AI手机大战，终点是没有AI手机

几乎所有行业都在讨论“用AI重做一遍”，手机也不例外。

苹果推出Apple智能，三星持续加码Galaxy AI，华为、小米、OPPO、vivo也陆续把大模型接入手机系统。

从图片消除、通话摘要，到屏幕理解、跨应用操作，“AI手机”很快成为各家新品发布会上的共同主题。

今年7月，国家网信办一次性公布7款完成备案的手机端侧生成式AI服务。主流厂商几乎全部到齐，也意味着端侧AI开始进入更大范围的合规落地阶段。

图源：国家网信办

研究机构对这一趋势相当乐观。

Counterpoint预计，2026年具备生成式人工智能能力的手机将占全球智能手机出货量的45%，2027年达到52%；在批发价400美元以上的高端市场，AI已经接近标配。

但这些AI能力，真能拉动手机销量吗？不见得。

CINNO Research数据显示，2026年一季度国内智能手机销量同比下降6%，受存储成本上涨、新机提价等因素影响，用户换机周期已经延长至36个月以上。

Counterpoint也指出，生成式AI虽已在高端机上普及，却尚未形成足够有力的换机动机。

这正是“AI手机”眼下最微妙的地方。

厂商投入越来越大，搭载AI的产品越来越多，但市场上并没有因此出现一个类似智能手机取代功能机那样、边界清晰的新品类。

AI带来的变化，更多体现在芯片、系统和软件服务层面，而不是重新定义手机本身。

换句话说，AI手机或许并不是智能手机之后的下一代硬件，而是智能手机正在补齐的一项基础能力。

当AI变成标配，“AI手机”这个概念，还有多少存在的意义？

AI手机越来越多，却越来越不像新品类

最早一批“AI手机”，其实有一条相对清楚的硬件门槛。

IDC曾将“新一代AI手机”定义为搭载高性能NPU、能够在端侧高效运行生成式模型的智能手机，并以NPU算力达到30 TOPS作为主要划分标准。

按照这套口径，AI手机首先是一场硬件升级。

更强的NPU、更大的内存，以及围绕本地模型调整的功耗和存储配置，决定了相关能力最初只能出现在少数高端机型中。

但随着小模型压缩、端云协同和芯片算力提升，这条边界正在迅速淡化。

苹果的相关能力已经覆盖多代iPhone；三星把Gemini、圈选搜索等功能下放至Galaxy A系列。华为、小米、OPPO、vivo也普遍将AI消除、通话摘要、语音助手等能力带入中端产品，有些甚至可以通过系统更新获得。

原本用于区分旗舰机的卖点，开始沿着产品线一路下沉。

于是问题也随之出现，到底什么样的手机，才算“AI手机”？

是必须在本地运行大模型，还是接入云端模型也算？是具备图片生成、内容摘要就算，还是必须能够理解用户意图、跨应用完成任务？

不同机构采用的标准并不一致。

IDC强调端侧算力和NPU性能，Counterpoint更看重手机能否利用大型预训练模型生成内容、理解上下文并完成任务，端侧运行和端云混合都可以纳入统计。

到了2026年，Counterpoint又进一步提出“智能体手机”的标准，不仅要理解用户意图，还要能够跨越两个及以上服务，自主完成多步骤任务。

从内容生成到任务执行，统计口径不断扩展，也让“AI手机”的产品边界越来越模糊。

直白点说，一部具备AI消除的中端机，一部能够在本地运行大模型的旗舰机，以及一部可以跨应用完成任务的智能体手机，能力虽不处在同一个阶段，但可能都被称为AI手机。

类似的过程，在手机行业并不陌生。

2000年，夏普联合日本运营商J-Phone推出J-SH04，将一颗11万像素的摄像头集成进手机，“拍照手机”由此成为新的产品标签。

2013年12月，工信部发放首批4G牌照，此后几年，“4G手机”也一度是发布会上的重点卖点。

随着摄像头和4G网络覆盖绝大多数产品，“拍照手机”和“4G手机”的说法逐渐退场，并没有形成智能手机之外的独立品类。

“AI手机”显然也在重复这个过程。

真正在改变的是手机的操作方式

如果AI手机只是多了几个新功能，那和过去的产品升级并没有本质区别。

最早一批AI能力，主要被嵌入相册、录音、输入法和搜索框。图片消除、内容摘要、通话翻译、文案生成，都有明确的使用入口。

用户先打开对应功能，再把一张图片、一段录音或一篇文字，交给系统处理。

苹果的写作工具和照片清理，OPPO的AI消除、通话摘要和文案生成，大体都属于这一类。

这些功能确实提高了效率，但没有改变手机原有的操作路径。AI只是进入了一个已有功能，并把其中一段工作做得更快。

随后，厂商开始让手机理解更多上下文。

处理对象不再局限于用户主动选中的内容，也包括当前屏幕，以及设备里的日程、照片、文件和位置信息。

vivo蓝心小V可以识别屏幕中的文本、地址和商品，并提供搜索、购物、导航等入口；荣耀YOYO会结合航班、快递和出行信息推送服务卡片；OPPO的小布记忆则可以保存网页、图片和会议纪要，并支持后续检索。

这一阶段，系统开始在不同信息之间建立联系，但它扮演的仍然是助手角色，整理信息、提示服务、推荐入口，最后的选择和操作仍由用户完成。

真正把AI手机与普通功能升级拉开差距的，是近一年的智能体尝试。

华为“小艺帮帮忙”已经可以进入部分购物、出行和视频应用，按照指令完成购物、订机票和下载视频等任务。用户还可以通过亲自演示，把一套操作步骤教给小艺。

荣耀YOYO也支持管理应用通知、查询或取消自动续费、点饮品等操作。

Google则开始在Pixel 10和Galaxy S26系列上测试Gemini的多步骤任务，首批场景包括叫车、复购餐食和购买杂货。

过去，用户需要先判断该打开哪个App，再逐步完成搜索、填写、筛选和确认。

到了智能体阶段，厂商希望系统接过其中更多环节。用户只需要说明需求，到支付、授权等关键节点再进行确认。

不过，眼下的手机智能体还远没有成熟。

“小艺帮帮忙”仍处于众测阶段，暂不支持微信、金融、邮箱和办公文档等多类应用；涉及敏感或隐私信息的页面，也需要用户手动操作。

Google的多步骤任务同样只是Beta，首批只覆盖部分市场、机型和应用，用户也需要监督运行过程。

也就是说，发布会里顺畅完成的一段演示，与日常环境下稳定处理账户、支付、隐私和异常情况，中间还有不小的距离。

模型能否听懂指令，只是其中一环，系统权限能开放到什么程度，App是否愿意接入，支付和隐私如何处理，操作出错后责任由谁承担，都会决定这些功能最终能走多远。

但这并不妨碍厂商提前争夺位置。

过去，用户先选择App，再由App提供服务。以后，用户可能先把需求交给手机，再由系统决定调用哪个平台。

手机系统由此有机会站到用户需求和应用服务之间，参与原本由App掌握的流量和任务分配。

这也是厂商们布局AI手机背后的商业逻辑。

最想重新定义手机的人还是先造了一部手机

当智能体开始接手更多手机操作，参与竞争的便不再只有传统厂商。

手机厂商掌握着硬件、操作系统和用户入口，大模型公司即使进入手机，能够调用哪些数据、获得多少权限、接入哪些应用，最终仍要与终端厂商协调。

不满足于只提供模型，自己做终端，便成了掌握完整产品定义权的一条直接路径。

近期颇具代表性的是阶跃星辰。

今年1月，印奇出任阶跃星辰董事长。印奇毕业于清华姚班，2011年与同学联合创办旷视科技，是上一轮计算机视觉创业潮中的代表人物。

从计算机视觉、智能汽车到大模型终端，印奇这些年的布局始终围绕让算法进入具体设备和现实场景。

因此，阶跃星辰造手机看起来并非临时起意。

今年7月，阶跃星辰发布终端品牌STEPX、智能体操作系统Step AOS和个人智能体Amoo，首款手机STEPX Neo也一同亮相。

一家大模型公司，为什么要进入门槛高、利润薄、竞争已经相当充分的手机行业？

印奇给出的解释是，在现有手机生态下，阶跃的模型、操作系统和智能体很难以完整形态进入第三方终端。不先做出一款自己的产品，Step AOS便难以形成完整闭环。

这与手机厂商增加几个AI功能，显然不是同一个思路。

按照印奇的设想，用户不必先进入某个App寻找功能，而是把需求交给Amoo，再由它完成理解、规划和服务调用。

阶跃还与携程、支付宝、滴滴、美团、WPS、剪映等平台展开合作，希望通过接口调用订票、消费、出行和办公等服务，而不是只依赖识别屏幕和模拟点击。

但STEPX Neo目前仍处于展示阶段，完整配置、价格和上市时间均未公布。

更有意思的是，阶跃想重新定义手机，首先拿出来的，仍然是一部手机。

STEPX Neo依然保留了屏幕、摄像头和常规智能手机的基本结构。Step AOS虽然强调“智能体原生”，但仍然兼容Android、Linux和RTOS等既有系统，并接入已经成熟的应用和服务生态。

原因并不复杂。

账户、支付、通信、照片、联系人和日程都集中在手机中，出行、电商、外卖和内容服务也已经围绕手机运行多年。对智能体而言，没有哪一种消费电子产品拥有如此完整的数据、权限和服务生态。

印奇将硬件称为承载Agent服务的“容器”。阶跃造手机，不是为了复制一家传统手机公司，而是要给模型和智能体争取一个可以长期触达用户的入口。

事实上，绕开手机重新设计AI终端，也不是没有人尝试过。

最有代表性的是Humane的AI Pin。

这款由两名前苹果员工推出的设备没有传统屏幕，主要依靠语音、摄像头和激光投影交互，试图提供一种手机之外的选择。但到2025年2月，Humane停止销售消费级AI Pin，相关技术资产随后被惠普收购，草草收场。

而AI眼镜则进展相对顺利。

依视路陆逊梯卡披露，其与Meta合作的Ray-Ban Meta、Oakley Meta智能眼镜，2025年销量超过700万副。AI眼镜的拍摄、通话、翻译和视觉问答等功能，也承接了一部分手机场景。

但这条路代价也颇高。

2026年一季度，包含智能眼镜、Quest和其他VR、AR业务在内的Meta Reality Labs收入4.02亿美元，经营亏损40.28亿美元，也能侧面反映新终端背后需要长期而重型的投入。

也能由此看到，AI Pin试图脱离手机，最终没有建立起足够完整的产品和服务体系；AI眼镜保留与手机的连接，先承接拍摄、语音和视觉感知，反而更快找到了市场。

当然，印奇也认为，未来的智能体终端可能不再是今天意义上的手机，用户也可能更少看屏幕、更少操作设备。

这个判断或许会在更远的时间兑现，但至少在眼下，最想重新定义手机的人，仍然没能绕过手机。

AI手机真正的价值不在手机本身

现阶段，没有哪种消费电子产品比手机更适合承载智能体。

但当大模型和智能体逐渐成为新机的常规配置，单靠硬件升级，很难长期形成差异。

那么厂商就必须回答另一个问题，AI手机除了销售硬件，还能做什么生意？

目前能看到的方向，大致包括会员订阅、模型调用、增值服务，以及围绕任务产生的交易分成。阶跃星辰所设想的Token收入，也属于这一逻辑。

只是，消费者是否愿意为手机里的智能体单独付费，仍然是一个未知数。

用户已经在为手机、云存储、音乐和视频服务支付费用。如果智能体只是整理信息、生成内容，很难建立新的收费理由。只有真正接手高频任务，节省足够多的时间，订阅或者按次付费才有可能成立。

相比直接向用户收费，服务分发可能更接近现实。

当用户把“订酒店”“买机票”“叫一辆车”交给手机，系统就需要在不同平台之间作出选择。哪项服务被优先调用，订单最终流向哪里，都具备商业价值。

今天，App不仅掌握入口，也掌握用户从搜索、比较到下单的完整过程。

如果智能体成为新的第一入口，手机厂商、大模型公司和互联网平台之间的关系就会发生变化。

手机厂商掌握设备和系统；大模型公司提供理解、规划和执行能力；超级App拥有账户、商品、支付与履约体系。三方都希望智能体能够接入更多服务，但没有谁愿意轻易交出自己的用户关系。

对手机厂商来说，智能体越深入，系统对应用和交易的影响力越大。

对大模型公司来说，只提供模型，收入仍然是技术服务费；直接接触用户，才有机会获得订阅、调用和交易分成。

而对超级App来说，智能体既可能带来新的订单，也可能削弱平台与用户之间的直接联系。开放多少接口、交出多少数据、允许智能体做到哪一步，不只是技术问题，同样涉及现实利益。

因此，下一轮竞争未必取决于谁的模型参数更高，而是谁能让用户愿意先把需求交给系统，谁能接入足够多的服务，并在支付、隐私和责任边界上获得信任。

AI手机更大的商业价值，可能不在硬件本身，而在于抢占用户需求入口，参与后续的服务选择和交易分配。

无论收入来自订阅、Token还是交易分成，AI都会逐渐成为智能手机的基础能力。

由此，AI手机的终点，是没有AI手机。