1.AI手机展望 (1) AI芯片的应用 手机厂商已经开始使用专门的AI芯片来提 升手机的算力，同时降低能耗。比如某位 手机厂商已经在他们的操作系统中加入了 一个名为小e助手的盘古大模型，通过这个 大模型，手机的语音助手具备了更高级的 理解能力，包括纹身图的生成、图片知识 的查找和复杂意图的理解等功能。 (2) 在本地运行大模型的好处 一些手机厂商还在努力将大模型部署到手 机本地，以提高应用速度和数据安全性。 在本地运行大模型的好处是，用户可以享 受更快的响应速度，同时数据也不需要上 传到云端，更加安全。因此，目前许多主 流厂商都在研发在移动终端部署AI大模型 的解决方案，以实现在端侧运行大模型的 目标。 (3) AI混合架构的应用 为了解决算力问题，一些手机厂商开始采 用AI混合架构，即将端和云的算力结合起 来。这样一来，可以充分利用云端的高算 力，同时在移动设备上也能满足大模型的 训练需求。然而，需要注意的是，手机 SOC的功耗有限，因此需要在算力和能耗 之间进行平衡。手机厂商需要在设计手机 时考虑到这一点，以确保手机能够承载大 模型的训练，并且不过度消耗电量。

2.AI笔电展望 笔记本现在被称为智能PC，但对于产品的 定义还没有统一的概念和功能标准。一些 厂商尝试推行智慧PC，通过分布式系统实 现多屏协同和跨终端交互，比如安卓手机 和Windows平台的文件互传、网络共享等 能力。在智能办公方面，摄像头可以实现 自动虚化背景、自动人物居中和降噪等功 能。还有一些基础的性能优化，比如CPU 调度和Windows11的操作系统配合。 现在要提到行业内的两个巨头，指的是x86 平台，即英特尔。英特尔的新CEO是技术 出身，曾是工程师，对于英特尔在制程方 面的发力有很大期望，即将推出的第十四 代酷睿处理器被认为是未来PC市场的转折 点。AI与PC的结合对市场具有正向作用。 英特尔多年来一直在推广端侧的AI能力， 包括CPU、GPU和面向企业级市场的可扩 展处理器。今年的第十四代酷睿处理器可 能会独立集成AI芯片，用于机器学习等AI 应用。 英特尔在开源软件开发和生态建设方面也 有很大投入，他们的OpenVINO深度学习 工具包可以基于AI处理器实现超分辨率、 文字生成图片、CBDC模型等功能。 OpenVINO提供了一个统一的接口，与独 立软件供应商合作，可以利用处理器芯片 集成的AI计算单元实现这些功能，比如与 图像处理软件合作实现自动抠图。虽然这 些功能还没有广泛应用，需要硬件和开 发，但在产品落地方面，需要与Windows 系统结合。 近年来，随着大模型和生成AI的热度上 升，比如通过AI助手帮助做PPT模板、写 文档、写表格、制作视频脚本等已经成为 热门方向。以及现在提到的生成AI应用， 之前的应用都是云端应用，如果没有笔记 本或网络，这些模型能否在本地运行呢？ 以往的认知是，算力对于PC来说不是很大

Q&A

Q：现在智能PC的定义还没有统一的概 念，对产品的定义有什么影响？

A：目前对于智能PC的定义还没有统一的 概念，这对产品的发展和功能规划带来了 一定的影响。

Q：某些厂商已经推行了智慧PC，它们的 功能有哪些？

A：某些厂商推行了智慧PC，基于自己的 分布式系统实现了多屏协同跨终端的交 互，例如安卓手机和Windows平台的文件 互传、网络共享等能力，以及智能办公应 用，如自动虚化背景、人物居中自动降噪 等。

Q：传统厂商的智能PC功能有哪些？

A：传统厂商也在智能PC方面进行了探 索，例如某想推出的超智能电脑系列产品 已经具备了一些AI加速能力，但在用户层 面的感知还不明显。

Q：英特尔的CEO表示AI将是未来PC市场 的关键转折点，具体体现在哪些方面？

A：英特尔的CEO表示AI是未来PC市场的 关键转折点。从疫情之后，PC市场一直在 下滑，但AI与PC的结合将对市场起到积极 的推动作用。英特尔自多年前已经在端侧 普及了AI能力，通过集成AI计算单元，实 现机器学习等AI应用。

Q：英特尔的开源软件和生态建设方面有 哪些投入？

A：英特尔在开源软件开发和生态建设方 面投入了很大的力量，他们的OpenVINO 深度学习工具包提供了统一的接口，与独 立软件供应商合作，利用处理器芯片集成 的AI计算单元，实现超分辨率、文字生成 图片、视频编码等功能。

Q：PC上的AI功能有哪些应用场景？

A：PC上的AI功能可以应用于图像处理、 人物识别、视频会议增强等基础应用，还 可以用于大模型和生成AI应用，如PPT模 板、文档和视频脚本的自动生成。

Q：PC上运行大模型的挑战有哪些？

A：相对于手机来说，PC的算力更强，因 此理论上说，结合算法和模型的优化，笔 记本电脑可以完全运行大模型。英特尔公 开的一项模型可以在其酷睿处理器的笔记 本上运行，而且不需要独立显卡，仅需 16GB内存即可运行160亿参数的大模型， 并支持问答AI和文章写作等功能。

Q：大模型可以在断网情况下在本地运行 吗？

A：是的，大模型可以在断网情况下完全 在本地运行。

Q：手机本地化跑模型相对于联网用GBT 在什么方面的需求上比较有优势？

A：相对于联网用GBT，手机本地化跑模型 在以下方面有优势：效率更高，不需要依 赖网络环境；可以在没有网络的情况下使 用，比如在地铁里；不必等待上传回传结 果的过程；避免隐私泄露的问题。

Q：当前在手机端测跑模型的主要因素有 哪些？

A：当前在手机端测跑模型的主要因素包 括算力和散热设计。手机SOC的算力有上 限，无法达到云端训练的高算力水平；手 机的散热设计限制了连续高负载运行的时 间，可能导致性能下降。

Q：在办公领域有哪些新的需求需要AI手 机和AI笔电结合？

A：在办公领域，通过内置AI芯片的笔记 本或手机可以实现一些新的功能，比如降 噪语音算法，识别发言人并调整摄像头视 角，实时翻译多语言会议纪要，提供高可 用度的金融行业模型等。这些功能可以提 升办公效率。

Q：在手机领域有什么新的需求？

A：消费者希望通过AI手机解决一些需 求。比如通过AI手机实现实时美颜的视频 录制和直播，个性化定制场景的游戏性能 调优等。这些功能都是通过手机内置的AI 芯片实现的，可以提高手机的即时性和效 率。

Q：现在有什么方法能有效解决手机接入 AI大模型后的数据安全问题？

A：在解决数据安全问题方面，目前有一 些措施和方法。一方面，互联网厂商有道 德基准要求不滥用用户隐私，对用户数据 进行加密和去特征化处理，确保用户的隐 私不被泄露。另一方面，云服务提供商也 提供一些安全服务，比如身份验证系统、 数据加密和读取复制的控制，来保证用户 数据在云端的安全。数据安全是数字时代 一个重要的问题，没有安全的基础，其他 所有应用都是零。