近日，随着华为宣布投入10亿元启动“天工计划”以及高通联合主流安卓厂商启动“AI加速计划”策略吧，手机AI智能体升级及其生态扩张进一步加速。
从荣耀的YOYO、vivo的蓝心小V到华为的小艺智能体，AI智能体成为手机标配的同时，通过与第三方App及其他智能体的联动，打响了新一轮的生态竞争。
手机厂商全面押注“智能体”生态
“今年大家的AI发展思路已经进入到一个新的阶段。”IDC中国研究经理郭天翔向新京报贝壳财经记者表示，之前AI还处于对手机原有功能的改善或提升阶段，且更多地借助云端大模型，现在厂商都开始强调AI智能体。
“手机通过内置本地化端侧模型，真正区分了AI手机与用户下载第三方AI应用在功能上的差异，同时，AI 智能体可以自己执行任务，为手机消费者提供更个性化的服务。”郭天翔说。
目前，中国主流手机厂商已全面布局AI智能体赛道，从传统语音助手向具备自主决策和执行能力的AI智能体演进。同时，为了增强手机智能体跨应用任务完成能力，手机厂商还加快推动智能体框架及生态建设。
今年6月底，华为发布了全新的鸿蒙智能体框架（HMAF），目标是构建一个具备自主决策和群体协作能力的AI生态系统，让系统内的所有智能体协同工作、共同创造并共享收益。在“天工计划”中，华为计划投入10亿元，重点支持开发者构建AI元服务、意图框架与智能体，完善鸿蒙AI生态布局。
荣耀也持续推进AI智能体建设。据荣耀官方消息策略吧，基于MagicGUI开源大模型，AI智能体YOYO已具备多模态AI感知、情境记忆与基于屏幕理解的跨应用执行能力。
郭天翔指出，由于个人AI智能体需要更注重个人隐私和定制化，因此手机厂商会采取自研方式，最终由多个端侧模型和云端大模型共同提供服务。
与此同时，产业链上下游的合作也在加强。高通公司联合GTI（TD-LTE全球发展倡议）、中国三大电信运营商及小米、荣耀、vivo、OPPO等厂商启动“AI加速计划”，从三个维度扩展边缘智能应用：在智能手机上实现更多AI功能；将智能体体验引入更多终端；与中国模型提供商和开发者合作，推动AI应用案例探索与落地。
AI智能体实用性与隐私保护待升级
尽管技术快速迭代，AI智能体在实用性和隐私保护等方面仍存诸多问题。
Canalys分析师钟晓磊表示，从模型能力来看，当前手机端和云端的视觉大模型还难以精准理解复杂App页面，当App页面常包含弹出广告、临时促销活动等变量时，模型对页面信息的识别和解析能力仍需提升。
此外，新京报贝壳财经记者发现，部分厂商的智能体仅能跳转到App搜索页，无法完成后续复杂操作。
目前，手机智能体在执行任务时，多采取“读屏+模拟点击”这一技术路线。钟晓磊认为，这一路线并非最终形态，只是AI生态建设的过渡方案，理想形态是第三方App主动开放API和服务控件，让手机智能体整合应用并调取服务，但当前第三方App适配意愿不足策略吧，导致手机智能体无法高效调用其功能，影响执行效果。
“这种适配性不足，一方面是第三方应用基于数据安全顾虑，不愿将内部数据交给外部厂商。另一方面，第三方应用担心通过智能体接入会稀释自身流量入口价值。最重要的是，适配成本过高，各厂商AI平台不统一，第三方软件厂商缺乏资源为每个平台单独适配。”钟晓磊说。
在隐私安全风险方面，由于个性化智能体需依赖大量个人生活数据来理解用户意图，且“视觉路线”方案需要实现读屏等操作，智能体的隐私保护问题也成为关注的重点。
对此，有业内人士表示，AI模型的操作逻辑是“黑箱”，无法完全确定其执行的操作是否符合用户意愿，可能出现误操作的情况，因此“将关键节点的操作确认权交给用户”成为重点，通过让用户验证AI操作是否符合自身需求，避免因误操作造成损失。
多智能体可信互连成关键
面对技术瓶颈与生态壁垒，产业界正寻求通过协同创新实现突破。
去年12月，国内首个智能体安全生态协作组织“IIFAA智能体可信互连工作组”成立，致力于推动行业共同制定跨智能体交互的相关安全技术规范，中国信通院、荣耀、OPPO、小米、华为、智谱、字节等企业成为首批成员。
“工作组将围绕智能体可信认证、服务可信调用、数据可信流转、用户隐私与权益保护等方向，建设智能体可信互连行业规范，推动行业安全、健康发展。”工作组技术总监张璇表示。
目前，各手机厂商除了推动端侧AI技术攻坚，还加速建设智能体生态，通过意图框架整合第三方智能体，开发者可接入端侧模型能力构建个性化服务。同时，未来智能体有望从手机扩展到平板、PC，再到更多终端设备。
目前，华为正在测试的小艺任务空间功能，可自主调度120多种对接工具和第三方智能体，小艺智能体开放平台还提供4种开发模式、50多种开发组件能力，帮助开发者高效构建AI能力与智能体。
计算架构也迎来变革。高通公司总裁兼CEO安蒙表示，AI智能体将承载海量情境信息，包括记忆用户偏好、理解屏幕内容、解析视觉场景等，这需要打造智能体赋能的调制解调器、革新内存架构以突破内存和算力瓶颈，并为AI打造低功耗、高性能的处理器。
“在AI无处不在、持续运行的场景下，系统需要理解用户的意图，在云端完成开发后，能直接在边缘侧简单运行，且必须具备情境感知能力。”安蒙称，骁龙将以符合预期的方式，通过技术升级实现AI愿景。
对于AI智能体的商业化路径，钟晓磊认为，手机厂商设备装机量高，可成为第三方互联网服务的核心流量入口，通过优先级展示实现变现，但这并非商业竞争的核心，手机厂商应通过AI提升用户服务触达效率、激发消费意愿，进而扩大整体市场规模。“这是一种健康的市场扩容模式，比简单的流量争夺更具可持续性。”
新京报贝壳财经记者 韦博雅
编辑 岳彩周
校对 付春愔策略吧
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