短短十几年，智能手机随着移动互联网时代的普及而盛行。科技的进步是没有边界的，站在人工智能的浪潮之巅，智能手机也有望再次迎来新升级。

盘点智能手机迭代史

智能手机作为一种通讯工具，已经成为现代人类日常生活的必备手段，手机也从早期的短信电话单一的通讯功能向智能化、个性化、多样化方向发展。智能手机已经当前全球范围的主流，以优秀的操作系统、可丰富多样化的软件安装选择、大屏全触屏式操作感等特性，以及高速的CPU运算能力、便利的接入互联网、以及基于无线数据通信的浏览器和电子邮件功能，回顾智能手机的发展脉络可以分为四个时期：

一、1990年代黎明期

世界上第一部智能手机IBM Simon诞生于1993年，首次采用触目屏的智能手机，随后，1996年芬兰诺基亚公司推出了名为“Nokia 9000 Communicator”的折叠式智能手机。

二、商用机扩大期（2000年～2006年）

2001年，爱立信推出了世界上第一款采用SymbianOS的智能手机R380sc，随后诺基亚、摩托罗拉也相继推出了自己的第一款智能手机，2004年推出了黑莓6210，被认为是第一款更像手机的智能手机。诺基亚在2006年推出N73，迎来了SymbianS60的巅峰时代，但此时智能手机尚未普及。

三、大众普及期（2007年以后）

2007年，苹果推出了第一代iPhone，智能手机开始真正走向市场，并引发了全球范围内的智能手机热潮。随后，Android系统的出现，使得智能手机的市场份额迅速扩大。

四、技术升级与多样化发展（2010年代至今）

随着AI、5G等技术的迭代发展，智能手机行业正被深刻重塑，推动产业向着更加智能化、个性化、多样化的方向发展。5G手机的加速渗透、折叠屏手机的高增长，以及AI手机在高端机型的引领作用，成为智能手机市场增长的新动力。

随着智能手机市场的不断扩大，各大手机厂商纷纷加大技术研发力度，推出了一系列具有创新性的产品。如全面屏、指纹识别、5G等技术不断应用于手机，使得智能手机的性能和功能不断提升，语音助手、人脸解锁、智能影像、图像识别等逐步成为手机的常用 AI功能。

但是也必须看到，尽管供给侧智能手机更迭速度的加快，在经历了“黄金十年”的快速发展阶段之后，全球智能手机出货量及销量持续承压，全球手机出货量自2016年达到历史峰值以来连续六年下滑，需求端消费者对于智能手机需求逐渐减弱。IDC发布的《全球手机季度跟踪报告》显示，2023年全球智能手机出货量降至11.7亿部，这是十年来最低的全年出货量。

与此同时，面对日新月异、功能越来越强大的智能手机“内卷”，受经济状况、消费降级等多重因素影响，用户换机周期在延长。研究机构ThIngh预测，到2023年全球智能手机的换机周期将达到史上最长的51个月，而在中国市场，消费者的换机速度虽有所增加但仍超过40个月。

AI手机时代正在到来

2023年以来，以ChatCPT为切点掀起了新一轮人工智能和算力革命，加速智能手机向AI化迭代。“过去的2023年是人工智能大模型的元年，我们可以说是走过了早期阶段，进入快速成长阶段。”嘉实大科技研究总监王贵重说，近半年AI新产业趋势概括总结为“提能力、拼应用、卷价格”。

具体来看，提能力就是模型能力进步，呈现多模态、长窗口、实时交互体验，拼应用就是更注重模型与各类应用的结合，除了此前的搜索引擎，还推出丰富端侧智能应用、包括多模态交互的“拟人化”Agent助理，卷价格就是模型成本下降、模型竞争格局变化。

从手机终端AI探路进程来看，除了进口手机巨头探路生成式AI，国产手机厂商也纷纷在AI方面的投入和创新，正在加速AI手机时代的到来。在技术层面，主要是在手机引入大模型技术，来显著提升手机的AI能力，手机运行本地大模型将成为可能。生成式 AI 使手机不仅可以优化拍照、内容、语音助手功能，还能带来新的使用场景和用户体验，让手机变得更聪明，更懂得和理解用户。

得益于AI功能的进步，智能手机的换机周期有望得以加速，从而逆转全球智能手机销量颓势。据Counterpoint 预计，生成式AI智能手机在2024年的全球出货量超1亿部，2027年将以达到40%的渗透率实现5.22亿部的出货量，年均复合增长率达83%，2024-2027年生成式AI智能手机累计全球出货量将超过10亿部。从长期来看，AI手机出货量增长趋势较为明确，增长速度较为可期，投资潜力大。

AI手机革新

数据来源:《AI 手机白皮书》、东方证券研究所

在AI产业快速发展的当前，消费电子将再次进入创新大年，AI手机成为趋势，或将带动消费电子行业回暖，有望带来新一轮消费电子的革新和重构。IDC预测数据显示，中国AI市场支出规模将在2023年增至147.5 亿美元，并在2026年实现264.4亿美元市场规模，2021-2026复合年均增长率将超20%。东方证券报告称，AI 技术的创新迭代驱动了应用场景的进一步落地，有望重塑手机、PC 等消费电子产业链。

王贵重分析，投资AI的逻辑清晰且坚定，目前AI投资的整体架构分为底层的基础设施、芯片层、服务器层，云层，再到上面的大模型、专用模型，最后到各个行业的应用，需要密切跟踪各行业的发展进度。人工智能正在提升效率，创造价值，与AI相关的软硬件依然是核心主线。

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