手机AI众生相：华为烧钱、OPPO放血、小米联盟、苹果垄断

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。

来源：节点财经整理绘制

第一部分：自主策略篇

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。

图片来源：QuestMobile

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。

第二部分：下沉策略篇

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。

第三部分：联盟策略篇

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。

图片来源：微博

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%。

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。

第四部分：收购策略篇

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。

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。

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。

图片来源：艾瑞咨询

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。

图片来源：节点财经整理绘制

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。

图片来源：节点财经整理绘制

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。