人工智能手机产业研究报告

『前言』人工智能（AI）与移动通信技术的深度融合，正在重塑全球智能手机产业格局。随着深度学习等算法的持续突破，人工智能技术加速向消费电子领域渗透，作为移动通信技术迭代与人工智能范式革命的协同产物，人工智能手机呈现出强劲增长态势，有望成为智能手机产业新支柱，推动全球智能手机市场在经历周期性调整后迎为推动人工智能手机产业高质量发展，赛迪智库电子信息研究所编写了《人工智能手机产业研究报告》。报告总结了人工智能手机产业发展概况，梳理了产业技术体系、产业链重点环节发展情况和产业政策环境，分析了产业发展存在问题，提出了若干措施建议，期望进一步统一产业发展共识，为行业管理部门提供决策参考。 来结构性拐点。如有商榷之处，欢迎批评指正。 『版权声明』本报告版权属于中国电子信息产业发展研究院，并受法律保护。转载、摘录或利用其他方式使用本报告文字或观点的，需要注明“来源：中国电子信息产业发展研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。 人工智能手机产业研究报告一、人工智能手机产业发展概况……………………………………1（一）人工智能手机定义及发展阶段………………………………………………1（二）整体情况………………………………………………………………………3（三）人工智能手机产业发展特点及趋势…………………………………………4二、人工智能手机技术体系发展……………………………………6（一）产业链框架……………………………………………………………………6（二）技术体系………………………………………………………………………7三、人工智能手机产业链重点环节发展情况………………………9（ 一） 硬 件 ……………………………………………………………………………9（ 二） 软 件 …………………………………………………………………………13（ 三） 人 工 智 能 应 用 服 务 ………………………………………………………16四、人工智能手机产业政策环境…………………………………16（一）国家政策……………………………………………………………………16（二）地方政策……………………………………………………………………19五、人工智能手机产业发展面临问题……………………………21（一）多环节硬件性能瓶颈导致端侧 AI 落地遇阻………………………………21（二）人工智能手机标准缺失导致市场同质化竞争严重………………………21（三）手机人工智能化进程带来隐私保护和数据安全隐患……………………22（四）人工智能手机推广面临技术适配与数据合规双重挑战…………………22目 录目 录CONTENTS 六、人工智能手机产业发展措施建议……………………………23（一）推动人工智能手机核心技术研发，面向未来需求筑牢底层关键基础技术（二）打造智能体应用生态，提供全新开放服务………………………………23（三）共建人工智能手机行业标准，统筹推进产业生态化……………………23（四）加强安全和监管工作，解决用户的数据安全及隐私问题………………24 一、人工智能手机产业发展概况（一）人工智能手机定义及发展阶段1．人工智能手机定义随 着 生 成 式 人 工 智 能 持 续 发展，手机产业迎来人工智能技术赋能的新阶段。人工智能手机作为人工智能技术与手机移动终端深度融合的产物，引起了各界广泛关注，被认为是激发手机市场活力的重要引擎。当前人工智能手机定义尚未形成行业共识，各大研究机构、头部企业均有发声。IDC认为人工智能手机具备开放服务生态、多模态融合交互、内嵌专属智能体和支持生成式AI的智能终端硬件平台等四 大 特 征。Canalys提 出 人 工 智 能手机三大标准：一是大模型方面，智能手机能够在端侧运行各类生成1、指在人工智能领域，尤其是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中处理文本的最小单元或基本元素。本期主题： 《电子信息研究》2025年第3期式AI模型（如谷歌的Gemini、三星的Gauss等）；二是硬件方面，手机系统级芯片（SoC）中集成神经网络处理器（NPU）、张量处理器（TPU）等AI运行专用单元；三是运行效果方面，端侧大语言模型（LLM）的推理能力高于成人的阅读速度即10 token1生成图像的时间要小于2秒。赛迪智库认为，人工智能手机是指基于人工智能技术，能实现高效算力利用、多模态数据处理、自由交互体验、个性化服务以及具备形成人工智能智能体（AI Agent、AI智能体）能力的智能手机。具备人工智能智能体、基础硬件能力、支持人工智能模型部署等能力将成为人工智能手机的基本特点。2．人工智能手机发展阶段基于技术发展和应用服务体验人工智能手机产业研究报告 1/s，同时端侧AI 图 1 人工智能手机发展阶段手机终端，AI能力与应用场景深度融合。人工智能手机将融合大模型、算力、数据和服务等多种要素，打通服务应用间隔壁垒，塑造个性化、开放化的应用生态，AI智能体逐渐在端侧实现。蓝心大模型、安第斯等端云协同大模型可认为是本阶段代表成果。四是人工智能功能原生化阶段（2028年及以后），人工智能将重塑手机操作系统，实现原生智能操作系统架构，AI能力彻底脱离服务应用的桎梏，完成从应用到系统平台的转变。AI智能体成为交互基础媒介，用户以自然语言的方式实现人机交互，手机形态和操作将脱离现有框架，产业生态将发生颠覆性变革。 《电子信息研究》2025年第3期2角度来看，人工智能手机发展阶段可划分为四个阶段：一是人工智能功能萌芽化阶段（2011年—2017年），手机开始采用智能算法来处理任务，出现具备简单智能功能的软件应用，如苹果Siri语音助手、美颜相机软件等。二是人工智能功能应用化阶段（2017年—2023年），手机硬件进一步升级，逐步集成NPU等专用处理器；AI功能以智能摄影、聊天机器人等单独应用的形式存在，手机将计算处理过程部署在云端，通过应用程序编程接口（API）调用方式实现AI功能。三是人工智能功能一体化阶段（2024年 —2028年），AI功 能 逐步融入手机操作系统，AI模型落地 （二）整体情况1．2024年“人工智能手机元年”开启，人工智能手机成换机潮重要增长点2024年被业内人士称为“人工智能手机元年”，国内外众多企业推出旗舰人工智能手机并宣布各自发展战略，全球手机厂商纷纷切入人工智能手机赛道。AI智能体、人工智能手机操作系统等新概念不断涌现，人工智能手机产业发展加速迈入下个阶段。目前，市场对端侧AI能力需求持续提升，人工智能手机作为智能手机发展的新阶段成果有望促成新一波换机潮，AI功能初步落地于各手机厂商高端产品，各大厂商人工智能手机战略部署与高端 化 路 径 紧 密 相 连，AI能 力 将 成为手机厂商迈向高端化的有效发力点。据IDC数据，2024年人工智能手机出货量达2.34亿台，同比增长约363%，2027年出货量有望增长至8.27亿台。在中国市场，预计人工智能手机所占份额将在2024年后实现攀升，出货量在2027年将达到1.5亿台，市场份额超过50%。2．手机厂商与AI大模型厂商 《电子信息研究》2025年第3期3共建生态，端侧AI部署能力逐步增强人工智能手机产业生态将在较长一段时间内由手机厂商与AI大模型厂商共同主导。当前阶段，在手机端硬件受限和手机厂商降低人工智能手机门槛等多因素影响下，AI大 模 型 厂 商 提 供 的 云 侧 大 模 型发挥了重要作用。云侧、端侧两类模型在训练算力、数据量、以及在训练过程中通过积累微调形成的技术诀窍等细节上存在较为明显的壁垒，手机厂商和AI大模型厂商需协同发力共建了人工智能手机生态。以 苹 果 为 例， 其 核 心 功 能AppleIntelligence采 用 了 与OpenAI等 第三方合作的模式。此外，端侧模型技术近期取得突破，手机AI模型部署能力有望增强。通过高算力支持的大参数模型在性能上更为突出，但手机端算力、内存、散热等多种硬件因素限制了大参数模型落地端侧。随着近期模型网络基础架构、知识蒸馏技术以及量化、压缩和剪枝等优化技术的使用和持续创新突破，通过算法优化完成模型成本降低成为现实，多款手机及应用已宣 Pro通过端云协同实现Magic Editor功能，端侧完成人像分割，云端生成背景素材，整体处理时间缩短至1.2秒； 三 星Galaxy S24系 列 基 于端侧模型实现通话实时翻译、同传等功能，基于云端模型实现即圈即搜功能。2．“意图框架”和“纯视觉方案”等人机交互架构并行多模态大模型等AI技术与手机原生系统深度融合，人机交互技术也从功能触发阶段向意图理解阶段演进。目前市场上意图框架和纯视觉方案两种主流技术路线并行，前者通过应用程序接口实现跨应用功能，技术成熟且硬件算力要求低，但依赖第三方应用授权；后者则依赖多模态大模型进行手机读屏，通过模拟用户触控实现操作闭环，优点是无需第三方授权，但对硬件算力要求较高，技术仍有待提升。从全球厂商布局看，谷歌双线并行，通过Gemini大模型与安卓系统深度绑定，支持语音文字指令直接调用系统级功能及第三方应用；同时开发屏幕理解技术，结合光学字符识别、语义分析和触控模拟，实现 《电子信息研究》2025年第3期4布接入高性价比大模型，手机端高性能模型部署成本进一步降低。（三）人工智能手机产业发展特点及趋势1．端云协同成为现阶段人工智能手机性能优化的最优选择2023年以来，轻量级AI大模型 实 现 端 侧 规 模 化 部 署， 带 动 智能 手 机 在 图 文 处 理、 语 音 交 互 等领 域 本 地 化 能 力 显 著 提 升， 但 算力、内存、能效比等指标仍与云端存在显著差距，制约了手机性能进一步优化。例如，升级版第五代低功耗双信道同步动态随机存取内存（LPDDR5X）内存带宽约64 GB/s，与云端第六代图形专用双数据速率同步动态随机存取内存（GDDR6）显存960 GB/s存在15倍差距，导致模型加载延迟。因此，为了平衡硬件瓶颈和用户体验，端云协同成为现阶段手机厂商部署大模型时的普遍选择。其中，云端千亿级大模型用于高算力需求的复杂多模态生成、跨领域知识推理、全场景数据融合等任务；端侧轻量化模型用于强隐私保护、低时延响应要求的本地化智能服务。例如，谷歌Pixel 8 非授权应用的自动化操作。苹果在意图框架布局方面持续强化端侧AI模型的上下文理解能力，基于自然语言指令实现跨应用任务调度。3．人工智能智能体涌向移动终端有望驱动新一轮换机潮全球AI智能体技术呈现爆发式增长态势，智能手机、大模型及应用厂商加速布局移动端智能体生态。 截 至2024年12月， 头 部 综合类原生应用程序（APP）中智能体 数 量 已 超 过10.2万 个， 逼 近 传统APP数 量12.7万， 表 明AI智能体正从概念验证迈向规模化商用阶 段。 技 术 侧，AI智 能 体 技 术 向端云协同与多模态交互突破。三星GalaxyAI产品融合了语音、图像、手势等多种交互方式。场景侧，AI智能体正重构移动端服务模式。生活服务方面，“一键问屏”支持屏幕语义理解，实现资讯阅读、视频播放等150+场景的自动化操作。工作办公方面，AutoGLM可模拟用户行为执行数据录入、信息汇总、报告生成等任务，极大地提高工作效率。AI智能体正成为智能手机产业的核心驱动力，通过技术创新、 《电子信息研究》2025年第3期5场景落地重塑人机交互范式与商业生态，推动行业从增量竞争转向价值创造。4．人工智能技术将与手机系统底层深度融合推动产业生态重构随着人工智能手机从简单功能堆砌走向系统底层深度融合，将带来技术架构、产业链价值分配、竞争格局、用户体验等多维度系统性变革，推动手机产业生态重构。从技术架构变革看，一是由于集成专用AI引擎带来的硬件算力提升，例 如 高 通Hexagon NPU等 芯 片 端侧算力突破100TOPS；二是计算架构从传统模式向端云协同转变；三是AI大模型将嵌入操作系统内核，成为系统运行的底层智能中枢。从产业链价值重分配看，芯片厂商将从硬件