好久沒聊手機了，今天聊聊手機。

最近這段時間，手機廠商紛紛發(fā)布了自家最新的旗艦系列。其中，有一些技術，蠻值得關注的。

大家都知道，手機行業(yè)是出了名的“內(nèi)卷”，廠商之間的競爭非常激烈。但從本質來說，讓人眼前一亮的創(chuàng)新，其實是越來越少的。所以，很多網(wǎng)友調侃，現(xiàn)在的手機發(fā)布會，就像相機發(fā)布會，除了聊拍照，還是聊拍照。

說實話，手機技術經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)非常成熟。想要有顛覆式的創(chuàng)新，確實會越來越難。

但大家如果細致觀察的話，會發(fā)現(xiàn)，手機已經(jīng)進入了一個微創(chuàng)新時代。顛覆式創(chuàng)新也許不多，但廠商在性能提升和功能拓展方面，仍然是在不斷向前探索的。

前幾天，OPPO發(fā)布了自家的Find X7系列手機。我關注到它所提及的兩個技術，非常有代表性，那就是——潮汐架構和安第斯大模型。

我個人覺得，潮汐架構和安第斯大模型，隱約預示了智能手機未來發(fā)展的兩個重要趨勢。

什么趨勢呢？且聽我逐一解讀。

█ 潮汐架構

首先說說潮汐架構。

智能手機發(fā)展到今天，其實本質上就是一個用戶側（端側）算力及交互平臺。它集算力與通信能力于一體，搭配了攝像頭、觸摸屏、傳感器、音頻等“插件”，讓用戶可以實現(xiàn)多種多樣的互聯(lián)網(wǎng)應用場景，包括社交、視頻、游戲等。

手機的算力，不僅直接影響到OS和App的運行速度，也關系到視頻、影像以及游戲等核心能力的體驗，是整個手機性能的基礎。手機算力又由什么決定呢？當然是手機SoC主芯片。

這些年，手機的升級演進，一直都是圍繞SoC主芯片進行的。每當有新的芯片平臺發(fā)布，各大手機廠商都會及時跟進，推出一批新的旗艦型號。

5G SoC芯片（MediaTek）

以前，手機廠商對于芯片，基本上就是拿來就用。就像發(fā)動機一樣，直接往車里塞，能跑就行。現(xiàn)在，隨著市場競爭的不斷加劇，為了更好地發(fā)揮芯片的能力，也為了讓用戶有明顯的體驗差異化提升，手機廠商們開始投入更多資源，對芯片進行適配、調優(yōu)。

OPPO作為手機一線大廠，在芯片聯(lián)合研發(fā)方面很早就采取了行動，也積累了豐富的經(jīng)驗。這次，他們一如既往地與MediaTek進行深度合作，成立聯(lián)合芯片技術實驗室，針對天璣9300移動平臺進行定制化設計。

而潮汐架構，就是深度聯(lián)合設計的最新成果之一。

想要解釋什么是潮汐架構，我們還是要從手機的核心原理說起。

手機，其實就是一臺微型計算機。它的SoC主芯片里面，包括CPU和GPU等計算芯片。CPU和GPU的里面，又包括了運算單元和控制單元等。

手機和普通PC一樣，也是遵照著名的馮·諾依曼架構進行工作。這種架構，屬于存算分離。運算單元負責計算，存儲器負責存儲。計算時，需要先將數(shù)據(jù)從存儲器調用到運算單元，完成計算后，再送回存儲器。

馮·諾依曼架構

隨著摩爾定律的發(fā)展，手機芯片的CPU和GPU都有了長足的進步，性能非常強勁。但是，存儲器的性能，卻始終沒有辦法跟上CPU和GPU的步伐。這是馮·諾依曼架構最主要的瓶頸。

性能越強的存儲技術，價格成本就越高。于是，就出現(xiàn)多級存儲架構。除了傳統(tǒng)ROM/RAM之外，又有了緩存。緩存，還分為L1/L2/L3三級。說白了，緩存就是運算單元和傳統(tǒng)存儲之間的一個過渡。它的性能很強，讀寫速率快，但是成本高，所以容量不大。

多級存儲架構

一直以來，傳統(tǒng)手機廠商的技術區(qū)，是在Flash存儲和主存儲器（DDR或UFS層級）。而一級緩存到系統(tǒng)緩存這幾個層級，是芯片公司的技術區(qū)，存在難以逾越的技術壁壘。

OPPO提出的潮汐架構，打破了這個壁壘，往前又邁了一大步，直接參與到SoC的SLC（系統(tǒng)級緩存）設計之中。CPU核之間的共用數(shù)據(jù)緩存，以及CPU與異構核（例如GPU）之間的緩存，都可以被OPPO定制化設計。

OPPO可以根據(jù)應用側的需求，合理規(guī)劃CPU、GPU等運算單元對SLC緩存的使用量和利用方式，從而最大程度地發(fā)揮硬件資源的性能，實現(xiàn)極致的軟硬件協(xié)同。

舉個例子，如果我們把CPU、GPU看作是“算力大腦”，那么，SLC就是給大腦輸送數(shù)據(jù)的“高速公路”。

傳統(tǒng)方案里，芯片廠商無法確定各個運算單元的數(shù)據(jù)量比例。于是，只能采用固定分配方案。當手機使用不同的應用時，就會出現(xiàn)“部分公路擁塞、部分公路空閑”的情況。

有了潮汐架構，OPPO可以根據(jù)應用場景的不同，靈活調整SLC緩存的配比，實現(xiàn)車道的合理優(yōu)化，進而讓CPU和GPU發(fā)揮最強性能。

比如，在運行大型手游時，圖像渲染的工作會更多。這時，可以給GPU分配更多的系統(tǒng)緩存，從而降低對DDR和UFS的讀寫頻率。應用運行速度能夠得到明顯提升，計算鏈路整體能效也有明顯改善。

經(jīng)過測算，潮汐架構SLC技術可以為Find X7帶來4%的通用能效提升，以及2.38~7.79%的專享應用場景能效提升。整體的平均能效提升，約為8%。這是非常了不起的成就。

Find X7發(fā)售后，我第一時間下單了一臺。

經(jīng)過多日的實際使用，我明顯能夠感受到系統(tǒng)在應用啟動、加載和切換時，響應速度更快、更流暢。

天璣9300是全大核架構（4超大核+4大核），性能本來就很強。潮汐架構的加持，讓手機的性能如虎添翼，有比其它旗艦更出色的體驗。

長期以來，安卓機在啟動性能一致性上都不如蘋果手機。這次，F(xiàn)ind X7徹底打破了這一魔咒。它始終可以保持極高的流暢度，即使后臺有多個App運行，也能夠極速啟動新App，啟動速度穩(wěn)如直線。這就是得益于芯片強勁的性能，以及潮汐架構的深度優(yōu)化加持。

潮汐架構也幫助提升了Find X7的續(xù)航。根據(jù)實測數(shù)據(jù)，基于潮汐架構以及一系列新技術，F(xiàn)ind X7的續(xù)航比Find X6標準版提升了20%。

最近幾年，手機廠商在芯片聯(lián)合調校上的投入，變得越來越大。參與的深度，也越來越深。

廠商們都意識到，在芯片平臺既有性能的基礎上，進行深入挖潛，是實現(xiàn)差異化競爭的有力手段。在OPPO的引領下，相信會有更多的廠商走上“聯(lián)合調校”這條路。相關的技術創(chuàng)新，也會越來越多地出現(xiàn)在我們面前。

█ 安第斯大模型

潮汐架構是算力底層技術。接下來，我們看看算力最有潛力的應用——大模型。

剛剛過去的2023年，被公認為是大模型年。以ChatGPT為代表的AIGC大模型，火遍全球，成為最引人注目的科技熱點。

手機終端作為普通用戶最常用的數(shù)碼設備，在擁抱大模型上也不甘落后。2023年下半年開始，陸續(xù)有手機型號開始引入大模型，并推出一些AIGC應用。

OPPO Find X7系列所采用的安第斯大模型（AndesGPT），是他們自研的最新技術成果，是行業(yè)首個端側部署70 億參數(shù)大模型。

這個大模型具備對話增強、個性專屬、端云協(xié)同三大尖刀能力，從基礎能力到應用落地，都相比競爭對手有更多的看點。

從參數(shù)規(guī)模上來看，安第斯大模型一共有3個版本：

Tiny版本，擁有至多70億參數(shù)，可以直接部署在Find X7這樣的終端上，特點是輕量高效，支持離線運行，且隱私數(shù)據(jù)隔離。

Turbo版本，700億參數(shù)，可以部署在安第斯智能云，支持快速響應，體驗更加均衡，也能夠適配多個場景。

Titan版本，參數(shù)最多，可以達到1800億，同樣可以部署在云端。龐大的參數(shù)規(guī)模，使其完全可以勝任深度推理工作以及高度復雜任務，效果最優(yōu)。

手機本地部署模型不能支持更大的參數(shù)，因為參數(shù)越多，對內(nèi)存的占用就越大。

本地模型70億參數(shù)，搭配云端更大的模型，通過加密通信，可以實現(xiàn)端云協(xié)同，靈活支撐多樣化的AI應用。

OPPO在人工智能領域起步較早。2018年，他們就成立了人工智能團隊。2020年，他們將語音、建議、指令、識屏等能力進行整合，推出了對話式人工智能助手——小布助手。次年，就實現(xiàn)了上億月活。

大模型崛起后，OPPO基于自己多年的技術沉淀和數(shù)據(jù)積累，很快跟進，并推出了安第斯大模型。2023年9月，安第斯大模型小試牛刀，在SuperCLUE能力排行榜知識與百科評比中，獲得98.33的高分，僅次于GPT4，位列國內(nèi)模型第一。

大模型的參數(shù)規(guī)模是基礎，關鍵還是要看應用落地。

在Find X7發(fā)布會上，OPPO提到了智能摘要、AIGC消除、閃速摳圖等應用。我試用了一下，效果確實不錯，響應速度很快，處理的質量也很高，確實達到了真正的智能水平。

前面我說過，手機是一個交互工具。在數(shù)字時代，人與數(shù)字世界之間最主要的溝通渠道，就是手機。很多的應用，都是通過手機實現(xiàn)的。所以，AI與手機的結合，充滿了無限的想象空間。

大模型在手機落地，其實會分為多個階段。

首先，最淺的階段，是像ChatGPT一樣，通過與App之間的SDK接口，進行調用。這種能力調用比較生硬，玩法也很有限。

再深一點，是手機本地部署外部大模型。融合度雖然有提升，但畢竟是非自研大模型，簡單的植入，無法和廠商自有的獨立硬件體系相結合，也很難發(fā)揮處理器的推理性能。

更深一點，就是像OPPO這樣，搞自研大模型。自研大模型徹底突破了底層API和功能限制，與硬件體系結合更加緊密，開發(fā)自由度也更高，研發(fā)進度也不受外部限制。

這種方式，在落地玩法上，也更具靈活性。它屬于系統(tǒng)級的融合，在系統(tǒng)生態(tài)底層進行大模型能力擴展，可以實現(xiàn)原生AI能力。

換言之，OPPO的安第斯自研大模型，是可以對操作系統(tǒng)、所有原生App，以及所有硬件進行AI賦能的。在拍照、音視頻錄制、知識整理、交互增強等方面，大模型都可以提供輔助，成為真正的智能管家。用戶的工作效率和生活品質可以大幅提升，相互之間的溝通樂趣也無限增加。

█ 最后的話

很多人都說，未來的手機之爭，就是智能算力之爭。誰家的終端AI算力強、算法好，誰就掌握了主動權。

我非常認同這一點。潮汐架構和安第斯大模型所代表的趨勢，分別是：

1、手機廠商在芯片聯(lián)合調校上，將會投入更多資源。相比自研芯片，聯(lián)合調校更有可行性，能夠發(fā)揮手機廠商和芯片廠商各自的優(yōu)勢。

2、手機在應用側，將會持續(xù)加大與AI的融合。手機的端側AI能力，很可能會重塑現(xiàn)在所有的App應用，讓手機變成真正的“智能手機”。

面向2024，希望手機技術的微創(chuàng)新，能從量變走向質變，帶來更多的驚喜。