手机 AI 主要体现在以下几个方面：
理想状态下，AI 生态是分布式的，分布在不同终端设备上，适应人工智能的感知、决策和执行环节。在感知环节，可穿戴设备和 always on 设备在监控健康数据和语音数据方面有优势；决策环节，具有计算能力的终端更适合执行决策任务；执行环节，手机和 PC 适合执行互联网服务，而车辆和机器人适合物理世界的交互。 手机作为完成“感知—决策—执行”最小闭环具有一定优势，如规模够大，增长问题不需要重新思考；小规模的算力足够，现阶段基本能跑 7B 端侧模型；离互联网服务很近，不需要重新塑造软硬结合的生态。 多数厂商将生成能力搬到了端侧，包括文本生成和图片生成。 手机行业的内卷促使厂商拥抱 AI，手机厂商拉开差距的功能包括把语言辅助功能做好。手机 AI 的基础功能包括但不限于：
语言辅助功能，如语音识别和智能回答。手机 AI 的特点包括：
场景众多且复杂，用户需求多样。手机 AI 的优势包括：
规模较大，算力能满足一定需求。 离互联网服务近。需要注意的是，目前手机的语言辅助功能还不够智能，存在提升空间。
