就在昨晚，大模型獨角獸階躍星辰扔出了一枚行業深水炸彈——

正式發佈智能體原生作業系統Step AOS、大模型原生AI終端品牌STEPX，以及旗下首款手機產品STEPX Neo。

這不僅是國內首款斬獲國家標準L3級證書的智能體手機，更是掌舵人印奇入主階躍星辰、公司斬獲50億巨額B+輪融資後的首場“硬核肌肉秀”。

當傳統手機巨頭還在傳統框架裡外掛AI功能時，階躍星辰選擇了一條最激進的路：徹底打破App的圍牆，用“意圖”重構作業系統底層。

智慧型手機正在從“App的容器”蛻變為“自主進化的數字共生體”。

STEPX Neo軟體生態首批合作夥伴包括美團、WPS、剪映、攜程、高德、支付寶、百度、滴滴、京東等頭部應用。

產品將於7月17日開幕的世界人工智慧大會上進行首秀，目前官方尚未公佈具體配置及上市時間。

從“App容器”到“自主中樞”  STEPX Neo重構人機邊界

在STEPX Neo發佈之前，階躍星辰在公眾視野中更多以“中國大模型六小虎”之一的形象出現。

但這場發佈會表明，它的戰略半徑已從模型層延伸至硬體終端，完成了“由軟向硬”、“由雲到端”的戰略閉環。

2026年1月26日，階躍星辰宣佈印奇正式出任公司董事長，負責整體戰略節奏與技術方向的制定。印奇畢業於清華大學姚期智班，曾創立曠視科技，目前同時擔任千里科技董事長。階躍星辰與千里科技將深化合作，共同推進“AI+終端”戰略落地。

同日，階躍星辰宣佈完成超50億元人民幣B+輪融資，參與機構包括上國投先導基金、國壽股權、華勤技術等產業投資人，騰訊、啟明、五源等老股東進一步跟投。

印奇的特殊之處在於：他既懂電腦視覺時代的演算法，也經歷過從技術到產品、從產品到規模化落地的完整產業周期。

在發佈會現場，印奇表示：“AI以光速進入智能體時代，AI從會說到會想再到會做，實現了三步跨越，智能體成為通往AGI的最佳載體。”

與市面上在Android或iOS上外掛AI模組的“補丁路徑”不同 ，Step AOS是從底層架構開始為智能體重新設計的。它將硬體和原有系統的全部能力，轉化為智能體可直接呼叫的算力、可理解的資料和能力。

具體而言，Step AOS在三個層面進行了重構：

新設施層面，傳統作業系統的一切資源都圍繞“人操作應用”來設計，Step AOS則專門為智能體重新分配硬體資源、重新調度系統能力。

新能力層面，Step AOS主打三大關鍵能力：

記憶能力方面，引入雙域三步記憶結構，分為使用者域與智能體域，遵循“記—理—憶”三步鏈路，日常問答記憶召回最快僅需15毫秒，已在Personamem、LongMemEval等國際評測基準上達到SOTA水平。

決策與執行方面，採用端雲多腦體系，依據任務複雜度、成本與速度等因素動態調配不同規模的大語言模型，簡單任務百毫秒內本地解決，複雜任務聯動雲端深度思考。階躍自研的Step Edge端側基座模型專為終端硬體定製，在29項權威基準評測中位列同類端側模型第一。

安全方面，階躍提出“可信、可見、可控、可逆”四維框架：操作在可信執行環境中完成、每步操作可審計回溯、權限按需授予用完即收，誤操作支援一鍵撤回。階躍還聯合上海人工智慧實驗室發佈《新一代智能體系統安全技術白皮書》及《端側大模型網路安全指南》，並宣佈共同研製智能體安全技術國家標準。

新互動層面，Step AOS引入NUI自然互動機制，支援語音、視覺、文字等多模態輸入，互動範式從“過程互動”轉向“結果互動”——使用者不再需要在不同App間頻繁切換，只需表達意圖，智能體即可自主理解、規劃並跨應用調度資源。

傳統意義上的AI手機，本質上是一個個“App的容器”，使用者需要手動點開軟體、輸入指令、跨應用複製貼上。而STEPX Neo的核心差異點，在於它把這些繁瑣的中間步驟全部“降維打擊”了。

使用者在STEPX Neo上不需要面對一桌面的應用圖示，面對的只有個人智能體“Amoo”。

作為個人智能體的統一入口，Amoo展現出了極強的自主意圖理解與任務拆解能力。例如，使用者只需對手機說一句“幫我規劃這周末去杭州的行程”，Amoo就會自主將任務拆解為：查詢天氣、篩選高鐵票、對比酒店價格。

STEPX Neo採用橙黑配色、雙後置攝影機設計，攝影機旁配備專屬互動副屏。該手機由全球智能硬體ODM頭部企業華勤技術代工。

業內人士基於BOM成本估算，價格可能在3500元起。

STEPX Neo亮相後，網友對它的討論呈現出鮮明的分化。

一部分網友認為，相較於傳統手機廠商擠牙膏式的AI修圖、AI消除功能，階躍星辰這種直接將智能體作為系統底座、打通跨應用調度的做法，才是真正的“下一代手機形態”。

另一方面，有觀點指出，作為一個硬體領域的“新玩家”，階躍星辰在手機供應鏈管理、硬體調校（如影像、發熱控制、續航）以及售後管道建設上幾乎是從零開始。

同時，網友也對智能體在涉及高頻、高額資金支付時的安全性和隱私保護表達了顧慮。對於習慣了傳統手機操作介面的大眾使用者而言，能否接受這種顛覆性的互動邏輯，依然需要市場時間的檢驗。

2026年，智能體手機賽道進入密集爆發期，多條技術路線在同一舞台上展開正面交鋒，從作業系統底層重構到硬體形態創新，從輕資產聯合開發到系統級深度整合，不同路徑的玩家正以各自的邏輯爭奪下一代終端的話語權。

根據其技術架構與商業模式，當前市場已分化出四大核心技術陣營：

1. 原生智能體作業系統派（顛覆式重構）

這一陣營選擇拋棄原有的傳統系統框架，從零重構Step AOS作業系統。其核心理念是“不裝App，只裝意圖”，讓智能體直接調度硬體資源。

作為代表，STEPX Neo也是目前唯一斬獲國家標準L3級證書的智能體手機。

2. “輕資產”聯合路線（演算法廠與硬體廠結盟）

代表產品：努比亞×字節豆包 (nubia M153)

採用“系統級適配”的合作模式，由大模型廠商（豆包）輸出技術能力，硬體廠商（努比亞）開放硬體與系統授權。

該路徑依賴Android底層的“模擬觸控（INJECT_EVENTS）”權限來實現跨應用的語音自動點選與執行。該裝置定價3499元限量發售，在二手市場曾被一度炒至12999元。

3. 硬體形態創新派（具身智能延伸）

榮耀Robot Phone計畫於2026年8月全球上市，起售價7999元。

該路徑最核心的突破在於硬體形態的創新，其內建了“隱藏式機械臂雲台系統”。

在互動上，結合端側大模型YOYO的情感識別，攝影機能夠通過物理層面的點頭、搖頭等動作直觀回應使用者，讓AI擁有了物理實體。

4. 傳統巨頭的系統級重構（生態漸進升級）

這一陣營由傳統手機巨頭主導，致力於在原有的龐大系統生態上進行深度 AI 整合：

GoogleGemini Intelligence：將Android系統升級為“智能系統”，並在狀態列中開闢了“Android Halo”專屬席位，用來即時顯示智能體的運行狀態並接受使用者指示。該功能將率先搭載於三星Galaxy及Pixel系列，讓手機從被動助手升級為自主代理。

華為鴻蒙智能體框架2.0：伴隨HarmonyOS 7將盤古大模型深度植入手機本地，其智能體框架已能實現90%以上複雜任務的成功運行。

小米澎湃OS 4：深度整合AI智能體並將其嵌入系統底層運行邏輯。基於自研MiMo大模型打造的移動端智能體miclaw，可直接調度超過50項系統功能，首發機型預計為小米18系列。

除此之外，OPPO、vivo等廠商也各自推出了端側AI與智能體能力的佈局。

智能體手機賽道正在從“概念驗證”走向“規模化競爭”。IDC預計2026年國內新一代AI手機出貨量將達到1.47億台，未來智能體手機的競爭將進入更激烈的階段。

從傳統工具到數字共生體的跨越

過去十幾年間，傳統智慧型手機的演進軌跡已經陷入了高度同質化的怪圈。

無論是螢幕更新頻率的錙銖必較，還是攝影機像素與變焦倍數的無限內卷，本質上都是在對“一塊玻璃加一塊晶片”的物理工具進行修修補補。

而智能體手機不再以App為中心，而是以使用者的意圖為中心。它將散落在各個應用生態裡的服務徹底打碎、重組，用底層作業系統的自主進化，替代了人類手指在螢幕上的機械重複。

當手機開始具備理解、規劃和代為執行的能力時，它就已經從一個單純傳遞資訊的媒介，異變為人類在數字世界裡的分身與助手。

儘管在量產初期，大模型原生手機依然要面對供應鏈磨合、網際網路生態壁壘以及使用者習慣培養的重重陣痛，但這種軟硬一體化的融合趨勢已經不可逆轉。

在這場重塑終端生態的行業洗牌中，誰能真正讓智能體走出雲端、觸碰物理世界，誰就將手握通往下一代計算平台的最關鍵門票。   (創業邦)

【新智元導讀】截胡OpenAI，中國黑馬搶先交卷！今天，全球首款大模型 原生AI智能體手機STEPX Neo亮相，底層搭載智能體原生系統Step AOS，直接顛覆60年來的傳統人機互動邏輯。

全球第一台大模型原生智能體手機，出現了！

就在今天，階躍星辰在發佈會上一口氣拋出三樣東西——

全球首個大模型原生AI終端品牌STEPX；

全球首個智能體原生作業系統Step AOS；

全球首款大模型原生智能體手機STEPX Neo。

隨著模型能力逐漸拉平，頂尖玩家開始集體捲向更難啃的硬骨頭：終端。

中國外大廠幾乎同時覺醒，唯有把「模型+軟體+硬體」擰成一個閉環，才可能拿到通往智能體時代的那張入場券。

於是，當OpenAI把自家AI硬體排到2027年的時候，一家成立僅三年的中國公司，搶先把這具「AI終端的身體」造了出來。

發佈會還沒散場，STEPX Neo就沖上了熱搜。所有人的目光，都落在這台手機上。

但熱鬧歸熱鬧，我們認為更有意思的，是它底下那套Step AOS。

因為它所代表的，是一次範式的躍遷。

系統革命  AI手機不缺，缺的是「原生」

現在你能買到的所謂AI手機，剝開外衣，不過是給傳統Android機外掛了一個大模型外掛，AI說到底還只是一個App。

你喚醒它，它答話；你想讓它替你把事辦完，它辦不了。

然而，頭部玩家早就不滿足於此。最近半年，所有人都把手伸進了系統層。

I/O大會上，它乾脆把Android從「作業系統」改口叫「智能系統」，推出Gemini Intelligence，讓Agent能跨App調任務、自動填表。

微軟在Build上端出基於AOSP重造的Project Solara，主打智能體動態生成介面、用對話取代點App。還有一批廠商，也都在自家系統上推進各自的Agentic OS。

這是實打實的進步。但再往裡一層，有件事沒人動過——作業系統的主角，仍然是人。

從核心調度到權限模型再到UI，智能體想在裡面辦事，唯一的辦法是假裝自己是雙手：模擬點選、模擬滑動、模擬一個人類使用者。

而這個「假裝」，會在三個地方結結實實地卡住。

記憶：資料被一個個App各自鎖著，端和端之間也不通氣。智能體只能攢一點局部記憶，你一換應用、一換裝置，它就把你忘了；

決策：簡單事該端側秒回，複雜事該雲端細想，可老系統裡這兩套各幹各的，沒人統一調度，快慢接不上力；

行動：沒有原生介面，智能體只能裝作手指去戳螢幕；沒有合法身份，它連授權都拿不到。真要動手之前，系統還欠它一條可信的通道、一份可管可回溯的超級權限。

這三個卡點，是過去六十年人機互動的默認前提。因為在此之前，人是唯一的使用者。

所以在舊系統上給AI打多少補丁，都繞不開這個前提。除非你把主角換掉。

這正是階躍的答案：不是教智能體怎麼更像人，而是把系統的地基整個換掉，從零為智能體打造新環境。

它把這件事拆成一道乘法，進而實現指數倍的提升——

Step模型矩陣 × Step Agentic-native OS

Step AOS的底色，就在這道乘法裡：AI終端品牌STEPX推出的全球首個「智能體原生」（Agentic-native）作業系統。

區別於行業主流的「AI+OS」，它做的是「AI is the OS」。

智能體要當你的夥伴，頭一件事是得有顆聰明的大腦。

階躍三年前作為「中國基模的最後一個入局者」入場，卻早早押注智能體時代，用「1+N」布下一整套模型梯隊：旗艦Pro、標準Flash、端側Edge，一個不落。

作為業界公認的「多模態卷王」，它的音訊模型Step Audio 2.5系列擠進全球前三，視覺語言模型Step VL做到行業SOTA，把音訊、圖像、視訊、終端互動全模態收進同一張矩陣。

最新發佈的Step Edge端側基座模型專為終端硬體定製，在29項權威基準評測中位列同類端側模型第一。

它可以獨立完成輕量化智能任務，複雜場景下聯動雲端旗艦模型協同運算，兼顧低延遲、隱私安全與使用體驗。

有了大腦，還得有個能讓它施展的系統。這就是公式右邊，Step Agentic-native OS。

Step AOS是一套三層架構，從下往上，恰好對應三件過去從未有過的新東西——新設施、新能力、新互動。

底層是「資源供給底座」，把為人準備的系統，重造成給人和智能體用的；

中層，長出記憶、決策與行動、安全三大核心能力；

頂層，是一套意圖驅動的自然互動，把整套系統的本事，用最省力的方式交到你手上。

底座：把系統資源，頭一回交給智能體

傳統作業系統裡，算力、資料、服務這些資源，服務對像是「人和App」。

Step AOS的底層是資源供給底座，從硬體和傳統作業系統中提取計算、資料、應用與服務，面向智能體重新供給。

計算，是一台「統一計算資源池」。

把端側的CPU、GPU、NPU和雲端算力納進同一套調度框架，端上扛百毫秒級的快反應，雲上接深度推理和複雜規劃。

資料，是一層「統一語義資料層」。

過去資料被一個個App沙箱各自鎖死，這一層在系統層面把跨應用、跨裝置的數據匯到一起、統一治理，給「統一記憶」備好了原料。

應用與服務，是「原子能力引擎×系統服務框架」。

把系統和App裡那些面向人的功能，拆成數千個最小能力單元，每個都是獨立、無狀態的節點，智能體能即時組合、自由編排、平行執行。

它還原生相容MCP、A2A、CLI等協議，支援漸進式裝載與統一API，第三方工具即插即用——舊世界的能力，被重新長進了系統裡。

關鍵在於，這一層拆的是各家系統「共有的資源本質」，而不是某一個系統的具體實現。

所以Step AOS天生就能跨端：手機、PC、IoT，同一套底座，隨處可落。這也是它敢說「跨端統一記憶、端雲協同」的架構前提。

新能力：記憶、決策與行動、安全

設施鋪好，系統才能「生長」出真正的智能體能力：記憶、決策與執行、安全。

在這裡，它有一個親切的名字——階躍Amoo，STEPX在AI時代打造的新一代個人智能體，跨多端、原生多模態。

· 記憶：記得全、記得清、憶得準、憶得快

智能體最怕兩件事：失憶，和記錯。

記得全，靠「雙域」結構。一半用來記你：你說過的事實、經歷過的場景、是個什麼樣的人；另一半用來記它自己：懂那些領域、養出了什麼脾氣、攢下了那些打法。

記得清，靠一條「記、理、憶」三步鏈路。隨手抽取、後台整理、需要時立刻想起。這就像人的記憶，白天記錄、睡眠裡沉澱、要用時喚醒，越用越順。

憶得準，是硬指標。在PersonalMem、LongMemEval這些國際公認的評測基準上，它都摸到了SOTA等級。

憶得快，更是快得離譜。隨口一問，日常問答記憶召回最快僅需15毫秒，實現從秒級到百毫秒級（50-150ms）的提升。

· 決策與執行：該快的快，該深的深

簡單事和複雜事，不該用同一顆腦子。為此，Step AOS搞了個「端雲多腦」。

端側那顆把語音、語言、動作打成一片，百毫秒級響應，成功率壓到99%以上。設鬧鐘、找照片、開應用這類即時活，直接在手機上就地辦完，一個字節都不用上雲。

碰到複雜推理、長文分析、多步規劃，交給雲端深度推理循環，STEPX的Pro、Flash主力模型配上多模態垂類模型一起算。

此外，在這兩顆腦子中間，還夾著一層「級聯調度」當路由：多級模型逐級分流，高頻請求端側直接閉環，複雜任務才逐級升入雲端。

在「能端則端、需雲則雲、端雲接力」之間動態選路，確保只有真正需要深度算力的活，才勞駕雲端。

說到底，架構好不好，看任務辦沒辦成。而下面這三項權威評測，量的恰恰都是成功率：

在Android Daily上，GUI任務成功率中國第一；在Claw Eval上，Claw任務成功率中國第一；在Step AOS-E2E-BMK上，終端任務執行成功率中國第一。

· 安全：能替你辦事的前提，是你敢託付

智能體越能幹，人越會犯嘀咕：把行動權交出去，安全嗎？

階躍在這件事上花了大功夫，提出四條底線：可見、可信、可控、可逆。

這套安全實踐，階躍聯合上海人工智慧實驗室，一起沉澱成了《新一代智能體系統安全技術白皮書》，共同研製智能體安全技術國家標準，在智能體能力躍遷的同時建立可信邊界。

新互動：從「過程互動」到「結果互動」

對於使用者來說，真正摸到的，是最上面這層「智能體互動」。

它把範式從「過程互動」翻轉成了「結果互動」：過去你在終端互動裡一步步下指令，如今你只需說清意圖，理解、規劃、執行的整條鏈，交給智能體。

互動的基本單元，從一次次點選，升級成一句話的「任務級委託」。

多模態通道讓你用語音、視覺、文字自然表達，上下文記憶讓對話不必每次從零開始，情境感知讓它讀得懂你此刻的處境。

而這，才是「把作業系統的主角讓給智能體」的真正含義：機器開始適應人，而不再是人遷就機器。

系統範式的變遷聊到這裡，繞不開一個近來被反覆討論的觀點。

進入智能體時代，App是不是要消失了？既然智能體能替你跨應用把事辦完，你還需要一個個點開那些圖示嗎？

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