明敏 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
都说2024会是AI Agent元年，杀手级应用将要出现。
但就在开年，已经看到不一样的思路。
与其做单个Agent应用，不如把系统能力提升为Agent级。
不仅让大模型加持智能助手，还能让系统工具也具备AIGC能力。
比如一键消除照片中的人群：
让AI总结打电话内容：
而且语音摘要处理全程加密，生成内容完全存储在本地。
如上效果，都来自OPPO最新发布的Find X7系列。
它内置端侧大模型，整个手机、系统的AI浓度拉满。
通过端云协同，首发了AI大模型语音摘要功能，系统还可直接搞定AI文章摘要、AIGC消除。同时智能助手小布也拥有超过100+AI能力。
具体能力到底如何？我们实测了一把~
手机更像Agent了
结合发布来看，这一次Find X7系列主要带来的新AI能力体现在4个方面，图文语音都覆盖了。
AIGC消除
AI大模型语音摘要
AI文章摘要
小布助手升级
值得关注的是，其中有三个方面都体现在系统应用上。
AIGC消除内置在系统相册里。只需把想要消除的内容圈起来，或者涂抹掉，大模型就能识别、消除。
处理效果非常自然，看不出任何修改的痕迹。
它支持识别与分割的主题超过120类，可以实现发丝级的分割、高达6个的多主体分离，以及超大面积图像的填充和自然生成。
第二个升级的系统级AI能力是AI大模型语音摘要。
Find X7系列内置端侧大模型，让手机本身具备了更高理解能力。
打电话时只要点击“智能摘要”，在结束通话后即可得到一份总结。
总结中不仅包括重点提及的时间、地点、事件，而且会清楚区分电话双方分别说了什么内容，智能摘取出待办事项。
与此同时，在端侧大模型支持下，手机本身也具备了文本摘要总结能力。
在各种网页、APP中看到的长文，都可以通过双指按屏、一扫，总结摘要。
摘要最长可生成14000字，生成速度也非常快。200字首字生成带来20倍更快响应，2000字首字生成可以实现2.5倍更快速度。
而除了这些系统工具更加AI化，小布助手本身也有了重大升级。
它现在具备100多种AI能力，可以覆盖日常生活、办公创作等场景。
对话语气也更加自然，会根据场景带入角色和情绪。
如上就是“大模型手机”OPPO Find X7系列带来的最新AIGC能力。
可以看到，在拓展AndesGPT对应用、终端的影响上，OPPO的脚步非常快。距离ODC 2023才过去不到2个月，就又有新能力释放，而且还给了新思路。
“意料之外”与“情理之中”
有点意外的是，这些新增能力没有局限于智能助手小布，而是同时把系统功能AI化。
这是一种比较新鲜的尝试。
当下，大模型影响移动终端的终极想象比较统一，就是把系统打造成一个强大的Agent，让人和手机的交互，变成钢铁侠和贾维斯那样，人类只需发出指令，所有操作交给系统自己完成。
具体如何走到这一步？
一种通常的思路是，通过大模型不断加强系统智能助手的能力，直到它能够自如操作系统。
从OPPO当下的动作来看，其实还可以有一种思路：让系统开始AI化，打造Agent级的系统功能，而且要从最日常的功能开始入手。
相较于前者，这种思路的好处有很多。
一方面，用户能更快在手机上把AI用起来。而且最先Agent化的功能都是用户最常用的功能，提升它们的能力，满足用户提升体验的基本要求。
另一方面，厂商也能在这一过程中，逐步积累技术，基于实践洞察用户需求，做更有针对性的创新，慢慢让操作系统转变为强大的Agent。
这种新思路在2024开年提出，无疑给Agent元年打开新趋势。
那么问题来了，为什么OPPO会想到这一方向？基于哪些实践？背后又有哪些思考？
OPPO安第斯大模型的“英雄出处”
想要回答这些问题，还要从OPPO的大模型脚步看起。
梳理来看，主要可分为三个部分：
大模型能力积累
大模型与系统深度融合
软硬一体，全面赋能智慧交互体验
首先在基础能力探索方面，对于OPPO而言，起点不是2023而是2020年。
当时OPPO自研出了大模型OBERT。这个模型在架构上引入了1+N的多任务联合学习机制，可以通过精品知识图谱不断增强知识能力。它曾一度跃居中文大规模知识图谱问答KgCLUE排行榜首位，同时还能结合亿级用户交互数据进行反馈学习，不断迭代演进。
在早期积累好大模型开发能力后，趋势爆发之时，OPPO便快速行动。
几个月前，OPPO正式发布自主训练的最新一代大模型安第斯大模型（AndesGPT）。
它一共有三种参数规格，十亿至千亿不等：
Andes-Tiny：轻量化模型，支持端侧本地化部署，可以做到用户隐私数据隔离和离网可运行。
Andes-Turbo：可提供性能和效果均衡的体验，可以快速支持多场景适配。
Andes-Titan：千亿级参数规模，面向高度复杂的任务，支持深度推理。
AndesGPT具备的三大技术特点——对话增强、个性专属、端云协同，这也是以用户为先，OPPO思考手机在落地大模型过程中，最应该被关心的几个方面。
对话增强方面，OPPO自研的Swapped Attention机制，针对手机场景中的多轮长对话问题。
它通过外部存储和KV压缩方式，实现会话级KV缓存。结合PagedAttention算法一起使用，能带来50%的首字延迟降低，以及30%的推理吞吐提升。
这样一来，在和用户进行多轮对话后，模型的推理速度也不会明显降低。
个性专属方面，AndesGPT会深度融合“用户画像”和“个人数据”，让小布助手不仅拥有海量知识，还能基于过往对话内容和习惯，提供“千人千面”的服务。
端云协同方面，OPPO推出多种模型规格，轻量级模型负责处理需要快速响应的任务，云端大模型则负责深度推理任务，这样能保障全场景智能调度。
很明显，和基础大模型厂商的思路不同，OPPO作为深入用户场景的厂商，在构建模型时就遵循用户为中心的原则。构建好基础大模型，就要开始关注大模型如何在手机场景落地。
步步为营的AndesGPT
OPPO的做法是先和软件系统深度融合，然后再推出旗舰硬件。
在发布Find X7系列之前，ODC 2023上，潘塔纳尔和AndesGPT先组合亮相。
它们能够从用户情景、上下文对话、正在发生事件等多维度变量信息中，深度理解用户当前需求。与此同时小布助手升级，能在手机上完成诸多AIGC任务。
紧接着，OPPO Find X7系列内置端侧大模型。借着新机发布，OPPO也带来一系列大模型应用方面创新，不仅扩充小布能力，也将AI进一步向系统引入。通过软硬结合、端云协同，OPPO Find X7系列能带来更加完整的大模型体验。
透过这些实际动作便不难理解，为什么OPPO可以提出趋势发展中的新思路。
一方面，OPPO积累了大模型底层技术，能更准确判断技术将会产生何种影响。
目前可以明确的是，大模型将影响人机交互范式。放到手机这一领域，将是系统级的改变，操作系统一定会被大模型重塑。
另一方面，智能手机市场庞大又复杂，大模型势可以影响诸多方面，但是先做什么、不做什么，不能仅基于厂商的经验判断，必须要看用户的实际需求和反馈。
这就使得在大模型落地手机这件事上，想要做得彻底，就无法急于求成。而另一边，需求浮现出来就要立刻抓住，才能逐渐铺开大模型能力。
在找到路线后，具体做法上，OPPO也给出了参考——打造AndesGPT生态。
在ODC 2023上，OPPO表示AndesGPT的目标是，为每个人打造有用的大模型及智能体。同时开源Agent框架，打造一站式的“智能体开发平台”，支持智能体的高效孵化、托管与应用。
智能体的开源，能够让B端和C端都可以便捷地构建自己的应用生态。低代码、零代码创建自己的智能体应用，则能让更多人都可以参与到OPPO的大模型应用生态中。
同样，将系统级能力提升为Agent级，也是为了丰富AndesGPT生态。
它展示Agent之于手机终端，能够如何拓展工具边界、如何调用和处理数据以及如何根据指令灵活操作。更揭示了将大模型作为内核驱动系统、重塑终端的巨大潜力。
为了积极推动AndesGPT生态。在前沿算法研究方面，OPPO一手抓产学研，一手握开发者。
OPPO已经联合中国科学技术大学成立智能计算联合实验室；并即将开启开源计划，打造面向开发者开源的智能体开发平台，打造Agent Store，支持Agent的高效孵化、托管与应用。
另外，OPPO也在倾尽全力加入大模型浪潮。OPPO高级副总裁、首席产品官刘作虎直言，今年手机公司再不布局大模型就没戏了。
目前OPPO已经成立一个AI中心，将公司内所有AI相关的伙伴都集中在一个独立系统，目的就是为了集中所有资源，作为核心竞争力。
一手打造生态，一手赋能终端
总结来看，OPPO当下想做的事核心有两件：
打造AndesGPT生态
AndesGPT重塑终端
如今行业内已经达成共识，只做大模型还不够，必须要构建大模型生态。
OPPO计划打造“千人千面”的模型生态，大模型能够依据不同背景、使用方式来决定它的实际价值和使用效果。因此大模型必须要学会结合应用环境、满足个性化需求。
这个过程里，终端是重要载体。
它记录了用户的习惯、喜好、个人知识库等，能天生为大模型个性化服务。基于终端这个重要载体，厂商和开发者能够更好挖掘用户需求，用户也能及时进行反馈，生态由此也将更加蓬勃发展。
与此同时，打造大模型生态，最终也是为了重塑终端。
手机作为离用户最近的一块屏幕，它已经成为连接各种智能终端的核心枢纽。种种趋势都显示，AI是手机终端发展的新引擎。上一代手机智能助手打开了大众对于私人AI助理的想象，现在在大模型加持下，这种想象变得更加确定。
由此也就不难理解OPPO在Agent元年开始，即亮出大动作。
随着大模型应用落地进展加快，今年大模型生态和大模型终端一定还会发生更多新故事。而在趋势发生早期就已梳理出明确路线的玩家，也更有机会引领趋势、站上潮头。
你觉得呢？
— 完 —
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