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2023 年末，凜冬已至，但手機市場的寒氣卻有所緩解。
國內手機市場在經歷了連續十個季度的下滑之后，今年 10 月份終于有所回暖，國內手機銷量同比增長了 11%，在隨后的雙十一，銷量更是接連打破了之前的記錄。另外，根據數據機構的預測，2023 年的第四季度將會是“走出寒冬”的拐點。
早年間的“野蠻生長”讓智能手機市場得到了爆發性的增長，另一方面，也讓不斷“飆升”的銷量過早陷入瓶頸。
隨著手機設備性能的加速升級，用戶的換機周期早已從 24 個月變為 36 個月，再加上近年來沒有顛覆性的技術加入，用戶換機動力逐漸減弱。
如今，手機廠商穿越了十個季度的寒冬，春天近在眼前，但回顧近年來的手機產品發展路線，廠商們到底能否接住這一波機會，還要畫上一個問號。
一個殘酷的事實是，如今的高端手機市場已經深陷泥沼，原因有三點：
幾十年來，半導體行業的進步遵循著一條金科玉律，即摩爾定律。摩爾定律表明：每隔 18～24 個月，集成電路上可容納的元器件數目將增加一倍，芯片的性能也將隨之翻一番。
手機行業的飛速發展離不開芯片，2021 年末，全球半導體先進制程之戰火花四射，MTK 和高通不約而同的打響了 4nm 手機芯片的第一槍，這些逐漸縮小的芯片制程數字，正是全球電子產品整體性能不斷進化的核心驅動力。
當前半導體制程進入 3nm 時代，在性能不斷飆升的同時，制程進步帶來的性能提升逐漸逼近物理學的極限，晶體管尺寸的微縮越來越難，表現也比較一般。以 3nm 的 A17 Pro 為例，A17 Pro 的表現并不盡人意，不止性能提升有限，功耗也一度接近“翻車”。
正是在性能和功耗的權衡下，自 2021 年末 MTK 和高通踏入 4nm 領域后，直到今天 Android 手機芯片仍然在沿用 4nm 制程工藝，并且在未來一段時間內，“擠牙膏”式的性能提升仍然會是手機芯片的主旋律。
國內是手機廠商競爭最激烈的戰場，作為全球最大的智能手機市場，這里有著華為、OPPO、vivo 等一流的手機廠商不斷碰撞，同時也有著三星、蘋果這樣的海外巨頭強勢競爭。
但伴隨著產品的不斷升級，一個值得正視的問題是：國產高端手機的同質化正逐漸加重。
手機產業的升級離不開供應鏈的迭代，中端產品尚可以通過配置、技術以及價格間的取舍拉開距離，但一旦觸及到高端市場，各大手機廠商都不約而同的選擇堆料解決問題，在這一關鍵節點，廠商們亟需新的解題思路。
自 2023 年初大模型成為互聯網發展技術趨勢的關鍵詞，手機廠商關于大模型的探討就一直沒有停止。
從邏輯上講，手機廠商作為最接近消費者的硬件廠商，同時還有著海量的用戶群，已經形成堅實的基座，可以幫助大模型實現更有價值的落地方案。
另一方面，單一的硬件或完全依靠云側的方案難以推動 AI 進一步發展，軟硬件的高度協同是拓寬大模型邊界的關鍵所在，想要實現場景體驗的新突破，打通上下游無疑是 AI 發展的未來趨勢。
去年 8 月份開始，華為、小米、vivo 等 Top 級手機廠商都帶著各自的落地方案進軍大模型領域，但直至現在，消費者吐槽最多的還是：“只讓語音助手變成聰明一點的語音助手”。
機會面前，瓶頸不斷，手機廠商該如何破冰，進入下一個增長期？
性能不再是手機的瓶頸，前幾年手機廠商都選擇了新的影像賽道，通過與傳統相機企業的攜手同行，讓高端手機市場迎來了新的增長機會。如今市面上 4000 元以上價格段的產品，都在不斷強調自身的影像實力。
但值得正視的是，受限于機身厚度和重量，光學的部分已經接近物理極限，想要得到天花板之上的提升就要投入幾倍于此前的人力物力，投入與產出之間的平衡已經被打破。
正因如此，手機的發展正逐漸回歸用戶本身。性能是體驗的關鍵因素，由于目前國內安卓手機廠商采用的都是 MTK 和高通的移動平臺，非自研往往會帶來適配上的問題，如何讓處理器能夠更適合各自品牌的體質，是所有手機廠商都曾考慮過的一件事。
這幾年國內手機廠商均在這方面做過嘗試，但一個比較尖銳的問題是：在整個性能鏈路中，傳統手機廠商僅能在 ROM 或 RAM 進行性能優化，僅是無法觸及SoC，就已經為手機廠商劃出天花板。
就在近日，高端手機市場迎來了 2024 年的首款旗艦產品：OPPO Find X7 系列，值得一提的是，這也是此前 OPPO 所公布的“潮汐架構”的首次應用，在 Find X7 系列上，OPPO 的這份答卷或許能為業內帶來新的靈感。
相較于制程發展的減速，智能手機的性能鏈路特性或許是“高性能、低體驗”的關鍵原因。
當前智能手機的性能鏈路沿用了馮·諾依曼計算機結構，而非一體性更強的哈弗結構。這一結構的特點主要以計算為中心，計算與內存是兩個分離單元，計算單元根據指令從內存中讀取數據，在計算單元中完成計算和處理，完成后再將數據存回內存。
但存算分離所帶來的問題是，當 CPU 的計算速度遠大于內存的讀寫速度時，計算機的核心性能將無法得到完整發揮，相較于繼續提升計算核心的性能，提升計算核心能效反而要更為重要。
傳統手機廠商所能操作的區域，僅僅是在 DDR 或 UFS 層進行性能優化，由于沒有芯片行業的豐富經驗使得廠商無法深入到原本只有芯片公司才能優化的系統緩存以及 L3 緩存。
但非常戲劇性的是，OPPO 恰巧有著非常豐富的造芯經驗，一個最難的問題反而被簡單的解決了。
所以，天時地利的背后，“潮汐架構”應運而生，正如 OPPO 軟件技術規劃與架構設計總監洪漢生所說：
“潮汐架構是 OPPO 自研的芯片軟硬融合技術的集合，是一群懂芯片的人打造的芯片優化技術。”
潮汐結構深度觸及到了 SoC 的 L3 緩存和 SLC（系統級緩存），傳統 SoC 的 SLC 往往針對 CPU 和 GPU 等計算核心采用固定的分配方案，這種死板的分配方式會造成一定的資源浪費和擁堵。想要避免擁堵，最好的方式就是靈活分配，讓 SLC 得到最佳利用。
潮汐架構的意義在于，可以根據應用場景的不同，靈活調整緩存配比。比如當運行大型游戲需要圖像渲染時，則給GPU 分配更多的，降低對 DDR 和 UFS 的訪存頻率，提高應用運行速度，還能降低計算鏈路的整體能效。經測算，對于SLC的調度優化，能帶來平均 8%的能效節約。
另一方面，潮汐架構的存在，能夠細致的判斷用戶的應用場景，傳統方案是依據應用來判斷性能需求，根據應用來匹配不同的 CPU 和 GPU 算力以及相應的存儲能力。潮汐架構則能夠更深入的識別使用場景，比如游戲中跑圖、任務動畫，或者在戰斗狀態，精細化帶來的不只是算力與存儲的高度貼合，更是能夠實現精準的能耗控制，綜合來看整體續航能夠得到 20%的提升。
“定制”帶來的優勢遠不止性能和能效上的改善，蘋果依靠 A 系列處理器與系統之間的高協同性常年霸占手機體驗的榜首，而潮汐架構的深度定制也讓 Android 第一次有了超越 iOS 的可能。
在潮汐架構的加持下，Find X7 具備了超越 iOS 的應用啟動性能的高度一致性，這意味著 Find X7 將始終保持流暢運行，即便是后臺多任務運行也能快速打開應用，配合穩定的后臺保活機制，在模擬用戶一天 320 次啟動應用的測試中，搭載潮汐架構的 Find X7 標準差只有 11ms，實現了比同平臺和其他平臺都持久穩定的流暢表現。
更令人興奮的是，盡管官方介紹潮汐架構是天璣 9300 進行深度定制的專屬能力，但事實上，OPPO Find X7全系都已經針對潮汐架構進行了適配，并會在未來賦能到更多的產品當中。
跳出“盲目創新”的解題思路，站在用戶的視角解決問題，是 OPPO 如今的核心想法。國產安卓旗艦往往被用戶吐槽“不思進取”，正是因為廠商對于用戶體驗的打磨不夠，同質化嚴重，才會形成刻板印象。“潮汐架構”的誕生，從根本上改變了用戶的使用體驗，更是有著成為“鯰魚”的潛質。
如今，OPPO 已經開始深度參與到下一代天璣芯片的設計當中，“潮汐架構”的未來充滿了無限可能性。
OPPO同時也在探索大模型的可能性。
2023 年 11 月 13 日，OPPO 官方宣布其全球月活用戶數量突破 6 億，這意味著 OPPO 用十年時間成為國內最快突破 6 億月活用戶的安卓深度定制系統，同時也是 ColorOS 發展歷程中重要的里程碑之一。
十年達成 6 億月活的歷史性成績，是 ColorOS 十年發展中濃墨重彩的一筆，同時也是 ColorOS 迎接 AIGC，構建智慧互融體驗的新起點。
自 2023 年初“百模大戰”火花四射，手機廠商就不斷思考大模型所帶來的種種可能性，OPPO 更是其中的佼佼者。
在 Find X7 上，OPPO 與 MTK 進行深度合作，率先在行業內采用了最優大模型端側部署方案：4 位量化技術，實現精度不掉點效果下更優的性能，通過推理引擎的加速，以及芯片硬件加速的方式，更是成為行業首個端側應用的 70 億參數的模型。
基于來自端側的 70 億大模型參數，Find X7 能夠實現比其他手機更快速的大模型響應速度與能力，200 字的摘要首字生成只需要 0.2 秒，與其他手機相比實現了 20 倍的速度提升。另外，為了保證端側的性能優化，OPPO 還為端側 70 億參數大模型加入了 AI Boost 推理引擎，實現更高效的體驗。
另一方面，在整個“端云協同”的大鏈路中，端側是輕量高效的解決方案，但除了端側外，整個 OPPO 大模型（AndesGPT）能夠完整涵蓋十億至千億以上多種不同參數規模的模型規格：AndesGPT-Tiny、AndesGPT-Turbo 和 AndesGPT-Titan，最高可達 1800 億參數，能夠實現深度推理的任務。
某種程度上，參數決定了模型的智能和性能，參數越多，神經元越多，模型就越復雜，也越強大。
事實上，OPPO 踏入大模型領域的時間遠比想象中要早很多。在 2020 年，OPPO 就已啟動預訓練語言模型的探索與實踐，自研了一億、三億和十億參數量的大模型 OBERT，通過不斷地技術積累，OBERT 曾一度躍居中文語言理解測評基準 CLUE1.1 總榜第一梯隊，還獲得了大規模知識圖譜問答 KgCLUE1.0 排行榜第一的成績。
2023 年 9 月，AndesGPT 參與了 SuperCLUE 的能力測評，在知識與百科方面獲得了 98.33 的高分，位列 SuperCLUE 知識與百科能力排行榜中的全球第二、國內第一，尤其是通用問答與對話能力，極為出色。同年 10 越，AndesGPT 現身 C-Enal 全球中文榜單，并以 79.9 的高分登頂該榜榜首。
為了保證用戶“專屬定制”的個性化體驗，OPPO 又提出了一些技術上的變革思路，引入了長時記憶機制。從技術角度來看，只要手機能夠記住用戶交互過程中產生的交互歷史、個人數據，以及從對話中提取的結構化信息，就能夠被稱為“智能體”，帶有專屬記憶數據的交互可以依托廣泛的知識體系，實現更具價值的互動。
而想要保證長時記憶流暢的使用體驗，AndesGPT 要擁有足夠的吞吐速度和檢索能力。針對這一技術難題，OPPO 選擇了獨創新技術：SwappedAttention 來攻克推理時長的難題。SwappedAttention 通過外部存儲和 KV 壓縮的方式，能夠實現會話級 KV 緩存，在多輪長上下文對話中能有效降低每個 query 的首字推理時長，結合原有 PagedAttention 算法，能夠帶來 50%的首字延遲降低和 30%的推理吞吐提升。
OPPO 還公布了基于自主訓練的 AndesGPT 生成式視覺模型，并讓 Find X7 擁有主體識別分割、圖像語義理解、圖像延展與生成的能力。相較于其他云端模型，AndesGPT 不僅支持超過 120 類主體的識別與分割，還可以實現發絲級的分割以及高達 6 個的多主體分離，以及超大面積圖像的填充與自然生成，生成時間也只有同平臺其他模型的 60%。
正是基于在 OPPO 在大模型領域的技術積累和對用戶需求的深度解構，OPPO 在 Find X7 上帶來了豐富的落地應用。比如行業內首個 AI 大模型語音摘要功能、文章智能摘要能力、AIGC 圖像消除、閃速摳圖等功能——這些都是用戶在日常使用中的高頻場景。另一方面，OPPO也在全新小布助手中提供了多個智能體，豐富了大模型的工具屬性，構建更完善的大模型生態。
早在 2023 年 3 月份，OPPO 就把大模型作為內部重要的戰略級投入賽道，將“一切以用戶需求為中心”的思想貫徹整個大模型研發周期，伴隨著 70 億參數大模型在手機端的真正落地，OPPO 將會為用戶帶來下一個時代的“體驗升維”。
伴隨著 OPPO Find X7 的發布，潮汐架構以及 Andes 大模型的落地已經引起了業內的重點關注，事實上，多年的技術積累早已經讓 OPPO 成為手機領域技術的風向標。
近年來 OPPO 的大動作不斷，智慧跨端系統潘塔納爾的誕生打破了不同設備、系統、服務之間的壁壘，安第斯智能云提供端云協同的數據存儲與智能計算服務，而潮汐架構的加入，讓整個手機的體驗整整拔高了一個臺階。一個事實是，如今的 OPPO 已經形成了自己的一套技術矩陣。
回顧 OPPO 的企業文化，“長期主義”一直刻在 OPPO 的骨子里面，“對的路不怕遠”是一種堅持的勇氣，正是這種將產品體驗打磨到極致的追求，讓 OPPO 在不穩定的市場局面中穩步前行。
“專注篤行，韌性生長”是陳明永向公司內部提出的要求，也是 OPPO 能夠逆勢增長的關鍵：2023 年第一季度，OPPO 以 19.6%的市場份額成為國內手機市場第一。2023 年第二季度，OPPO 以 17.7%的市場份額繼續保持國內手機市場第一。
如今隨著 Find X7 系列的推出，潮汐架構和 AndesGPT 能否再一次打破手機行業困境，推動手機市場走向下一個增長期，值得期待。
（雷峰網(公眾號：雷峰網)）
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