人工智能在智能手机中的应用——它如何改变口袋设备

回顾过去20年手机的发展历程真是令人惊叹。2000年，最引人注目的功能是和弦铃声的推出；2005年，内置摄像头和彩色屏幕成为亮点；2009年，触摸屏和应用商店问世。

而到了2015年，指纹识别和移动钱包开始集成（根据德勤的数据，47%的受访者现在使用手机在店内支付商品和服务）。

然而，现代智能手机已经能够预测我们接下来要输入的词语、识别人脸、自然地进行语言翻译，甚至编辑照片。所有这些智能和自主功能背后的驱动力主要来自人工智能（AI）。

对智能手机制造商而言，提供一系列AI功能的能力变得极其重要。随着支持AI的智能手机份额预计在未来几年激增，AI已成为任何新产品发布的关键卖点。

在本文中，我们将探讨AI在移动设备内部的工作原理、支撑它的技术，以及如何找到能够帮助您为自己的移动应用添加智能功能的AI开发公司。

什么是手机中的人工智能？

本质上，手机上的AI意味着将智能算法集成到智能手机中，使其能够从用户行为中学习，并执行以前只有类似人类推理才能完成的任务。

智能手机中AI的定义通常更侧重于AI驱动的功能和体验的集成，而不仅仅是硬件。

与AI驱动的PC不同（其关键营销因素是添加了专门的AI芯片或加速器），AI驱动的智能手机的分类通常更多地关注它为用户做了什么。

人工智能在智能手机中的工作原理

AI功能可以在设备上或云端执行。

• 设备端AI在本地处理数据，这意味着响应更快、安全性更好，并具备离线能力。
• 云端AI使用远程服务器运行更复杂的计算，例如大规模语言模型或实时数据分析。

不过，如今大多数智能手机采用混合方法，结合两者以获得最佳性能和功耗管理。

此外，手机中的AI依赖于一系列底层技术——机器学习（ML）、深度学习（DL）和神经网络——每种技术都有不同的功能。

• 神经网络模仿人脑的结构，是大多数现代AI模型的基础。
• 深度学习是神经网络的一种更高级形式，它使用多个层来处理复杂的输入，如语音、图像和手势——本质上是扩展传统神经网络以获得更高性能。
• 大语言模型是深度学习的一个子集，专门用于理解和生成自然语言。它们现在正被适配用于移动端的实时文本生成、翻译和对话式AI。
• **机器学习（ML）**仍然是更广泛的领域，神经网络和深度学习都在其下运作。

现代智能手机中的领先AI技术

机器学习、深度学习和神经网络并非独立运作——它们依赖专门的处理技术和硬件来提供现实世界的功能。

神经网络处理单元（NPU）

AI驱动智能手机的核心是神经网络处理单元（NPU）——一种专门用于处理AI和ML工作负载的芯片。

与处理通用计算的常规CPU或GPU芯片不同，NPU旨在同时处理许多AI计算。它们为从照片处理和实时翻译到预测输入和应用建议的一切功能提供动力。

自然语言处理（NLP）

NLP让手机能够理解和响应人类语言。它是所有流行语音助手背后的核心技术，帮助它们识别用户所说的话，理解他们的意思，并自然地回复。

现代NLP甚至可以捕捉语气、上下文和俚语，使对话感觉更真实。除了语音命令，它还支持消息中的智能回复、语音转文本输入和翻译。

计算机视觉和图像识别

计算机视觉赋予智能手机"看见"和理解周围环境的能力。借助深度学习和大量图像数据，手机可以以令人印象深刻的准确度识别人脸、物体和场景。

这项技术支撑着我们日常使用的许多相机功能——人像模式、夜间摄影、自动场景检测、Face ID和视觉搜索。

边缘AI

边缘AI意味着手机可以直接在设备上处理AI任务，而无需将数据发送到云服务器。这种转变提高了性能，减少了延迟，并加强了隐私，因为个人数据无需离开手机。

配备特殊AI芯片的手机——如苹果的Neural Engine或谷歌的Tensor——使用边缘AI来支持实时照片增强、即时翻译和预测输入。简而言之，它帮助手机保持智能、快速和安全——全部在本地完成。

人工智能在智能手机中的日常应用

许多领先的智能手机制造商已经展示了AI在智能手机用户界面中的潜力，展示了丰富的编辑、辅助和用户体验工具，只需点击、滑动或通过语音即可访问。

让我们看看人工智能在不同移动使用领域的实际运作方式。

移动摄影和摄像

智能手机相机是AI技术最先进的应用之一。AI驱动的图像处理使用卷积神经网络（CNN）实时分析光线、颜色和物体构图。

当个人拍照时，他们手机中的NPU会在几毫秒内运行大量算法来确定场景——风景、人像或夜景——并自动调整曝光、白平衡和景深。

对于人像摄影，AI使用语义分割来分离主体并以模拟单反相机模糊的方式虚化背景。对于低光摄影，多帧图像堆叠会拍摄一系列照片并将它们堆叠成一张高质量、噪点更少的照片。

AI还支持使用预测运动跟踪的HDR优化和实时视频稳定。

一些手机，如谷歌的Pixel系列，甚至使用由机器学习运行的计算摄影技术来重建自然肤色或从图像中移除不需要的物体。

语音助手

诸如Siri、Google Assistant和Bixby等语音助手采用自然语言处理（NLP）和自动语音识别（语音转文本，STT）将口语单词转换为机器可读的命令。

当用户与助手对话时，他们的声音首先通过声学模型进行分析，以识别音素——最基本的声音单位。

然后，语言模型解释上下文和意图，将诸如"提醒我六点给Alex打电话"这样的短语转换为可执行的任务。

AI还使用上下文学习，即助手通过从过去的请求、日历甚至地理位置中获取信息而变得智能。

例如，如果用户反复在离开家时询问天气，它可以自动开始提供该信息。

最后，文本转语音（TTS）允许助手直接在设备上生成自然、类似人类的响应，使交互更加流畅和对话式，而无需依赖云处理。

预测文本和智能输入

每个自动完成建议背后都有一个循环神经网络（RNN）或基于Transformer的模型，该模型在数百万个语言样本上训练。这些模型基于概率预测用户的下一个词——从他们的输入模式、常用短语和表情符号偏好中学习。

AI还为智能自动更正提供动力，它不仅纠正拼写，还能理解意图。

例如，它根据句子上下文知道用户意思是"meeting"而不是"meting"。随着时间的推移，键盘会适应用户的个人语言风格，随着每次使用提高准确性。

个性化和推荐

AI持续研究用户交互，以提供个性化的移动体验。使用行为分析、强化学习和上下文建模，智能手机可以实时预测特定需求。

例如，设备可以推荐用户在一天中特定时间频繁打开的应用程序，或在电池电量低时自动切换到省电模式。

音乐和视频应用程序使用协同过滤，根据用户的收听或观看习惯推荐新内容。

系统级个性化，例如自适应亮度，使用手机的环境传感器和AI模型来根据光照条件学习特定偏好。

安全和认证

AI驱动的安全通常基于生物识别和异常检测。

对于Face ID或面部解锁，手机会捕获深度图，并通过训练用于识别独特面部特征的3D卷积神经网络（3D-CNN）运行，即使外观略有变化也能识别。

指纹识别也取得了进展：AI从传感器数据中过滤掉噪声，并应用模式匹配算法以实现更快、更安全的认证。

行为AI更进一步。现在它可以分析人们如何与手机互动（输入速度、倾斜度、压力）以捕捉可疑活动或潜在欺诈。

移动游戏和增强现实（AR）

在游戏中，AI使用决策树、强化学习或行为建模来控制非玩家角色（NPC），以创建动态、响应迅速的游戏玩法。这些角色可以适应游戏风格，使每次游戏更加真实。

在增强现实中，AI通过同步定位与地图构建（SLAM）——一个帮助手机动态映射物理空间的过程——来提高空间理解能力。

结合物体识别和深度感知，这使得像《Pokémon GO》或AR导航工具这样的应用程序能够将数字对象融入现实世界。

自动化

AI越来越多地用于自动化冗余任务。通过基于上下文的触发器和基于规则的ML，手机可以在会议期间静音通知、根据活动调整功耗，或在后台安排例行维护。

优势与挑战

绝大多数电信运营商将AI集成视为商业当务之急。截至2024年，全球近90%的公司已在一个或多个业务领域完全或部分集成该技术，而只有3%的公司没有计划这样做。

毫不奇怪，运营商通常希望提高生产力。然而，对企业还有许多其他好处。

例如，AI被证明可以增强设备和应用性能。现代智能手机使用专用硬件，如苹果的Neural Engine或谷歌的Tensor，来高效地在设备上运行AI任务，减少延迟，节省能源，并降低基础设施和支持成本。

除了性能，AI还加强了安全性和合规性。深度学习改进了欺诈检测、身份验证和行为认证，而边缘AI和联邦学习允许敏感数据保留在设备上，确保符合法规。

最后，AI提高了运营效率。它监控系统，预测潜在问题，优化资源，并为运行例行任务的聊天机器人或虚拟助手提供动力。

同时，采用AI能力也带来了一些挑战。第一个是成本。开发和维护AI系统需要专业人才、高性能硬件和大型数据集。

较小的运营商可能难以进行这些投资，同时与大型参与者竞争。

此外，广泛的可能AI应用使组织在资源投向何处产生分歧，尤其是在投资回报难以量化的情况下。

从技术角度来看，移动设备中的碎片化是另一个问题。不同的操作系统和硬件配置可能会限制AI功能，或要求开发人员维护多个模型版本。

此外，复杂的AI模型消耗大量的处理能力和内存，可能导致电池耗尽或设备过热。

当然，开发人员可以使用模型剪枝、量化和知识蒸馏来使模型更轻、更快，但这些步骤增加了开发过程的复杂性。

隐私和伦理考量：依赖AI是好事吗？

随着人工智能应用开发成为移动业务战略不可或缺的一部分，公司也面临着日益增长的隐私和伦理风险。

首先，手机AI系统基于大量个人信息——从位置和生物识别数据（面部、语音、指纹）到应用程序的使用模式。

如果这些信息被滥用、泄露或非法获取，企业将根据GDPR或CCPA面临重罚，同时声誉受损。而且，AI用于实时个性化的范围越广，暴露的可能性就越高。

安全也高居列表之首。设备端和云端AI都容易通过数据篡改、对抗性输入或模型反转——试图提取或操纵模型内部数据的攻击——而受到损害。

偏见和透明度问题同样重要。AI模型从可能带有固有偏见的数据中训练而来，导致在面部分析、内容推荐或招聘软件中出现不公平的结果。

最后，由于许多深度学习模型是"黑匣子"，通常很难解释决策是如何做出的，这可能会给监管机构和用户带来问题。

而且由于法律通常滞后于技术，在监管极其严格的行业运营的企业，如果AI技术管理不当，更有可能被罚款、审计并遇到合规问题。

案例研究：领先智能手机中的AI（2025版）

尽管用户的担忧仍然是采用的障碍，但所有智能手机市场领导者都在努力集成先进的AI功能，无论是设备端AI、云处理，还是专用硬件，如神经网络处理单元。

苹果

苹果正通过Apple Intelligence积极将AI集成到移动设备中，该技术通过更智能的AI代理、写作工具、注重隐私的功能、实时翻译、图像游乐场、写作工具以及邮件/消息摘要来增强iPhone的功能。

该公司还与OpenAI合作，将ChatGPT集成到其Apple Intelligence套件中。

主要的苹果AI驱动功能包括：

• Face ID：用于面部识别的深度学习，具有防欺骗功能。
• 实时文本/对象和OCR：从图像和视频中实时提取文本。
• 相机增强：智能HDR、夜间模式和计算摄影依赖神经网络进行场景检测、深度映射和降噪。
• 预测输入：模型分析输入模式以建议下一个词和表情符号。

谷歌

谷歌继续通过其Tensor芯片组和AI在整个Pixel生态系统中的深度集成引领AI创新。

主要的人工智能功能包括：

• 魔术橡皮擦和照片增强：使用深度学习移除物体和调整光线。
• 呼叫筛查：设备端语音识别过滤垃圾电话，而云端NLP解释复杂请求。
• 实时翻译：部分在设备端进行以提高速度，云端支持更多语言。
• 自适应电池和性能：AI预测应用使用以管理资源和节省电池。

三星

三星将其Galaxy AI平台定位为其设备战略的核心要素。作为关键的AI功能，三星提供音频橡皮擦、写作辅助、转录辅助、浏览辅助、呼叫辅助和绘图辅助。

该系统集成：

• 实时翻译和AR：用于物体识别、文本和语音翻译以及AR叠加的计算机视觉模型。
• 智能裁剪和相机AI：由神经网络驱动的场景检测和低光增强，以及照片编辑（删除、移动、添加物体）。
• 自适应电池和资源管理：预测模型调整CPU/GPU负载和后台应用。
• 健康和生物识别监测：AI分析传感器数据以进行心率、睡眠和压力跟踪。

华为、一加和小米

华为、一加和小米也在大力投资AI，以改进性能、个性化和成像。

华为的XMAGE系统使用先进的神经网络进行色彩调校和物体检测，而其Kirin NPU处理诸如语音命令和场景识别等离线任务。

一加将AI集成到OxygenOS环境中，以实现智能通知、自适应性能调优和改进的照片清晰度。

小米继续推进其HyperOS AI功能，引入AI人像增强、上下文感知助手和由设备端机器学习驱动的电池优化。

未来趋势与创新

移动技术中AI的未来与智能设备的兴起紧密相连。就像由NPU驱动的AI PC一样，智能手机现在也配备了自家的设备端AI芯片。

苹果、三星和小米不仅将这些功能添加到高端机型，还添加到中端手机，这使得AI功能对更广泛的受众可用。

设备端AI还减少了对持续云访问的需求，使手机更快、更私密、更节能。

AI也正在超越智能手机，扩展到连接设备，如可穿戴设备、耳塞和智能眼镜。在扩展现实（XR）领域，AI现在为实时翻译、手势识别和3D映射提供动力，创造更加沉浸和响应迅速的体验。