资讯：苹果头显引AI大模型落地猜想 半导体产业备战智能硬件升级

证券时报记者 阮润生

几经延宕，消费电子霸主苹果公司再次站在发布虚拟现实设备的风口。多方消息称，苹果公司将于6月5日全球开发者大会上发布旗下首款MR（混合现实）设备。这一消息引发市场对苹果是否计划接入ChatGPT类人工智能（AI）应用的猜测。

(资料图片)

不同过往，本轮虚拟现实设备站上了通用型人工智能风口，拉开从云到端的新一轮智能化升级序幕。

多位业内人士向证券时报记者表示，智能终端接入人工智能大模型的趋势是明确的，预计很快在下游应用层面将出现AI百花齐放的景象。另外，国产半导体产业已经加速了“创新车轮”，在端侧围绕计算、感知、存储等关键环节作充足准备，以迎接人工智能新机遇。

苹果头显助燃预期

苹果在VR/AR（虚拟现实/增强现实）领域布局多年，2016年项目启动时，就被寄予开启虚拟现实时代的“iPhone时代”厚望，此前多次传闻苹果发布VR/AR设备，本次苹果首款MR头显发布预期再起，并预计在今年6月5号举行的WWDC全球开发者大会上公布，将会是苹果有史以来设计最复杂的产品，售价可能达到3000美元。

当前AR/VR市场表现并不佳。集邦咨询最新分析预测，2023年全球VR及AR装置出货量共计745万台，同比下降18.2%。VR下滑最多，AR表现持平，出货量约78万台，即便苹果新产品可暂时支撑部分需求，但其产品单价高，尚无法有效推动AR市场成长。

不过苹果供应链力挺VR/AR市场。作为果链重要代工厂，歌尔股份旗下歌尔光学近日推出全新一代单层镜片全彩AR衍射光波导显示模组和Micro LED单绿色衍射光波导显示模组。据有关报道，立讯精密董事长王来春日前在公司股东大会上表示，在新产品方面公司充分看好AR/MR等产业在未来广阔的发展空间，立讯精密会协助一流客户共同开发。

王春来指出，“XR产品(泛指AR、VR、MR等产品)需要高算力芯片；只有自己有芯片的公司才能在消费市场上做出元宇宙领域的领先产品 ，没有芯片能力、没有高算力，只是增强体验的产品竞争力不够。”

近期苹果公司新增了与人工智能相关的多个新职位。“如果苹果公司这次发布头显设备的话，很有可能接入ChatGPT类人工智能应用，或者至少预留未来接入的冗余空间。”有人工智能专业人士向证券时报记者表示，虽然苹果过往在通用大模型上很少发声，但苹果应该不会错过，而且很有可能推出自己的人工智能产品。

也有人工智能芯片厂商表示类似观点，但并不看好苹果在人工智能的创新实力。“过去十年很少看到AI学术大牛加盟苹果，或者AI发明源自苹果；如果有，应该先升级Siri。”

苹果曾在2011年推出Siri语音助手，成为AI消费应用的早期参与者之一；但随后Siri的发展落后于亚马逊的Alexa等语音助手。本轮通用人工智能领头羊OpenAI于5月19日率先面向苹果手机推出ChatGPT应用，苹果此前批准了适用于Apple Watch的ChatGPT应用程序WatchGPT，但苹果自身并不打算尝鲜，报道显示苹果限制员工使用ChatGPT和其他外部AI工具，担心泄露机密数据。

后续苹果将如何落地AI大模型应用尚待观察，但通用型人工智能“试水”智能硬件的序幕已经开启。

今年4月11日，尖端智能眼镜商InnovativeEyewear公司旗下brands宣布推出一款名为Lucyd的新iOS/Android应用程序，可支持ChatGPT语音界面，用户可以通过眼镜内置的麦克风向ChatGPT提问，并通过立体声扬声器听到回答，成为第一家提供支持ChatGPT的智能眼镜公司。

国内头部AI大模型厂商也在密切跟进，在智能硬件端落地应用。今年2月，小度官方宣布将融合百度文心一言的全面能力，打造针对智能设备场景的人工智能模型“小度灵机”应用到小度全系产品。近期，阿里巴巴天猫精灵的一款智能眼镜正测试升级大模型交互系统，也可用于耳机、头盔等穿戴设备中。另外，华米宣布其新款Amazfit Falcon运动智能手表将上线ChatGPT表盘。

终端扩大接入AI模型

ChatGPT类通用型人工智能“拥抱”终端应用，也将是AI自身发展的必经阶段。

“人工智能在单纯算法层面会加速内卷，现在已经进入机器自进化阶段，而且训练方法多元，关键投入高质量的训练数据、合适算法以及足够算力支撑。”前述人工智能专业人士向记者表示，英伟达提出的“具身智能”概念，就是人工智能从感知、计算到执行的逐步落地过程，人工智能在下游（终端）应用层面很快将会出现百花齐放的景象。

作为人工智能算力主要供应商的英伟达，对人工智能下一个浪潮就提出了“具身智能”预测，即通过将智能算法与物理实体的感知、行动和环境交互相结合，使机器能够以更自然、更智能的方式与环境进行交互和解决问题的能力，打开了AI与机器进一步融合的想象空间。另外，近期Open AI扩大开源插件数量，有望开启快速开启GPT大模型在垂直领域的应用。

从终端落地进程来看，前述人工智能专业人士表示，目前在耳机等一些智能终端已经开始有初步交互了，更看好智能眼镜之类终端应用上大模型，相比之下，在AR/VR类头显设备应用场景有所局限。

芯原股份董事长戴伟民也表示了对AR眼镜看好。在“松山湖中国IC创新高峰论坛”上，戴伟民预计AR眼镜很可能是开启元宇宙时代的“iPhone”。从趋势来看，电子行业的上一轮牛市在2013~2015年，以2010年发布的iPhone4为代表的智能手机，开启了这轮牛市，特点是“先硬后软”；新一轮的牛市预计会是以2023年出现的ChatGPT为代表的大模型引领大算力硬件牛市，特点会是“先软后硬”。

整体来看，人工智能大模型将全面升级硬件，向智能管家角色转换。

国盛证券分析师刘高畅研究表示，大模型具备通用性，可以微调出针对不同应用场景的智能助理，未来智能助理有望向漫威世界中钢铁侠的AI管家“贾维斯”的方向发展。随着多模态的发展，智能助理有望越来越全能，成为AI时代的超级管家。其中，耳机、手机、音箱是核心载体，AR愿景未来可期。

上市公司积极备战

目前已有上市公司在端侧布局接入大模型。

国光电器在5月初回复投资者称，公司为国内外多家互联网企业如百度、阿里、华为、Yandex等生产制造的智能音响可搭载ChatGPT、文心一言等应用；佳禾智能也表示，公司已出货给客户的智能眼镜已搭载其AI语音助手模型，客户也将根据其规划搭载自身的AI大模型，公司产品会留有相应的接口供客户选择接入AI大模型，在产品规划中已有相关布局。

漫步者高管最新表示，公司一直密切关注高新技术和新科技的发展，在人工智能领域方面，未来法律政策允许的情况下，公司将依托自身在电子及声学领域的技术，持续探索与公司产品的融合。

日前，中科创达在回复投资者介绍，公司魔方Rubik大模型和既有的产品、业务都在密切融合，并已经在智能助理、边缘AI中得以应用。在智能助手方面，通过大模型训练，智能助理成为了能够自由对话的智能销售机器人，可以自主回答客户关于企业及产品的各种问题，为企业营销及客户拓展提供了新的助力。在边缘AI方面,大模型提升了边缘计算在自然语言、图形图像处理、个性化推荐等领域的准确性与效率。

AI大模型落地智能硬件的过程中，也将倒逼产业链的从云到端以及芯片层面的系统革新。

对于人工智能行业的发展趋势，云天励飞董事长兼CEO陈宁博士此前就表示， ChatGPT的突破会带来硬件在数量和种类上的爆发，因为这种大规模训练模型真正落到各个应用场景里，需要跟相对已经成熟的边缘终端的推理芯片能够搭建一个端云协同系统，高效地联动起来。因此，终端边缘的推理芯片，高性价比推理芯片的商用及技术成熟，将会是应用爆发和人工智能在更多领域渗透率加深的一个前提。

国际芯片巨头也已经打响了新一轮AI落地竞赛，从云到端进行布局。在日前微软Build 2023开发者大会期间，高通技术公司展示了公司最新的终端侧AI创新，包括在骁龙计算平台上运行生成式AI，以及开发者在采用骁龙平台的Windows 11 PC上创建应用的新路径。

据介绍，人工智能的未来既需要终端侧AI，也需要云端AI。在终端侧运行AI应用可提升成本效益、增强隐私性、个性化并降低时延；与仅在CPU或GPU上进行AI工作负载处理比较，骁龙平台集成专用的高通AI引擎，处理AI工作负载可以更加高效，让小巧轻薄的设备也能支持终端侧AI。

国产半导体布局存算感

国产半导体厂商也在密切关注和跟进大模型落地机遇，从计算、感知、存储等多维度布局端侧的机会。

作为A股AIot龙头股，瑞芯微高管最新在业绩说明会上表示，“ChatGPT的快速发展会推动模型的小型化、专业化，逐步发展出各种适合特定场景的端侧或边缘侧应用，这个方向和公司的布局是契合的。”瑞芯微高管表示，基于瑞芯微现有的平台和未来的规划，公司也在思考更多的创新技术，更好的匹配ChatGPT相关应用的落地。

据介绍，目前瑞芯微产品暂无直接应用到ChatGPT上，但公司自研NPU及相关的算法、工具链等，都支持关键的Transformer等AI关键底层技术。

在深度学习中常用的神经网络模型中，Transformer用于处理序列数据的神经网络模型，其核心自注意力机制，能够通过多头注意力机制来对输入序列进行建模，帮助本轮ChatGPT这类通用型大模型展现出“对答如流”的表现，甚至一定程度上抢占负责处理图像、视频等空间数据的CNN神经网络模型风头。

在近期松山湖中国IC创新高峰论坛上，视海芯图创始人、董事长许达文介绍，当前云端通过GPU的硬件技术支持，Transformer已经应用到ChatGPT一类的模型，引领通用人工智能时代；终端面向机器人、智慧教育等场景，基于Transformer的模型可以实现知识增流，做成轻量级小模型；但在硬件支撑方面，终端产品不能通过Transformer来做，必须依赖支撑人工智能加速的NPU（神经网络处理器）。公司推出的芯片产品可以支持CNN和Transformer架构，算子融合，以及CPU和NPU异构计算，在智能教育硬件、服务机器人和ADAS等领域具有重大潜力。

国产半导体厂商也在尝试通过架构创新，突破芯片功耗和制程的瓶颈。

每刻深思智能科技（北京）有限责任公司总经理邹天琦介绍了最新低功耗感算一体智能芯片，发挥模拟计算具备速度、功率效率工艺选择和成本优势，集成轻量级识别交互算法，可以在AR/VR/MR以及智能座舱等复杂人机感知和交互场景中广泛部署，实现低功耗、高效运算并不依赖制程。

随着智能设备的不断升级，对大容量、小尺寸、低功耗的存储需求不断提升。普冉股份设计中心高级总监冯国友展示了业界首款超低电压功耗、面向AIOT的高性能Flash存储器芯片，满足人工智能应用兴起背景下，客户对用户对芯片制程、容量、计算速度、稳定性提出了新要求，也对低功耗提出更高的迭代要求。

另外，国产Nor Flash（代码型闪存芯片）存储巨头兆易创新日前推出的新品SPI NOR Flash，最大厚度仅为0.4mm，容量高达128Mb，成为目前业界在此容量上能实现的最小塑封封装产品。据介绍，与行业同类产品相比，兆易创新的产品降低了45%的功耗，有效延长设备的续航时间，并进一步简化了其兼容性要求的设计，适配智能设备的不断升级需求。

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