能调度演进 ，芯片的NPU（神经网络处理单元）已成为衡量AI性能的核心指标，直接决定本地大模型的运行效率。如今 ，主流芯片的AI算力已迈入50TOPS以上级别 ，而算力供给 、能效控制 、多模态数据处理能力的三位一体，成为芯片厂商的核心攻关方向 。
在今年的高通骁龙峰会上 ，高通持续强调端侧AI的重要性 。第五代骁龙8至尊版移动平台正是这场变革的核心载体之一 ，它不仅将终端侧AI的性能、能效与应用体验推向新高度，拓宽了手机在AI时代的能力边界，更推动用户与智能设备的交互方式实现重要转变。骁龙8至尊版的AI能力源于底层硬件的突破性升级——全新高通HexagonNPU作为高通AI引擎的核心处理单元 ，相较前代平台实现37%的性能提升与16%的每瓦特性能优化。该NPU拥有12个标量加速器 、8个向量加速器以及升级的张量加速器：标量加速器专注于图像识别 、音频分析等经典AI任务 ，同时支持LLM推理；向量加速器用于加速复杂的像素级图像模型，且在LLM场景中支持更长的上下文窗口；张量加速器则负责加速更大更复杂的多媒体用例以及LVM模型 。此外 ，高通Hexagon NPU还支持INT2与FP8精度 ，可通过减少内存占用来提升计算效率并优化能耗 。
联发科也不甘落后，其发布的天玑9500突破性地搭载了超性能NPU 990与超能效NPU组成的双NPU架构 ，从硬件底层为端侧AI的“高性能+低功耗+高安全 ”三重需求提供坚实支撑。其中 ，超性能NPU 990的峰值算力较上一代提升111%，在苏黎世AI BenchMark中斩获超15000分的行业第一成绩 ，可轻松应对4K高清文生图、多模态内容摘要等重负载AI任务；其集成的生成式AI引擎2.0率先支持BitNet 1.5 8bit大模型运算 ，通过专用固化电路与内存压缩技术，在大幅减少存储需求的同时 ，将峰值性能下的功耗降低56% ，实现“算力翻倍 、功耗减半 ”的能效突破 。同时，天玑9500的超能效NPU采用业界领先的存算一体架构，运行功耗较传统NPU降低42% ，可支持AI模型全天候低功耗常驻；再配合台积电第三代3nm制程工艺的加持 ，芯片NPU的能效优势进一步强化，相较上一代芯片 ，峰值功耗降低56% 。此外 ，联发科还推出“天玑AI开发套件”等工具，计划将生成式AI应用研发周期缩短至一天 ，支持在智能手机 、智能汽车等多终端部署创新AI体验 ，并发布《生成式AI手机产业白皮书》，定义AI手机发展路径 ，构建从芯片到应用的端侧AI生态体系。
谷歌Pixel 9手机则采用全新定制芯片Tensor G4 ，这是新一代高性能手机芯片，旨在优化日常使用场景 ，如更快打开应用程序、流畅浏览网页等 。Tensor G4由Google DeepMind设计 、三星代工生产 ，采用Arm架构，经优化后可运行最先进的人工智能模型，也是第一款能运行多模态Gemini Nano模型的处理器——仅在手机端侧 ，就能实现大模型理解文本 、图像和音频等复杂任务 。
手机芯片面临的三重挑战
尽管手机芯片的AI能力持续升级 ，但行业仍面临三大核心挑战。
其一，算力与能效的平衡难题 。本地运行百亿参数大模型导致功耗激增 ，芯片散热与续航压力凸显 ，而用户对AI功能的高要求与手机轻薄便携的刚性需求形成尖锐矛盾，如何在强大算力与低功耗之间找到平衡点 ，成为芯片厂商的核心课题 。
其二 ，技术标准与生态协同的碎片化。芯片厂商、手机品牌与大模型团队的适配标准不统一，导致AI能力落地效率参差不齐；同时 ，手机芯片与车机 、智能家居等终端的算力调度缺乏统一架构支持 ，跨设备协同存在明显瓶颈 。
其三，安全与隐私保护的底层漏洞 。本地数据处理增多使得芯片级数据加密技术的不完善问题暴露无遗 ，隐私泄露风险加剧；而芯片防篡改能力不足 ，也可能导致AI功能被恶意利用，引发安全隐患。
AI手机的竞争本质，是芯片算力与生态能力的双重竞争。这要求芯片厂商打破单一硬件思维 ，以系统级视角构建核心竞争力 。随着LPDDR6内存 、高规格UFS闪存等配套技术的普及 ，芯片将能够支撑更强大的AI功能落地，推动多模态交互、复杂任务自主完成等场景走向成熟 。未来 ，手机端HBM（高带宽内存）与存算一体技术的突破 ，将进一步破解算力与能效的平衡难题，为端侧AI的持续升级提供动力。
从实验室走向生活场景 ，AI技术的普及离不开手机芯片的支撑 。作为智能社会的核心基础设施 ，手机芯片的发展不仅关乎智能手机产业的升级迭代，更在重塑人与智能设备的交互方式 ，推动AI融入出行、办公 、家居等多元场景 。在这场智能革命中 ，芯片的重要性不言而喻——它既是AI手机的“心脏”，更是开启全场景智能时代的钥匙 ，未来将持续引领科技产业的发展方向。
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评论列表（4条）
我是视听号的签约作者“友蕊”！
希望本篇文章《大模型"住"进手机，芯片的"芯"事重了》能对你有所帮助！
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