{{z(主关键词)}·AI潮流势不可挡手机格局或将迎来洗牌?

发布时间:2024-07-20 09:22:21 来源:杏彩平台登录注册 作者:杏彩体育官网入口

  2024苹果全球开发者大会上,苹果宣布推出其首个AI系统——苹果智能(Apple Intelligence),用户在使用Siri时可以利用OpenAI的ChatGPT,将生成模型集成应用到手机系统中。我们已经可以看到,手机AI的潮流不可阻挡,这一创新甚至可能引起一场全球手机升级周期,带来用户大规模换机潮。随之而来的是,各大厂商正在抓紧下注,希望在新一轮竞争中脱颖而出。

  AI手机是指通过端侧部署AI大模型,实现多模态人机交互,展现为非单一应用智能化的手机终端。根据IDC和OPPO联合发布的《2024 AI手机》,AI手机通常具备以下四个特征:(1)高效利用计算资源以满足生成式AI的计算需要;(2)敏锐感知真实世界,理解用户和环境的复杂信息;(3)具备强大的自学习能力;(4)具有更充沛的创作能力,为用户提供持续的灵感和知识支持。

  AI手机按应用功能可分为基于语音助手、基于机器学习、基于计算机视觉、基于自然语言处理、基于深度学习和基于数据分析等6大类,具体情况如下:

  参考自动驾驶的L0-L5分类,AI手机也可按L0-L5等6个级别进行分类,目前市场上的AI手机处于L1和L2阶段,具体情况如下:

  1983年世界上第一台移动电话摩托罗拉DynaTAC8000X(大哥大)问世,标志着手机行业发展的开端。手机从问世至今经历了三个发展阶段,分别是功能驱动市场阶段、性能驱动市场阶段和智能驱动市场阶段。目前手机行业发展已步入智能驱动市场阶段,而AI手机是该阶段的演进新方向。

  人工智能手机是新兴起的概念,目前业内暂未形成统一认知,从广义上看人工智能手机是指搭载了满足AI算力需求的移动端芯片且加载了深度学习AI功能的智能手机。人工智能手机从AI技术为手机赋能发展至今大致可分为5个发展阶段:

  (1)潜伏期,早期智能语音助手背后的语音识别和自然语义理解、知识图谱等AI技术开始为手机赋能;

  (2)预热期,智能相册分类、APP预加载、智慧美颜、AR视频指纹解锁等AI应用广泛地落地在手机场景;

  (4)成长期,AI大模型端侧部署,智能助手等端侧AI应用持续探索中,一键消除等端侧AI应用引起热潮,促进AI手机的发展成熟;

  (5)成熟期,AI大模型端云协同部署,Al agent联动各种软件功能完成用户目标,是AI手机的成熟阶段;

  当前AI手机发展处于成长期的起步阶段,各手机厂商也陆续推出基于不同模型和芯片的AI手机,但如何通过AI切实解决用户痛点和数据安全及隐私问题以及如何降低云成本等仍是当前AI手机发展值得重点关注的问题。

  AI手机产业链上游由硬件供应商和软件供应商共同组成,其中硬件供应商包括摄像头、外壳、电池、屏幕、通信原件和芯片制造商等,软件供应商则包括芯片架构设计商、AI算法提供商等;中游主要由手机品牌商和代工厂商组成;下游由运营商和APP服务商组成。AI手机产业链与传统手机产业链的区别主要体现在上游的AI芯片环节,对于AI手机来说,其内部搭载的AI芯片是由新的架构设计商和传统芯片厂商合作提供AI芯片,并在集成环节引入了AI算法提供商。

  AI手机上游重要环节包括摄像头、显示屏、存储芯片和大模型等环节,其中智能手机摄像头领域主要企业包括舜宇光学、欧菲光、丘钛科技、立景创新和辰瑞光学等,行业CR5为80%,市场集中度高;手机显示屏领域主要企业包括京东方、天马微电子、华星光电等,行业CR5为64%,市场集中度较高;手机存储领域主要企业包括三星电子、SK海力士、美光科技、铠侠电子等。

  AI手机中游主要由各大手机生产商组成,包括传音控股(SH688036)、小米、谷歌、vivo、OPPO、荣耀、三星、魅族和谷歌等。

  AI手机下游主要由国内外各个AI技术服务平台组成,国内主要服务商包括腾讯AI Lab、阿里云AI、百度AI开放平台等,国外主要服务商包括Google Cloud AI Platform、Apple Core ML和OpenAI GPT系列等,开发者可基于平台构建、训练和部署自己的AI模型,实现应用的智能化升级。

  AI手机摄像头是一种结合了人工智能技术的摄像头,它能够对拍摄场景进行智能分析,自动匹配最佳的拍摄模式,从而提升拍照效果。这种摄像头通常集成了多种传感器,如加速度计、陀螺仪、磁力计、光线感应器、距离传感器、指纹识别器、面部识别模块等使得智能手机能够感知并适应用户的动作、环境光线变化以及提供安全认证等功能。

  在拍照方面,AI手机摄像头能够实现多种摄影模式如夜景、人像、微距等,并自动优化拍摄参数。通过深度学习算法,相机可以实时进行场景识别、人脸识别、物体追踪等,提升照片和视频的质量。后期处理功能同样智能化,包括但不限于美颜、滤镜、裁剪HDR合成以及AR增强现实应用等。

  AI手机摄像头主要由PCB板、镜头、固定器和滤色片、DSP(数字信号处理芯片)及传感器等部分构成,其中DSP的功能是通过一系列复杂的数学算法运算,对数字图像信号进行优化处理,最后把处理后的信号传到显示器上;传感器的功能是进行感光记录。传感器包括有CMOS和CCD两种类型。CMOS图像传感器由金属氧化物半导体集合而成,每一个像素可以集成多种器件,而CDD传感器是一种新型光电转换器件,由许多个光敏像元按一定规律排列组成。每个像元都是一个MOS电容器,通常为光敏二极管。

  根据IDC统计数据显示,2018年至2022年全球智能手机摄像头出货量呈现出逐年上升的趋势。2018年全球智能手机摄像头出货量约为41.7亿颗,同比增长约10.5%。到了2019年,出货量进一步增长至约45.3亿颗,同比增长约8.6%。2020年,尽管受到新冠疫情的影响,全球智能手机摄像头出货量仍保持了约6.2%的增长,达到约49.2亿颗。2021年,出货量继续增长至约52.9亿颗,同比增长约7.3%。2022年,全球智能手机摄像头出货量约为56.6亿颗,同比增长约6.9%。全球智能手机摄像头出货量在过去几年中保持了稳定的增长态势。这主要得益于智能手机市场的不断扩大和消费者对高质量拍照和摄像功能的需求不断增加。此外,多摄像头系统的普及和智能手机摄像头技术的不断创新也是推动出货量增长的重要因素。然而,随着智能手机市场逐渐趋于饱和,未来智能手机摄像头出货量的增长速度可能会放缓。

  从2023年全球智能手机摄像头模组厂商出货量来看,舜宇光学在2023年下半年的手机摄像头模组出货量表现强劲,占比约为30%,稳坐行业头把交椅;丘钛科技在2023年战略性减单手机摄像头模组,全年出货量同比减少12.3%,占比约为20%;欧菲光在2023年下半年,特别是第四季度迎来出货高峰,与丘钛科技的差距微小,占比约为15%;立景创新摄像头模组产品主要供应华为和荣耀两家,在其他品牌份额占比较少,占比约为10%;辰瑞光学在2023年挺进全球手机摄像头模组厂商出货TOP10,占比约为5%。

  舜宇光学作为智能手机摄像头出货量第一的龙头企业在2023年内完成业内首款新型折叠光路长焦手机镜头及多款玻塑混合大像面可变光圈主摄手机镜头的研发,同时全镜片超低反镀膜手机镜、多款适用于旗舰折叠屏手机的超薄超小头部手机镜头及多款-英寸玻塑混合手机镜头已实现量产。此外,舜宇光学不断强化全新一代超低反镀膜技术、多群组组装技术及检测技术的升级迭代。

  丘钛科技表示目前手机摄影功能仍然远远未达终端消费者的期望值,例如在高清拍摄、夜景拍摄、长焦拍摄等,相比传统单反相机的效果相距甚远,在感知层面上,后置3D模组、多光谱模组的采用仍停留在初始阶段,手机光学还有广阔的发展空间。智能手机摄像头模组升规必然再度加快,短期内可变光圈、高倍数光学防抖、潜望式光学变焦、大尺寸芯片超高像素等高端产品的渗透率有望提升。

  欧菲光表示目前各手机厂商正不断加速光学镜头的更新换代。为提高成像质量,手机光学镜头趋向多层镜片组合;同时,随着拍照功能的进一步升级,潜望式镜头、TOF镜头等产品的渗透率正逐步提升。

  智能手机显示屏是手机中用于显示图像、文本和视频等内容的部件。手机屏幕按照不同的显示技术,分为以下种类:液晶显示屏(LCD)、有机发光二极管(OLED)屏幕、触摸屏幕、柔性屏和曲面屏幕等。经过多年的探索和研发,中国手机屏幕经历了从LCD到OLED,从普通屏幕到全面屏、曲面屏,再到折叠屏的转变历程。

  随着智能技术和AI技术的发展,手机屏幕的主战场从在清晰度方面争夺绝对话语权到在功耗、护眼和操控等使用体验进行综合素质竞争,至今进入了3.0时代,即以综合硬件+AI技术实现手机屏幕智能化时代。

  根据IDC发布的数据,2018年智能手机显示屏出货量约为19.1亿片,2019年和2020年受新冠疫情影响,出货量呈连续下降趋势,2021年开始随着疫情逐渐得到控制,智能手机显示屏出货量回升,2022年智能手机显示屏出货量继续增长,达到17.9亿片。

  在高端智能手机市场,OLED显示屏的市场份额持续增长。2022年,OLED显示屏在全球智能手机显示屏市场的份额预计将达到40%左右。其中,三星Display和LG Display是主要的OLED显示屏供应商。尽管OLED显示屏在高端市场的份额持续增长,但在中低端市场,LCD显示屏仍然是主流。2022年,LCD显示屏在全球智能手机显示屏市场的份额预计将保持在60%左右。主要供应商包括京东方、天马微电子、华星光电等。除了OLED和LCD之外,还有其他显示技术在智能手机市场上占有一定份额,如e-ink电子墨水屏等。这些技术主要应用于特定场景,如电子阅读器等。

  根据CINNO Research公布的2022年和2023年手机屏幕出货量榜单获知,2023年全球AMOLED总出货量6.9亿片,同比增长16.1%,其中国产屏厂同比增长明显。从市场占比来看,三星显示依旧一家独大,京东方成为国产屏厂老大哥,另一位国际大厂LG已经跌到了榜单前五名。

  随着国产屏幕的崛起,更多的国产手机开始使用国产OLED屏幕,目前已经覆盖了高中低端各个价位的机型,但因为三星显示的主要客户为三星和苹果手机,所以尽管2023年三星显示市场份额较2022有所下降,但仍占据第一。京东方市场份额从去年的13%提升到了16%,出货量从0.8亿片提升到了1.1亿片,份额占比排名第二。2023年底,京东方和黑厂联合研发了亮度超过4000尼特的东方屏,在显示、功耗、护眼和寿命上都有了明显的提升,市场地位进一步巩固。维诺信市场份额从2022年的7%提升到了2023年的10%,出货量同比增长68.4%。除了技术的升级以外,维诺信开始积极和主流国产厂商合作,这也是它成绩爆增的主要原因之一。天马市场份额从去年的2%提升到了7%,打败了韩国巨头LG显示,出货量同比增长259.4%,主要原因为天马和小米、荣耀、传音等国产大厂都有紧密的合作,为它们旗下的产品提供各种屏幕。

  华为Mate 60系列的四微曲屏采用了四曲面设计,小米14 Ultra准备采用小米14 Pro上的“等深四微曲屏”,这种设计使得屏幕的四个边缘都呈现出微曲的形态,为用户提供了更加沉浸的视觉体验。

  为了实现更大的显示区域和更独特的产品形态,手机厂商正在研发可折叠和柔性显示屏技术。例如,三星Galaxy Z Fold和华为Mate X等折叠屏手机已经上市。

  手机厂商也在关注新型显示材料和技术,如Micro LED、量子点显示等。这些新型显示技术有望为手机显示屏带来更高的性能和更丰富的功能。

  存储芯片,又称半导体存储器,是以半导体电路作为存储媒介的存储器,通过对存储介质进行电子或电荷的充放电标记不同的存储状态,从而实现数据存储功能。

  存储芯片的种类很多,按用途可分为主存储芯片和辅助存储芯片。前者又称内存储芯片(内存),可以与CPU直接交换数据,速度快、容量小、价格高。后者为外存储芯片(外存),指除内存及缓存以外的储存芯片。此类储存芯片一般断电后仍然能保存数据,速度慢、容量大、价格低。按照断电后数据是否丢失,可分为易失性存储芯片和非易失性存储芯片。易失性存储芯片常见的有DRAM和SRAM。非易失性存储芯片常见的是NAND闪存芯片和NOR闪存芯片。

  智能手机的存储芯片市场主要由DRAM、NAND Flash和NOR Flash三种类型占据,其中DRAM主要用作临时存储数据和指令,NAND Flash和NOR Flash则主要用作长期存储数据。DRAM具有较高的读写速度和随机访问性能,但价格相对较高;NAND Flash具有高存储密度和低成本优势,但读写速度相对较慢;NOR Flash则具有快速启动和低功耗特性,但存储密度较低。随着技术的发展,存储芯片市场也在不断演进。例如,新型存储技术如相变内存(PCM)、磁阻存储器(MRAM)和电阻式随机存取存储器(ReRAM)等,正在被研究和开发,以突破传统存储芯片的局限。这些新型存储技术有望提供更高的存储密度、更快的读写速度和更低的功耗,从而推动智能手机存储芯片市场的进一步发展。

  中国存储芯片发展较晚,2016年以前行业几乎没有生产能力,存储芯片极度依赖于进口。面对国外企业在存储芯片行业所拥有的垄断优势,近年来中国开始在存储芯片行业投入巨资,目前中国主要有长江存储、合肥长鑫、福建晋华等存储芯片企业介入这个行业,经过数年的发展,它们开始逐渐取得一些成绩。目前中国地区的企业在相关领域内的市场份额仍然较低,通过国家政府层面的大规模投资有机会快速切入相关领域,也是芯片国产化之路迈出的可靠而重要的一步。

  存储芯片是半导体标准化程度最高的市场,周期性表现显著、市场弹性较强。半导体产业中,存储芯片的市场规模仅次于逻辑芯片,行业景气度受供需关系影响较大,呈现出较强的周期性,被视为半导体产业周期的风向标。根据WSTS统计,2015-2022年,全球存储芯片市场规模呈周期性波动,2018年全球存储芯片市场规模为1580亿美元,2019年受贸易摩擦和价格下降影响,全球存储芯片市场下降至1064亿美元,2021 年存储芯片市场达到短期峰值,随后两年市场景气持续下行,WSTS预测2023、2024年存储芯片市场规模分别为840.41、1203.26亿美元。根据历史数据表现来看,半导体和存 储市场周期性趋同,但存储行业整体波动性较大,弹性较强,预计2023年下半年市场加速筑底,有望迎来上行周期,且随着人工智能、物联网、大数据等领域的发展,行业需求将得到持续扩张。

  根据Trend Force的统计数据,按照营收占比排名全球DRAM市场主要厂商包括三星电子、SK海力士、美光科技、南亚科技、华邦电子和力积电等,其中三星电子、SK海力士、美光科技三家企业市场占有率合计超过95%,市场集中度高。

  根据Trend Force的统计数据,按照营收占比排名全球NAND Flash市场主要厂商包括三星电子、铠侠电子、SK海力士、西部数据、美光科技等,其中三星电子和铠侠电子两家企业市场占有率合计超过55%,市场集中度较高。

  (1)UFS标准演进及产品升级:UFS(Universal Flash Storage)标准在移动设备中越来越受到关注,尤其是在智能手机市场。三星已经推出了QLC UFS产品,并计划在今年夏天交付第一个UFS4.0的工作样品。SK海力士和慧荣科技等公司也在积极开发新的UFS主控芯片,以应对市场挑战。同时,随着AI手机的流行,对大语言模型的需求也在增加。为了在手机上运行这些模型,存储产品的接口速度需要得到提升。三星正在开发一款UFS4.0的产品,其目标是将UFS产品的顺序读写性能提高一倍。

  (2)存储容量提升:为了满足AI应用的需求,手机的存储容量也在不断提升。三星的QLC UFS产品已经可以实现与TLC产品相同的性能体验,而AI PC的标配则是32G的LPDDR5内存。

  (3)PCIe5.0的应用:PCIe5.0是一种高速数据传输标准,三星、SK海力士等厂商正在积极开发PCIe5.0相关产品,以提升存储性能。与此同时,三星认为部署PCIe5.0需要解决信号完整性和热控制两个问题,因而热控制技术也需要同步得到改进。

  总的来说,2024年手机存储市场的新趋势主要表现在UFS标准的演进、AI应用的推动、存储容量的提升、热控制技术的改进以及DDR5和LPDDR5的快速发展等方面。这些趋势将推动手机存储市场的发展,为用户带来更好的使用体验。

  AI手机大模型是手机厂商为了提升手机的AI能力和用户体验而开发的。按照部署方式,AI大模型可以分为云侧大模型和端侧大模型。云侧大模型分为通用大模型和行业大模型,而端侧大模型主要有手机大模型、PC大模型。

  按照基础模型,AI大模型可以分为自然语言处理(NLP)大模型、计算机视觉(CV)大模型和多模态模型。NLP大模型主要用于理解和生类语言,CV大模型则主要用于理解和分析图像和视频数据,而多模态模型则能够处理和理解多种类型的信息,如文本、图像、视频等。

  此外,AI大模型还可以从产业模式的角度进行分类,主要分为决策式AI和生成式AI两种。决策式AI主要学习数据中的条件概率分布,用于推荐系统、风控系统、自动驾驶和机器人的决策智能体。而生成式AI则学习数据中的联合概率分布,不仅能分析已有数据,还能学习归纳已有数据后进行演技创造,生成全新的内容。

  当前各手机厂商发布的轻量大模型参数量在10亿~130亿之间,而在模型数量、自研深度、开源程度等方面存在着一些差异化发展。模型数量方面,vivo推出5款自研通用大模型矩阵以实现不同的功能需求;OPPO发布安第斯大模型Andes GPT,覆盖了从十亿至千亿以上的多种不同参数规模,在手机端实现大模型部署策略。开源程度方面,vivo 7B蓝心大模型是手机厂商中第一个开源的大模型,同时vivo也发布了对应的开发套件Blue Kit,使得中小开发者可以直接调用大模型的端侧推理能力。自研深度方面,手机厂商中华为、小米、vivo、荣耀均为自研,谷歌推出的gecko(壁虎)模型为自研PaLM 2的轻量版,Gemini Nano和Gemma也为自研。OPPO发布会表示Andes GPT是自主训练;传音是基于业界模型,通过自建的语音数据库进行训练。

  端云协同是AI手机大模型未来的重要发展方向。所谓“端云协同”,是在架构设计上云、端协同,即在云端部署百亿、千亿级别的通用大模型训练模型,在手机端侧部署十亿级别的大模型,推出大模型矩阵。简单来说,它既有通用大模型的C端普惠功能,又在矩阵大模型下,拥有个性化、定制化能力。端云协同的优势在于端侧大模型可以为人们带来更加个性化的AI能力,对用户意图进行更深度、精准、细腻的理解,提供更加个性化的复杂场景服务,同时也能够保证数据位于端侧,保护了人们的隐私信息。同时云计算具有大规模算力合海量训练数据,能满足复杂场景服务的需求。

  手机芯片通常是指应用于手机通讯功能的芯片,包括基带、处理器、协处理器、RF、触摸屏芯片、Memory、处理器、无线IC和电源管理IC等。目前主要手机芯片平台有MTK、ADI、TI、AGERE、ST-NXP Wireless、INFINEON、SKYWORKS、SPREADTRUM、Qualcomm等。

  根据SIA(美国半导体产业协会)发布的半导体产业相关报告,全球半导体芯片产品主要包括逻辑芯片、存储芯片、微处理器、模拟芯片、分离式器件、光电子器件等多种类型,其中逻辑芯片、存储芯片、模拟芯片和微处理器占据较大市场份额。逻辑芯片是用于执行计算和控制任务的芯片,广泛应用于计算机、智能手机、平板电脑等设备中,逻辑芯片在全球芯片销售中的占比最高。

  逻辑芯片是指包含逻辑关系,以二进制为原理,实现运算与逻辑判断功能的集成电路。常见的主流逻辑芯片可以分为CPU(中央处理器)、GPU(图形处理器)、ASIC(应用型专用集成电路)、FPGA(现场可编程门列阵)四大类。CPU是计算机的核心部件,负责执行各种数据处理操作,主要应用于通用计算领域。GPU是专门用于图形渲染的芯片,能够并行处理大量的浮点运算。FPGA是一种可重复配置的逻辑芯片,能够根据不同的应用需求进行逻辑编程,主要应用于嵌入式系统领域。ASIC是针对特定应用而设计和制造的芯片,具有固定的功能和结构。

  根据美国半导体协会发布的统计数据,2018-2022年中国逻辑芯片市场规模呈现逐年增长的趋势。中国逻辑芯片市场规模从2018年2168亿元增长至2022年4150.8亿元,复合增长率为17.63%。2018年-2020年中国逻辑芯片市场规模逐年增长,但增长率保持较低水平,主要原因为全球经济放缓,智能手机、平板、电脑等消费电子产品需求增长放缓。2021-2022年市场规模持续增长,增长率进一步提升,主要原因为疫情接近尾声,5G通信、AI、物联网、云计算等新兴技术的快速发展,推动了逻辑芯片市场的增长。2022年,全球逻辑芯片市场规模受到宏观经济下行、电子消费疲软等不利影响,增速放缓。然而,中国逻辑芯片市场仍然保持增长,且增速高于全球平均水平。

  根据SIA发布的统计数据,美国半导体公司在研发、设计和工艺技术方面均保持领先地位,市场份额排名全球第一,达到48%。韩国紧随其后,市场份额为19%,其他国家的工业在全球市场占有率在7%到10%之间。

  CPU按设计思路的不同,CPU可分为复杂指令集(CISC)架构和精简指令集(RISC)架构。CISC是指一条指令完成一个复杂的基本功能,以x86架构为代表,主要用于桌面PC及服务器领域,配套软硬件丰富完善;RISC是指一条指令完成一个基本动作,多条指令组合完成一个复杂的基本功能。以ARM架构为代表,过去主要用于手机、平板等移动终端,软硬件生态逐步建设完善。

  中国CPU行业的竞争格局涉及多家本土企业和国际企业,且以外企为主导,市场集中度较高。本土企业虽然占有的市场份额较少,但近年来行业整体得到快速发展,市场竞争日趋激烈。中国本土CPU行业大致分为三个梯队。第一梯队是以海光信息、海思半导体、上海兆芯、龙芯中科等企业为代表的领军企业。第二梯队是以飞腾信息、北京君正、炬芯科技等企业为代表的企业。第三梯队是以国芯科技、申威科技等企业为代表的企业。

  GPU方面,目前国内外主流GPU产品的竞争格局以英伟达(NVIDIA)、AMD和英特尔(Intel)为代表的国际厂商占据主导地位。英伟达(NVIDIA)以其CUDA编程环境和GPU计算平台闻名,产品线覆盖从个人消费级游戏GPU到高性能计算、数据中心用GPU,如A100、H100等,提供强大的FP32单精度、双精度浮点性能及AI运算能力,是目前AI训练和高性能计算领域的领导者;AMD旗下Radeon系列GPU在游戏市场与英伟达竞争激烈,在数据中心领域推出了Instinct系列加速卡,具备出色的计算能力和能耗效率,以应对AI训练和推理任务;英特尔除集成GPU外,近年来也在独立GPU市场发力,推出了基于Xe架构的高性能GPU产品。国内主要GPU厂商包括寒武纪、海光信息、景嘉微、芯动科技、壁仞科技和登临科技等。

  全球GPU呈现“一超一强”的竞争格局,根据IDC数据,2021年英伟达在企业级GPU市场中占比91.4%,AMD占比8.5%,其余企业市场份额合计约为0.1%。

  FPGA方面,FPGA供应市场呈现双寡头格局,AMD(赛灵思)和英特尔合计市场占有率高达87%左右,再加上Lattice和Micro Chip合计5.6%的市场份额,前四家美国公司即占据了全世界92%以上的FPGA市场份额。国内FPGA厂商以复旦微、紫光同创、安路科技等为代表。国内厂商在技术水平、成本控制能力、软件易用性等方面都与头部FPGA厂商存在较大的差距。以复旦微为例,复旦微目前已率先采用28nm工艺制程实现了亿门级FPGA芯片的量产出货;但与赛灵思等国际领先厂商相比,仍然存在一定的差距。

  ASIC方面,不同于CPU、GPU、FPGA,目前全球ASIC市场并未形成明显的头部厂商。在庞大需求与有限供应的不对称影响下,一方面出于自身业务需求,另一方面寻求新的高利润增长点,许多云服务提供商以及新兴创业公司投入ASCI芯片研发中。

  英伟达于2024年3月举办GTC大会,发布了基于Blackwell架构的GPU芯片。Blackwell GPU的训练性能是上一代Hopper GPU的4倍,推理性能是30倍,能源效率是约25倍。英伟达还推出了NIM(英伟达推理微服务),提供从应用软件到硬件编程的一站式服务,让开发者可以轻松构建和部署AI应用,加速AI技术的落地应用。英伟达表示芯片公司真正的竞争优势在于将芯片、软件、算法引擎、安全技术、芯片间通信等统合到一起的数据中心解决方案。英伟达认为数据中心将在新的工业中发挥中心的作用,因此在GTC大会期间反复强调,要用“AI工厂”的思维来理解数据中心。所谓的“AI工厂”,其实类似于国内智算中心的提法,是为AI大模型、AI应用等提供计算力的新型“发电厂”,而非传统上存储和管理数据的设备。随着生成式AI的爆火,数据中心业务已经成为英伟达的主要增长点。

  AI手机运营商是指利用人工智能技术提供手机通信服务的公司。这些公司通常会在手机通信网络中引入AI技术,以提高网络性能、优化用户体验、降低成本等。

  中国移动、中国联通和中国电信作为国内最大的移动通信运营商都在积极探索和推进AI技术在通信领域的应用。例如,中国移动已经在其网络中引入了AI算法,用于优化网络性能、提高信号覆盖范围等,同时还推出了基于AI技术的智能客服系统,为用户提供更加便捷的服务;中国电信已经在其网络中引入了AI算法,用于提高网络安全性、降低网络故障率等,同时还推出了基于AI技术的智能语音助手,为用户提供更加智能化的语音服务;中国联通已经在其网络中引入了AI算法,用于优化网络流量、提高网络带宽利用率等,同时还推出了基于AI技术的智能推荐系统,为用户提供更加个性化的服务。

  除了以上三大运营商外,还有一些新兴的AI手机运营商,如谷歌、微软、Facebook等。这些公司在人工智能技术方面有着深厚的积累,未来有望在AI手机运营领域发挥更大的作用。AI手机运营商并不是一个独立的行业或领域,而是通信行业与人工智能技术相结合的产物。因此,这些公司的业务范围不仅限于手机通信服务,还可能涉及到云计算、大数据、物联网等多个领域。

  AI手机的APP服务商是指为手机应用开发者提供AI技术支持和服务的公司或团队。这些服务商通过提供AI算法、模型、工具和服务,帮助开发者将AI功能集成到他们的应用中,从而提升应用的智能化水平和用户体验。

  国内主要的基于AI技术APP服务商包括腾讯AI Lab、阿里云AI、百度AI开放平台、华为云AI和科大讯飞开放平台等,这些AI技术服务平台可以提供包括自然语言处理、语音识别、图像识别、机器学习等在内的多种AI技术,帮助开发者快速构建智能应用,实现应用的智能化升级。

  (1)独立APP:手机厂商可以开发独立的AI应用,用户可以在应用商店下载并安装这些应用,以实现特定的功能。

  (2)应用程序集成:手机厂商可以将AI功能集成到手机操作系统中,使其成为手机的基本功能之一。用户可以在使用其他应用时,通过调用AI功能来提升使用体验。

  (3)集成进语音助手:手机厂商可以将AI功能集成到手机的语音助手中,用户可以通过语音指令来调用AI功能,实现更加便捷的操作。

  (4)个性化定制:手机厂商可以根据用户的需求和习惯,提供个性化的AI功能定务。例如,根据用户的喜好推荐内容、调整手机设置等。

  (5)云端服务:手机厂商可以提供基于云端的AI服务,用户可以通过网络连接来使用这些服务。这种模式可以降低手机厂商的成本,但可能会受到网络状况的影响。

  总的来说,AI手机的商业模式正在不断探索和发展中,手机厂商需要根据市场需求和技术发展,不断创新和改进,以提供更好的用户体验和商业价值。

  (1)个性化营销:AI手机利用大模型自我学习能力,可以学习用户的偏好和行为,自动优化应用程序,提供个性化服务。这种个性化营销模式能够更好地满足消费者的需求,提高用户满意度和忠诚度。

  (2)内容营销:AI手机可以通过分析用户的行为和兴趣,为用户提供更加相关和个性化的内容。这种内容营销模式能够提高用户的参与度和互动性,从而提高品牌知名度和销售额。

  (3)社交营销:AI手机可以利用社交媒体平台,通过智能分析和推送,与用户进行更加精准和个性化的互动。这种社交营销模式能够扩大品牌影响力,提高用户黏性和转化率。

  (4)智能推荐系统:AI手机可以通过分析用户的行为和兴趣,为用户推荐更加相关和个性化的产品和服务。这种智能推荐系统能够提高用户的购买意愿和转化率,从而提高销售额和利润。数据驱动的营销决策:AI手机可以通过收集和分析

  (5)大量的用户数据,为营销决策提供更加准确和实时的信息。这种数据驱动的营销决策能够提高营销活动的针对性和有效性,从而提高投资回报率。

  AI手机行业营销模式通过运用AI技术,实现更加智能化和个性化的营销策略,从而提高用户满意度、品牌知名度和销售额。

  (1)硬件销售收入:AI手机厂商通过销售具有AI功能的高端机型,改善产品组合,提振销售均价,刺激消费者换机需求。

  (2)软件服务收入:手机厂商可以通过提供AI相关的软件服务,如虚拟助手、聊天机器人、个性化推荐等,实现盈利。

  (3)订阅服务收入:类似于OpenAI等AI服务提供商,厂商可以采用订阅制模式,提供持续的AI服务和更新,吸引用户持续付费。

  (5)数据挖掘:厂商可以通过AI技术对用户数据进行挖掘,提供个性化的服务和产品推荐,实现盈利。

  然而,寻找适合本土的AI盈利模式仍然道阻且长,厂商需要根据中国的市场特征做出调整,不单纯依赖于软件服务收入的商业模式也显得至关重要。

  芯片:AI手机的核心是AI芯片,它负责执行AI算法和模型,对手机的性能和功耗有着重要影响。随着AI技术的不断发展,对AI芯片的需求也越来越大,这为芯片设计公司提供了巨大的商机,高性能、低功耗、低成本优势的AI芯片设计公司将获得市场青睐。

  摄像头:随着消费者对高质量拍照和摄像需求的不断增长,在图像识别、目标跟踪、场景识别等方面功能领先的摄像头生产商将迎来发展机遇。

  手机屏:随着折叠手机市场份额的逐步扩张,折叠屏和柔性屏幕以及基于新型材料研发生产的屏幕具有较好的发展潜力。

  存储芯片:因为AI手机通常需要进行大规模复杂的计算与场景处理,因而对于存储容量及热控制技术提出了更高的要求,未来存储芯片的竞争将表现为容量和热控制技术的提升。

  云服务:AI手机需要大量的计算资源和存储空间来支持AI算法和模型的训练和推理。云服务提供商可以为AI手机提供弹性、可扩展的计算和存储资源,以及高效、安全的AI开发和部署环境。具有强大云计算能力和丰富AI服务经验的云服务提供商值得关注。

  数据分析与挖掘:AI手机产生的海量数据需要进行有效的分析和挖掘,以提取有价值的信息和洞察。数据分析与挖掘公司可以帮助企业和组织更好地理解用户需求和市场趋势,优化产品和服务,提高运营效率。

  AI手机的逐步推广势必带来越来越多的网络安全和隐私保护问题,未来能够提供高效、安全的AI手机网络安全解决方案的公司将在AI手机浪潮中分得一块蛋糕。

  根据IDC统计数据,由于全球智能手机市场趋于饱和、手机厂商创新乏力及消费者换机需求减弱等多重因素影响,2018年至今全球智能手机出货量整体呈现下滑趋势。2019年各大厂商加大了在5G、AI和摄像技术等方面的投入,试图通过技术创新来刺激市场需求。然而由于缺乏突破性的创新,消费者换机意愿仍然较低。2020年受新冠疫情影响,消费者购买力下降,同时销售渠道受阻,手机出货量持续下滑。2021年,随着疫情逐渐得到控制,各大手机厂商推出5G手机,同时在摄像头、屏幕和快充技术等方面进行了性能提升,提升了消费者购机意愿,智能手机市场逐渐回暖。2022年上游原材料价格上涨和市场饱和导致手机出货量再度下滑。2023年各大手机厂商均在积极开拓AI手机、折叠屏手机市场以寻求新的增长点,然而短期内仍无法改变需求饱和和换机意愿较弱的市场现状,2023年全球智能手机出货量持续下降至11.70亿部。我国智能手机出货量整体趋势与全球趋同,同时由于智能手机普及率较高、5G手机换代提前、疫情影响消费需求等因素影响,中国智能手机出货量在全球市场中的占比持续降低。

  根据IDC的统计数据,虽然苹果在国内高端市场受到竞品明显冲击,加上自身产品升级幅度有限导致吸引力下降,但是在第三方渠道上一直较大幅度的降价促销推动下,还是吸引了较多消费者的需求,2023年全年出货量排名国内市场首位。荣耀依靠折叠屏产品和中低端市场策略稳居国内总出货量第二位的位置。OPPO手机虽然2023年市场份额较2022年有所下降,但其凭借竖折产品Find N3 Flip和横折产品Find N3在折叠屏手机市场获得较好的市场反向,整体市场份额占比仅次于苹果手机和荣耀手机。

  根据Counterpoint Research的预测,2024年将成为生成式AI智能手机的关键元年。预计出货量将达到1亿台,全球智能手机市场渗透率将达到8%。到2027年,出货量将达到5.22亿台,复合年增长率为83%,全球智能手机市场的渗透率将达到40%。

  IDC联合OPPO共同发布《2024年AI手机》预测全球新一代AI手机在2024年的出货量将达到1.7亿部,占智能手机整体出货量的约15%。在中国市场,新一代AI手机的增长势头尤为强劲,预计2024年的出货量将达到3700万台,到2027年将达到1.5亿台,市场份额有望突破50%。

  目前市面上各大手机厂商均推出了自己的AI手机系列产品,整体售价处于3949+元-5499+元的价格区间,其中起步价处于3000元区间的有OPPO、vivo、小米,起步价处于4000元区间的有荣耀和魅族,起步价处于5000元区间的包括华为、三星和谷歌,具体价格分布情况见下表:

  根据市场上消费电子领域的调研机构预测数据,假设2024年AI手机在智能手机中的渗透率为8%,在2028年渗透率达到40%左右。

  智能手机出货量方面,随着5G网络的普及和AI技术的发展,智能手机市场将迎来更多新的应用场景和需求,这将推动智能手机厂商不断创新和升级产品,IDC预计2024年-2028年AI手机出货量将呈现稳定增长的态势,但同时市场饱和、创新乏力及消费者购买需求不高等问题仍然存在。综合以上因素,假设未来5年智能手机出货量复合增长率约3%左右。

  AI手机价格方面,结合目前市面上各品牌存量AI手机价格及各品牌市场份额,假设2024年AI手机市场均价为5500元左右,且在未来呈现先上升后下降的趋势。

  结合上述假设条件计算得出2024年AI手机市场规模为5,302.44亿元,到2028年这一规模将增长至32,611.11亿元。

  近年来,中国人工智能行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持,国家陆续出台了多项政策,鼓励人工智能行业发展与创新。

  2021年工信部发布《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》和《“十四五”智能制造发展规划》,提出要支持人工智能算法库、工具集等研发,推动人工智能开放平台建设,研发人工智能、5G、大数据、边缘计算等在工业领域的适用性技术;2022年1月国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》,提出要加速打造数网协同、数云协同、云边协同绿色智能的多层次算力设施体系;2022年8月科技部发布《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》提出要构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态;2023年4月国家互联网信息办公室发布《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》,首次明确了生成式人工智能“提供者”内容生产、数据保护、隐私安全等方面的法定责任及法律依据,确立了人工智能产品的安全评估规定及管理办法。

  各大厂商积极布局AI手机的研发与生产、AI技术的创新发展及相关政策支持都为AI手机行业发展提供动力,具体情况如下:

  2023年以来各大手机厂商纷纷押注AI手机,期待大模型应用引爆下一轮“换机潮”。苹果CEO库克表示公司终止10年造车项目、发布多模态大模型MM1、收购AI明星创业公司Darwin AI,2024年苹果“All in AI手机”。魅族CEO沈子瑜宣布进行战略调整,未来要彻底告别传统智能手机的开发,全面转向AI设备。荣耀CEO赵明在巴塞罗那国际移动通讯展上发布了荣耀AI战略,并推出了首款AI PC和Magic 6系列旗舰手机。各手机重磅押注AI手机一方面提振了市场信心,另一方面激烈的市场竞争也将助推AI手机性能和产品及应用场景的快速推广及提升。

  AI技术研发的进步与应用场景的拓宽将重新定义手机智能体验,为手机用户带来全方位个性化的服务,从而推动消费者换机意愿的提升。

  我国出台了多项政策与产业规划文件支持AI产业的发展,包括推动人工智能开放平台建设、打造数网协同、数云协同、云边协同绿色智能的多层次算力设施体系、构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态等。这些举措为AI市场的发展提供了重要保障。

  尽管AI手机行业发展势头强劲,但仍在一些现实问题制约行业发展,制约因素主要表现为以下几个方面:

  与AI功能相匹配的高性能芯片仍然是一个重要的限制因素。如果算力达不到,很难支撑AI功能的运行。例如,虽然高通推出了骁龙8 Gen3号称“全球首款生成式AI移动芯片”,但AI引擎总算力较上代产品提升近一倍;联发科天玑9300的整数和浮点性能也较前代提升两倍,但这些芯片对于特定AI计算的专用单元还有所限制,处理AI任务的性能还有待提高。

  AI手机的成本包括硬件成本、研发成本、软件优化成本、市场推广成本等,硬件成本方面,AI手机需要搭载高性能的处理器和AI芯片,以满足复杂的计算需求,这些高性能硬件的成本相对较高,从而导致AI手机的制造成本上升;研发成本方面,AI手机的研发过程涉及多个领域的技术,如人工智能、机器学习、计算机视觉等。这些技术的研发需要投入大量的人力、物力和财力,从而导致研发成本较高;软件优化成本方面,为了实现高效的AI功能,AI手机需要进行大量的软件优化工作,会进一步增加成本;市场推广成本方面,AI手机作为一种新兴产品,需要进行广泛的市场推广,以提高消费者对AI手机的认识和接受度。总体而言,AI手机相对于传统智能手机成本较高。

  因AI手机经常要进行复杂运算,在保持高性能运算的情况下势必会增加设备能耗,同时带来手机温度上升等问题,因而如何在保持手机高性能运转同时降低能耗与手机温度也是亟待解决的问题。

  根据谷歌官网,谷歌会搜集用户的Gemini应用对话内容、相关产品使用信息、用户位置相关信息以及用户反馈,并根据隐私权政策使用这些数据来提供、改进和开发谷歌产品、服务及机器学习技术。以Gemini为例,用户的Gemini应用活动记录会默认存储到谷歌账号并保留最多18个月。在此过程中,对于厂商而言,如何为用户设置安全数据保护墙以及合理运用数据进行训练或将成为AI手机能够持续发展的关键。

  2023年生成式AI不断出圈,伴随着AI的不断发展,当下,新一代AI手机逐渐走进大众视野。国内外各大手机厂商积极布局AI手机市场,纷纷推出具有竞争力的产品和服务,抢占市场先机。例如传音AI手机通过与谷歌、联发科等第三方的合作,将AI功能整合至移动端,借助联发科天玑9300芯片的全大核设计,为用户提供生成式AI能力。三星首款AI手机Galaxy S24在韩国开售仅28天销量便突破100万部,刷新S系列手机销量最快破百万纪录。2023年10月,谷歌在硬件发布会上发布新一代智能手机Pixel 8系列,Pixel 8系列搭载自研Tensor G3 芯片,是第一款可以直接在设备上运行谷歌AI模型的手机,其计算量是Pixel 7上最大的ML模型的150倍。

  随着AI技术的成熟和成本降低,AI手机将逐渐普及到千家万户,用户将享受到更加智能、便捷的手机体验。

  AI手机将采用云端与本地协同工作的模式,既能利用云端的强大计算能力处理复杂任务,又能保证本地数据的隐私和安全。这种协同工作模式将使得AI手机在性能和安全方面达到新的高度。

  拍照、语音识别、推荐系统等基础功能将在AI手机的加持下实现智能化升级。无论是拍照效果、语音识别准确率,还是个性化推荐能力,都将得到显著提升。

  随着AI手机的发展,传统的APP生态将发生深刻变化。智能助理将逐渐取代部分APP的功能,使得用户无需下载大量APP就能完成各种任务。同时,新的应用形态也将应运而生,为用户提供更加丰富的选择。


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