02 “一小步”的蝴蝶效应 同样是在2016年 ， 深耕年轻人市场的荣耀手机进行了一场“试验” 。
年底的一场发布会上 ， 荣耀推出了堪称“概念机”的Magic一代 ， 让人印象最为深刻的无外乎Magic Live智慧系统 ， 能够对用户的每一次行为进行感知和分析理解 ， 然后主动为用户提供服务 ， 就像是一个智慧助理 。

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回头来看 ， 荣耀Magic提出的理念不可谓不前沿 ， 试图通过大数据、人工智能等技术重构人机关系 ， 智能手机不单单是通信、娱乐和生产力工具 ， 还将是普通用户的“贾维斯” ， 用户想要看电影的时候主动推荐热映大片 ， 用户需要出行的时候主动打车……荣耀产品经理的灵光乍现 ， 掀开了“人工智能手机”的序幕 。
2017年被看作是智能手机的AI元年 ， 相对应的是两个里程碑事件 ， 深刻改变了智能手机的演变轨迹：
一个是AI算力的普及 。
华为在当年的柏林消费电子展上推出了麒麟 970 ， 最重要的创新在于搭载了一款 NPU（神经网络处理单元） ， 专门用来处理图片识别等任务；紧接着苹果在新一代 iPhone中内置了A11 Bionic 芯片 ， 搭载了自主研发的双核架构 Neural Engine（神经网络处理引擎）；高通在后来的骁龙845中 ， 利用CPU、GPU和DSP组成了AI 异构系统和 NPE 任务分配系统 ， 为不同的应用场景提供相应的计算解决方案 。
另一个是AI场景的落地 。
有了人工智能算力的加持 ， 越来越多的手机厂商量身定制了AI服务 ， 诸如人脸识别、语音助手、美颜算法等功能应运而生 ， 即使是在用户感知不到的地方 ， AI也被应用于能耗、性能的优化 ， 以提升智能手机的流畅度 。 毕竟智能手机的功能越来越复杂 ， 而用户需要进一步便捷的操作 ， 就像在拍照的场景中 ， 大多数用户已经习惯了一键拍照 ， 而非人为调整摄像头各种参数 ， AI在其中担纲了不可或缺的作用 。

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同时需要正视的是 ， 这一阶段对人工智能的理解还有些局限 ， 不少厂商将AI技术的价值归结为“焦点效应” ， 用于满足用户的炫耀心理 ， 而非系统化的服务 。 个中原因离不开思维上的路径依赖 ， 也和AI技术的成熟度不无关系 。
参考2019年的Gartner技术曲线 ， 语音技术和GPU加速技术已经趋向成熟 ， 但知识图谱、端侧AI等技术还需要长时间的沉淀 ， 制约了人工智能和手机的融合进度 。 可当时间来到2022年 ， 当初荣耀迈出的“一小步”早已诱发了一场蝴蝶效应 。
03 “智慧”的大幕已拉开 2022年春季发布会上的“智慧”牌 ， 似乎映衬了一个新时代的开场 。
站在手机厂商的立场上 ， 销量和利润永远是最核心的要素 。 虽然2017年就出现了“元年”的说法 ， 可是否要在人工智能上下足功夫 ， 衡量标杆依然是投入产出比 。 在研发上的资金和人力投入能够带来多少销量 ， 将直接左右手机厂商对待创新的真实态度 ， 也是最符合实际的市场风向标 。

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市场调研机构Counterpoint一个月前公布了中国市场第四季度的销量报告 ， 出货量同比下滑高达11% ， 结束了前三季度的乐观趋势 。 其中苹果以12%的同比增长位列市场第一 ， 独立后的荣耀以100%的增幅升至第二 ， vivo、OPPO的市场份额却出现了不同程度的下滑 ， 市场排名再次改变 。
文初的一幕也就有了合理的解释 。 OPPO潜心研发多年的马里亚纳 X芯片 ， 被用于旗舰级新品OPPO Find X5上 ， 想要借助专用NPU芯片提升产品的综合影像能力 。 在面向消费者的营销环节中 ， OPPO喊出了“一帧影像动用两块芯片”的口号 ， 试图复刻“充电五分钟通话两小时”的策略 ， 为消费者留下深刻的产品印象 。