困境反转
站在今年二季度，中国智能手机市场需求十分低迷。根据IDC数据，上半年中国智能手机市场出货量约1.3亿台，同比下降7.4%。“ 618 ” 年中大促期间，智能手机销售同比下降幅度超过5%，反映市场需求疲软。但是进入到三季度，国内智能手机销售额跌幅明显收窄，安卓手机销售额也已同比转正。从我们跟踪的数据，W32~W44（2023.8.7~2023.11.5）连续13周国内安卓手机销售额同比正增长，尤其是进入到10月后，更是保持双位数增长。这背后的变化离不开各大手机厂商新机的密集发布。
资料来源：《凯盛TMT国内手机周度数据库》，丹羿投资
变化1：华为5G的回归。华为mate60系列出道即巅峰，5G回归点燃消费者购买热情。众多门店一机难求，二手市场普遍加价才能拿到货。华为凭借顽强的生命力和研发能力，在美国围追堵截下实现突破，震撼全球。
变化2：折叠屏手机细分市场高速成长。随着折叠屏价格下探到6000元，重量减重到直板机水平，今年以来的折叠屏市场进一步爆发，单季出货量超过100万部。以荣耀为例，公司高性价比折叠屏手机Magic Vs2斩获今年双十一折叠屏销冠。
资料来源：《凯盛TMT国内手机周度数据库》,丹羿投资
变化3：小米14系列大卖。小米14上市销售10天销量高达144万台，远超去年小米13。在双十一成绩上，小米斩获了4k-6k价位段销量、销售额的冠军。
根据IDC最新预测，中国智能手机市场出货量有望在2023年第四季度迎来拐点，实现近10个季度的首次反弹。至此，我们看到了消费电子尤其是手机的困境反转，很多安卓链的公司在华为5G回归后又活了过来，估值有明显修复。
展望明年，如果没有新的创新点和增长点，预计手机行业仍然会回归到存量厮杀的局面。但是我们看到，随着AI大模型的快速发展，云端AI正在向端侧AI快速演进，这对于相对成熟的消费电子市场，无异于打开了新的想象空间。端侧AI会让我们的生活、工作、学习更便捷，深刻地影响我们与世界的交互方式，大幅提升交互体验，进一步刺激消费者换机需求。
创新
什么是端侧AI？简单来说就是在各类终端，如手机、PC、可穿戴、音箱、汽车、机器人等中植入大模型，让大模型嵌入操作系统，在离线或联网的环境下发挥大模型的推理能力。手机和PC作为最大消费电子品类，承载着端侧AI的巨大使命。
1 AI手机
现在手机里面的AI助手如“ Siri ” 还只是初级阶段，想象一下，如果未来“ Siri ” 可以帮你读文件、写纪要、找照片、修图、生成朋友圈文案、整理思维导图，那我们的手机会变成真正的AI agent。
11月1日vivo开发者大会上，“ 蓝心大模型 ” 的推出，让我们看到了AI 手机更清晰的轮廓。除了vivo，众多手机大厂也在加码AI 手机。比如国内华为mate60已接入盘古大模型；小米14系列澎湃OS将AI大模型植入系统，下一代手机有望搭载AI芯片；oppo与联发科合作共建轻量化大模型端侧部署方案。国外谷歌发布了搭载AI基础模型的Google Pixel 8系列手机；三星公布自研生成式AI产品Gauss，明年将整合到Galaxy24中；苹果发布A17 pro芯片，探索植入AI嵌入应用程序。
资料来源：钛媒体，申万宏源研究
2 AI PC
在今年的联想创新科技大会上，联想集团首次推出了AI PC。公司通过大模型压缩技术让大模型运行在PC上，将个性化数据存储在硬盘，无需联网情况下即可在本地运行大模型，进行人机对话、图片生成、AI写真、代码生成等活动。
公司预计首批搭载英特尔Meteor Lake芯片的AI PC在24年年初发布，真正无需联网即可实现推理的AI PC预计24年下半年推出。除了联想，戴尔、惠普、华硕等PC大厂也将AI PC作为重要战略，相继加大投入。
3 端侧AI带来的产品升级
①芯片升级
新增NPU单元，提供更强算力。为了支持端侧AI模型运行，需要手机/PC芯片提升AI算力。根据高通公布的数据，其新款PC芯片（骁龙 X Lite）整合CPU、GPU、NPU的整体AI引擎可以提供75TOPS算力，内置的NPU算力为45TOPS，该芯片能够支持运行130亿参数的模型，公司更早发布的手机端骁龙8Gen3能够支持100亿参数的模型。我们可以预计，未来半年到一年，手机端将能跑通140亿及以下参数规模的大模型，PC端有望容下600亿参数的模型。
②内存升级
vivo推出的蓝心大模型包含70亿参数，如果要进一步升级到130亿参数，需要占用手机内存约7GB。而目前高端智能手机的内存容量大多为12GB，除去大模型占用后，就只剩下类似中端手机的内存性能。因此，未来内存容量也要进行升级。
③功耗优化
端侧模型的运行会产生较大的功耗，这与消费电子低功耗的发展路径相矛盾。由于电池容量短期很难突破，因此需要在功耗优化方面提升。方法包括但不限于：芯片端降功耗、增加内部散热、优化模型。
综上，我们看到了消费电子的困境反转，对明年AI创新抱有积极审慎态度。一方面大厂们不断倾注资源推动端侧AI落地，加快软硬件协同；另一方面端侧大模型仍处初级阶段，高昂的硬件成本可能劝退大部分消费者，缺少杀手级的应用可能很难扩大消费者的购买需求。但毫无疑问，AI必将为消费电子注入新的活力和动能。
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