用人工智能改造智能手机

随着生成式人工智能(GenAI)于2024年进入智能手机，它也进入了我们的日常生活。配备AI的智能手机提供的不仅仅是语音助手。它们可以自动执行任务、提供写作建议，并使用照片和音频编辑工具提升摄影和视频效果。

随着移动硬件和底层技术的进步，搭载AI的智能手机现在可以处理复杂的任务，对云端处理的依赖程度也有所降低。从云端处理转向设备端处理，可以减少延迟，提高隐私性和性能，并实现深度个性化。

运行AI的智能手机将为我们的设备提供直观、个性化和高效的关系，同时无需在手机上浏览多个应用程序。AI将允许预测文本和自动更正、面部识别、增强安全性、改进摄像头、智能内容管理和增强现实(AR)。它还将提供声控助手、智能锁屏功能，并显著改善设备与人的交互。

三星Galaxy S24是2024年1月上市的首款AI智能手机(图1)。它一经推出，一周内就售出了121万部，并在韩国实现了提前预订。根据Counterpoint Research的数据，Galaxy S24系列在前三周(2024年1月28日至2月17日)的全球销量与非AI前代产品相比增长了8%。

图1：三星的Galaxy S24是2024年1月上市的首款AI手机。(来源：三星电子)

GenAI

市场调研公司IDC对设备端GenAI的定义是：具有片上系统(SoC)的设备，能够更快、更高效地运行设备端GenAI模型，并利用使用int8数据类型的神经处理单元(NPU)，其算力至少达到30TOPS。制造商正在实施下一代操作系统和高级IC，以适应GenAI的需要，而且设备已经开始出货。然而，广泛采用尚需时日。

GenAI智能手机会打破智能手机销量连续两年下滑的格局吗？鉴于对机载GenAI功能的需求，即使价格较高，以往的市场饱和和升级周期的延长也可能在2025年受到影响。

用户开始与对话式大型语言模型(LLM)建立联系，智能手机将利用神经处理来提供支持设备端推理的性能。设备将能够识别问题是否超出其能力范围，并将其分配给能够做出回应的云端模型。这是一种既能提供解决方案又能提高安全性的混合方法。

例如，智能设备制造商OPPO为其Find X7系列拍照手机推出了自己的LLM AndesGPT。这个拥有70亿个参数的模型专注于提供情境感知、多轮对话，从而获得更自然、更吸引人的体验。该模型使Find X7 Ultra能够充当虚拟助手，提供个性化推荐、回答问题并帮助完成日程安排或翻译等任务，而无需将数据发送到云端。更大的AndesGPT在云端运行，可协助设备端AI LLM实现混合AI解决方案。

需要先进的器件

根据IDC的最新预测，到2028年，全球GenAI智能手机出货量预计将达到9.12亿部，占据70%的市场份额。该公司声称，2026年将是“最重要的一年”，因为中端设备有望采用GenAI。

芯片制造商正在通过使能技术满足这一需求，包括处理器、内存、电源器件和传感器，以满足这些AI智能手机所需的高性能。

例如，高通公司的骁龙8至尊版被该公司称为最强大、业界最快的移动SoC(图2)。该平台包括第二代高通Oryon CPU、高通Adreno GPU和增强型高通Hexagon NPU组合，可提供改变游戏规则的性能。该平台直接在设备端提供个性化、多模式GenAI，支持语音、文本和图像提示。

三星、华硕、小米、OPPO、vivo和荣耀发布的旗舰智能手机通过第三代骁龙8移动平台融入了GenAI，使其成为手机的大脑，并高效运行设备端GenAI应用。

图2：高通骁龙8至尊版移动处理器平台支持设备端AI，包括多模式GenAI和个性化，支持语音、文本和图像提示。(来源：高通)

2024年，美光公司推出了其通用闪存(UFS)4.0移动解决方案的增强版，声称其UFS封装尺寸为9×13mm，是业界最紧凑的封装。该产品的容量高达1TB，小巧的外形可支持下一代智能手机设计，如可折叠和/或超薄手机。

美光UFS 4.0可提供高达4,300MB/s的连续读取速度和4,000MB/s的连续写入速度，是前几代产品的两倍。在这样的速度下，GenAI应用中的LLM加载速度可提升40%。

荣耀和三星正在其AI驱动的智能手机荣耀Magic6 Pro和三星Galaxy S24中利用美光的LPDDR5X内存和UFS 4.0移动闪存。

针对智能手机电池保护电路，美格纳半导体公司(Magnachip)推出了采用其专有超短沟道场效应晶体管(SSCFET)II技术设计的第八代MXT LV MOSFET。SSCFET II缩短了沟道长度，降低了稳态电阻。这种降低减少了功率损耗，缩短了智能手机的充电时间，并在快速充电模式下将智能手机的内部温度降低了约12%。

美格纳的12V MXT LV MOSFET针对高端智能手机(尤其是设备端AI智能手机)中的多种电池保护应用进行了优化。

传感器IC制造商将继续集成AI和飞行时间传感功能，而AR等功能则需要与各种应用程序和操作系统兼容的传感器。

例如，博世传感器公司(Bosch Sensortec)通过智能传感器和智能软件为智能手机和可听戴设备等消费电子产品提供始终在线技术。始终在线应用包括语音活动检测和关键字触发，以激活语音助手，以及智能手机中的自动方向感应，以调整模式并在不活动时进入睡眠模式。

挑战依然存在

在智能手机中使用GenAI将需要很长的学习曲线来浏览和掌握交互。它还需要一定程度的信任，尤其是对个人AI代理的依赖。

此外还有数据质量的问题。例如，随着模型的自我训练，合成数据可能会逐渐降低推理质量。数据、训练和推理的成本可能会增加。

监管机构可能会对GenAI的开发采取更严格的保护措施，以减轻深度伪造、错误信息和类人机器人的威胁。设备端GenAI与第三方模型结合使用时可能会产生更多的安全漏洞，需要更先进的解决方案。

由AI驱动的智能手机将继续提供更多的交互，而个性化AI有可能将更多任务卸载到用户的设备上。随着AI变得更加复杂，AR界面、自主AI代理和AI健康监测将变得更加智能、灵敏和有用。

随着算法了解用户的偏好并主动预测需求，提供建议和帮助，AI还将继续为智能手机带来更多个性化功能。AI照片编辑功能也将得到改善，虚拟助手的对话将更加自然，残障用户的可访问性也将显著增强。

（原文刊登于EE Times姊妹网站Electronic Products，参考链接：Transforming smartphones with AI，由Franklin Zhao编译。）

本文为《电子工程专辑》2025年4月刊杂志文章，版权所有，禁止转载。免费杂志订阅申请点击这里。