如果說全球最受歡迎的電子消費品有個排行榜的話，那么手機無疑是榜單中的NO.1。

1973年4月3日，距離今天44年前，摩托羅拉一名叫做Marty Cooper的工程師在街頭拿出了一臺重2.5磅、長9英寸、厚5英寸的移動設備，按下“摘機”按鈕后，成功向貝爾實驗室撥出了第一通電話。

就這樣，第一部傳統(tǒng)意義上的手機誕生了。而在經(jīng)歷了傻瓜機到功能機再到智能機的幾輪換代后，手機開始成為人們身邊最親密的伙伴，它不僅幫助人們建立無邊界的溝通，也讓移動互聯(lián)的世界走得更快。

但手機的出貨量如今已經(jīng)走到了一個高位，在眾多手機調(diào)研機構(gòu)的出貨量預期中，未來幾年的手機增長率可能都在個位數(shù)甚至是更低的數(shù)據(jù)下徘徊。

并且，在很長的一段時間內(nèi)，手機上已經(jīng)沒有出現(xiàn)過“顛覆式創(chuàng)新”的方案，從雙攝到指紋解鎖再到全面屏，千機一面開始讓消費者感到疲倦。

誰能替代手機?智能硬件的狂歡與落寞、AR、VR的興起與沉寂，即便是大熱的智能音箱也無法讓這個問題的答案變得清晰。但圍繞在手機上下游的科技廠商們已經(jīng)開始有所覺醒。

去年，Google Deepmind團隊的AlphaGo戰(zhàn)勝了職業(yè)九段李世石，才在世界范圍內(nèi)掀起了對人工神經(jīng)網(wǎng)絡的關注，但蘋果、華為以及高通等眾多廠商早已開始探索AI在移動端的可能性。

以手機AI芯片為例，在2007年高通開始啟動人工智能項目，并開始探索面向計算機視覺和運動控制應用的機器學習脈沖神經(jīng)方法，隨后還將其研究范圍從仿生方法拓展到了人工神經(jīng)網(wǎng)絡。

雖然人工智能硬件未來呈現(xiàn)的方式也許是多樣的，但在高通看來，人工智能的設備首先是高性能低功耗的設備，然后能夠利用現(xiàn)有無線通信技術(shù)，實現(xiàn)利用5G設備端和云之間的智能配合和連接，而這些都是高通過去幾年所專注的領域。

和芯片廠商高通一樣，蘋果在人工智能領域的布局也幾乎在十年前就已經(jīng)開始，2008年蘋果以2.78億美元收購了2003年成立于加州的高性能低功耗處理器制造商PA Semi，并在兩年后又以1.21億美元收購了1997年成立的美國得州半導體邏輯設計公司Intrinsity，專注于設計較少晶體管、低能耗同時具備高性能的處理器。

除了芯片之外，從2010年至今，蘋果還陸續(xù)收購了幾十家創(chuàng)企，包括語音識別、圖像/面部識別、計算機視覺、AR、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、地圖、定位等。

對比高通和蘋果，華為的布局稍晚，但追趕的速度并不慢。

2009年，K3v1發(fā)布，這是華為海思成立以來發(fā)布的第一款智能手機芯片。雖然由于技術(shù)上的不成熟導致這款芯片最終沒有走向市場化，但這顆芯片卻開啟了華為海思后面的“狂奔模式”，也有了麒麟的成長。

華為海思的一名技術(shù)高管艾偉曾經(jīng)這樣對筆者表示，人工智能將使移動互聯(lián)網(wǎng)進入到智慧互聯(lián)時代，華為不僅僅希望未來的手機能聽懂、看懂，甚至希望它能夠以人類的思考方式來理解人類訴求，讓人們獲得自主而恰當?shù)男畔⒑头铡?/p>

事實上，作為手機芯片廠商，高通在新技術(shù)上做提前布局不需要任何理由，但對于蘋果和華為來說，之所以從芯片層面就開始介入競爭，筆者認為根本的原因還是在于對核心技術(shù)實現(xiàn)全面掌控的渴望，特別是AI技術(shù)的核心強調(diào)的是對海量數(shù)據(jù)的處理，無論是出于安全性還是商業(yè)性的角度，從底層到平臺，手機廠商都需要構(gòu)建自己的能力，而不是受制于人。

但也有一個不爭的事實是，由于AI研發(fā)投入過大，滲透上游對于手機廠商來說并不一定是一個好的選擇，特別是對于手機利潤依然較低的國產(chǎn)手機廠商們來說，等待市場成熟也許是更好的機會。

因為從市場來看，目前AI在手機上能夠?qū)崿F(xiàn)的功能還主要集中在圖像識別和處理上。比如打開照相機，如果你把相機對準一個人，那么預覽畫面的左下角就會出現(xiàn)一個“人”的小圖標;如果你對準植物，就會出現(xiàn)一個植物的小圖標。更確切地說，這種AI仍然是“嬰兒”狀態(tài)，即需要用戶發(fā)送指令，手機上的AI才能發(fā)揮作用，執(zhí)行的是“被動式反應”。

但在未來，行業(yè)中達成的共識是，AI技術(shù)可以讓手機基于用戶行為習慣自我學習，進而優(yōu)化、智能感知用戶場景、預測用戶行為再智能分配資源。更直觀地說，隨著AI在手機中的應用，手機開始主動觀察你、理解你，手機原來只是個工具，但在未來會變成了一個外腦，不再只是一個硬件狀態(tài)。

例如，在拍照時，手機在極短的時間內(nèi)完成場景檢查后，自動調(diào)出與場景相匹配的拍照模式并調(diào)節(jié)好最佳參數(shù)，甚至已經(jīng)構(gòu)好了圖，而我們要做的，就是按下快門鍵，真正實現(xiàn)隨手拍，改變現(xiàn)在拍完照之后還要用各種P圖軟件調(diào)整照片的模式。

現(xiàn)在，在網(wǎng)上買了電影票，進入影院后，還要打開手機調(diào)出取票碼再取票，以后可能就沒有這種場景了，手機可以自動定位用戶位置，當定位到用戶到達了電影院，并且記憶過主人曾買過這個電影院的票子，那么即使是在鎖屏界面上，也可以將取票碼推送給主人，同樣的情況還可以用于快遞、打車等生活的各個方面。

AI能否“拯救”滯漲的手機行業(yè)，目前還說不清楚，但不可否認，手機和AI的結(jié)合將會是未來科技風口之一。不過，猶如科技迭代總是需要周期，手機進入真AI時代、開辟出顛覆性的變化并且找到落地場景也需要走更長的路。