现实状况是，没有AI卖点，智能新机都不好意思拿出手。

刚刚过去的4月，各大手机厂商密集发布新品，实则无形中掀起一场行业AI革命。好似喊了数十年的智能终端，现在才真正「智能兑现」。

比如，OPPO Find X8系列的AI一键闪记功能，「小布记忆」堪称「健忘症救星」；荣耀x70i则具备AI拍照聚焦的效果，还提供任意门、AI换脸检测、灵动胶囊；华为畅享80也退出AI通话的卖点……

IDC最新数据显示，2024年中国AI手机出货量同比激增591%，渗透率已从2023年的3%跃升至22%，预计2025年将突破1.18亿台，占据整体市场的40.7%。

值得注意的是，2024年全球600美元以上高端机型占比突破30.9%，其中AI功能贡献了75%的溢价能力；头部厂商研发投入占比攀升至12%-15%，远超传统硬件创新周期，2025年这一情况还将得到进一步增长。

数字背后折射出，手机厂商在硬件创新枯竭、用户换机周期拉长至51个月的困境压力下，集体押注AI。

如果说2010年iPhone 4开启了智能手机的黄金十年，AI时代，手机创新面临从功能叠加到系统重构，从工具到智能体的演进。

参数竞赛不足以体现实力，人机交互的重构才是王道。

手机全面AI化 

AIGC的发展，重新赋予手机新的含义。

行业对AI手机的理解各有不同，核心共识却已浮现：需具备端侧大模型算力、系统级AI融合、场景化主动服务等诸多特征。

与早期仅搭载语音助手或美颜算法的「伪AI手机」不同，新的旗舰机型必须实现「从芯片到操作系统等端到端」的AI原生设计。

通俗一点讲，AI在手机中的表现，类似于自动驾驶技术在新能源汽车上的应用落地，可以被分为辅助驾驶和高阶辅助驾驶。

所谓辅助就是利用AI功能进行简单的功能操作，比如基础的语音对话（不涉及复杂任务部署）、AI拍照聚焦。「高阶智能驾驶辅助」则意味着，手机从影像到交互的全面AI化。

首要体现的便是影像革命。

传统语境下，厂商们比拼的卖点往往是前后主摄的范围或者超广角的大小，影像方面仅限于「拍的远和看得见」。AI时代，手机影像不仅仅是拍照需求，还涉及视频创作，这意味着从芯片到算法，从光学重构到未来影像，涉及全新的技术方案体系。

比如vivo X200系列搭载的「蓝心大模型」，能实时分析画面中30种元素并分层优化，夜景动态范围提升3倍，vX200Ultra的影像套装更让手机变身专业相机的「仪式感」，凭借一款外接长焦镜头和AI超感知水准，彻底打破了手机影像的物理限制；

OPPO Find 系列则在后期调校方面，采用「AI导演模式」，可自动剪辑15秒短视频，成片率达专业水准，与借助其他工具进行视频处理效果不相上下。

至于交互升级方面，AI最大的影响在于智能体的任务调度与复杂处理。在此领域，不同厂家的旗舰手机各显千秋：

荣耀前CEO赵明曾在发布会上通过Magic7的「YOYO智能体」现场指令，为观众购买2000杯咖啡，AI从听取命令到识别需求再到跳转外卖页面、选择品类直至完成自动支付，实现了全流程任务执行。

华为的体验也不逊色，通过鸿蒙系统与麒麟芯片的软硬协同，手机具备「预判能力」。

比如当检测到用户每日7:30通勤时，手机会自动预加载导航App并推送路况预警，Mate70还支持隔空传送功能，当消费者看到有意思的图片想要分享给旁边的家人，只要在摄像头前做一个「抓」的动作，然后拖拽到另一台手机前，松开手就能完成传送，活生生地把AI玩成了魔法。

正如余承东所言：「未来的手机不再是冰冷的设备，而是能感知、决策、进化的数字伙伴。」

在此基础上，所有手机厂商面临的共同问题就是系统重构。毕竟AI深刻影响硬件，最底层的部分还是操作系统。

2024年开发者大会，苹果公司首次披露了「Apple Intelligence」体系，将大模型能力深度嵌入iOS 18，用户可通过自然语言直接调用跨应用服务，如「帮我预订明天飞上海的航班，并同步到日历和健康App」——系统能自动分解任务、调用接口并规避隐私风险。这一点，并非是在普通语音助手中部署大模型，而是基于操作系统的深度AI指令能力。

这意味着手机厂商，将再次卷入新一轮硬件装备竞赛。

手机也要AI原生化 

AI手机趋势已不可更改，只是相比简单粗暴的手机+AI，用户对AI 原生手机的诉求更强烈。厂商也意识到，这场革命必须从芯片适配大模型开始。

这源于目前AI手机面临的困局。

因为在谈及「我们需要怎样的AI手机时」，消费者并不愿意为没有太多革命性体验的设备付费。

GSMA智库针对全球万名消费者的调研显示，51%的受访者认为「AI手机就是多了个语音助手」，仅12%用户能准确区分设备端AI与云端AI的技术差异。正如IDC分析师Will Wong指出：「当所有厂商都在讲述AI故事时，真正的较量将回归到最基础的体验。」

其核心内在逻辑是，尽管云端大模型（如DeepSeek、豆包）可通过API赋能现有手机，但消费者对流畅性要求、隐私保护与功耗的体验需求催生了硬件底层必须AI化的刚需。

换句话讲，真正的AI手机绝不是把各种模型套进硬件，端侧大模型虽然可以在终端设备上部署各种各样的轻型模型AI技术，真正好的实用体验往往取决于芯片硬件本身。

比如，荣耀Magic7系列搭载专业通信芯片HONOR C2，该芯片通过AI使能，弱网场景下手机信号可提升20%，而联发科天玑9400通过NPU能效优化，AI摄影功耗下降80%。如果只是靠大模型，只能做到影像画面优化。

即便从厂商放大到整个行业看，AI芯片也早成趋势。工信部数据显示，2025年Q1智能硬件AI芯片出货量同比激增420%。

相比之下，未硬件AI化的机型，正陷入「功能性淘汰」。2024年Q4，有统计显示非AI手机均价同比下跌12%。

如此一来，硬件厂商与AI开发者的关系正在重塑。

高通骁龙8 Gen4预留「AI算力池」，供开发者调用优化算法；华为向第三方开放「盘古大模型」接口，吸引超过2000家应用接入鸿蒙生态。这种「硬件搭台、软件唱戏」的模式，正打破传统手机行业封闭的供应链体系。

正如联发科CEO蔡力行所言：「未来的芯片不仅是计算单元，更是AI生态的孵化器。」

生态、算力与场景的博弈 

AI 时代，当前主流手机厂商已分化为三大阵营。

苹果自立为一派，AI路线坚持自研和本地化合作，端侧闭环。比如，针对中国这个全球智能手机最大的单一市场，苹果选择与阿里巴巴合作，共同开发面向中国市场的AI应用。

3月最后一天，Apple Intelligence更新，中国区用户正式对苹果 AI能力有了综合体验，可以理解为苹果在朝着「更加本地化的 Apple 智能」方向的最新进展。除了可以使用一定额度的 ChatGPT 访问数量，图像识别等AI功能也有了新的体验。

但是苹果一贯被认为在AI方向过于保守，Siri 不尽如人意，不急于拓展 AI 能力在智能手机上的边界，还在主动为 AI 设置围栏。这可能跟苹果坚持「隐私优先」的技术路径有关。

AI手机不能忽视的还有华为派，以实现「1＋8＋N」（8代表手机之外的智能硬件）的全AI能力为核心。

华为主打端云协同，通过自主研发的芯片响应用户指令的存储、计算需求，而云端盘古大模型则负责处理复杂任务，通过两侧协同来为用户提供服务。

最具代表性的例子是，华为Mate70首发软硬端云协同全栈AI，依托软硬端云协同的技术底座，打造多个AI智慧功能，还能实现与车、PC等功能的互通互传。

而以小米、OV、荣耀为代表的开放派，一方面拥抱第三方大模型，通过「智能体商店」构建应用生态，并进行着对外宣称的系统或芯片自研；同时也尝试与其他手机打破原有的封闭边缘，如荣耀在阿尔法AI战略下，就试图建立与实现安卓、Windows、HarmonyOS三大系统间的文件实时互通体系。

虽说AI手机技术路线有差异，但厂商决胜的关键还是在于，如何在「算力、生态和场景」的平衡中获得最大的优势。

因为即便如强如骁龙8 Gen4的NPU算力突破50TOPS，却仍难支撑多模态大模型的端侧部署，核心就在于高通并不是算力提供商。考虑到高通这样的供应商都需要更底层的AI源动力，手机厂商自然局面更艰难。

如此看来，华为是最有机会率先吃到AI手机红利的厂商。

华为拥有鲲鹏、异腾等国产算力计算平台，也具备在GPU、芯片等AI领域的技术、工程储备，再考虑到华为每年近20%左右的研发投入强度，汽车、全屋等生态场景的布局，这些都为华为领跑奠定基础。

Counterpoint还曾预测，到2028年，90%的中端机需依赖云端协同，这对网络基建提出更苛刻的要求。而厂商若仅聚焦「摄影、语音」等传统场景，将陷入同质化泥潭。

届时，一场残酷的变革开启，厂商难有试错机会——正如诺基亚死于触摸屏、HTC困于生态，未来5年，无法构建AI原生能力的品牌不得不被动退场。

更重要的是，AI手机之战是不是终极命题还是未知。

未来的智能终端设备一定就是手机吗？如果不是，AI原生智能设备会是怎样的存在。对手机厂商来说，这才是最为致命的。

本文来自微信公众号 “新莓daybreak”（ID：new-daybreak），作者：乔雨晴，36氪经授权发布。