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网页链接{AI agent冲击了谁？又团结了谁？}
Ⅰ 技术背景
1、苹果的AI有啥不一样？
苹果这次是把AI深度嵌入iphone、pad、mac、watch的OS里，形成了引领全行业的几个特色：
第一个就是siri这次采用了端云混合方案，且使用了私有云技术，实现私密级别的用户数据保护。
第二个就是siri能够在端侧去根据用户的活动作出个性化的微调。
第三个就是siri可以去支持跨APP调用资料和信息，打破过去各个APP之间的功能壁垒与数据壁垒。
这些创新打破了市场对于苹果在AI布局落后的成见。
2、为什么说苹果让AI phone来到了一个bingo moment？
WWDC2024上，核心功能提到了三大类，
文本方面，辅助写作功能、通知的优先级排序功能、音频的记录和摘要功能。
图像方面，个性化图像创建、视频片段的自定义、图片和视频搜索等等。
siri相关，siri支持打字的交互，对上下文的理解更强。
其中最核心的两个功能，第一个是屏幕理解能力（on screen awareness），第二个是跨应用的操作。
🎬举例1：跟朋友聊天的时候，朋友把他新的住址发过来，此时我们可以要求siri把地址添加到通讯录里这个朋友的联系方式中。
🎬举例2：我们在编辑或提取一张照片后，可以要求siri把照片添加到备忘录。
以上两个场景，都是既体现了屏幕理解能力，也体现了跨应用操作。
这两个能力其实是重新定义了系统级AI，并把（不管是搜索还是调用）的流量入口（从各个应用程序）给回到硬件端。这就是Apple Intelligence如何重新定义了AI phone。
3、这两个核心功能是通过什么样的机制来实现的？
1）on screen awareness屏幕理解能力如何实现
苹果在4月8号提交的一篇论文里面讲了它开发的一个多模态模型，并不是通过后台调取，而是通过视觉能力去执行11项功能。
其中有七个简单的功能——图标的识别，控件的识别，文本字符的识别；图标的查找，控件的查找，文本的查找以及空间的列表。
还有四个复杂的功能——对UI元素的详细描述，感知的对话，交互的对话，功能的推断。
以上这11个功能是siri UI通过视觉来实现对于用户的基础识别到更高级的推理，基于理解用户的屏幕去接下来执行相应操作。
2）跨应用操作如何实现
苹果在开发者文档里面有介绍，APP intense API允许开发者把应用相关功能、内容整合或开放到系统当中，并允许siri或其他不同工具来进行发现、索引、调用和交互。
再就是要能够去定义用户操作意图，比如发送消息，或进行相关订单的预定、支付等。
通过对意图的定义，siri或其他系统工具能够去理解用户请求，并转化为后续执行。
做到以上两点后，就可以完成应用相关的索引调用及跨应用的操作。
Ⅱ 端还是云
1、苹果的AI模型策略有何不同？
包括上述两个核心功能在内的apple intelligence, 背后依靠的是苹果自研模型。
apple intelligence是由多个生成式模型来实现，其中重点有两个。
1）端侧的apple on device模型
包含了约30亿参数的端侧大语言模型，负责在保护用户隐私基础上去进行本地的高效处理。
2）云端的apple server模型
遇到本地难以完成的更复杂任务，则可通服务器端的模型去完成。
3）外部模型
已经合作的Open AI及潜在的google等外部模型，定位于外部开放式接入的一个选项；且外部模型接入需要先经过用户同意。
因此从功能、数据、隐私等方面看，苹果的模型策略仍保持其一以贯之的资源闭环模式。
2、端侧的必要性？
目前各大巨头关于云和端的技术路径并不一致，例如google偏云端，微软偏端侧。
端侧计算的主要优势有三：
1）无线联网，更快更直接；
2）算力分流，分担云端过载的算力负荷；
3）用户数据隐私安全。
而通过这次WWDC2024的展示，可以看到端侧的必要性在继续增强，因为之前数据隐私的重要性被远远低估了，低估的原因在于：
1）AI phone已经具备了系统级的能力，比如上述的屏幕理解能力、跨应用操作能力，属于开放式资源整合，随着系统级能力后续不断迭代，如果在云端完成计算则用户隐私越来越不可控。
2）从国家数据安全角度来说，端侧模型或许是不错的解决方案。
3、苹果在端侧的AI赋能主要体现在以下几方面
第一个就是辅助用户去完成整体的数据处理，即发布会上官方演示的那些功能。
第二个就是通过全新的镜像型的单元协作方式，去协调端侧跟云端的两个模型，并使用自用服务器芯片进行推理，从而实现硬件级别的隐私保护及输入输出的一致性。
第三就是在隐私保护跟限量化模型的基础之上，苹果可以在端侧根据用户活动去进行模型的微调，去观察用户当前界面正在显示的内容来决定模型需要去着重运用哪些类型的能力，同时基于评估的内容识别及跨APP调用，给予用户实时反馈。
第四个就是苹果目前端侧模型的参数大概是30亿，其在与参数接近的模型比较时，具备非常明显的优势（类似于iphone在部分硬件参数上看似远远落后友商，但用起来确实好用），尤其在文本处理场景。
Ⅲ 换机潮
1、AI换机潮测算
落地时间看，预计今年iphone16首发上进行搭载，首批预计仅面向北美等地用户，国行版本预计明年上半年推出。
Apple Intelligence向下的兼容性，预计仅支持到iphone 15 pro/pro max.
做一个简单测算，全球存量iphone接近14亿部，目前支持更新AI功能的大概仅占7%（也有其它数据显示仅占4%）；也就是说超过90%的存量iphone用户无法适配Apple Intelligence。这将催生新一轮的换机周期。
假设未来存量用户的AI渗透到30%，就对应着4+亿部的量，去掉目前已经支持AI的不到1亿部，那么还有3+亿部的额外换机需求，如果平摊到未来三年，每年的增量相当可观。
如果更加乐观的考虑其它操作系统转苹果阵营的话，那么换机增量将更加客观。
需要注意的是，用户今年能在apple intelligence里看到的，主要是写作工具、优先级通知、个性化图像创作、视频搜索等基础功能。至于屏幕理解能力、跨应用操作能力等系统级AI的核心功能，预计要明年才能看到，到时候或许才是对用户体验影响最大的阶段。
实际销量贡献或将体现在明年，具体对换机需求有多大促进，还要结合性价比去跟踪。
2、AI人机交互带来的零部件规格提升
1）声学能力
麦克风需要持续的提升，来提升用户的语音交互的体验。尤其是提高麦克风收音的清晰度和音轨的分层，因为用户跟手机之间自然语言的交互频次和时间都将大幅增加。尤其在一些户外的场景听清楚用户的询问显得更加重要。麦克风的ASP大概从现在的1.7个美金提升了2.3个美金。
2）光学能力
Iphone 17 pro/pro max两个机型预计要从现在的5-6倍光学变焦提升到10倍光学变焦，并且从4个反射棱镜的方案来提高到6个的方案，对应ASP大概提升30%；普通款的两个机型的超广角镜头，预计要提升到4800万像素，ASP也是大概提升30%。
后续苹果的tws也会加入摄像头，以便更好观察用户所处的实时场景，并根据场景与用户进行更加精准的AI互动。
3）物理按键
预计会增加一个物理按键，去提高AI启动的便捷性。相关的零部件ASP大概提升2美金。
3、端侧模型带来相关零部件需求
1）内存
15 pro以上机型才能使用AI功能，门槛其实不在算力，而在内存。
2）散热
端侧计算直接提升散热相关需求。
3）声学
语音交互频次增加，提升了对收音功能的要求，港股瑞声的麦克风升级迭代及ASP将直接受益（瑞声同时还有散热）。
4）光学
近几年光学技术创新停滞，AI phone放量有望带来边际改善。
4、供应链弹性测算
1）芯片
NPU：为了更好的运行端侧大模型，NPU需要持续提升。
内存：入门级的iphone的运行内存大概有望提升到12G，pro版本预计提升到16G, 同时在封装环节引入MOP的芯片封装方案，以提升传输速度来适应AI的负载。
2）电池容量的提升
AI运行将使整机功耗增加约1/6。
预计iphone 16 pro的电池包ASP将从现在7美金提升到9美金，iphone 17 pro的电池包预计提升到12美元。
3）散热方案的改进
电池、中框、后盖这几个环节都需要去优化散热方案。
屏幕和无线充电的石墨烯用量将从2.5美金提到3.7美金。
其中16 pro的电池版本，预计电池壳体将从软包铝塑膜的方案改为钢壳方案。钢壳方案散热性、保护性都会更好，也更容易拆卸，同时更加符合2027年开始实行的欧洲电池法案。预计钢壳方案后续在pad和mac上都会陆续渗透，利好钢壳电池设备及pack公司。
中框预计将从tap方案转化为镁铝合金的方案。
后盖则有望通过嵌入一些金属来实现散热能力的提升。
4）主被动元器件，带来主板面积的增加
iphone 17系列的SLP(substrate-like PCB)硬板的ASP预计将从现在的9个多美金提升到将近12个美金左右。
5、具备潜在催化剂的时间节点
今年的7、8月份
iphone 16的备货高峰期，观察果链零部件几个龙头公司，是否有加单。
今年10月份
北美iphone 16发售之后首月的销量数据，看看搭载AI功能后有多少用户买单。
今年年底到明年一季度
继续跟踪iphone 16销量，并观察iphone 17新机的形态及功能变化。
明年
关注TWS的更多细节，廉价版的苹果MR具体情况。
6、相关标的（不做推荐、仅供参考）
果链四大龙头，立讯、歌尔、领益、蓝思。
电池环节，德赛、信维、珠海冠宇。
主板环节，鹏鼎、东山。
声学环节，港股的瑞声。
摄像头，港股的高伟。
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