手机AI众生相：华为烧钱 OPPO放血 小米联盟 苹果垄断

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　　文/Icya

　　来源：节点财经（ID:jiedian2018）

　　AI商业化战役已率先在智能手机领域打响。

　　智能手机是5G时代万物互联的重要载体，吸引着无数厂商加入战局。谁能让自己占据先发优势，未来谁获胜的概率就大。

　　节点财经（ID：jiedian2018）将其智能手机厂商AI商业化的布局策略总结为：“自主策略”、“下沉策略”、“收购策略”及“联盟策略”，代表企业分别为华为、OPPO/三星、“小米+美图”以及苹果，为您解读手机AI的众生相。

　　01

　　第一部分：自主策略篇

　　企业名片：华为

　　AI布局策略：自主研发AI解决方案，技术优势或成市场先发优势

　　商业化路径：云+AI+5G

　　优势：专利、供应链、品牌、用户粘性

　　劣势：研发成本、投入成本

　　机会：完善产品生态，全品类连接用户

　　威胁：国际品牌竞争

　　产业创新指数：☆☆☆☆☆

　　2019年，全球人工智能产业进入落地应用的高峰期，智能手机作为重要的终端载体正在成为智能经济的综合连接中枢。

　　在过去8年，华为消费者业务（备注：华为终端业务）已经成为华为最重要的收入支柱。根据华为发布2019年上半年业绩报告，华为上半年实现营收4013亿元，同比增长23.2%，净利润率8.7%。

　　其中，华为消费者业务收入为2208亿元，智能手机发货量（含荣耀）达到1.18亿台，同比增长24%，占全公司营收比例达55%。华为消费者业务CEO余承东引用第三方数据机构称，2019年上半年华为在中国市场份额为35%，在全球市场上，华为今年第二季度已经上升至17.6%，仅次于三星的22.7%。

　　华为AI战略是——投资AI基础研究，打造全栈全场景解决方案，投资开放生态和人才培养，把AI思维和技术引入现有产品和服务，应用AI优化内部管理。

　　在AI商业化布局方面，华为以“云+AI+5G”为路径，坚持自主研发策略，先后推出一系列解决方案，如鲲鹏计算平台、鸿蒙OS、昇腾910处理器，应对解决AI算力稀缺、数据供应难、AI门槛开发高等问题，是业内的热点话题之一。

　　| 2019年8月9日，在2019华为开发者大会上华为正式推出鸿蒙OS，预计鸿蒙OS在未来成为连接各个终端的IOT操作系统；

　　·

　　| 2019年8月23日，华为在深圳总部发布AI处理器昇腾910，推出全场景AI计算框架MindSpore。徐直军在发布会上表示，昇腾910、MindSpore的推出标志着华为已完成全栈全场景AI解决方案的构建，也标志着华为AI战略的执行进入了新阶段。

　　从战略角度短期看，华为将会持续打磨AI技术闭环，强化核心竞争力；长期看，华为将更加重视产业生态建设，创建更为开源、易用、开放的AI生态。

　　从成本控制角度看，产业供应链环节的成本还存在较大的压缩空间，厂商需要严把质量关，保证上下游资金链健康，自主研发策略会具有相当的优势。除了同业竞争外，未来华为也将持续应对来自全球的竞争压力，AI商业化对华为来说是机会更是挑战。

　　02

　　第二部分：下沉策略篇

　　企业名片：OPPO、三星

　　AI布局策略：商业场景下沉，探索万物互联AIOT

　　商业化路径：AI+IOT（AIOT）

　　优势：以智能手机为中枢，连接用户生活，多维度陪伴用户

　　劣势：用户购买IOT产品的意愿无法预测

　　机会：智能家居等陪伴式产品

　　威胁：自身产品的质量、替代品

　　产业创新指数：☆☆☆☆

　　2019年对于IOT技术是极其重要的时间点，生活空间产品消费升级，用户开始追求更健康、便利、体贴和人性化的智能生活，人工智能服务场景也随之下沉到用户的日常生活。

　　以智能手机作为载体的AIOT解决方案顺势而生，核心是用专业的技术和前瞻能力建立高效的智能生态模型，实现人工智能与物联网的交互融合。

　　据GSMA大会数据统计，到2025年，全国将有250亿个物联网连接，AI可以分析这些连接产生的海量数据，AIOT模式将持续为产业创造价值。据GSMA进行的物联网企业调查，51%的公司希望在其未来的物联网解决方案中融入AI元素。2018年，AI领域全球融资为200亿美元，到2020年，AI市场产值预计将达到700亿美元。

　　AI商业化方面，OPPO和三星都给出了AIOT解决方案，采用“场景下沉策略”深入市场。

　　OPPO：持续投入研发，建立IOT生态

　　2019年1月14日，OPPO宣布成立新兴移动终端事业部，主要工作之一是构建开放的IOT平台，加快推进AI+IOT技术研发，提供开放的物联网接入协议，与包括Breeno智能助理在内的软件形成合力，共同打造IOT生态产品、技术与服务，实现对用户生活场景的全面覆盖。对于AI技术，OPPO在曾2018年获得专利933项，OPPO创始人陈明永也表示2019年OPPO研发投入将从40亿提升至100亿，并且逐年加大投入。

　　三星：深挖场景下沉，占领智能家居市场

　　在万物互联的大背景下，三星在2017年便开始进行IOT布局，全球范围内召集6万5千名工程师，建立7个全球人工智能中心进行物联网研发，推动IOT生态系统的智能化发展。在三星的IOT规划当中，各项电子设备将会基于云端大数据和人工智能进行深度学习，实现自主思考。此外，“三星开启了三星智家联合定制计划”与“三星智家生态伙伴计划”，进一步扩大三星智家物联网设备的品类。

　　具体来讲，AIOT是陪伴用户、获得用户信任的基础，也是服务与技术相互驱动的结果。得益于出色的数据处理速度，用户会持续对产品和服务的效率保持敏感，这就对厂商的AI系统化管理能力提出了更高要求。厂商需要把服务、技术、产品、渠道等每一个节点信息化，通过集成处理和分析调节设备参数，提升用户粘性及技术壁垒。

　　但是，目前AIOT解决方案应用在智能家居领域还存在着行业碎片化、智能化水平参差不齐以及安全性等问题，跨产品互动化困难、体验欠佳，这些问题都会阻碍产业发展。因此，实现AI系统化智能化任重而道远，还需要从业者坚定信念、持续探索。

　　03

　　第三部分：联盟策略篇

　　企业名片：小米+美图

　　AI布局策略：创建生态链共生关系，资源共享

　　商业化路径：AI+IOT（AIOT）

　　优势：资源共享，联动经营，整合资源

　　劣势：利益分配、质量检测或品控

　　机会：附加增值服务的创收空间

　　威胁：利益分配、成本管控

　　产业创新指数：☆☆☆

　　在AI发展的当下阶段，联盟策略的最大优势是资源共享。通过资源整合，联盟成员的互通互联升级整个供应链增值服务质量，其重要性不言而喻。

　　美图：牵手小米，小米生态链预备役成员

　　2019年8月26日，美图发布了2019年中期业绩。报告显示，2019年上半年美图营收4.64亿元，同比下降4.7%，经调整净亏损1.72亿元，同比收窄41.4%。美图公司表示，这主要归因于毛利的增长，特别是受在线广告业务的增长带动，以及推广开支进行有效的成本控制。同时，美图公司积极探索新的商业模式，高级订阅业务上的收入同比增长超过6倍，成为“互联网增值服务及其他业务”中增长最快的版块。

　　这说明，美图在2018年底的内部调整取得了阶段性成效。

　　2018年底，美图公司经历了一次重要的内部业务调整——对智能手机业务以及电子商务的投入逐渐减少，互联网业务的营收占比则相对提升。这次调整宣告了美图硬件时代的终结，也宣告了美图牵手小米展开战略合作或成小米生态链预备役成员，携手推动AI商业化。

　　| 2018年11月19日，美图宣布与小米的技术合作，美图公司将提供影像技术和美颜算法的共同支持；

　　| 2019年4月15日，美图手机官方发布题为《是说再见的时候了》的长文告别信，官方确认将旗下美图手机的品牌、技术和二级域名在全球范围内独家授权给小米集团，强强联合推出更加强大的美图手机及智能硬件；

　　| 2019年6月17日，小米联合创始人、小米总裁林斌在微博公布，小米成立美图AI美学实验室，美图创始人吴欣鸿一同加入。

　　小米：稳健经营小米生态链，持续加码AI商业化

　　小米2019年第二季度财报中显示，2019年上半年小米启动“手机+AIOT”引擎战略。小米公司表示，2019年上半年，小米公司总收入人民币957.1亿，同比增长20.2%，经调整后净利润为人民币57.2亿元，同比增长49.8%。其中，智能手机业务收入达590亿元，同比增长9.8%，全球出货量约6000万台。第二季度中，小米智能手机出货量3210万台，智能手机全球份额居全球第四。

　　小米在AIOT业务方面也交出了一份答卷。截止2019年6月30日，小米IOT平台已经连接的IOT设备数（不包括智能手机及笔记本计算机）达1.96亿台，同比增长69.5%。从2018年第三季度到2019年第二季度，小米IOT平台设备连接数，持续保持环比约213%的增速，此外同时拥有五件以上IOT产品的使用者数量增加至300万人，同比增长78.7%。

　　| 2018年8月20日，中国科学院信息工程研究院、博士生导师王斌正式加入小米集团，任AI实验室自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）首席科学家，负责自然语言处理基础平台的构建以及前沿技术的探索与创新。

　　|2019年4月25日，小米宣布投资1000万元研发经费，与武汉大学正式成立“人工智能联合实验室”，小米人工智能与云平台副总裁崔宝秋博士代表小米公司进行签约。

　　|2019年8月20日消息，据小米MIUI官方，小米AI实验室AutoML团队就自动化神经架构搜索（NAS）方面取得的成果，在近日首度接受了媒体公开采访。据悉，小米AI实验室AutoML团队对标谷歌，两个月发布了NAS领域三大重大成果，IOT方面也在落地当中。

　　采用联盟策略的小米和美图，通过建立共生关系实现资源共享。

　　联盟合作过程中，美图为小米划定更为精准的用户画像，小米为美图提供更为专业的硬件设备，双方互利共赢实现规模效应。通过资源共享，小米和美图都可以进一步深入行业，通过双方顶级技术提升运营效率，从而使整个供应链条的综合实力大幅提升。

　　04

　　第四部分：收购策略篇

　　企业名片：苹果

　　AI布局策略：收购创新技术企业，补充核心优势资源

　　商业化路径：AI尖端技术垄断

　　优势：快速实现规模效应，扩大市场占有率

　　劣势：不同团队、不同技术之间的磨合

　　机会：掌握世界领先技术，形成技术垄断

　　威胁：团队与原有系统架构的适配性和兼容度

　　产业创新指数：☆☆

　　收购是各大科技巨头公司储备创新技术最简单有效的手段，苹果通过不断并购私企或初创公司，实现自身AI解决方案的储备。这其中也包括对Texture和Dialog的收购，以及对英特尔调制解调器技术和团队的收购计划。

　　从苹果这一轮频繁交易动作中我们可以看出，苹果对数据、人工智能、IOT等方面展示出了浓厚的兴趣。AI商业化是一项长线的技术投资，苹果采用“收购策略”以最快的速度获取最优资源占领市场。

　　接下来，我们来看看2018年度至今苹果的收购历程。

　　| 2018年1月3日，苹果收购应用程序开发服务公司Buddybuild，该公司为开发者提供持续集成和用户反映平台服务。收购完成后，Buddybuild团队加入苹果Xcode工程团队，支持苹果开发Xcode平台；

　　| 2018年3月12日，苹果收购数字杂志分销商Texture，Texture也是苹果2018年最大的收购案之一；

　　| 2018年8月29日，苹果收购制造增强现实眼镜Akonia全息眼镜，Akonia拥有增强现实眼镜相关技术和显示器相关专利约200项；

　　| 2018年10月，据外媒报道，苹果收购了半导体公司Dialog的部分股权，以推动其电源管理芯片的开发。Dialog曾是苹果手机电源管理芯片的独家供应商；

　　| 2018年11月21日，据外媒报道，苹果并购人工智能软件的新创公司Silk Labs，Silk Labs的隐私技术主要功能是实现本地的执行策略分析，不会将用户数据上传至云端服务器，这项技术与苹果的隐私保护理念非常匹配；

　　·

　　| 2019年7月25日，据外媒报道，苹果正式宣布收购英特尔智能手机调制解调器部门相关业务，用于研发属于苹果自己的5G芯片。

　　苹果通过这一轮企业间并购将进一步完善AI商业布局，巩固其垄断地位。对比以往苹果的收购案例，苹果在收购AI公司后并不会对外宣布未来发展计划，但是会立即关闭被收购公司的产品和服务。

　　可以看到的是，去年收购了多家AI公司后，苹果的AI业务布局将面临大幅度调整，或将打破原有的经营模式。因此，未来三年的业绩才是真正的重头戏。

　　05

　　第五部分：看见AI图景，拥抱产业未来

　　通往智能未来的探索模式与路径存在多种可能。基于布局思路、建设架构、数字化技术联动等方面的优势，从实体经济出发，AI在基础层、技术层和应用层都将与传统行业经营模式交互融合，赋能实体经济，在安防、金融、医疗、教育等多个领域迸发出无限潜力。

　　在过去技术驱动阶段，AI商业化主要依托算法、算力和数据等基础条件，如今在全产业链的参与下，则更依赖厂商对商业场景的判断，战略部署效率和自我造血实力。未来，AI商业化发展将持续面临来自数据、基建、治理三方面的挑战。

　　为了应对挑战，唯有不忘初心才能基业长青。AI的一项重要无形资产就是它的活力，这种活力激励从业者持续不断地贡献自己的才能、资金和热情。我们相信，未来的AI图景拉近我们与智慧生活的距离。

　　人工智能是全球科技创新、产业变革、社会发展的重大历史机遇，AI带来的前沿性、战略性技术，正在全面重构创新版图和智能经济结构。为了更好地探索人工智能的长效发展，节点财经（ID：jiedian2018）的建议是：

　　建议一：加强关键领域的技术合作，最大限度发挥AI能效，共同推进AI的发展及应用；

　　建议二：深度理解AI技术，完善AI产业生态，创建资源共享的良好环境，确保未来每个人都能从中受益；

　　建议三：在全球范围内探索AI的治理体系，实现有效监督，推动AI产业健康有序发展。

　　可以预见的是，AI自主深度学习的应用范围更越来越广。随着旷视科技的上市，科技创新企业上市潮即将拉开帷幕。

　　在商业应用方面，计算机视觉、生物识别技术等对成熟度高；公共安全、智能信贷、精准营销等领域有较好的应用；自然语言处理也在智能客服、智能语音交互等场景下为用户提供专业服务。

　　在产业互联网方面，流量、技术、场景下沉之间的共生关系在未来会更加稳固，产业互联网也会在用户端和应用层为AI商业化提供更多的资源支持，探索更多的变现途径。

　　在未来格局方面，互联网巨头和人工智能技术公司，也将更加重视其市场定位、落地场景和技术能力的评估，推动AI商业化向实体经济产业的渗透，赋能实体经济，助力我国人工智能产业的可持续发展。

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