AI笔记本电脑引发场景变革—终端AI化

AI 笔记本电脑引发场景变革 —— 终端 AI 化 目 录Table of Contents AI 行业迅猛发展，促生 AI 终端大爆发.3笔记本电脑市场发展趋于平稳，AI 将刺激新一轮增长.5AI 引擎向 CPU 的集成是笔记本电脑行业发展的重要趋势.10 二、行业前沿：三合一处理器架构 :“CPU+GPU+AI 引擎”.11 AI 引擎在架构层面与本地模型的计算需求适配性更高.11硬件的针对性带来能效比的提升.12软件适配方面向 PC 生态突破.13规避云端数据传输风险，安全性有所提升.13 三、AI 笔记本电脑典型应用场景.15 移动办公是未来工作模式的大势所趋.15AI 技术提升人类劳动力工作产出效率.17AI 技术增强玩家沉浸体验.20 四、.AMD.RYZEN.AI 解决方案.22 方案背景.22方案亮点.22行业价值.23 一、AI 性能将成为衡量笔记本电脑产品的重要指标 AI 技术在不同领域的各种场景中均有广泛的应用，为用户的工作、生活提供了诸多便利，使用户处理日常事务的效率得以增强。然而随着 AI 应用的规模化落地，算力总需求量大幅提升，完全依赖云端资源将造成高昂的成本。与此同时，不同类型 AI 任务对底层算力资源的要求有所不同，使算力负载向端侧的下放成为可能。AI 大模型下游应用的规模化与商业化需要充分利用端侧 AI 处理能力，手机、平板、笔记本电脑的 AI 化将成为行业的大势所趋。 IDC 将 AI 终端定义为处理器集成 AI 引擎的终端设备。在其内含之中，AI 笔记本电脑即处理器集成 AI 引擎的笔记本电脑。该类设备对于语音、图像信息具备 AI 感知能力，软件系统兼容 AI 搜索、内容生成、智能推荐等 AI 应用，并能够贡献 AI算力。现阶段 ARM 架构芯片集成 AI 引擎已实现规模化落地，X86 架构芯片对 AI引擎的集成将对现有 AI 应用生态实现进一步泛化，使 AI 笔记本电脑发展为重要的行业趋势。 AI 行业迅猛发展，促生 AI 终端大爆发 AI 技术在过去几年中取得迅猛发展。在基础设施方面，随着计算硬件的不断进步，特别是图形处理器（GPU）和专用 AI 芯片的普及，云、边、端侧计算能力大幅提升，加速了 AI 模型的训练和推理过程。在数据供给方面，随着互联网的普及和大数据技术的发展，越来越多的数据可用于训练 AI 模型，这些数据的丰富和多样性为 AI 系统提供了更好的学习和泛化能力。 IDC 预测，中国人工智能领域市场规模将在未来几年迅猛增长。2027 年中国人工智能市场 IT 总投资规模预计超 380 亿美元（相关市场包含硬件方面的服务器、存储，以及软件领域 AI 应用的开发、部署、落地，与 AI 平台全生命周期管理、服务），年复合增长率 248% AI 技术在各个领域得到了广泛应用，包括医疗诊断、智能交通、金融风控、智能制造等，这些应用不仅提高了人类活动的效率和准确性，还带来了新的商业机会和社会影响。其中，与个人终端结合紧密度较高的场景亦正在实现快速增长。 教育领域是 AI 应用落地的重点场景，自适应学习将根据学生的表现调整材料的呈现方式，并依据学生在课程内外每次互动中的反馈实现实时调整。与个人终端相关 性较高的 AI 应用场景还包括人脸识别，交通车辆类型识别，医学 X 射线或扫描的识别，遥感土地覆盖类型的识别，图像着色，以及将安全通行证与持有人匹配，并控制特定个体对位置、文件、设备和服务的访问。 AI 技术在消费类终端的应用逐渐普及 手机、平板电脑等消费类终端设备处理能力在过去几年中得到了显著的提高，消费者逐渐在手机、平板上操作更加复杂的任务。AI 技术在手机端的应用非常广泛，常见的应用领域包括语音助手、图像识别、智能翻译、智能推荐、聊天机器人、增强现实（AR）等。在平板端的应用涉及教育领域、医疗领域、制造业、娱乐领域、商务领域、智能家居等。 交互体验日益发展为产品的核心使用痛点，越来越多的设备从硬件方面强化针对AI 任务的处理能力。厂商在探索业务新增长点的过程中，不断尝试各种 AI 应用，力求使产品为用户提供更智能、便捷和个性化的体验。 用户逐渐习惯于 AI 技术对工作、生活的助力 随着时间的推移，用户逐渐习惯于使用 AI，并将其视为工作和生活中的重要助力。用户对于 AI 技术的期待也在这一过程中不断增长，尤其体现于交互的人性化与个性化两方面。AI 技术在未来将继续发展，为用户提供更多的便利和助力。 在工作过程中，AI 技术能够帮助用户提高工作效率和准确性。办公软件中的 AI 能够自动完成一些重复性的任务，如数据分析、报告生成和文件整理等，节省了用户的时间和精力。AI 还可以提供智能推荐和个性化服务，帮助用户更好地处理信息，并做出决策。在生活方面，AI 技术也给用户带来了很多便利和娱乐。例如，智能助手能够回答用户的问题、提供实时天气预报、设置提醒事项等。智能家居系统能够自动控制家电设备、监控安全等。智能音箱可以播放音乐、讲故事、进行语音交互等。这些功能使得用户的生活更加智能化、便捷化和娱乐化。 笔记本电脑市场发展趋于平稳，AI 将刺激新一轮增长 中国笔记本电脑市场开始进入存量阶段，亟需新兴技术的落地刺激新的增长。随着AI 技术的不断发展和创新，越来越多的 AI 应用开始在 PC 系统中实现落地。笔记本电脑需要适应和满足用户对于 AI 应用的需求。 中国笔记本电脑市场出货量增长放缓，需求拉动不足 远程办公需求在 2020 年的爆发对笔记本电脑市场形成了较强的刺激，但随着大部分消费者均开始拥有一台或多台电脑，该轮增长快速饱和。加之现代笔记本电脑在性能和耐用性两方面均有显著提升，除硬核游戏对硬件的要求不断逼近供给上限之外，市场上的笔记本电脑基本能够良好满足用户在办公、生活中的一般需求。用户可以使用同一台设备更长时间，而不需要进行升级或更换，市场的增长随之放缓。 IDC 数据显示，.2022 年中国笔记本电脑市场规模虽依然高于疫情前，但已出现明显的回落趋势，疫情为个人电脑市场带来的繁荣热潮已经结束。 尽管笔记本电脑市场整体上的增长有所放缓，但更高的需求依然不断涌现于各个细分市场之中。如游戏本市场，该领域一直是高性能笔记本电脑需求的重要来源。商用领域设计师、摄影师、视频编辑等行业创意专业人士对于高性能笔记本电脑的需求同样不断增加，包括虚拟现实（VR）和增强现实（AR）对应用端的拉动。科学研究和工程领域也需要进行大规模的数据处理、模拟和计算，高性能笔记本电脑可以提供更快的处理速度和更大的存储容量，满足科学家和工程师的需求。 IDC 数据显示，中国笔记本电脑市场中高性能笔记本的占比不断上升，2022 年的新机占比达到 289%，处于稳定上升之中.。 高性能笔记本电脑在市场中占比的提升是产业升级的缩影，经济的发展加快了人们工作与生活的节奏。不论作为生产力工具还是生活助手，用户均需要笔记本电脑以创新的方式助力协同、提升效率。 AI 的落地应用不断增多，为笔记本电脑市场带来新的增长点 AI 技术可以在电脑端提供各种智能化的功能和服务，生成式 AI 的大范围推广进一步加速了这一进程。软件厂商与硬件厂商开展充分合作，基于对 AI 设备的最佳适配提供功能移植、软件优化，使 AI 应用得以帮助用户更高效地完成工作和提升生活品质，进而满足用户更深层次的需求。 移动办公：AI 赋能远程交互功能，提升协同效率。 •优化数据传输方案：AI 技术可以在视频传输方案中发挥重要作用，通过优化视频编码算法提高视频压缩效率和图像质量，并根据网络状况和设备性能，实时调整视频传输的码率和分辨率，以提供最佳的观看体验。以提高视频质量、减少带宽占用和优化传输效率。 •AI 降噪：在会议中，可能会存在各种噪音干扰，如背景噪声、电子设备的噪音等。AI 降噪技术可以通过分析音频信号的频谱特征，识别并抑制噪音成分，从而提高语音的清晰度和可听性。AI 降噪算法可以实时监测和处理音频信号，使与会者能够更好地聆听和理解对话内容。 •自动摄像头控制：AI 技术可以实现自动摄像头控制，根据与会者的位置和动作自动调整摄像头的角度和焦点。这样可以确保与会者始终处于画面中心，提供更好的视觉体验。 •人脸识别和身份验证：会议软件可以利用 AI 的人脸识别技术，对与会者进行身份验证。通过摄像头捕捉与会者的面部特征，并与事先存储的人脸数据进行比对，确保只有授权人员才能参加会议，提高会议的安全性。 •语音识别和转录：会议软件可以利用 AI 技术进行语音识别，将与会者的讲话内容转化为文字，并实时显示在屏幕上。这样可以帮助与会者更好地理解和记录会议内容，提高会议效率。 •智能会议记录和总结：AI 技术可以对会议内容进行智能分析和总结。通过对会议录音或转录进行语义分析，提取关键信息和行动项，并生成会议纪要或摘要，减少人工记录的工作量，提高会议效率。 •语音翻译：AI 技术可以实现多语种的语音翻译功能。在跨国或跨语种的会议中，会议软件可以将与会者的讲话内容实时翻译成其他语言，使不同语言的与会者能够更好地交流和理解。 AI 助理：优化日常生活、办公体验。 •语音助手：像 Siri、Cortana、Google.Assistant 等语音助手已经成为 PC 端的常见应用。它们可以通过语音识别和自然语言处理技术，帮助用户执行任务、获取信息和控制应用程序。 •自动化办公：AI 可以在 PC 端实现自动化办公，例如自动化文档处理、自动化数据分析、自动化报告生成等。这些功能可以提高工作效率，减少重复性工作。 •智能推荐系统：AI 可以通过分析用户的兴趣和行为数据，在 PC 端提供个性化的推荐服务。例如，智能搜索引擎可以根据用户的搜索历史和偏好，提供更准确的搜索结果。 画面强化：加速处理复杂图像与视频，强化平面设计、视频剪辑、游戏体验。 •图像增强：AI 技术可以通过图像增强算法，对图像进行去噪、增加对比度、增强细节等处理，从而提升图像的清晰度和可视性。通过深度学习模型，可以学习图像的特征和纹理，实现图像的细节增强和色彩修复。 •分辨率增强：AI 技术可以通过算法增强分辨率，将低分辨率的图像提升到高分辨率，从而改善图像的清晰度和细节还原能力。通过深度学习模型，可以学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系，实现图像的放大和细节增强。 •图像修复：AI 技术可以通过图像修复算法，对受损或缺失的图像进行恢复和修复。通过深度学习模型，可以学习图像的结构和纹理，实现对图像中缺失或损坏部分的填补和修复，提升图像的完整性和质量。 •色彩校正：AI 技术可以通过色彩校正算法，对图像的色彩进行调整和校正，从而改善图像的色彩准确性和视觉效果。通过深度学习模型，可以学习图像的色彩分布和色彩映射关系，实现对图像的自动色彩校正和调整。 •风格转换：AI 技术可以通过风格转换算法，将图像的风格转换为其他艺术风格或特定风格，从而赋予图像不同的视觉效果和艺术感。通过深度学习模型，可以学习不同风格之间的映射关系，实现图像的风格转换和艺术化处理。 AI 应用的大规模落地极大拉动了 AI 算力总需求的增长，迫使计算架构层面对云端与终端算力的整合。不仅在成本与能耗方面使 AI 应用的普及成为可能，还在性能上使应用的运行摆脱网络带宽的限制，免受网络延迟与波动的干扰。数据的本地处理也在隐私与安全方面具备独到的优势。 IDC 预测，AI 应用的落地将拉动笔记本电脑市场在未来几年稳定增长。商用与消费市场在经历 2023 年的回落后，将重新进入新一轮增长。至 2025 年，两部分市场的出货量将分别突破 1,000 万与 2,000 万。市场总量将在 2027 年超过 3,400 万，其中 AI 笔记本电脑的占比将达到 86%。 AI 引擎向 CPU 的集成是笔记本电脑行业发展的重要趋势 AI 任务通常可以分为训练和推理两个阶段。训练阶段需要使用大量的数据和算法来训练 AI 模型，在这个阶段，AI 系统通过学习