今年AI手机的竞争看起来热闹，但距离真正成熟仍然存在距离。
从“回答问题”到“替用户办事”，AI手机正在进入一个新的发展阶段。
过去一年，手机厂商在AI领域的竞争还更多集中在大模型、AI功能和单点体验上，如今“懂你”“主动智能”以及Agent已经成为越来越多厂商共同强调的方向。
与此同时，Harness等系统级调度架构开始受到重视，手机厂商试图把大模型、操作系统、App和各种工具真正组织起来，让AI从一个被动响应的助手，变成能够理解意图、规划任务并完成执行的智能系统。
但挑战也逐渐显露。近期豆包手机助手道歉事件就是一个例证：AI手机依然有被头部App“拒绝”的风险。而AI手机离真正成为用户换机的重要驱动力还有距离。今年AI手机的集体进化，既意味着行业找到一些共同方向，也浮现出一系列尚未找到标准答案的“暗礁”。整个手机生态系统都在为寻找合适的发展节奏和方向而努力。
今年AI手机最明显的变化之一，是厂商谈论AI的方式发生了变化。
过去，手机AI更多是在执行用户提出的指令：帮我写一段文字、总结一份文件或者完成一个相对明确的单点任务。而现在，厂商开始把注意力放到用户没有明确说出来的需求上。
Counterpoint Research研究分析师马诗文也对记者分析，主动智能已成为AI手机的重要发展方向，将逐步从“响应用户指令”转向“基于用户意图和上下文主动行动”。
从各家今年的动作来看，这一变化已经相当明显。
vivo副总裁、OS领域副总裁周围总结道：“深入洞察用户痛点，场景化地为用户做出与众不同、更好的个人化智能产品。”为此，vivo围绕这一思路构建可涵盖语音大模型、端侧大模型、云端大模型的智能体矩阵。其中，端侧模型负责实时感知和个人记忆，云端模型则承担更加复杂的跨端、跨应用、跨场景任务。
OPPO选择的路径也有类似趋势。其构建了新计算、新感知、新生态三大AI技术底座。其中On-Device Compute端侧大模型基于首发的“Linear Attention架构”，能原生支持128K上下文，相较上一代内存占用降低48%；Persona X记忆共生引擎旨在让AI在数据感知、环境感知和行为感知等维度积累个人信息；Agent Matrix智能体生态框架则承担更长上下文和更强意图理解等任务。
荣耀则将这种变化概括为从“回答问题”走向“替用户办事”。其MagicOS 11落地YOYO Harness，将感知、规划、工具调用和执行组织起来，并让Harness不仅服务于YOYO，也服务于包括AI通话助理在内的系统级应用。新一代YOYO已经开始尝试执行百步以上的长程任务，同时将Agent的能力从执行一次性指令延伸到持续性的任务管理。
这也是今年另一个高频出现的关键词“Harness”受到关注的原因。
过去手机厂商比拼的是谁接入了更强的大模型，现在切实的问题变成了：当用户说出一个目标之后，系统如何理解这个目标，把它拆解成多个步骤，再决定调用哪个模型、哪个工具，并在执行过程中如何根据结果调整下一步。
马诗文对记者指出，Harness正在成为AI OS中越来越重要的Agent调度与任务编排机制，它连接大模型、系统、App、工具和设备，负责需求拆解、能力调用以及多轮任务的连贯执行。“其核心竞争力不仅在于调度，也包括持续调优Agent、优化上下文和执行反馈，以提升任务完成的稳定性；但随着OEM持续投入和系统级Harness逐步成熟，各家的实现方式可能逐渐趋同。”她续称。
“Harness能力的强弱并不仅取决于接入了多少模型，更考验厂商在多个方面的综合能力：对用户意图和上下文的理解、任务规划与工具调用、跨应用及系统级接口整合、执行状态管理，以及权限、安全和异常处理。尤其在手机上，Agent一旦能够发送信息、调用支付功能或处理个人数据，可控性和可追溯性就会与执行能力同等重要。”他补充道。
这意味着，手机厂商面临的挑战在于，能不能把模型变成一个真正能办事的系统。
在钟晓磊看来，下一阶段厂商希望AI手机能够理解用户所处的情境、预判需求，并完成跨应用的连续任务。因此，竞争重点正从单一模型的问答能力，转向能否把模型、操作系统、应用和个人数据连接起来。
整体看，钟晓磊对记者分析，“不同厂商的技术路径仍有明显差异。有些厂商更依赖云端大模型和第三方服务，有些更强调端侧模型、系统级整合及自有生态；不同方案在个人信息建模、长期记忆、跨应用调用、端云协同以及权限管理方面也存在差别。”他进一步指出，真正的“懂你”不能只表现为推荐更准确，还需要让用户知道系统掌握了哪些信息、为何采取行动，并能够随时确认、修改或撤销授权。
不过，当AI真正开始“办事”，问题也随之从模型能力本身，转移到了系统和生态层面。这背后则开始触及商业模式、产业边界等多个层面，也是AI手机发展至今屡屡碰壁的重要原因。
评论交流
0