智能手机研究报告：24年AI推动智能手机复苏（附下载）
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（精选报告来源：报告研究所）
1、智能手机市场 2023 年回顾&2024 年前瞻
1.1 全球智能手机市场几乎在 2023 年下半年都有所回暖 根据 IDC 数据，2023 年全球智能手机销量约为 11.67 亿，同比下滑 3.2%。23Q1、Q2、Q3、Q4 销量约为 2.68、 2.68、3.04、3.24 亿台，同比-14.6%、-6.82%、+0.33%、+7.8%。2023 年全球智能手机市场空间约为 5209 亿美元，同 比增长 4.3%。23Q1、Q2、Q3、Q4 市场空间约为 1233、1073、1290、1613 亿美元，同比-4.1%、-3.3%、5.6%、17%。
整体来看，在智能手机销量 23 年下半年回暖的同时，手机平均价格在 23Q4 也有大幅度的提升。分地区来看，除 亚太地区（除中国、日本）以及中东&非洲以外，其他地区手机平均价格保持增长。苹果 iPhone 15/15 Pro 系列手机 销量良好带来 4 季度智能手机平均价格一贯的提升。华为发布以 7nm 麒麟 9000S 为卖点的 Mate 60 Pro 系列手机，重 新回到高端手机竞争中，也帮助 4 季度手机平均价格提升。小米、vivo 发布的 AI 相关手机同样火爆，销量大幅提升 的同时带动了价格的提升。除此之外，各品牌手机在 SoC、存储等部件上都有提升，也提升了手机整体的价格。
分地区来看，美国 2023 年智能手机销量约为 1.31 亿台，同比下滑 6.9%；中国 2023 年智能手机销量约为 2.71 亿 台，同比下滑 5.1%；西欧 2023 年智能手机销量约为 1.06 亿部，同比下滑 5.8%；日本 2023 年智能手机销量约为 3000 万台，同比下滑 11.3%；拉丁美洲 2023 年智能手机销量约为 1.24 亿台，同比下滑 1.2%；亚太（除中国、日本）2023 年智能手机销量约为 2.8 亿台，同比下滑 2.2%；中欧&东欧 2023 年智能手机销量约为 7300 万，同比下滑 2.5%；中东 &非洲 2023 年智能手机销量约为 1.4 亿台，同比增长 2.76%。
2023 年只有中东&非洲地区的整体智能手机销量为正增长，主要是因为中东&非洲正处于功能手机转向智能手机 的过程中。2023 年中东&非洲地区手机销量约为 2.44 亿台，功能机销量约为 1.04 亿台，智能机销量约为 1.40 亿台， 智能机占比约为 57.4%，较最低点 2017 年提升了约 9.5 个百分点，未来功能机转向智能手机市场仍有较大空间。以功 能机平均价格 10 美元/台,智能机 2023 年平均 240 美元/台来计算，未来中东&非洲地区功能机转向智能机空间最高将 达到约 240 亿美元。类似的情况在除中国、日本外的亚太地区也出现了。该地区 2017 年智能手机销量占所有手机销 量的比例为 53.52%，但随着国内各厂商拓展该地区市场，智能机渗透率快速增长，2023 年达到了 77.58%。虽然功能 机&智能机需求在不断降低，但仍有约 8100 万功能机有需求转向智能机，以功能机平均价格 14 美元/台,智能机 2023 年平均 315 美元/台来计算，未来除中国、日本外的亚太地区功能机转向智能机空间最高将达到约 244 亿美元。
1.2 苹果 2023 年智能手机销量超越三星份额成为第一
2023 年全年智能手机出货量苹果达到 2.34 亿，同比增长 3.7%，份额达到 20.1%，超过三星成为份额第一。三星 全年出货 2.27 亿部，同比下滑 13.5%，份额达到 19.5%。小米全年出货达到 1.46 亿部，同比下滑 4.7%，份额达到 12.5%。Oppo 全年出货达到 1.03 亿部，同比下滑 9.9%，份额达到 8.9%。传音全年出货达到 0.95 亿部，同比上升 30.8%， 份额达到 8.2%。vivo 全年出货达到 0.88 亿部，同比下滑 11%，份额达到 7.6%
从公司的角度来看，苹果继续维持智能手机均价最高，且均价在不断提升，23Q4 相较 22Q4 均价提升 30 美元至 1078 美元。华为重回高端机型，手机平均价格从 472 美元涨到 918 美元。三星由于低端机销量较多导致手机均价低于 苹果与华为。剩余的手机厂商包括 vivo、OPPO、小米等手机均价皆有所提升。
1.3 2024 前瞻：智能手机市场将由 AI 手机推动复苏
根据 IDC 预测，2024 年全球智能手机销量将达到 11.97 亿台，同比增长 2.77%，2028 年全球智能手机销量将达 13.03 亿台，5 年 CAGR 达到 2.27%。
24 年 AI 手机的渗透率将会大幅提升。由于小米 14 系列本地并没有部署 LLM，故不把小米 14 系列当作 AI 手机来 算的话，23 年仅有 vivo X100 可以算作 AI 手机。而 vivo X100 系列发布时间接近年底，故 150 万左右销量仅对应 0.1%左右的渗透率。但随着 2024 年端侧模型、硬件端逐渐发展成熟，AI 手机种类将会增多。以苹果为例，随着自研 LLM 以及 iOS 18 部署在新款 iPhone 上，苹果新推出的所有机型都是 AI 手机，以 23 年 Q3、Q4 约 7600 万销量以及整 年 2.34 亿销量为推算，AI 手机 24 年渗透率将至少达到 6.4%，25 年渗透率将至少达到 19%。考虑到几乎所有手机大厂都致力于推出 AI 手机，我们认为 AI 手机渗透率将会更高。我们认为 2023 年上半年智能手机的颓势在下半年好转代表着消费者对于手机的悲观情绪开始缓解，同时手机平 均价格的提升意味着消费者对高端智能手机的接受度有所提高。在 AI 手机提供新的用户体验，同时消费者愿意尝鲜 的情况下，AI 手机将会推动市场进一步的恢复。
2、AI 将改变智能手机
2.1 AI 不仅带来新的应用，也可以让 APP 间的串联更为丝滑
2019 年至今，在手机 APP 层面没有大的突破的情况下，人们每月平均使用量最高的 APP 类型是视频服务、实用工 具（wifi 钥匙、遥控器等等）、网页浏览（Chrome、QQ 浏览器等）类的应用。目前关于 AI 的手机应用还停留在聊天 机器人、简单日程管理、文生图、智能笔记等，但 AI 有潜力为现有的图片、视屏 APP 赋能，突破生产力的限制，或 是串联使用各个 APP，使用户可以通过最简单的指令（比如语音命令）完成相对复杂的操作。
消费者对 AI 手机的期待已经体现在了销量上。三星电子官方表示，从 1 月 19 日至 1 月 25 日，为期一周的 Galaxy S24 系列韩国国内预购数量录得 121 万台，打破了三星手机的销售纪录。三星 S24 系列的预售量是三星 Galaxy S 系 列有史以来最高的预售量，打破了一年前 S23 系列创下的一周预售 109 万台的成绩。
三星 Galaxy S24 系列在中国与其他市场上采取了不同的 AI 方案以适应不同的市场环境。在中国市场，百度智能 云成为中国三星 AI 生态战略合作伙伴。三星 Galaxy S24 系列以本地和云端 AI 相结合的方式，带来多个基于百度智 能云千帆平台的 AI 应用以及文心大模型。在国外市场，三星选择与谷歌合作，在手机内部署谷歌本地使用 Gemini Nano，云端为 Gemini Pro。Gemini Nano-2 3.2B 模型具有 32 亿参数。
三星 Galaxy AI 在 S24 中可以做到 1）通过三星 Galaxy S24 系列原生通话中提供的通话实时翻译功能即可实时 翻译通话，该功能基于完全离线的 AI 技术，完全确保用户对话隐私。2）可以通过圈图片中的一部分直接搜索。3） 当用户需要紧急记录重要的信息时，可以使用三星笔记快速记录，新增的笔记助手还可将笔记内容进行智能排版，适 用于例会或课堂等不同场景，并可为笔记智能生成摘要和封面，便于用户整理和查找。4）用户也可通过录音机中的 转录助手，借助端侧 AI 能力，无需联网就能轻松转为文字，并可翻译成多种语言，联网后还可以生成内容摘要。5） Galaxy S24 系列搭载由 AI 驱动的超视觉影像，通过 AI 赋能的影像体验将贯穿从拍摄到编辑的各个环节，在不同拍 摄场景中为用户提供专业影像体验。6）智能修图建议可根据照片给出适当的调整建议，让用户可以快速完成清除反 射等基础操作。
在各家手机厂商推出 AI 手机的同时，一些新兴的消费电子厂商通过训练新的动作模型尝试对手机的形态进行改 变。以 Rabbit R1 用的 LAM 为例，AI 的加入即可以大幅度提升各种实用工具间的效率。R1 不仅可以像传统语音助手 一样聊天、询问问题、播放音乐等，还可以调用第三方应用程序叫车、点外卖、规划行程并且预定相关的票。除此之 外，R1 还具有多模态支持，可以通过它的可旋转摄像头，捕捉并且识别环境中的事物，比如拍摄唱片封面播放音乐、 拍摄冰箱来生成相应的菜谱推荐等。
由于社交属性不强，（例如没法便捷使用微信），同时云端部署的 LAM 与 AI 手机部署在端侧的目标有冲突等因素 使 Rabbit R1 本质上更偏向 AI 设备而不是 AI 手机。但未来手机可以通过端侧完成 LAM（Large Action Model）的训 练结合大语言模型，实现 R1 畅想的操作简化，同时维持强大的社交属性。
LAM 的建模方法植根于模仿，或通过示范学习：它观察人类使用界面，并旨在可靠地复制这个过程，即使界面呈 现不同或略有变化。与黑盒的神经网络模型相比，LAM 的学习过程更加可观察。随着时间的推移，LAM 通过演示积累 知识，对应用程序所暴露的界面的每个方面都有了深刻的理解，并创建了应用程序所提供的底层服务的“概念蓝图”。LAM 可以被视为一座桥梁，通过应用程序的界面将用户与这些服务连接起来。
LAM 推断和模拟计算机应用程序上的人类行为，可靠、快速地执行操作，适合部署在各种 AI 助手和操作系统。LAM 允许对各种应用的结构进行直接建模以及用户在没有直接文本显示的情况下对它们执行的操作。传统语音助手的 挑战是缺乏第三方应用程序编程接口（API），LAM 利用神经符号编程直接学习用户与应用的交互，绕过了将自然语言 用户请求转换为固定 API 的需要。
人机交互和自然语言模型之间的主要区别在于它们处理信息和任务的方式及其结构的不同。1）结构差异：人机 交互具有与自然语言或视觉不同的固有结构。应用程序表达的形式比光栅化图像更有结构性，并且比一个句子或段落 更冗长和嘈杂。2）应用程序的表达和处理：与仅理解语言或视觉的基础模型不同，LAM（Large Action Model）希望 从应用程序中学到的动作应该是高度规律的、简约的（遵循奥卡姆剃刀原则）、稳定的和可解释的。3）模型的适应性：现有的大型语言模型及其分词器难以适应原始文本形式的应用程序表示。4）任务适应性差异：虽然神经语言模型在 理解和使用应用程序编程接口方面显示出能力，但用户界面与文本在本质上存在很大不兼容性，表明任何操作用户界 面的神经语言模型都需要一个预处理步骤。
2.2 大模型将成为手机产业链中的重要一环，各厂商开发大模型适配自家产品
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