手机作为重要端侧设备，显着受益于AI大模型带来的全方位用户体验升级，或将刺激新一轮消费需求；同时AI应用对存力、算力等方面提出了更高要求，相关芯片需求持续增长，有望带动相关市场空间扩张。

　　云端AI和端侧AI协同工作的混合式AI，可实现更好的应用体验和更高效的资源应用，是未来发展趋势。受全球经济环境低迷影响，迭加智能手机创新进入瓶颈期，软硬件规格常规更新难以吸引消费者。手机作为重要的端侧设备显着受益于AI大模型带来的全方位用户体验升级，或将刺激新一轮消费需求。高通表示，目前手机可运行参数量超100亿的AI大模型，不久的将来有望跑通千亿参数大模型。

　　高通、联发科等厂商纷纷推出具有强大AI算力的手机SOC芯片，为端侧生成式AI提供底层性能和技术支持。2023年10月，高通正式发布首款专为移动设备生成式AI设计的芯片——骁龙8 Gen 3。该芯片沿用融合式的AI加速架构，将Hexagon DSP升级为Hexagon NPU。Hexgon NPU整体性能提升了高达98％，配备独立供电电路，能效提升约40％。联发科表示与典型CPU、GPU相比，其APU可为CPU、GPU分别提供多达27倍、15倍的功率效率。

　　2023年11月，三星发布其自研的生成式AI产品Gauss，涉及文字处理、代码编写和图像生成三大功能。2024年1月，三星在以“开启移动AI新时代”的全球新品发布会上推出了Galaxy S24系列手机。三星表示，仅上市28天，Galaxy S24系列在韩国销量就已突破百万大关。2023年12月，苹果发布了两篇关于AI大模型的论文，分别介绍了3D虚拟角色（Avatar）和高效语言模型推理的新技术。根据Bloomberg 2024年2月消息，苹果决定放弃电动车项目，并将部分电动车项目员工转岗至AI部门。根据The Economic Times 2024年3月消息，苹果iOS 18预计于2024年9月推出，其中生成式AI大模型有望整合进Siri中。此外，小米、VIVO、OPPO、魅族等国内厂商也相继进入AI手机领域。随着越来越多厂商加速入局，新一轮关于手机硬件的需求也正在掀起。

　　智能手机市场需求恢复不及预期，硬件技术研发进程不及预期，AI大模型在手机侧应用效果不及预期，市场竞争加剧，系统性风险等。

　　端侧AI是在终端设备上进行轻型AI模型运用，无需调用云端庞大的计算单元，具有低成本、低功耗、高速度等优点。云端AI和端侧AI协同工作的混合式AI，可实现更好的应用体验和更高效的资源应用，是未来发展趋势。ChatGPT等云端AI展示了生成式AI应用的强大，端侧AI的规模化扩展将是生成式AI创新的强大动力。

　　1）本地的实时数据处理。端侧AI支持本地的实时数据处理，避免了向云端传输数据带来的延迟，可实现更快的响应和更高的可靠性。当用户处于偏远郊区、山区等网络信号较差甚至无法使用的环境，或是需要立即响应的应用场景（如处于自动驾驶模式的汽车），无需联网且快速可靠的本地响应尤为重要。

　　2）成本降低。端侧AI通过在本地进行处理数据，避免过多占用向云端传输数据的带宽，降低了对云端计算资源的调用频率，从而节省了云数据传输和处理带来的成本。

　　3）增强隐私和安全性。端侧AI将用户的个人设置和信息保存在用户个人设备上，避免了将敏感数据发送到云端进行处理和分析，减少数据泄露的风险。

　　4）定制化响应。端侧AI可根据用户个人偏好及反馈不断调整，进而实现更好的定制化响应，带来更优的用户体验。

　　受全球经济环境低迷影响，迭加智能手机创新进入瓶颈期，软硬件规格常规更新难以吸引消费者。手机作为重要的端侧设备显着受益于AI大模型带来的全方位用户体验升级，或将刺激新一轮消费需求。高通表示，目前手机可运行参数量超100亿的AI大模型，不久的将来有望跑通千亿参数大模型。

　　1）内容创建。AI手机可通过生成式AI创建文本、图像、视频和音乐为社交媒体、博客、工作和个人项目提供内容。

　　2）提升照片质量。通过AI算法对质量较低的图片进行去噪、增强对比度、无损放大、拉伸恢复等多种优化处理，重建高清图像。此外，拍摄时还可利用AI算法训练相机精准识别前方物体并实时对照片进行处理，从而提升照片质量。

　　3）语音转文字。传统自动语音识别系统需要大规模数据进行训练以提升准确性，因而大多语音转文字模型基于云端。谷歌在其2021年发表的论文中展示了其研究成果；基于端侧语料库生成定制化ASR模型，在更小数据量的情况下保证准确的文字输出。

　　5）私人助理。生成式AI虚拟助手可根据用户喜好定制新闻、音乐和视频内容，同时基于用户需求提供会议记录、日历管理、通知以及旅行计划等功能。

　　6）设备个性化。生成式AI可在保护用户隐私的基础上实现用户设备个性化，例如创建定制的主屏幕、铃声、表情符号、头像、通知、设置和推荐等。

　　7）视频会议。手机AI可通过优化背景效果、实时眼神接触等功能提高会议交流质量，并结合实时文本和语音翻译实现高效的会议记录需求。

　　8）增强游戏体验。生成型AI既可增强显示效果（如提升图像画质、稳定帧率等），也可提升玩家的操纵体验，例如智能识别游戏场景，唤醒不同层级的震动反馈，模拟真实物理世界的反馈效果。

　　9）提升续航，降低延迟。生成式AI通过软件辅助调度整个芯片各部件的协同运行，减少电源消耗的同时降低因访问计算/存储单元带来的延迟。

　　高通、联发科等厂商纷纷推出具有强大AI算力的手机SOC芯片为端侧生成式AI提供底层性能和技术支持。根据AI-benchmark数据，AI分数前十的手机SOC芯片全部来自高通和联发科两家厂商。

　　高通表示预计2025年手机、汽车、XR、PC等细分领域实现全面的AI应用；其中手机作为最普遍的AI平台，2020-2025年合计出货量或将高达86亿台。

　　高通专门为AI应用设计了神经处理单元（NPU，Neural Processing Unit），并通过异构集成将CPU、GPU、NPU等多颗处理器集成到一颗SOC芯片上。CPU和GPU属于通用处理器，专为灵活性设计，具有很强的可编程性，同时负责运行操作系统、游戏等日常工作，但也因此限制了它们可用于AI负载的容量。NPU牺牲了部分可编程性以换取峰值性能、效率，可运行大量乘法、加法和机器学习中的其他运算。通过将CPU/GPU与NPU结合使用，可最大限度地提高性能、热效率和电池寿命，从而实现更佳的生成式AI体验。

　　2023年10月，高通正式发布首款专为移动设备生成式AI设计的芯片——骁龙8 Gen 3。该芯片沿用融合式的AI加速架构，将Hexagon DSP升级为Hexagon NPU，可运行百亿参数大模型。Hexgon NPU升级了全新的微架构，包括硬件加速单元、微型区块推理单元(性能大幅升级)、张量单元(单流高性能核心与更高带宽)、标量单元、矢量单元(频率更高)，并且所有单元共享2倍带宽的大容量共享内存，整体性能提升了高达98％。此外，Hexgon NPU配备独立供电电路，能效提升约40％。

　　联发科SOC采用了CPU、GPU和APU（AI Processing Units）的异构集成架构，其中CPU负责运行操作系统和应用程序，GPU适用于高性能和密集的图形密集型任务，而APU专门负责机器学习任务；必要时可启用多个处理器以提供最佳效果，如在3D图形渲染AI-VRS、AI-HDR或超分辨率中同时使用GPU和APU。联发科表示与典型CPU、GPU相比，其APU可为CPU、GPU分别提供多达27倍、15倍的功率效率。

　　各大手机厂商纷纷宣布人工智能计划，引入定制版本的操作系统的同时自研生成式AI大模型，紧抓AI手机浪潮。

　　2023年11月，三星发布其自研的生成式AI产品Gauss，涉及文字处理、代码编写和图像生成三大功能。1）三星高斯语言：一种生成式人工智能模型，通过简化撰写电子邮件、总结文档、翻译内容等任务以提高工作效率，还可实现更智能的设备控制提高消费者体验。2）三星高斯代码和编码助手：针对内部软件开发进行了优化，使开发人员能够轻松快速地进行编码，并通过交互界面支持代码描述和测试用例生成等功能。3）三星高斯图像：一个生成式图像模型，可生成和编辑创意图像，包括更改风格等功能，还可将低分辨率图像转换为高分辨率。

　　此外，三星还将继续更新其人工智能助手Bixby，在增加更多功能的同时辅以生成式AI模型和更多计算和存储空间。

　　2024年1月，三星在以“开启移动AI新时代”的全球新品发布会上推出了Galaxy S24系列手机。三星表示，仅上市28天，Galaxy S24系列在韩国销量就已突破百万大关。

　　在AI加持下，Galaxy S24可实现六大功能的全新体验：1）画圈搜索：可通过手势进行画圈，无需离开信息源即可快速获得答案。2）生成编辑功能改造照片：Galaxy AI编辑工具对图像进行一系列操作，如擦除、重新合成和重新制作等，提升照片品质。3）聊天助手：借助Galaxy S24的聊天助手，可获得实时语气建议使得写作更具专业性或对线）实时翻译：Galaxy S24可直接通过电话应用程序提供实时的语音和文本翻译。5）笔记辅助：Galaxy S24笔记助手提供AI生成的摘要、使用预制格式简化笔记的模板创建，以及封面创建，有效简化了繁重的日常任务。6）智能开关：轻松移动旧手机上的数据和设置来设置新的Galaxy S24手机。

　　2023年12月，苹果发布了两篇关于AI大模型的论文，分别介绍了3D虚拟角色（Avatar）和高效语言模型推理的新技术，或可应用于智能手机和Vision Pro。在《HUGS: Human Gaussian Splats》一文中，苹果提出了一种名为HUGS（Human Gaussian Splats）的方法，仅需一个单摄像头视频，且视频的帧数相对较少（50-100帧），就能在30分钟内自动学习并分离出静态场景和一个完全可动画化的虚拟人物。在《LLM in a flash: Efficient Large Language Model Inference with Limited Memory》一文中，苹果通过采用“激活数据重用”和“数据块读取”实现了在CPU上推理速度提升4-5倍，在GPU上推理速度提升20-25倍。

　　根据Bloomberg 2024年2月消息，苹果决定放弃电动车项目，并将部分电动车项目员工转岗至AI部门。根据The Economic Times 2024年3月消息，苹果iOS 18预计于2024年9月推出，其中生成式AI大模型有望整合进Siri中。我们认为，随着AI技术突破加公司战略重心转向，苹果将强力助推AI手机浪潮的发展。

　　此外，小米、VIVO、OPPO、魅族等国内厂商也相继进入AI手机领域，随着越来越多厂商加速入局，新一轮关于手机硬件的需求也正在掀起。

　　智能手机市场需求恢复不及预期，硬件技术研发进程不及预期，AI大模型在手机侧应用效果不及预期，市场竞争加剧，系统性风险等。

　　芯时代系列关键字索引：“全产业链”、“模拟IC”、“射频芯片”、“射频PA”、“存储器”、“功率半导体”、“材料”、“设备”、“大硅片”、“3D封装”、“IC载板”、“智能处理器”、“封测”、“化合物”、“制造”、“后摩尔时代”、“GPU”、“IGBT“、”eID”

　　5G电子系列关键字索引：“LCP”、“5G换机”、“天线滤波器”、“天线射频前端”、“增量分析”、“射频芯片“、“射频PA”

　　其他关键字索引：“消费电子”、“PCB”、“FPC”、“智能音箱”、“智能电表”、“汽车电子”、“AOI设备”、“OLED”、“安防”、“苹果创新”、“全面屏”、“无线充电”、“快速充电”、“生物识别”、“光学3D”、“LED应用”、“Mini LED”、“毫米波雷达”、“摄像头”

　　公司深度关键字索引：“韦尔股份”、“中环股份”、“北方华创”、“中微公司”、“卓胜微”、“扬杰科技”、“斯达半导”、“华润微”、“力芯微”、“信维通信”、“中芯国际”、“汇顶科技”、“欧菲光”、“深南电路”、”沪硅产业“、“恒玄科技”、“芯海科技”、“芯朋微”、“寒武纪”、“艾为电子”、“芯原股份”、“东山精密”、“景旺电子”、“工业富联”、“太极实业”、“洲明科技”、“华微电子”、“深天马A”、“长盈精密”、“精测电子”、“中航光电”

　　注：文中报告节选自华金证券研究所已公开发布研究报告，具体报告内容及相关风险提示等详见完整版报告。

　　孙远峰：华金证券总裁助理&研究所所长&电子行业首席分析师，哈尔滨工业大学工学学士，清华大学工学博士，近3年电子实业工作经验；2018年新财富上榜分析师（第3名），2017年新财富入围/水晶球上榜分析师，2016年新财富上榜分析师（第5名），2013~2015年新财富上榜分析师团队核心成员；多次获得保险资管IAMAC、水晶球、金牛奖等奖项最佳分析师；2019年开始未参加任何个人评比，其骨干团队专注于创新&创业型研究所的一线具体创收&创誉工作，以“产业资源赋能深度研究”为导向，构建研究&销售合伙人队伍，积累了健全的成熟团队自驱机制和年轻团队培养机制，充分获得市场验证；2023年带领崭新团队获得《证券时报》评选的中国证券业最具特色研究君鼎奖和2023年Wind第11届金牌分析师进步最快研究机构奖；清华校友总会电子工程系分会副秘书长

　　王海维：电子行业联席首席分析师，华东师范大学硕士，电子&金融复合背景，主要覆盖半导体板块，善于个股深度研究，2018年新财富上榜分析师（第3名）核心成员，先后任职于安信证券/华西证券研究所，2023年2月入职华金证券研究所

　　王臣复：电子行业高级分析师，北京航空航天大学工学学士和管理学硕士，曾就职于欧菲光集团投资部、融通资本、平安基金、华西证券资产管理总部、华西证券等，2023年2月入职华金证券研究所

　　宋鹏：电子行业助理分析师，莫纳什大学硕士，曾就职于头豹研究院TMT组，2023年3月入职华金证券研究所

　　吴家欢：电子行业助理分析师，吉林大学学士，博科尼大学硕士，电子&管理复合背景，2023年11月入职华金证券研究所返回搜狐，查看更多