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，第一部傳統意義上的手機誕生了。而在經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，也讓移動互聯的世界走得更快。

但手機的出貨量如今已經走到了一個高位，在眾多手機調研機構的出貨量預期中，未來幾年的手機增長率可能都在個位數甚至是更低的數據下徘徊。

并且，在很長的一段時間內，手機上已經沒有出現過“顛覆式創新”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開始有所覺醒。

去年，Google Deepmind團隊的AlphaGo戰勝了職業九段李世石，才在世界范圍內掀起了對人工神經網絡的關注，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方法，隨后還將其研究范圍從仿生方法拓展到了人工神經網絡。

雖然人工智能硬件未來呈現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，然后能夠利用現有無線通信技術，實現利用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，蘋果還陸續收購了幾十家創企，包括語音識別、圖像/面部識別、計算機視覺、AR、數據挖掘、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發布，這是華為海思成立以來發布的第一款智能手機芯片。雖然由于技術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高管艾偉曾經這樣對筆者表示，人工智能將使移動互聯網進入到智慧互聯時代，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的信息和服務。

事實上，作為手機芯片廠商，高通在新技術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實現全面掌控的渴望，特別是AI技術的核心強調的是對海量數據的處理，無論是出于安全性還是商業性的角度，從底層到平臺，手機廠商都需要構建自己的能力，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在手機上能夠實現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一個“人”的小圖標;如果你對準植物，就會出現一個植物的小圖標。更確切地說，這種AI仍然是“嬰兒”狀態，即需要用戶發送指令，手機上的AI才能發揮作用，執行的是“被動式反應”。

但在未來，行業中達成的共識是，AI技術可以讓手機基于用戶行為習慣自我學習，進而優化、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。

例如，在拍照時，手機在極短的時間內完成場景檢查后，自動調出與場景相匹配的拍照模式并調節好最佳參數，甚至已經構好了圖，而我們要做的，就是按下快門鍵，真正實現隨手拍，改變現在拍完照之后還要用各種P圖軟件調整照片的模式。

現在，在網上買了電影票，進入影院后，還要打開手機調出取票碼再取票，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，目前還說不清楚，但不可否認，手機和AI的結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。