AI智能体再造手机

摘要：手机行业正在AI驱动下经历一场巨大变革。以AI优化手机系统性能、提升手机应用能力，已经不足以满足市场的想象力。在4月11日举行的天玑开发者大会上，OPPO、vivo等手机厂商对未来智能手机的形态提出了新的愿景。像个人助手一样，能够端到端无人化处理事项的智能体化

美图展示AI图片处理能力

手机行业正在AI驱动下经历一场巨大变革。以AI优化手机系统性能、提升手机应用能力，已经不足以满足市场的想象力。在4月11日举行的天玑开发者大会上，OPPO、vivo等手机厂商对未来智能手机的形态提出了新的愿景。像个人助手一样，能够端到端无人化处理事项的智能体化的AI手机正成为手机厂商的下一个角逐目标。

然而，一位全知全能、体贴入微、全流程自动化执行任务的理想化AI手机智能体，距离走进消费者生活，还需要几步走？

系统级AI

在联发科技总经理陈冠州的想象中，一部理想的智能体化AI手机应该是这样的：它能够主动代替用户响应收到的信息，跨场景调动用户存储在本地的数据，不断完善和进化，且保护用户的隐私安全。

通用型AI智能体Manus的出现，也为一个理想化的AI助理提供了现阶段的参考范本：只要用户给出明确的指令，AI便能在完全无人参与的情况下完成全流程的解决方案。

理想中，若要使手机发挥个人化智能体的功能，理应具备Manus的能力，同时能够理解用户行为和用户习惯，做到“千人千面”。

OPPO平台软件中心总经理谭皓表示，OPPO正在尝试“系统级AI”的解决方案。他说：“当前用户使用很多功能还需要在不同的应用间切换，而我们的系统级AI正致力于打破应用间的壁垒。”谭皓举例称，当前OPPO手机已经支持用户拍摄外文菜单，手机给出点菜推荐的功能；或者依据用户提供的图片，判断照片拍摄的场景，并给出到该地旅游的参考建议。

vivo AI领域总经理张飞同样表示，AI手机将带来操作系统（OS）层面的改变。从控件到交互方式都将实现全面升级。他举例称，小v写作、绘画、缴费、帮记等都是在这个层面上做的创新。vivo正在致力于使系统交互更加自然。

“端到端”解决问题

系统内应用打通，只完成了智能体化AI手机打造过程中的第一步。

要使手机作出更专业的决策，还需要与第三方AI平台实现生态打通。

举个简单的例子，当用户想选出一款满足自己需求且价格相对较低的产品，可能会采取这样的方式：在小红书这样的种草内容平台中找到自己想要的产品——带着搜到的产品信息到不同的购物APP中比价——在多次应用切换后购买自己想要的产品。

对于成熟的智能体化AI手机而言，上述信息收集和整理流程应当由智能体自主完成。但小红书、淘宝等第三方平台之间存在信息壁垒，这使得信息还不能实现完全打通。2024年11月，一篇关于模型上下文协议（MCP，Model Context Protocol）的文章，为应用程序和AI模型之间交换信息提供了解决方案：这使得开发者能够以一致的方式将各种数据源、工具和功能连接到 AI 模型（一个中间协议层），就像 USB-C 让不同设备能够通过相同的接口连接一样。

MCP架构示意

通过协议方式打破应用间信息壁垒的AI，将会基于任务类型，跨应用、跨平台完成任务。阿里云智能集团通义大模型业务总经理徐栋表示，推理模型应该学会使用工具。“我相信模型会一边用工具一边思考。能力不够的时候，再借助工具完成。”徐栋说。他举了个例子，如果模型正在处理关于企业业务的任务，可能会主动查询用户的CRM（客户关系管理）、ERP（企业资源规划）系统，再返回模型中继续处理该任务。

在徐栋看来，未来模型还将“看得到、听得到”。“它应该像人的大脑一样，只在一个大脑中处理问题，而不需要四个大脑。”徐栋说。

更强大的端侧大模型能力

智能体化AI手机的功能实现，需要搭载于本地的大模型发挥作用。

面壁智能联合创始人兼CEO 李大海表示，移动互联网发展最大的突破，是个性化。但当前移动互联网的个性化是基于中心化的个性化，互联网公司积累了用户的个性化信息。他认为，未来可以基于端侧技术，生成分布式的个性化方案。

而这一愿景的效果，有赖于大模型本地部署的效果。

在李大海看来，将大模型部署到本地的过程，也对模型提供商提出了更高的要求。他介绍道：“把端侧模型过滤到手机的过程，我们往往会考虑很多的指标，包括启动时间，模型占用内存的大小，推理的速度、功耗等等。而综合考量下来，我们认为将3B（30亿）参数量的大模型部署在本地是能够实现相对流畅的运行的。”

但与此同时，产业界也希望模型本地推理所产生的功耗进一步降低、模型尺寸进一步压缩。