AI 时代的超级入口还是手机吗？

概览

本期节目围绕“AI 时代，手机是否仍是最重要入口”展开。主持人雅娴在上海世界移动通信大会后，邀请 vivo X 系列产品部总经理韩伯孝和联发科技无线通信事业部副总经理陈一强，讨论折叠屏、端侧 AI、芯片联合研发和未来终端形态。

核心结论是：手机仍会是 AI 时代的中枢入口，但它会与耳机、眼镜等设备形成互补；折叠屏的价值不只是“大屏”，而是能否在大屏上释放多任务、生产力和 AI 应用；端侧 AI 的关键不在于简单把云端模型搬到手机，而在于实时感知、隐私、能效、系统调度和场景适配。

讨论脉络从 vivo 与联发科技的长期合作开始，延伸到芯片提前两三年定义的困难，再落到端侧 AI 的具体实现：硬件算力、NPU 架构、模型压缩、系统版本、会议助手、文件管理助手、端侧美颜训练，以及端云协同的边界。

分段落总结

[00:14] 开场：AI 正在重构手机入口

[事实] 主持人提到自己参加了在上海举办的世界移动通信大会，并关注手机厂商和芯片公司在 AI 浪潮下的新产品。 [事实] 她认为近一两年眼镜、耳机等智能终端层出不穷，但个人试用感受是“很多都是噱头大于实用”。 [事实] 节目以 vivo 折叠屏手机与联发科技天玑9500的合作为切入点，提出“大屏加 AI 是否是端侧 AI 正确方式”的问题。

[02:17] vivo 与联发科技的合作从后期调试走向前期共创

[事实] 韩伯孝表示 vivo 与联发科技很早就有合作，2020 年后进入新阶段，尤其 2022、2023 年后更深入。 [事实] 他提到现在双方不是最后半年或一年才一起调试，而是在芯片最初设计阶段就参与定义。 [事实] 天玑9500大约从两三年前开始合作，双方现在甚至已经在讨论两三代以后的产品。

[03:43] 软件和场景牵引硬件定义

[事实] 陈一强表示，真正定义用户体验需要软件加硬件，甚至更多由软件牵头定义硬件走向。 [事实] 他举例说，弹幕视频看似只是软件体验，但会改变 GPU 渲染能力的需求。 [事实] 韩伯孝将 vivo 的方法概括为“用场景牵引技术”，即从用户在具体场景中要解决的问题反推技术标准。

[06:54] 折叠屏从补短板进入发挥优势阶段

[事实] 韩伯孝认为折叠屏早期的天然优势是屏幕大、信息量大、视觉冲击强，但伴随续航、拍照、折痕、耐用性等短板。 [事实] 他认为到去年左右，折叠屏作为“正常手机”的基础问题已经基本解决，过去两年在抗跌落、发热、续航等方面进步明显。 [事实] 现在折叠屏进入第二阶段，重点是让用户觉得多花的钱值得，也就是提升大屏的价值和打开率。

[09:16] 大屏价值来自生产力和多任务

[事实] 主持人提到折叠屏常被批评“打开率不足”，因为用户觉得大屏和小屏看同一个东西差别不大。 [事实] 韩伯孝认为折叠屏要发挥大屏优势，让用户在更大的屏幕里处理更多任务、解决更多问题。 [事实] 他认为折叠屏位于手机和平板、PC 之间，既能提供更大信息量，又比平板和 PC 更便携。

[10:23] 云端 AI 越强，端侧需求也越多

[事实] 陈一强认为云端服务越蓬勃，越会带来更多端侧需求，因为用户需要在各种地方访问云服务。 [事实] 他表示 AI 会模糊不同消费电子产品线的边界，需要从 AI 能力、算力、联网能力、多媒体能力等维度重新理解终端。 [事实] 联发科技没有因为云端服务器业务火热就把资源全部转过去，而是在不同产品赛道与客户探索 AI 如何改变产品形态。

[12:46] 新 AI 设备暴露硬件规划周期的错配

[事实] 陈一强提到先进制程芯片通常需要提前两到三年规划，因此很多新 AI 设备只能使用当初为其他产品定义的芯片。 [事实] 他认为当前很多新形态 AI 设备的芯片能力并不完全匹配，但使用能力过剩的芯片也未必适合早期产品形态。 [事实] 他举录音类 AI 设备为例，认为这类设备只需要简单端侧 AI 能力，但也容易被手机功能取代。

[14:13] 软件快、硬件慢，必须提前押注

[事实] 主持人指出模型和应用层可能三到六个月迭代一次，而底层芯片需要两到三年。 [事实] 陈一强表示实体硬件不可能像软件一样快，因此需要软件先探索极限，再提前告诉芯片厂商下一代该如何规划。 [事实] 他提到两三年前规划天玑9500时，AI 还不是今天的形态，但联发科技仍选择把 AI 算力做得足够大。

[16:42] 错判风险通过合作和迭代消化

[事实] 韩伯孝表示，在快速发展的 AI 阶段，不迈出第一步就不知道方向对错，只有做出来才能校准判断。 [事实] 他强调 vivo 更关注用户导向，不太做纯概念产品，即使 AI 之后继续发展，当下也要解决用户真实问题。 [事实] 陈一强补充说，芯片投资更多时候不是方向对错，而是投多投少的问题；先进制程成本高，过度投资会造成浪费并影响价格。

[18:36] 手机厂商自研芯片难在规模和系统分析能力

[事实] 陈一强认为手机厂商自研芯片不是不能走，但很难走，因为需要足够大的出货量、毛利和先进制程产能支撑。 [事实] 他表示，自研芯片还需要端到端系统分析能力，把消费场景转化成 CPU、GPU、NPU、带宽、功耗等芯片规格。 [事实] 他认为 vivo 与联发科技的合作价值在于，vivo 提供用户场景理解，联发科技将其拆解为芯片规格和技术实现。

[21:24] 争执是联合研发的一部分

[事实] 陈一强表示，双方有争执和讨论，反而能更好判断某项芯片规格与用户场景之间是否有价值。 [事实] 他提到一些不确定能力可以先通过 vivo 的小芯片或外部方案试验，再由市场和消费者验证后放进下一代旗舰芯片。 [事实] 他举影像投资为例，长焦能力是否值得投入芯片面积，需要 vivo 从消费者价值角度帮助论证。

[23:15] AI 投资先于明确场景发生

[事实] 陈一强表示，AI 与影像不同，更多是技术驱动产品场景迭代，因此在很早期就必须投入。 [事实] 他提到 2022 年决定放入 AI 能力时，还没有今天这样的 AI 体验，但如果未来 AI 起来而产品没有能力，会影响客户产品竞争力。 [事实] 他认为在 AI 能力上，“有没有”是 0 和 1 的问题，能力强弱则可以通过后续软件优化解决。

[25:03] 端侧 AI 不是把云端服务硬搬到手机

[事实] 陈一强将芯片侧端侧 AI 的实现分为硬件算力投资、软件开发架构和系统级能效调度。 [事实] 他解释 NPU 更像加速器，擅长特定算子，因此需要类似 NeuralPy 的中间工具，让 vivo 和第三方模型能在联发科技 NPU 上高效运行。 [事实] 他强调折叠屏场景下可能同时开会、看视频、玩游戏，CPU、GPU、NPU、显示都在工作，因此系统负载调度非常关键。

[27:51] vivo 从硬件、模型、系统、应用四层适配端侧 AI

[事实] 韩伯孝表示，终端厂商也要从四个层面做端侧 AI：硬件层、模型层、系统层和应用层。 [事实] vivo 会针对手机平台和天玑 NPU 适配自己的小模型，让瘦身版、压缩版模型在手机上更高效运行。 [事实] vivo 还为折叠产品做了专门的系统版本，以保证跑模型时前台体验不卡顿。

[29:05] 端侧训练、美颜和生产力应用落地

[事实] 韩伯孝提到 vivo 在美颜功能中做了手机端训练，用户同意后，手机可以学习用户偏好的美颜模式。 [事实] 他提到 vivo 做了会议助手，支持分角色记录、语音识别和会议内容处理。 [事实] 他还举文件管理助手为例，系统可以识别一组与装修相关的文件，并让用户直接分析多个报价文件。

[31:00] 双 NPU 架构服务不同 AI 任务

[事实] 陈一强解释联发科技有双 NPU 架构，一个偏超能效，一个偏超性能。 [事实] 超能效 NPU 可以长期处理语音转文字等小模型任务，超性能 NPU 则用于人物配对、文本摘要等更重的理解任务。 [事实] 他认为只有深入理解具体场景，芯片厂商才能设计出匹配的硬件，让终端厂商把体验落地。

[33:00] 未来手机 AI 会更主动、更懂多模态

[事实] 韩伯孝认为 AI 变化太快，很难预测，但有两个方向比较确定：更主动、更全天候，以及更强的多模态理解。 [事实] 他认为未来 AI 可能通过手机、耳机、眼镜或其他设备主动调起，在不同环境里帮助用户。 [事实] 他也指出当前端侧对图片理解还可以，但面对视频、更复杂图片和更大信息量时仍有压力。

[34:32] 手机仍是 AI 的中枢入口

[事实] 韩伯孝认为手机依然会是中枢性、最核心的 AI 入口。 [事实] 他给出的理由是，手机在便携设备里能提供最大信息量和最多可操作性；在高算力、大信息量设备里又最便携。 [事实] 他也承认其他设备会在不同场景补充手机，提供比手机更好的局部服务，但手机可能仍像“大脑”一样存在。

[35:27] 端云边界：端侧负责感知和记忆，云端负责复杂推理

[事实] 陈一强认为端侧模型会受成本、散热、电池和模型规模限制，不适合无限追求更大模型。 [事实] 他认为端侧的核心价值是实时感知，因为手机既有物理世界信息，也有虚拟世界信息，可以帮助 AI 更了解用户。 [事实] 韩伯孝认为识别和记忆大概率在端侧完成，复杂推理则需要上云，但关键数据和隐私需要在端侧保护或加密。

[39:36] 哪些任务更适合云端

[事实] 韩伯孝认为超长文本理解、生成式任务、图片视频类重任务，目前在端侧较难完成。 [事实] 他提到图片处理处在中间地带，简单美化未来可能在端侧完成，复杂特效生成则更可能上云。 [事实] 他以 AI 相机处理 cosplay 照片为例，复杂二次元特效和烟雾效果需要上云。

[40:38] 下一阶段竞争会走向生态和智能体

[事实] 陈一强认为端侧设备持续演进并让更多人接触 AI 后，下一步可能是生态竞争。 [事实] 他提到，如果 vivo 折叠屏 AI 更了解用户，后端要决定推荐什么服务，这会带来互联网生态打法的转型。 [事实] 他认为智能体化体验的最后一环是“手和脚”，也就是 AI 理解用户之后，后端生态要帮用户完成任务。

播客点评/总结

[推测] 本期的价值在于，它没有停留在“AI 手机是否会取代 App”这类抽象判断，而是把问题拆到芯片规划、系统调度、NPU 架构、端云边界和具体应用场景上，适合想理解端侧 AI 真实落地难点的听众。

[推测] 节目的亮点是同时提供了终端厂商和芯片厂商两个视角：vivo 侧强调用户场景、折叠屏价值和应用体验，联发科技侧强调硬件投资周期、能效、算力分配和生态工具链。

[推测] 局限在于讨论主要围绕 vivo 与联发科技合作案例展开，对其他手机厂商、操作系统平台和 AI 生态竞争的对比不多，因此更像一次产业一线访谈，而不是完整的行业横评。适合关注手机、芯片、AI 终端、折叠屏和端云协同的人收听。