中新經緯12月12日電 題：我們離“會思考”的手機還有多遠？

作者 朱克力 國研新經濟研究院創始院長

近日，多家手機廠商聯合大模型公司試水AI手機助手，推出技術預覽機、工程樣機等測試產品，引發市場關注與搶購熱潮。

當前，手機硬件創新早已度過高速增長期，核心配置的性能提升逐漸觸及物理極限，后續的升級迭代難以給用戶帶來直觀且強烈的體驗沖擊，導致消費者換機動力持續不足。

生成式AI的出現恰好填補了這一空白，它不再是傳統硬件升級的微小迭代，而是從交互邏輯到服務模式的全方位革新。過去，手機的創新多集中在屏幕、攝像頭、處理器等硬件參數的提升，而AI技術讓手機從單純的工具設備轉變為具備自主決策能力的智能助手。這種變革能夠為消費者提供前所未有的使用體驗，從而有效刺激換機需求。

此外，手機作為個人移動終端的核心地位，為AI技術提供了廣闊的應用場景和數據基礎，而AI技術則反過來賦能手機，提升其在智能生態中的核心競爭力，這種雙向奔赴的態勢，使得“AI+手機”的融合成為行業發展的必然趨勢。

從一次銷售到持續生態營收

AI手機助手的商業價值創造并非單一路徑，而是呈現出硬件溢價、訂閱服務、生態分潤多軌并行的格局，且不同階段的核心價值點存在明顯差異。

短期內，硬件溢價是廠商最直接的盈利方式。搭載先進AI技術的手機，憑借獨特的功能體驗，能夠在定價上形成差異化優勢，吸引對新技術敏感的消費者，從而獲得更高的毛利率。這種溢價不僅體現在硬件成本的增加，更源于AI技術帶來的體驗升級所賦予的附加價值。

中期來看，訂閱服務收費將成為重要的收入補充。隨著AI手機助手功能的不斷豐富和迭代，廠商可能會將部分高級功能打包為訂閱服務，用戶通過付費獲得更優質、更個性化的體驗。這種模式能夠打破硬件銷售的一次性盈利局限，形成持續穩定的收入流。

長期而言，生態分潤將成為AI手機助手最核心的價值創造點。AI手機助手作為連接用戶與應用服務的關鍵樞紐，能夠重塑移動應用生態的流量分配邏輯。通過對用戶需求的深度理解和精準匹配，為應用提供更高效的獲客渠道，廠商則可以從中獲得分潤收益。

功耗與隱私的兩難

實現AI手機助手“真智能”面臨的最大技術瓶頸，集中在端側算力優化與數據治理能力兩大方面。端側大模型的性能與功耗平衡是首要難題。

AI手機助手的核心功能依賴大模型的實時運算，而手機的便攜性決定了其算力和續航能力有限。大模型的參數規模越大，運算精度越高，對算力的需求就越大，隨之而來的是功耗激增，嚴重影響手機的續航時間。若為了控制功耗而降低模型性能，則會導致AI助手的響應速度、理解準確性大幅下降，難以提供流暢的使用體驗。如何在有限的端側算力資源下，實現大模型性能與功耗的最優平衡，是當前技術研發的核心課題。

數據治理能力則是另一重關鍵制約。AI手機助手的智能程度依賴于對用戶數據的深度理解和挖掘，包括用戶行為習慣、偏好特征、場景需求等多維度數據。然而，數據的采集、存儲、分析和使用過程中，面臨著隱私安全保護的巨大挑戰。過度采集數據可能侵犯用戶隱私，引發信任危機；而數據采集不足或分析能力有限，則會導致AI助手無法精準理解用戶需求，智能體驗大打折扣。

此外，不同應用之間的數據壁壘也加劇了這一問題，AI助手難以跨平臺獲取完整的用戶數據，導致用戶畫像不夠全面，影響服務的精準性。如何在合規前提下，實現數據的安全共享與高效利用，構建全面、精準的用戶畫像，同時保障用戶隱私安全，是突破“真智能”瓶頸的關鍵所在。

演示驚艷與日常可用的距離

當前“AI+手機”的融合仍處于早期概念探索階段，尚未真正邁入從“能用”到“好用”的技術拐點。判斷這一階段的核心依據在于技術成熟度、功能實用性和用戶接受度三個維度的表現。

從技術層面來看，AI手機助手的核心能力仍存在明顯短板，端側大模型的性能與功耗平衡尚未完全解決，多模態感知與理解的準確性有待提升，在復雜場景下的任務執行能力依然有限。這些技術瓶頸導致AI手機助手的實際表現與演示效果存在較大差距，難以滿足用戶的多樣化需求。

從功能實用性來看，當前多數AI手機助手的功能仍集中在信息查詢、簡單任務執行等基礎層面，缺乏真正高頻、剛需的應用場景。許多演示中的驚艷功能，在日常使用中往往面臨場景適配不足、操作煩瑣等問題，難以轉化為穩定的使用習慣。

用戶接受度方面，隱私安全顧慮、使用成本過高、體驗不穩定等因素，制約了AI手機助手的普及。真正的技術拐點到來，需要滿足一系列關鍵條件：端側大模型能夠在低功耗前提下實現高效運行，具備強大的復雜任務處理能力；AI手機助手能夠深度理解用戶需求，在辦公、生活、娛樂等多個高頻場景中提供精準、便捷的服務；隱私安全保障機制完善，用戶能夠放心使用；同時，行業形成統一的技術標準和生態協作模式，推動功能與體驗的持續優化。只有當這些條件逐步滿足，AI手機助手才能真正實現從“概念”到“實用”的跨越，邁入成熟發展階段。

從“能演示”到“真正可用”

要讓AI手機助手擺脫“演示神器”的標簽，走向高頻、剛需的日常可用，必須突破場景適配、體驗穩定、操作便捷三大關鍵體驗門檻。場景適配的深度與廣度是核心前提。

需要針對辦公、學習、出行、健康等高頻垂直場景，進行定制化功能開發，滿足用戶的個性化需求。例如，辦公場景中，AI助手應具備文檔處理、會議記錄、任務管理等專業功能；健康場景中，能夠結合傳感器數據提供個性化的健康建議和監測服務。只有深度融入用戶的日常場景，才能成為真正的剛需工具。

體驗的穩定性與一致性是基礎保障。用戶在使用AI手機助手時，最反感的是功能時靈時不靈、響應速度時快時慢。需要通過持續的技術優化，提升AI助手在不同網絡環境、不同設備狀態下的表現穩定性，確保功能的可靠執行。

同時，要實現跨應用、跨場景體驗的一致性，避免用戶在切換使用場景時面臨操作邏輯突變、數據無法同步等問題，降低使用成本。操作便捷性則是提升用戶黏性的關鍵。

AI手機助手的核心價值在于解放用戶雙手，降低操作復雜度。需要優化交互設計，支持自然語言、語音、手勢等多種交互方式，讓用戶能夠以最便捷的方式下達指令。同時，要簡化設置流程，實現功能的快速啟用與個性化定制，讓不同年齡段、不同數字素養的用戶都能輕松上手。只有突破這三大門檻，AI手機助手才能真正融入用戶的日常生活，成為不可或缺的智能伙伴。

生態的智能連接器

AI手機助手與現有移動應用的關系，并非相互取代，而是成為連接并增強應用的智能調度中樞。移動應用生態經過多年發展，已經形成了豐富多樣的產品矩陣，覆蓋用戶生活、工作、娛樂等各個方面，其核心功能和用戶粘性難以被輕易替代。AI手機助手的核心價值不在于取代這些應用，而在于打破應用間的壁壘，實現數據與服務的無縫流轉，為用戶提供更高效、更便捷的整合式體驗。

作為智能調度中樞，AI手機助手能夠深度理解用戶需求，根據場景自動調用相關應用的功能，完成復雜任務。例如，用戶計劃出行時，AI助手可以自動整合地圖應用的路線規劃、票務應用的購票服務、天氣應用的實時預報，為用戶提供一站式出行解決方案。

這種模式下，AI手機助手既提升了用戶體驗，又為應用帶來了更多的使用場景和流量，實現雙贏。要實現這一目標，開發者和廠商需要做出相應的改變。廠商需要開放平臺接口，建立統一的技術標準和協作機制，讓AI助手能夠安全、高效地調用應用功能和數據。

同時，要構建完善的生態激勵體系，鼓勵開發者針對AI助手進行功能適配和創新。開發者則需要優化應用的兼容性，支持與AI助手的深度集成，根據AI助手的調度需求，優化接口設計和數據交互方式。此外，還可以基于AI助手的用戶畫像數據，優化產品功能和服務，提升應用的精準觸達能力。通過廠商與開發者的協同努力，構建“AI助手+應用”的生態共同體，推動移動應用生態的升級與繁榮。(中新經緯APP)

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責任編輯：張寧

來源：中新經緯

編輯：張澍楠

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