泰尹网2009-2012年，功能机向智能机转变，智能机的渗透率逐步提升带动了手机整体的销量；2013-2016年，智能手机外观及硬件 升级引领新一轮增长；2016年-2023年，智能手机增长乏力，品牌集中度持续提升。

　　大模型技术引发智能手机交互革命，AI手机智能化程度正逐步迈向一个新高度。自然语言处理与多模态信息智能感知 技术的深度融合，持续影响AI手机在智能交互领域的变革，应用场景不断拓展，进一步释放用户生产力和创造力。

　　AI手机集成了大语言模型（LLM），具备算力高效利用能力、真实世界感知能力、自学习 能力和创作能力，对于用户价值而言，AI手机未来将演变成自在交互、智能随心、专属陪伴、安全可信的个人化助理。

　　2025年不仅是AI手机落地的元年，也是各方重塑终端生态主权的窗口期。正因如此，几乎所有头部玩家都在押注GenAI手机，从功能集成到交互接口，从模型部署到系统结构，AI的注入已不仅是附加项，而是架构性变化的起点。

　　从AI手机系统生态来看，主要包含设备、用户界面、操作系统、芯片平台、基础模型五个环节。其中，苹果、华为和 Google为了不断提高市场竞争优势，围绕自身品牌不断完善和打通产业链生态，而其余品牌则主要基于安卓系统以及类似高通、联发科等芯片作为产品底座，并结合市场主流大模型来打造AI手机新品。

　　Apple Intelligence 是适用于 iPhone、iPad 和 Mac 的个人智能系统，它将生成模型的强大功能与个人背景相结合，为用户提供有用且相关的智能。

　　Apple Intelligence为苹果终端内置Writing Tools、Image Playground等智能化工 具，能够帮助用户对文本进行改写、校对、总结，同时还可以根据用户条件在数秒间创作出有趣的图像。

　　Apple Intelligence助力Siri迈入新智能时代。得益于Apple Intelligence，Siri具备更深层次的语言理解能力，与系统体验 结合更加流畅，能够简化和加快日常任务流程，并支持跨App实现多种新操作。

　　ChatGPT将整合至苹果全平台。苹果将整合ChatGPT至iOS 18等操作系统中，让用户能够直接使用ChatGPT的特殊功能。

　　由于AI任务对硬件算力的需求，目前iPhone仅A17 Pro芯片可以支持设备端的运算，当前对应只有iPhone15 Pro和iPhone15 Pro Max两款机型可以体验。

　　华为发布鸿蒙原生智能（Harmony Intelligence），并宣布HarmonyOS NEXT面向开发者和先锋用户开放Beta。鸿蒙原生智能是基于软硬芯云协同的硬件与基础设施架构，AI与OS深度融合的智能系统。

　　鸿蒙原生智能HI（HarmonyI ntelligence），真正开启AI大模型时代的OS体验。通过软硬芯云整合，HarmonyOS NEXT构建了全新的原生智能架构。对开发者而言，在鸿蒙原生智能架构下，AI能力与各子系统深入融合，通过AI控件开发者可以获得体验好、接入快、功能丰富的AI开放能力。同时基于意图框架，开发者提供的服务更容易被理解和触达，继而为用户进行精准、高效的服务分发和调度。

　　基于鸿蒙原生智能强大的AI底座，搭载盘古大模型，小艺升级为系统级智能体，小艺的交互和意图理解能力得到升级后，也会给生态应用和服务创造更多、更加精准的来触达用户的机会。应用和服务可以通过意图框架，接入小艺智能体，提供更加自然高效的用户体验。

　　三星AI策略以“端云混合”为核心，在文本摘要、智能翻译、图片重构等任务上提供稳定、高效的响应体验，其与谷歌合作的Gemini Nano模型已开始批量部署，标志其AI生态从云平台延展至终端芯片层面。

　　Galaxy AI（Galaxy AI）是三星在智能手机领域推出的全新人工智能技术体系，首次搭载于Galaxy S24系列。

　　Galaxy AI结合了本地端AI处理能力与云端AI服务，旨在提升用户在沟通、创作与生产力方面的体验。其核心亮点包括“通话实时翻译”（Live Translate）、“笔记助手”（Note Assist）、“智能圈选搜索”（Circle to Search with Google）等功能，能够在手机本地或云端完成语音识别、翻译、文本总结与图像理解等复杂任务。

　　三星Galaxy AI特别强调隐私与效率的平衡，部分AI功能可离线运行，避免敏感信息上传云端，增强用户数据安全。同时，三星还与谷歌、微软等全球AI领导企业展开合作，拓展Galaxy AI的应用场景。

　　作为智能手机AI化的重要突破，Galaxy AI不仅丰富了人机交互方式，也标志着三星从硬件驱动转向AI体验驱动的转型，为移动设备的智能化开启了全新篇章。

　　AI手机作为智能手机发展的下一个重要增长点，中国大陆头部品牌荣耀、OPPO、vivo、小米作为先锋厂商，自2023年陆续全部入局AI赛道，制定并公布了其AI战略，作为行业先锋引领着中国大陆AI手机市场的发展。

　　OPPO、小米、vivo、荣耀在AI大模型领域各有侧重，OPPO聚焦端侧部署和多模态融合，小米强调轻量化和本地部署，vivo致力于构建蓝心大模型矩阵并调整战略，荣耀则通过魔法大模型与操作系统深度融合，打造智能体生态。

　　OPPO自研大模型AndesGPT在SuperCLUE评测中表现优异，知识与百科能力得分98.33，位列国内第二，仅次于GPT-4。 该模型具备对话增强、强化学习、多模态等能力，已集成于“小布助手”中，支持内容创作、智能摘要等功能。

　　在端侧部署方面，OPPO与联发科技合作，率先实现全球首次混合专家模型（MoE）在端侧的落地，提升了AI处理效率，为移动AI应用奠定基础。

　　小米于2025年4月发布并开源首个自研推理大模型MiMo，在数学推理和代码生成测试中超越OpenAI的o1-mini和阿里巴巴的Qwen2.5。 MiMo系列包括MiMo-7B、MiMo-7B-RL-Zero等多个版本，强调轻量化和本地部署。

　　在轻量化部署的大原则下，小米自研大模型团队考虑内部多元化的业务场景及不同落地场景的资源限制，构建并不断扩充了自研大模型的模型矩阵，将大模型的参数规模扩展至0.3B、0.7B、1.3B、2.4B、4B、6B、13B、30B等多个量级，以适应不同场景下的需求。

　　终端（on-device）场景，应用时通常是一项非常具体的、低成本的任务，提供不同参数规模的模型以适配不同芯片及存储空间的终端设备，微调后可以达到百亿参数内开源模型效果。

　　在任务明确、且需要比 6B 以下参数模型提供更多的零样本 zero-shot / 上下文学习时，6B 和 13B 是一个可能有 LLM 涌现能力的起点，支持多任务微调，微调后可以达到几百亿开源模型的效果。

　　云端场景，具备相当坚实的 zero-shot / 上下文学习或一些泛化能力，模型推理能力较好，能够完成复杂的多任务，基本达到通用大模型水平。

　　外，小米的大语言模型MiLM已通过大模型备案，第二代MiLM2系列覆盖0.3B至30B多个参数规模，支持云边端结合，赋能“人车家全生态”。

　　vivo发布自研蓝心大模型矩阵，涵盖十亿、百亿、千亿三个参数量级，组成5款语言大模型，率先实现1B、7B、13B的端侧大模型部署。 蓝心大模型在SuperCLUE、CMMLU、C-EVAL等多个榜单上综合能力排名第一。

　　然而，vivo近期对AI大模型战略进行了调整，暂停无休止的资金投入，转向更加稳健和商业化的发展路径，重点探索端侧大模型的应用。

　　荣耀推出自研70亿参数端侧平台级AI大模型“魔法大模型”，集成于MagicOS 8.0操作系统中，实现语言、图像、语音、多模态等能力的融合。 该系统构建了行业首个大模型中控开放架构，支持意图识别和智能体生态，提升用户体验。

　　魔法OS 8.0创新地推出基于IUI的“新生态”范式，以YOYO智能助理为载体，充分协同端云大模型的能力，带来更多“意图直达”式的“魔法”体验。

　　荣耀还与百度智能云合作，结合魔法大模型和文心大模型，提供个性化服务，如健康计划制定等，确保用户隐私安全。

　　高通与联发科正引领端侧生成式AI技术的演进。高通通过其骁龙系列芯片，整合了高性能的Hexagon NPU，支持在移动设备上高效运行大型语言模型，实现实时图像和文本生成。联发科则在其天玑系列芯片中，搭载了第七代NPU，优化了Transformer模型的加速性能，提升了端侧AI处理的效率和能效。两家公司在硬件架构和AI加速技术方面的创新，推动了生成式AI从云端向终端设备的迁移，增强了用户隐私保护和实时响应能力。

　　高通在AI手机赛道起步早，其骁龙8 Gen 3系列芯片搭载Hexagon NPU，支持端侧多模态模型运行，并提出“AI Hub”框架，将预训练模型与终端硬件能力深度融合，支持第三方模型定制部署。

　　高通AI Hub包含预优化AI模型库，支持在搭载骁龙和高通平台的终端上进行无缝部署。该模型库为开发者提供超过75个主流的AI和生成式AI模型，比如Whisper、ControlNet、Stable Diffusion和Baichuan-7B，可在不同执行环境(runtime)中打包，能够在不同形态终端中实现卓越的终端侧AI性能、降低内存占用并提升能效。

　　所有模型均经过优化，以充分利用高通AI引擎内所有核心（NPU、CPU和GPU）的硬件加速能力，从而使推理速度提升4倍。AI模型库能够自动处理从源框架到主流执行环境的模型转换，直接与高通AI引擎Direct SDK协同工作，并应用硬件感知优化。

　　联发科在AI赛道迅速崛起，既是重要的算力提供方，又是连接各路玩家的生态建设者。

　　2025年4月，联发科推出备受业界期待的天玑9400+旗舰5G智能体AI移动芯片。天玑 9400+采用第二代全大核架构，8核CPU包含1个主频高达3.73GHz的Arm Cortex-X925超大核，以及3个Cortex-X4超大核和4个Cortex-A720大核。其天玑9300+芯片采用全大核架构，AI处理能力大幅跃升，支持本地部署130亿参数模型。

　　在AI爆发的时代，天玑9400+可提供卓越的生成式AI和智能体化AI能力，整体增强的性能可高效处理各类任务，以高智能、高性能、高能效、低功耗特性，带来突破性的旗舰新体验。

　　面对端侧生成式AI的三大关键环节，联发科提出了涵盖芯片、模型、应用的天玑AI生态战略，为这一产业的发展筑起坚实的软硬件技术底座。

　　在应用领域，联发科的“天玑AI开发套件”集开发、应用技术之大成，其包括快速高效的GenAI最佳实践、覆盖全球主流大模型的GenAI Model Hub、高效提升性能的GenAI优化技术和Neuron Studio一站式视觉化开发环境等四大模块，展现了其“快、全、强、易”的四大能力。

　　总体来看，AI芯片厂商正在从“算力提供者”转型为“平台主导者”，谁能打通模型—芯片—应用的完整链条，谁就能在GenAI手机时代确立技术话语权。

　　随着高端市场成主要增量来源，用户对智能体验的付费意愿增强；中端机型加快AI功能下沉，推动普及型AI服务落地；手机更新周期受AI能力驱动缩短，消费者换机决策逻辑从“性能堆料”转向“智能场景丰富”等三大因素的影响，预计AI手机将在2028年占据主流终端市场。

　　根据Counterpoint Research报告数据，预计到2025年，全球三分之一的智能手机出货量将支持GenAI，销售量将超过4亿部。相比之下，2024年，全球五分之一的智能手机支持GenAI。

　　Canalys预测，具备AI功能的智能手机市场份额将呈指数级增长，到2028年将达到54%，2023年至2028年的复合年增长率为63%，这得益于消费者对增强功能（如AI代理和设备内处理）的需求。

　　第一，用户对智能化体验的期待已经从“被动触控”转向“主动理解与生成”。AI手机能根据语境理解指令，生成文本、图像、音频甚至视频，让手机从信息终端转变为认知助手。

　　第二，技术路径已实现突破。从2024年底开始，具备部署端侧大模型能力的新一代SoC芯片开始量产，配合更高带宽与容量的内存及UFS 4.0高速存储，使得AI大模型在手机本地运行成为可能。

　　第三，产业生态趋于成熟。手机厂商与芯片厂商之间正在建立“模型+硬件+OS”的协同关系，从用户语义到底层调度逻辑实现闭环，形成了新的产业交汇点。

　　GenAI手机不是传统智能手机的延续，而是一次深刻的终端计算逻辑切换。它重构了硬件架构、操作系统、交互方式和应用边界，把手机从信息终端变成“个人智能体”。

　　在这场竞争中，整机厂商比拼的不再是谁的像素更高、谁的跑分更强，而是谁能提供更强大的AI体验闭环，谁能真正理解用户、预测意图、辅助创造。

　　芯片厂商正通过AI算力与模型工具链抢占平台主导地位，而软件开发者也正在适应从App生态向Agent生态的转型浪潮。

　　未来，AI手机的核心优势不再是参数，而是“是否真正让AI成为主角”。这场从“人找服务”到“服务主动找人”的变革，已经悄然开始。