AI 功能早已進入手機，比如拍攝優化、面部識別、語音助手等。2024年被手機廠商宣稱為“AI手機元年”，主要是指AI大模型進入手機，可能引起交互與體驗的變革，如語音交互能否取代觸屏，個人智能助理成為重要的用戶價值等。相應地，手機操作系統、芯片、內存等需升級換代，手機廠商認為這將驅動手機進入繼功能機、智能手機之后的第三階段，AI手機階段。
對于消費者來說，AI手機價值不在于硬件堆疊，而是基于AI大模型的應用。IDC和OPPO聯合發布的《AI手機白皮書》提出“AI手機的用戶價值，是自在交互、智能隨心、專屬陪伴、安全可信的個人化助理�！睂嶋H上，大模型的出現（LLM為主），智能個人助理（Assistant）可以擴展為更為自主的個人智能代理（Agent），深度參與到個人數據中，提供個性化服務。手機廠商2023年下半年起，逐步推出搭載大模型的手機，標配生成式AI應用與個人Agent，但都還處于早期階段。本文基于個人AI Agent將成為個人智能應用核心模式的判斷，從個人AI Agent核心組件及實現出發，討論AI手機的現狀與未來，以及運營商可為的布局。
個人AI Agent將成為智能應用的核心模式，重塑終端與應用生態
一是大模型具備增強智能助理擴展性和可用性的潛力。Siri、谷歌助手、華為、百度的智能助手等早已進入智能手機與智能家居，它們基于預定義的規則和較小的專用語言模型，執行具體定向的任務，如設定提醒、播放音樂、獲取天氣預報等，但擴展性不足，對用戶意圖理解力也不夠。大模型（LLM為主）展現出很強的自然語言理解、內容生成、邏輯推理等能力，以大模型驅動的個人AI Agent，具備把目標分解成子任務，并調用工具來完成的潛力，預期可以做更泛化場景的任務。
二是APP與智能終端積累個人軌跡數據，使行為智能成為可能。互聯網時代網站崛起，人類實現廣泛的信息共享交流，積累豐富的知識內容，為大模型訓練提供了內容基礎。移動互聯網時代，人類生活逐步線上化，即時通訊、購物、健身、出行等APP匯聚用戶行為軌跡數據，為個人行為預測訓練提供了基礎。智能化時代，真正智能的個人Agent成為可能，從“幫你做事”到主動預測“代你做事”(代理性程度不一），Agent有望成為智能時代的核心應用載體，行為智能是本質特點。
圖1 Agents可能成為個人智能應用的核心載體
三是從個人AI Agent應用模式出發，會重構智能終端與應用生態。個人AI Agent的終極目標是理解用戶并完成任務，具備響應性技能和主動性技能（圖2）。即響應用戶需求的能力，如問題答復、天氣查詢等，與在用戶沒有明確命令的情況下，提供主動服務的能力，如活動推薦及執行等。從應用目標出發，個人AI Agent需要：（1）更廣泛的個人數據采集，包括來自APP等“軟終端”與各類傳感器、智能硬終端的信息監測；（2）用戶歷史記憶檔案與當前狀態信息（環境、位置等）的組合，體現個性化、即時服務特點；（3）多樣的工具調用能力，包括不同專業Agent的協同；（4）基礎AI模型是核心，連接調度Agent的功能組件。結合現有進展，我們預計將會出現：（1）新一波監測類智能終端創新，類似Limitless錄音吊墜、Galaxy Ring運動睡眠等監測；（2）新一波智能Agent應用創新，個人綜合Agent與專屬Agent（如健康助理）等；（3）新一波承載Agent應用的終端創新，類似Rabbit R1、AI Pin、Ray-Ban Meta，當然包括AI手機；（4）新的操作系統內核，大模型為核心，支持多工具、多Agent調用等；（5）個人隱私保護技術創新及應用，加密與可信環境等。
圖2 個人AI Agent的主要組件
來源：《PERSONAL LLM AGENTS: INSIGHTS AND SURVEY ABOUT THE APABILITY, EFFICIENCY AND SECURITY》
現階段AI手機以生成式應用為主，“行為智能”尚處探索階段
綜合當前各方對AI手機的界定，AI手機可以概括為包含端側大模型、具備NPU的SoC芯片（IDC要求NPU性能在30到45 TOPS之間）、端側實現GenAI并向個人Agent發展等。下表是手機廠商目前推出的AI手機及特征總結：
表3 主流廠商當前AI手機推出情況
可以看出，現階段AI手機端側模型以7B為主流，并與云端協同，大模型開始與操作系統融合。但受硬件與技術限制，AI手機應用以內容生成處理類場景為主，多是云端大模型應用的移植，個人AI Agent尚未真正發揮“行為智能”的特點，所以用戶感覺沒有明顯的差異化，不夠顛覆性。具體而言：
(1) 主打內容生成處理，體現一定特色。以端側AI在圖像和文本處理的深化為主，如文本和圖片生成、AIGC 消除與背景補充、文件和本地通話摘要等。差異化來自某類場景的專注提升，如小米專注“影像”，VIVO文檔提煉更加高效等。
(2) 個人AI Agent處于探索階段。智能助手在識別用戶意圖，對手機的資源、性能、業務應用進行調度方面開始探索，如：榮耀YOYO提供“任意門”功能，宣稱實現意圖識別、信息跨應用跨設備流轉，VIVO小V自然語言操控手機APP等。
(3) 注重跨終端融合與智能應用生態打造。如小米“人車家全生態”布局，小愛能學習用戶的使用習慣，實現跨終端自動控制。應用生態方面，一是利用成熟生態，如三星與Google的大模型及生態合作；二是建新生態，如OPPO“1+N智能體生態”，即小布助手+開發者和用戶Agents，榮耀發起“百模生態計劃”，手機端自有AI大模型為中控，調度云端模型生態等。
AI手機適應新應用模式的未來關鍵方向分析
新范式催生新終端形式，重構應用生態，AI Pin是無屏幕交互Agent，Rabbit R1是直接操作APP的 Agent，Limitless的愿景也是個人 Agent，AI及Agent模式還會持續帶來智能眼鏡、耳機、家居等終端創新。面對原生AI終端與AI應用，AI化的手機的定位及形態面臨升級，或需重新定義的局面。具體來說，有以下幾個值得關注的問題和方向：
(1) AI手機還能否整合AI終端保持中心設備的位置：本質上就是AI手機能否成為個人AI Agent的集成調度中心，AI終端成為手機的補充，或者作為新的功能組件的問題。目前專項AI硬件，如Limitless吊墜、Ploud錄音機，包括主打音頻和拍攝的Ray-Ban Meta初步獲得市場認可，也與手機配合，而偏綜合的，甚至宣稱取代手機的AI Pin、Rabbit R1低于預期，高開低走。AI手機成為個人AI Agent的集成調度中心，核心優勢是本地算力和存儲，能夠承載端側模型和個人隱私數據，是當下的最佳載體。未來不排除某類更隨身輕靈的AI原生穿戴設備，借助云端+網絡+可信數據空間等成為新中心，產生更移動化場景的Agent應用生態。
(2) 行為數據孤島下如何協調建立用戶的個人記憶：用戶行為軌跡數據分散終端及在各大APP中，后者未必愿意開放API。探索的方向是：①Agent學習APP操作方法，通過UI界面模擬完成任務，如Rabbit R1，以及APPAgent框架等，但不是最有效率的方案；②系統級個人Agent、專項Agent（如購物、旅游）之間協同調用，彌補數據孤島劣勢；③大廠廣泛布局智能終端，構建用戶記憶檔案，比如小米、蘋果、華為、三星等向智能可穿戴、智能家居擴展等。
(3) 手機廠商APP Store能否升級為“Agent” Store：APP Store是手機廠商的重要營收渠道，引入Agent面臨：①大模型不是手機廠商包括蘋果的強項，主導權在Open AI 、Google等手中；② Agent模式向下擠壓原APP，甚至跳過APP，利益鏈條被打破；③Agent Store需要新的平臺插件、功能組件與商業模式等�？赡艿姆较颍阂皇墙⒋竽Ｐ蜕鷳B，如榮耀“百模生態計劃”以及蘋果尋求多方合作；二是探索新商業模式，如系統級Agent、專項Agent及APP數據交換與協同合作，平臺架構設立面向B端的Agent組合調用層，按量/訂閱收費分成等；三是建立或參與建立數據集成平臺（如可信數據空間），匯集用戶行為數據，統一格式與隱私管理，為Agent提供開發運營基礎等。
(4) 個人數據安全如何有效保障：在AI手機等本地端保存處理，被認為是最安全的方式，但對內存挑戰大，推理成本也比較高。云邊協作是另一種處理方式，隱私保護技術主要是數據屏蔽、數據加密、可信執行環境等�？偟膩碚f，現有隱私保護技術還不足以支持高水平個人AI Agent運作，需要手機廠商等提出創新性解決方案，贏得用戶信任。
(5) AI手機軟硬件持續升級：一是端側模型及OS效率改進，蘋果OpenELM 、微軟Phi-3、Octopus V2等端側模型在語⾔、推理、編碼等方面有良好表現，蘋果即將發布的iOS 18是其展開AI競爭的主要平臺；二是端側硬件持續升級，將采用3nm等更先進制程，推理能力及手機內存加速提升等。
運營商可以做什么布局
面對AI終端與應用模式變革趨勢，電信運營商一是可把握新一波AI終端云端聯網的流量需求，帶動流量卡號銷售；二是優化網絡質量與套餐服務，Agent端云實時的數據處理交互，對網絡速度和穩定性的需求增加，因個人數據更加完整，運營商可以與應用方合作，提供個性化的套餐服務；三是布局個人、家庭Agent特色智能服務，如健康管理服務、智能家庭服務、緊急響應服務等；四是參與用戶數據隱私保護技術開發與可信數據空間建設，提供加密技術保護用戶Agent數據，積極布局個人、家庭可信數據空間基礎設施建設等。
