AI大模型在手机行业的发展趋势 - 手机厂商将发展重点从云侧转向端侧AI能力 强化端侧模型和小型化成为关键落点 [1][2][7] - 行业进入"智能体元年" 厂商通过内外协同方式使手机服务更适用于智能体落地 [1][4] - 大模型推理成本在DeepSeek带动下大幅降低 千亿规模大模型能力实现拉齐 [1][3] 手机厂商的AI技术布局 - vivo率先将30亿规模端侧多模态推理模型集成到手机中 实现AI写作和会议纪要整理等能力无需联网 [2] - OPPO发布AI战略涵盖三大技术底座：On-Device Compute端侧智能计算实现推理性能峰值达300tokens/s PersonaX记忆共生引擎和Agent Matrix智能体生态框架 [2] - OPPO的AIOS将单点AI功能实现协同 主要发力生活 影像和生产力三大赛道 [4] 端侧模型能力进展 - 在DeepSeek推动下 30亿规模模型能力已超过厂商原本对130亿模型能力的定义 [3] - 30亿模型在AI文本摘要和生成方面能达到云端97%-98%的能力 用户难以察觉明显差别 [3] - OPPO推出小布记忆功能 通过自动采集用户碎片化信息实现AI一键闪记和个性化问答等 [3] 智能体生态建设 - 手机被视为真正的通用智能体设备 因其承载用户每天的"上下文" [4] - 智能体生态接口和OS架构将与现有架构出现本质区别 未来可能运行在智能体互联网上 [4] - OPPO与支付宝联手打造多智能体互联协同方案AHA 覆盖出行和便民等多个场景 [6] 市场渗透与消费者需求 - 2024年仅有20%智能手机支持GenAI 到2029年这一比例将跃升至57% [6] - GenAI功能逐渐成为高端旗舰手机标配 中国品牌是推动普及的重要力量 [6] - 在中国市场AI功能对购机不起决定性作用 但在海外市场新鲜AI功能仍具很大吸引力 [6] 行业挑战与协同 - 跨应用数据互通与权限问题成为智能体落地的最大障碍 [6] - 手机厂商需要与外部厂商针对安全授权标准进行密切探讨 [6] - AI智能体落地是精密系统型工程 需在芯片中集成能力并说服互联网生态配合 [7]