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Home 商业动态

AI 手机,开始革自己的命

by 聚赢方舟
2 天 ago
in 商业动态
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(本文作者为 伯虎财经,钛媒体经授权发布)

文 | 伯虎财经,作者 | 楷楷

智能体手机元年真的来了。

7 月 17 日-20 日,2026 世界人工智能大会 (WAIC 2026) 在上海举行,大模型让出了 C 位,取而代之的,是 AI 硬件的全面狂欢。

除了 AI 眼镜、人形机器人、AI 耳机等一系列新品之外,智能手机也“ 老树发新芽”,荣耀、努比亚、阶跃星辰三家,几乎在同一时间拿出了各自的“ 智能体手机”。

如果说去年的 WAIC,大家还在争论谁的模型更强,那么今年,参展商更想回答一个问题:AI 能做什么?答案已经越来越清晰——AI 会进入每一个离人最近的设备。

作为最高频使用的智能终端,智能手机注定要被 AI 改造。

但 AI 手机喊了三年,结果却还是差强人意:第一代豆包 AI 手机遭多个 APP 封杀;国行的“Apple 智能” 姗姗来迟;荣耀、OPPO、vivo 暂时只提供有限度的智能功能……

AI 手机,真的能走出语音助手的简单智能吗?这一届 WAIC 或许有了答案。

01 智能体手机扎堆涌现

在 WAIC 2026 会场,三个不同的展台,展示着各自的“ 全球首款” 智能体手机。

荣耀带来了全球首款机器人手机 Robot Phone;中兴通讯旗下手机品牌努比亚联合字节,推出了搭载豆包手机助手的全球首款 AI 智能体手机努比亚 NaviX Ultra;

而阶跃星辰则推出了大模型原生 AI 终端品牌 STEPX,智能体原生操作系统阶跃 Step AOS、个人智能体 Amoo,以及全球首款大模型原生智能体手机 STEPX Neo。

三家来自不同领域的厂商,三款号称“ 全球首款” 的智能体手机,这本身就说明一件事:这个赛道还没有公认的标准,谁都能重新定义“ 首款”,恰恰因为谁都还没有真正跑通。

荣耀、豆包和阶跃,也确实有着不同的打法。

豆包在去年底联合中兴努比亚,发布了努比亚 M153,也被称为第一代豆包 AI 手机。

其最大卖点是绕过了 APP,直接将豆包大模型嵌入安卓底层,让智能体自主操作图形用户界面 (GUI),简单来说,是由 AI 模拟人类的视觉识别和模拟触控来操作 APP。

但仅一周时间,一代豆包 AI 手机就迎来了微信、支付宝、美团等主流 APP 的集体“ 封杀”,数据安全、用户理解、流量入口等,都是 APP 们不想被夺走的能力。

于是,第二代豆包 AI 手机采用新的路线:GUI Agent 仅负责尚未适配的普通应用,支付、社交等主流应用,则通过 A2A 或 MCP 标准接口开放部分数据,允许不同智能体直接操控。

阶跃星辰走的则是另一条路,它没有将智能助手嵌入操作系统,而是在安卓底层之上增设专属运行层,从零重构底层框架,打造原生适配智能体运行的 Step AOS。

阶跃星辰董事长印奇解释,“ 在旧系统上给智能体开一扇门,它永远是访客;为智能体盖一座专属运行环境,它才能成为真正的原住民。”

在他看来,仅靠在旧系统上叠加 AI 功能无法解决根本问题,应该把智能体提升到接近用户的系统级身份,把这些分散的能力重新组织起来。

荣耀不仅给手机装上了“ 脑”,还加上了“ 手”,其推出了机器人手机 Robot Phone,同时发布行业首个伙伴型多模态智能体操作系统 Agentic OS。

荣耀首席 AI 科学家黄非说,Agentic OS 的本质不是“ 在系统里加一个 AI 助手”,而是要重构一个以“ 意图” 和“ 任务” 为中心的新型操作系统。

不同于以上两家企业的做法,荣耀 Robot Phone 拥有四自由度云台,具备多模态感知能力,能将智能体的交互范围延伸到了物理世界。

三家厂商的出招各有不同:豆包强在模型和用户生态,阶跃强在模型能力和系统重构,荣耀则把重点放在硬件工程化和系统级整合。

但大家也殊途同归—— 都在重构底层操作系统,这也是传统智能手机成为 AI 智能手机的必经之路,因为两者的操作逻辑完全不同。

传统操作系统的逻辑是“ 人操作应用”,所以老玩家虽然在系统上塞 AI 功能,但 APP 之间还是各自为政,用户要完成一个复杂任务还得来回操作,并没有真正让手机“ 学会思考”。

而智能体操作系统的逻辑,则是重构整个操作系统,用一个大脑调动整机的数据和能力。用户不必说出具体的操作,只管把目标说出来,智能体就会决定该去找谁,并自动完成任务。

三个厂商,三条路线,实际上是在不同层面重塑 AI 手机的智能体验。

02 能否跳过往日的“ 坑”

可以看出,下一代的 AI 手机,比的不再是谁的模型更聪明,而是谁能真正定义下一代操作系统,用一个“ 脑子” 来指挥整台手机办事。

今年 6 月,在 OpenAI Voice Hack Night 活动上,一支团队展示了一款为手机打造的“Agentic 操作系统”,其打破了传统的 APP 生态,无需调用任何传统 APP,所有界面均为即时生成。

放胆去想,这未尝不是未来 AI 手机的另一种形态,只是,这一愿景注定难以一蹴而就。

第一个问题,也是最棘手的问题,就是生态的博弈。

在第一代豆包 AI 手机踩坑之后,这一轮的智能体手机都长了记性,普遍采用联盟模式跟 APP 厂商合作,不再试图绕过 APP 获得操作权限。

比如阶跃星辰的首批生态伙伴包括支付宝、美团、滴滴、高德等。但市场最关心的微信、淘宝和抖音均不在名单中。

这也从侧面反映了一个问题,如今 APP 厂商虽然开放了权限,但利益分配的难题依然存在,比如从中产生的交易佣金如何分配;通过智能体引导而来的用户属于谁……

更重要的是,头部 APP 厂商并不甘于退居后台,越是头部的厂商,越想把用户意图紧紧握在手中。以微信为例,目前其已通过 A2A 机制跟华为小艺、小米小爱等系统智能体达成了合作,但开放权限有限,暂时并未开放调用微信支付、小程序、朋友圈等功能。

智能体操作系统想要实现“ 一句话命令所有 APP”,终究还只是一个蓝图,距离真正的生态共赢,恐怕还有很长的路要走。

第二个问题,则是手机的模型能力和端侧算力。

豆包、阶跃星辰想干的事,其实手机厂商早就想干了,但受限于前几年端侧算力和模型能力还不够稳定,手机厂商的 AI 能力才会一直围绕修图、录音、翻译等简单功能展开。

不过,现在或许是一个更好的时机。

近日,苹果 Apple 智能、华为小艺、努比亚豆包手机大模型等 7 款手机端侧生成式 AI 服务完成备案,意味着手机端侧模型已从发布会概念走进合规落地阶段。

于是,苹果找上了千问和百度,同时跟硅谷初创公司 PrismML 洽谈,后者能将约 54GB 的原始模型压缩至不足 4GB,让端侧模型能处理的任务量级直接上了好几个台阶。

vivo 自研的 30B 参数端侧大模型仅需 2GB 运存,可完全部署在本地;面壁智能 MiniCPM5 量化后只占半个 G 存储空间,已确认搭载于三星机型。

从前,各家手机厂商的端侧模型能处理的任务相当有限,但随着更聪明、更轻巧、更高效的端侧模型成为现实,手机里的“ 大脑” 也有机会真正跑起来。

于是,第三个问题便要重新回到硬件。

当各大 AI 手机厂商不再拼模型参数,而是拼模型效率,比谁能在有限的空间里,把模型的能力发挥到极致,这时候,AI 手机所要求的硬件能力也将全面升级。

端侧 AI 需要适配 NPU、CPU、GPU,还得处理温控、电池、内存、系统权限等,芯片功耗摆在那里,既要轻薄,又要散热,如何平衡好不同功能需求,本就是一项复杂的硬件工程。

可以看出,这场智能体手机的竞赛,将会是一场系统能力的马拉松,要跨过生态、模型和硬件这几道坎,才能算真正跨过从智能手机到 AI 手机的“ 分水岭”。

03 谁会掌控下一代“ 入口”?

那么,谁最有机会率先跑完全程,掌握下一代智能终端的入口?

WAIC 展会上的智能体手机,确实带来了许多眼前一亮的表现:

比如根据豆包手机助手交流群,第二代豆包 AI 手机意图识别准确率提升,能够记忆各种应用中收藏的内容,用得越久,豆包手机就越懂用户;同时还支持多任务同时提报。

根据 B 站博主“ 开机实验室” 在展会现场实测,阶跃 STEPX Neo 能直接在手机上生成 PPT;荣耀 Robot Phone 的机械云台可以丝滑联动,自动追踪拍摄对象、根据用户手势调整姿态。

但要说谁已经成功定义“ 下一代的终端”,则似乎还为时尚早。

因为具备软硬件和生态能力,只是说明厂商能够造出一台不仅能“ 干活”,还能“ 干好活” 的智能体手机,但消费者是否愿意接受,它的商业模式能否站住脚,却还需要长时间的验证。

首当其冲的是安全与隐私,当智能体能够跨 APP 操作时,如何在支付等敏感环节建立可信边界,让用户敢把钱包交给一个“ 智能体”,会是一道比技术更难解的信任题。

另外,虽然 AI 技术让更多不同类型玩家都能站在台前,自己下场定义下一代的终端,但从未真正造过手机的大模型企业,产品体验能否过关,恐怕还要打个问号。

最后,消费者在过去只要为智能手机这个硬件付费,可当消费者每执行一次任务,都可能要消耗 Token 并为此付费,他们的付费意愿能否撑起一个新的商业生态,也还是未知数。

还有一个更深层的问题:智能体手机是否一定是未来的终局?

阶跃星辰董事长印奇曾表示,未来的智能体手机可能已经不是手机了。荣耀 CEO 李健也认为,AI 的演进会从操作系统到具身交互,重构人与物理世界的关系。

从这个角度来看,只要下一代的智能终端能让智能体成为人类代理,那它用什么形式出现,是耳机、眼镜、手表,还是某种尚未命名的形态—— 一切都有可能。

形态会变,载体会换,真正定义下一代智能终端的,终究还是在于“ 大脑” 如何运转,它必须掌握顶尖的大模型能力和端侧部署能力,有深厚的软硬件工程积累,还要在应用生态上具备更高的话语权。

最后的赢家还没出现,但通往未来的方向,已经越来越清晰了。

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