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就目前各家AI手机落地AI功能和体验的实际情况来看，AI手机的算力，绝大部分是从手机来。
今年各家突出的一点就是强调NPU的重要性，从芯片厂到终端厂商都是如此，这也与各家强调“端侧AI落地”的基调相一致。
今年高通和联发科的旗舰手机芯片，都在NPU方面进行了重点升级，从核心规格到软件层的优化支持。
值得一提的是，这个AI算力，不仅是峰值AI算力要强，还得与所有热门主流大模型都适配好，让大模型能充分调动NPU的AI算力，而不是图有个跑分好看。
复杂的端侧图像识别、语音处理，实时的AI场景识别和优化，都离不开这些。
相比之下，装了AI App的手机，不一定要有这么强大的AI硬件支持。因为App可以联网，可以在云端跑大模型。
但云端不是万能的。
一个很现实的问题就是，不是所有事情，都是可以靠联网解决的，即使可以做，联网可能也不是最高效、最经济实惠、最安全的。
全球智能手机用户40多亿人，如果每人每天每时每刻的各种AI需求，事无巨细不分大小都要跑在云端处理，成本将是天文数字。
这些成本不可能无条件转嫁给消费者，厂商自己也不可能全部承担，这将成为AI初期发展、AI普惠的一大绊脚石。
除了太烧钱，都跑在云端的另一个问题就是数据隐私安全。
虽然隐私安全总是听起来有些“虚”，可能对大众普通老百姓来说“感知不强”，但在苹果、华为、荣耀、小米、OPPO、vivo所有厂商的发布会上，数据安全问题都被重点单独强调，几家大厂几乎都发布了“芯片级”安全方案。
数据安全问题，不出事则已，出事就是大事。
除了数据安全，延迟和可靠性也是问题，举个很简单的例子，现在的AI通话实时翻译，或者AI实时对话翻译，你一言我一语，这种实时对话的流畅度，云端显然很难保证。
再比如苹果的Gemoji，AI根据你的照片实时给你生成一张表情包，以便你在聊天对话中可以马上使用。
还有部分用户的一些工作环境可能是无网络环境，如果为此就要彻底告别AI，那体验无疑会大打折扣。
说到底，只要是依赖联网实现的，其稳定性就会存在很大的“不确定性”。
此外，从AI功能的实际体验上来说，AI手机和装了AI App的手机也存在很大差别。
简单来说就是，AI手机能做的，AI App还真不一定能做，能做也不一定能做好。
哪些不能做？
很简单的一个，就是帮你操作各种复杂的手机设置，现在不论是苹果还是安卓的智能助手，都可以让所有小白直接变成玩机达人。
你可以直接跟AI说，帮我关闭抖音的照片读取权限、帮我打开手机的省电模式，帮我把手机系统调成深色模式。
因为AI手机上的AI是真正可以调用各种系统功能的AI，是跟系统深度打通的，在权限和安全性上，是三方App无法达到的。
AI还可以在任何有文字的地方帮你总结提炼重点，从邮件、消息、浏览器到你常用的社交软件，只要是有文字的地方，就有AI文本处理。
▲AI总结通知的重要内容
你还可以直接跟AI说我有点困了，帮我点一杯咖啡，这时AI就会知道你常用的外卖软件、你常喝的咖啡口味，并通过手机定位找到离你最近的店铺下单。
这种真正个性化的体验同样是AI App无法实现的。因为这些信息来自于系统的各个角落，来源于平时AI对我们日常操作习惯的学习、个人知识图谱的建立。
比如我们的一次日程安排、一次聊天对话
、一次网络购票记录，或是一个手机中的文件、照片、视频。
简单来说、系统级的操作、跨应用的调度、复杂的场景分析、智能决策执行，这些能力目前都是AI手机所独有的，AI App一般很难实现。
有什么是两者都能做，但AI App不一定能做好的吗？
