未來，當手機AI助手，普遍性讀取整個螢幕，使用者對這類授權的警覺性就會下降。這就為金融詐騙打開了方便之門。近日，字節跳動發佈了全新一代豆包手機助理的技術預覽版。這款豆包手機助手，跟手機廠商深度融合，具備了視覺感知、長期記憶以及直接動手操作的能力。它在螢幕上產生一個懸浮窗，模擬你的一切操作，完成你的指令。你對著手機說完​​這句話，不用打開任何APP，後台已自動完成美團、淘寶、京東的比價，彈跳窗確認後直接跳轉支付。使用者詢問車停在那裡時，它能調出使用者上次拍攝的車位照片並附帶樓層指引；當需要取快遞時，它能讀取簡訊歷史並報出取件碼；甚至當使用者詢問高鐵座位號時，它能自動翻找12306的購票記錄並告知精準位置。消息發酵後，中興通訊A股強封板漲停，成交額超140億元。港股同步走強，盤中一度漲超10%。消費者對這款手機也非常有興趣，中興官方商城已經售罄，閒魚上二手售價4200~4999元，比官方售價高出上千。不難判斷，未來各家都會推出自己的AI助理。這種AI新入口，為未來的商業競爭，帶來了巨大的不確定性，機會和挑戰並存。要理解這一點，還得從底層技術談起。首先，AI助理的基礎，是大模型的分析資訊、與人互動的能力。這個能力可以讓AI根據使用者的指示去收集、分析訊息，透過文字、語音、圖片，給用語音、文字、圖片給出結論。其實，這些能力之前的手機也並不是完全不具備。如果價格、評分、評估等資訊標準化、結構化了，並透過API介面提供，那麼，無需大模型，也可以給出對比的結論。所謂API介面，指不同軟體系統間互動的標準協議，透過預先定義的通訊規則，實現功能呼叫和資料共享。但是，各家APP顯然不會通過API，提供這種標準化、結構化的API資料介面。剛好相反，各家會採取技術手段，避免自己的資料被「爬蟲」爬取。這也是為什麼消費者有時候會遇到真人校驗。而透過技術手段，破解API介面，繞過安全防護機制，非法取得他人電腦資訊系統中的資料（如使用者資訊、商業資料等），可能觸犯《中華人民共和國刑法》第二百八十五條，構成非法取得電腦資訊系統資料罪‌或‌提供侵入電腦資訊系統程式罪‌。而大模型的意義恰好就是能處理非結構化資料，理解複雜語境。一方面，當使用者說“找個安靜的咖啡館寫東西”，AI能結合位置、環境噪音、使用者習慣等多維度資訊進行判斷，並通過語音與使用者持續溝通。這就提升了人機互動的自然度與方便度。更重要的是，在另一方面，AI大模型與手機廠商合作，用系統金鑰打包並燒錄進手機ROM，獲得諸多底層權限，才可以像作業系統原生部件一樣，跨應用操作。再加上AI助理可以憑藉處理非結構化資料的能力，從螢幕取得資料，就可以讓AI助理繞過各家的API，直接取得這些APP的資料，並模擬使用者手指，操作這些APP。這是一個法律的新問題。也就是說，以前各個APP直接向使用者提供訊息，現在，使用者說：AI助手，你去幫我讀取，然後幫我決策。所以，AI手機助理的實質，就是有能力獲得「讀屏」「模擬手指」這類底層權限，進而繞過各家APP的屏障。這才是最關鍵的一點。有了這個能力，AI助理可以做很多事。例如，可以進行跨電商平台比價、各家電商之間，幫你算那個便宜，那家送得最快。顯而易見，在這些操作中，AI助手就可以在一定範圍內，引入自己的傾向性。 AI可以告訴消費者，這家便宜5毛，但另一家送得更快；它也可以反過來說，這家雖然送得更快，但另一家便宜5毛。它還可以說，這家便宜5毛，那一家送得更快，但有一家新開的，或評分不錯，你要不要嘗試一下？這種誘導，未必是侵害消費者利益，因為對消費者來說，便宜5毛錢；送得更快；嘗試一下新味道，三者是同等效用的，並沒有被損害。但這對整個外送、餐飲甚至電商生態來說，是顛覆性的。2013年上映的科幻愛情片《Her》，講述了未來世界中，信件撰寫人西奧多與人工智慧作業系統薩曼莎之間的情感故事。薩曼莎沒有實體，僅憑聲音與西奧多建立了超越傳統的親密關係。不難想見，一個和使用者有情感連結的AI助手，對未來的商業版圖的影響是巨大的。做一個有趣的比喻，如果說消費者是皇帝的話，各個APP的各種促銷、廣告、補貼就像臣子，臣子要影響到皇帝的心智，要見到皇帝，都得通過AI這個貼身太監的許可。但風險也隨之產生，例如，現在很多銀行的APP在偵測到讀取螢幕時，就提示使用者，手機開著螢幕分享，請關閉。銀行APP的這個提示，並不是提前做好，用來抗拒手機AI助理的，而是為了應對電詐的。AI要作為一個助理存在，必然要取得許多包括「讀屏」在內的高敏感權限。這就像現實中的助理一樣，要展開工作，必然需要瞭解僱主的許多敏感資訊。從這個角度，AI透過「讀屏」等權限，把所有APP連接在了一起，打破了沙盒機制。所謂沙盒機制，是電腦的安全機制，為運作中的程式提供的隔離環境。當AI助手，某種程度上打破了這個沙盒，成為一個“超級應用”，風險也由此產生。這相當於把所有資訊都放到了同一個籃子裡。大廠商當然會做到規範，但事情總有萬一，一旦洩露，就是系統性風險。以前金融、聊天、圖片、付款、健康等訊息，分別在不同APP，如今都在一個超級應用AI。除此之外，敏感權限的授權，也會造成消費者的警覺性下降。伴隨網路、智慧型手機的發展，這個趨勢其實一直都存在。例如，以前用數位相機拍一張照片，放到電腦上觀看，全過程相片不會被第三方看到。但現在，如果想用手機發一張圖，或修一張圖，或提取其中的文字，你就必須接受讓第三方讀取你的照片。手機作業系統也做出了相應的改變，設定了單次授權，App每次只能存取使用者主動選擇的單張照片，無法自動批次取得或遍歷所有照片。但這意味著你每次都得選兩次，這種不方便，最終就會讓使用者授權第三方讀取整個相簿。以前一個陌生人，翻你電腦上的相簿，你會高度敏感。但現在，當很多軟體都要求讀取相簿，讀取通訊錄的時候，使用者的警覺性就下降了，就會不假思索地同意第三方讀取整個手機相簿。未來，當手機AI助手，普遍性讀取整個螢幕，使用者對這類授權的警覺性就會下降。這就為金融詐騙打開了方便之門。讀屏和透過api獲得資訊不同，它覆蓋整個手機螢幕的全部訊息，這就意味著，AI手機使用者雖然授權，但他的聯絡人、聊天對象、快遞收件人，都一併被讀取了訊息。根據國家網路金融風險分析技術平台發佈的監測資料顯示，截至2020年2月底，已發現網路金融仿冒網站4.8萬個，受害使用者達12萬人，網路金融仿冒APP 2801個，下載量3343.7萬次。 未來AI手機助手普及，電詐份子只需做一個假的AI助手，使用者也會不假思索地進行各種高敏感權限授權，然後犯罪分子就能拿到受害者的全部金融資訊。 AI手機帶來方便、有效率的同事，也會提高黑灰產的效率。目前，消費者、監管、各家廠商，面對這即將到來的衝擊，還未完全準備好，有待未來在落地、普及的過程中，逐漸演化。圍繞著隱私、資料安全、商業利益，AI助理將成為各方博弈的焦點。AI助手，可以稱之為手機的靈魂，也是手機廠商由硬轉軟，更直接接觸整個行動網路商業生態的機會。手機廠商肯定不願意交給第三方。在2025年第39周，中興、魅族、努比亞、三星等品牌累計佔據5.66%的市佔率。由此可見，努比亞的市佔率已經很小了，所以，會選擇深度繫結。但其他手機品牌，絕對不願意輕易交出自己的靈魂。在應用層面，基於安全、商業利益等原因，「APP們」也會抵抗AI手機助理。例如，銀行APP，基於金融安全的需求，就拒絕「讀螢幕」。但是消費者仍然是巨大的推動力。例如，一個抗拒讀取螢幕的銀行APP，消費者可能就拒用，轉向另一家銀行。而對於提供同質化、標準化產品與服務的商業模式來說，挑戰就更大。《Her》這部電影，拍攝於2013年，電影設定的故事發生時間卻剛好是2025年，地點是上海。 12年前的科幻元素已成為現實。這使《Her》不僅是一部科幻片，更像是現實的預言。手機、網路公司、使用者、監管，即將迎來20年未有之大變局，而這個變局會決定今後更長時期的商業、經濟、社會面貌。 （FT中文網）

回顧科技圈，會發現一個有趣的悖論：軟體越來越“重”，大模型參數爆炸，而硬體試圖越來越“輕”，AI Pin、智能眼鏡、智能戒指等。這標誌著我們正處於一個“後智慧型手機時代”的前夜。以AI手機、AI眼鏡、AI吊墜為代表的泛在式AI小裝置，正在試圖重構人與數字世界的連接方式。行業裡，一個更準確的詞正在流行：“AI 終端”。它本質上不是某一件硬體，而是：大模型 + 作業系統 + 軟硬一體裝置 + 新互動與服務閉環 的組合。一、 現狀格局：改良派與革命派的博弈目前的AI硬體賽道，清晰地分裂為兩個陣營：1. 改良派（Evolutionary）：AI Phone代表： 三星Galaxy S24、Pixel 9、iPhone 17邏輯： “舊瓶裝新酒”。利用現有的成熟互動，比如螢幕+觸控，將AI作為作業系統的一層嵌入。現狀： 最穩健。端側模型（如Gemini Nano）開始接管圖像處理、即時翻譯和摘要生成。但這更多是功能的疊加，而非原生體驗的重構。IDC 預測：2024 年 GenAI 手機出貨量同比增長 364%，達到約 2.34 億台，是智慧型手機中增速最快的細分市場。Gartner 預計：到 2025 年底，全球 GenAI 手機終端支出將達 2982 億美元，佔 AI 終端總支出的 20%，並預計 2029 年幾乎所有高端手機都會具備 GenAI 能力。然而，GenAI 手機 ≠ 在手機裡塞個 ChatGPT 圖示。更加主流的定義是，GenAI 手機 = 內建 NPU / AI 引擎，能在本地運行尺寸最佳化後的生成式模型，提供創作、理解、翻譯等能力。報導普遍認為，“生成式 AI 從雲側落地到端側，是 2024–2025 年手機行業變革關鍵”，中美大廠都把 AI 手機當成新一輪競爭焦點。一條有意思的路線是，網際網路平台向下滲透到終端——2025 年底，字節跳動推出基於“豆包”大模型的語音助手，先在中興努比亞新品上首發，並計畫與多家手機廠商合作，而自己不做整機。這說明，“AI 助手 + 生態 + 分發”這層價值足夠大，甚至可以與手機品牌分拆營運。2. 革命派（Revolutionary）：AI Native Hardware代表： Ray-Ban Meta Glasses、Humane AI Pin、Rabbit R1、Limitless邏輯： “去App化、去螢幕化”。主張AI Agent應當直接接管任務，通過語音和視覺與世界互動，試圖繞過蘋果和Google的生態圍牆。現狀： 新物種爆發：AI 眼鏡、AI Pin、Rabbit R1…如果說 AI 手機是“升級剛需”，那 AI 眼鏡、AI Pin 等，是“押注未來”。根據研究機構 Wellsenn XR 資料，2024 年全球 AI 眼鏡銷量約 234 萬副，同比 +588%；預計 2030 年達 9000 萬副，年復合增速約 83.7%。其中 Ray-Ban Meta 系列憑藉時尚設計 + AI 互動，在 2024 年 Q4 單季銷量約 140 萬副，佔全球九成以上份額，堪稱第一波現象級產品。36Kr 披露，2025 上半年全球智能眼鏡出貨量 406.5 萬台，同比增長 64.2%；中國市場增速位居全球首位，AI 眼鏡被寄望為下一代人機互動入口。國內則迎來真正的“百鏡大戰”：2024–2025 年，小米、華為、VITURE、Rokid、雷鳥、百度、閃極、李未可等十余家廠商集中上新 AI 眼鏡。CBNData 指出：2024 年國內智能眼鏡中帶 AI 功能的銷量不足 20%，但預計 2025 年 AI 功能滲透率將超過 60%。二、 核心維度：被忽視的“場景所有權”除了常規的軟硬體分析，我們必須引入一個關鍵維度：場景所有權。這是AI硬體成敗的關鍵。手機的劣勢： 手機大部分時間是在口袋裡，它是“盲”的。要使用AI，你需要掏出手機、解鎖、打開App、拍照或者輸入。這個鏈路太長，打斷了使用者的“心流”。穿戴裝置的野心： AI眼鏡或吊墜的真正價值，在於“Always On, Always Seeing”。它們與你的視線同步，擁有第一人稱視角。洞察： 誰掌握了使用者即時的“看”和“聽”，誰就掌握了AI主動服務的觸發權。AI硬體的本質，是把“離散的搜尋”變成“連續的伴隨”。三、 發展模式：從“賣裝置”到“賣入口 + 算力 + 服務”如果只看外形，很容易把 AI 小硬體理解成“多一個新品類”；但從商業上看，它們代表的是三種不同的路徑。模式一：裝置優先——“AI 只是賣點”的手機廠商絕大多數手機廠商都是這類，包括國產頭部 Android 陣營和 Apple。他們具備以下特徵：核心收入仍來自 硬體毛利 + 配件 + 傳統網際網路服務GenAI 功能更多扮演“刺激換機”的差異化賣點，相機、翻譯、文生圖、總結等，強調“離不開的新功能”技術上，往往是 “端側小模型 + 雲端大模型” 的融合，用來平衡體驗與算力成本這種模式的優勢在於管道、供應鏈和使用者基數，但風險在於，AI 容易被“同質化”，很快淪為參數大戰。模式二：服務優先——裝置只是“大模型的外掛”Ray-Ban Meta 眼鏡未來可能出現的“某大模型官方硬體”以及一部分國內 AI 眼鏡玩家，可能定位“AI 助理入口”，硬體利潤不高這裡的邏輯是，使用者真正付費的是，持續更新的大模型 + 帳號身份 + 雲端算力 + 生態服務。硬體更多扮演“隨身麥克風 + 攝影機 + 顯示器”的角色，以分期、補貼甚至“半福利”形式發放Humane AI Pin 雖然失敗了，但它嘗試的其實就是這種模式：699 美元硬體 + 24 美元月費，硬體只是進入其 AI 服務的門票。它的結局提醒我們，當你想“賣服務”時，前提是服務本身必須足夠好用、穩定，而不是讓使用者替你 beta。模式三：生態優先——AI 終端是“超級 App”的物理延伸這是目前中國廠商最有中國特色的一條路。舉幾個典型的例子：夸克 AI 眼鏡： 眼鏡只是入口，本質是把“通義千問 + 支付寶 + 淘寶 + 高德”等服務從手機螢幕延展到現實空間。小米 AI 眼鏡： 對標 Ray-Ban Meta，通過“小愛同學 + 家電 + 汽車 + 手機”建構“人車家”三端協同，眼鏡被定義為“面向下一個時代的隨身 AI 入口”。字節與豆包助手： 先通過接入多家手機廠商做系統級 AI 語音助手，從軟體層深度佔領手機入口，而不是立刻推出自有手機。這類模式的核心命題是：如何在“AI 終端 + 生態”組合下，建構一個真正高頻、閉環的日常系統，而不是多一個孤立裝置。四、 關鍵驅動因素 vs. 致命制約因素驅動力（The Tailwind）端側算力的躍升： 高通驍龍8 Gen 3、聯發科天璣9300以及蘋果A17 Pro，NPU性能的暴漲讓70億參數（7B）的模型可以在本地流暢運行。這是保護隱私和降低延遲的基礎。多模態大模型（LMM）： GPT-4o和Gemini 1.5 Pro展示了驚人的視覺理解能力。能“看懂”世界的模型，是AI硬體的靈魂。制約力（The Headwind）熱力學定律（Thermodynamics）： 這是物理學的鐵律。高性能計算必然帶來熱量。AI Pin的發熱問題直接導致了體驗崩塌。在電池技術沒有質變前，“算力、續航、輕便”是不可能三角。隱私這一頭“灰犀牛”： 相比手機，一個掛在胸前或架在鼻樑上隨時可能錄影的裝置，會引發巨大的社會排斥。Google Glass當年的失敗可能會重演。延遲（Latency）： 語音互動的容忍閾值是毫秒級的。如果雲端往返需要2秒，對話的自然感就蕩然無存。結語AI 小硬體也許最終會收斂成“三個主終端 + 一個雲大腦”的格局。三個主終端是手機、眼鏡、耳機，“一個雲大腦”指的是個人 AI 代理的統一中樞。真正的 AI 終端時代，不是“每個裝置一個助手”，而是“一個助手，分身在所有裝置上”。AI硬體的崛起，不是為了讓我們每人多帶一塊電子磚頭，而是為了讓我們把頭抬起來。真正的AI原生硬體，不應該是一個需要你不斷去“對話”的Chatbot，而應該是一個沉默的、全知的、僅在關鍵時刻提供服務的數字管家。在這場硬體革命中，“懂”比“快”更重要，“主動”比“響應”更關鍵。 (AI Xploring)

從賈伯斯2007年推出第一代iPhone重新定義“智慧型手機”，開創全球移動網際網路時代算起，已經過去整整18年了；但目前依然沒有走出當年賈伯斯定義iPhone的“窠臼”。在2022年新一股AI熱潮興起之後，全球都在期待智慧型手機“改變”的到來。根據供應鏈等多方證實：字節跳動和中興通訊合作的AI手機即將在12月初發佈。其中，字節主導豆包大模型的植入與AI互動功能定義，中興則主導硬體定義、產品設計和生產製造。與以往AI手機不同的是，這款手機在字節和中興努比亞團隊的深度合作下，對硬體層、軟體層、甚至作業系統層，都進行了更深入的整合和重構，可以被定義為一款“AI 原生手機”（AI Native Phone）。這款被定義為“AI原生手機”的裝置，其核心差異化在於高權限Agent能力；其內嵌的AIAgent擁有比普通App更高的系統權限，能跨應用執行複雜指令，完成更複雜任務。這一技術突破不僅意味著使用者體驗的升級，更可能對Android生態的底層規則發起挑戰。傳統智慧型手機的生態建立在應用程式商店分發模式之上，開發者通過APP獲取使用者流量並實現商業價值。然而字節AI手機的高權限Agent直接繞過了這一路徑，它能夠在不打開具體APP的情況下，通過系統級介面呼叫服務功能。例如使用者只需對手機說“幫我訂周五晚七點的餐廳”，Agent就能自動完成美團、大眾點評等應用的比價、預訂、支付全流程。這種“上帝視角”的操作權限，本質上重構了流量分配的邏輯鏈條。具體來說，字節中興的“AI原生手機”實現了三大突破：首先，是系統呼叫權限的重新分配，讓AIAgent可以像系統應用一樣直接呼叫底層API；其次，是跨應用資料通道的建立，打破了Android傳統的沙盒隔離；最重要的是動態權限管理機制，使用者只需一次授權，Agent就能在預設場景中自主決策。這種變革直接觸動了Google近年來持續收緊的系統權限政策。2023年以來，Android系統逐步限制後台處理程序喚醒、跨應用資料共享等權限，理由是保護使用者隱私和資料安全。但字節的AI手機通過深度定製作業系統層，實現了對這些限制的突破。知情人士透露，其技術關鍵在於豆包大模型與手機核心的深度整合，使得AI能像“系統管理員”一樣調度各類應用資源。當然，這種變化並非對所有開發者都是好事。部分生活服務類APP擔憂淪為“無聲的管道”，當使用者習慣通過Agent直接獲取服務，品牌露出和使用者粘性將大幅削弱。某外賣平台技術負責人匿名表示：“這相當於在Android系統裡又建了個超級入口，我們的APP可能變成後台的‘水電煤’。”但工具類應用開發者則持樂觀態度，認為高權限Agent能帶來更流暢的整合體驗，例如文件處理APP可直接響應“把會議紀要做成PPT”的復合指令。因此，從應用層面而言，這場博弈的焦點在於“服務入口”的控制權。目前Android生態中，Google通過GMS服務框架維持著應用分發的中心化秩序。而字節AI手機的實踐，本質上是在嘗試建立一套基於自然語言互動的分佈式入口體系。這種模式與華為鴻蒙的“原子服務”、蘋果Siri的快捷指令有相似之處，但權限深度和場景覆蓋度明顯更勝一籌。另外，根據供應鏈消息：目前第一代機型已在陸續交付，整體備貨量級在3萬台左右，發佈後將正式對外銷售。第二代機型也已完成立項，將在明年上半年推出，AI能力和硬體配置將進一步升級。值得玩味的是，這次合作中字節跳動刻意淡化了“造手機”的定位，強調這是“完整解決方案的嘗試”。這種表述既規避了與硬體廠商的直接競爭，又為後續可能的生態擴張留下空間。如果高權限Agent模式被市場驗證，不排除其通過授權方式向其他手機品牌輸出的可能，這將徹底改變AI能力在終端裝置的滲透路徑。因此，此次嘗試的真正價值在於重新定義了“智能終端”的進化方向。當行業還在爭論大模型參數規模時，字節和中興選擇在權限架構這個“暗線”上突破，這或許預示著下一代裝置的競爭焦點：不是單純的算力堆砌，而是系統級AI調度能力的較量。正如某供應鏈人士所言：“它讓手機從工具變成了管家，而管家的權限永遠比工具大得多。”當然，Android生態的規則改寫或許不會一蹴而就，但高權限Agent展現的可能性已經足夠清晰：未來的移動網際網路，可能不再需要使用者記住那個APP能解決什麼問題，只需要告訴手機你想要什麼。這種範式遷移帶來的震動，將不亞於當年智慧型手機對功能機的取代；或許我們正在見證一場新技術歷史轉折點的開場！ (飆叔科技洞察)

一個問題，在當前的智慧型手機中，如果AI需要成為具有自主意識、會主動實現功能的“常駐能力”，而不只是一個需要頻繁被動煥新的“功能模組”，什麼樣的晶片架構才能真正跟得上這樣的改變？聯發科給出的答案是：以更犀利的算力和更友好的能效表現，創造超性能+超能效雙NPU架構，始終讓“AI Always on”。這是一次從技術形態到使用方式的轉變：目的是讓AI不再依賴被動喚醒，而是作為系統能力始終線上、隨時響應，融入使用者的每一次操作。這一趨勢正在形成共識。隨著大模型下沉，端側AI的使用頻率越來越高，從輸入法裡的預測補全，到拍照時的構圖建議，從鎖屏摘要到圖像生成，AI正在從“呼叫一次”變為“時刻可用”。為此，SoC不僅要能跑得快，更要讓AI跑得久、跑得穩，甚至在使用者毫無察覺的情況下完成即時響應。天璣9500圍繞這一目標重構晶片底座：首發雙NPU架構，結合存算一體、硬體壓縮等多項關鍵技術，在ETHZ蘇黎世移動SoC AI榜單中蟬聯榜首，相比上一代跑分翻倍。顯然，聯發科不僅追求生成速度的提升，更意在建構AI在終端常駐運行所需的基礎條件。AI能力Always on天璣9500正在讓手機的AI變得更快、更聰明，也更貼近你的使用節奏。寫文案、整理想法、擴寫內容、總結語音筆記……這類需要組織語言、梳理思路的任務，現在可以更快完成。3B大模型在天璣9500上的輸出性能相比上一代提升100%，內容生成更快、更流暢，連續輸出時思路更連貫。當輸入變長，它也能高效處理。天璣9500支援128K上下文窗口，是上代的4倍，能一次性讀入相當於10小時錄音的數萬字文字。對於會議記錄、採訪稿、對話內容等長文材料，它可以根據要求快速提取重點，顯著減少整理所需時間。在文生圖任務中，天璣9500支援的DiT模型推理性能提升100%，首次實現端側4K超高畫質生圖，僅需10秒即可完成生成。你可以根據一句文字描述，快速獲得高品質圖片，不依賴雲端、不限網路環境，適合隨時創作、分享或作為創意素材打底。圖生圖方面，天璣9500支援個性化風格生成。你可以用已有圖片為基礎，自訂輸出風格，例如將照片轉為手繪、插畫、水彩風，或套用特定藝術濾鏡。在表達創意的同時，也提升了圖像內容的獨特性和辨識度。你可以用它進行素材美化、或嘗試創意改圖，完成社交發佈、內容創作等日常任務。為了讓這些能力真正服務於日常場景，聯發科與手機廠商也在深入合作，共同推動端側AI落地。vivo與聯發科基於天璣9500聯合打造了藍心AI錄音機、分鐘級訓練的定製美顏，以及全場景的藍心大模型端側推理與訓練能力；OPPO則在小布識屏與AI意圖搜尋上，與天璣9500進行異構計算和記憶體最佳化協同，還有更多品牌正與聯發科圍繞天璣9500展開端側AI能力部署探索。不只是生成和理解，天璣9500也具備了一種全新的AI運行方式，讓AI能力在手機中保持持續線上。這意味著，部分AI功能可以常駐系統後台，無需反覆喚醒，也不會影響你的使用節奏。比如在拍照時，它會自動運行，實現幀幀追焦，即使你不停移動，焦點也能始終精準鎖定，畫質清晰穩定，達到單反級水準。“AI Always on”不是某一項功能，而是一種新的運作方式，讓AI真正融入日常使用，在不打擾你的情況下，持續提供幫助。超性能+超能效，首創雙NPU架構要讓端側AI真正進入日常應用，實現“Always on”的常駐智能體驗，必須從硬體架構開始重構運行基礎。天璣9500圍繞這一目標，首次提出“雙NPU”設計，通過超性能核與超能效NPU協同工作，建構了一套真正面向AI常駐場景的系統方案。超性能NPU990面向高強度推理任務，搭載全新深層次AI引擎2.0，核心演算法調度與執行結構全面重構，支援大模型在本地高效運行。在ETHZv6.0.3測試中，其得分達到15015，相比天璣9400提升超過一倍，展現出極強的通用算力與生成能力，繼續實現 AI性能的霸榜。這一性能奠定了AI助手在本地完成摘要、翻譯、命名等複雜任務的能力基礎，也為後續常駐化提供了算力保障。超能效NPU則專注於AI功能的低功耗常駐場景，是支撐“Always on”體驗的關鍵元件。其首次採用存算一體架構，將傳統架構中分離的計算單元與快取單元進行物理融合，避免高頻資料搬移帶來的冗餘能耗。得益於此，天璣9500可顯著改善常駐AI任務下的發熱與續航問題。為了量化能效表現，聯發科引入“能效曲線競爭力”分析體系，實際測得該架構在3~4W功耗區間內，推理效率相比天璣9400提升56%。相比傳統只能在峰值性能中“跑分”的設計，這一架構重心明確落在真實使用條件下的性能釋放，真正支撐起AI的持續線上與多輪互動。與硬體架構革新同步，天璣9500還在系統層面對端側AI落地面臨的三大關鍵問題給出瞭解決路徑。模型載入速度慢，AI助手啟動時延遲高，使用者體驗割裂；模型駐留記憶體時功耗高，裝置易發熱，續航難以保障；端側模型訓練記憶體佔用過大，定製化和個性化能力難以部署；針對這些挑戰，天璣9500引入三項系統級技術方案——在載入階段，首發四通道UFS 4.1，打破傳統頻寬瓶頸，模型載入速度提升40%；在記憶體調度上，結合硬體級壓縮，4B大模型在1.6GB內即可運行，即使在DRAM資源有限的場景中也能穩定部署；在推理階段，1.58bit量化、專用Transformer電路與Eagle推理加速演算法三項技術協同發力，生成速度比天璣9400提升2倍以上，保障多輪互動響應的連貫性與即時性；在訓練端，天璣9500配合vivo自研演算法對端側訓練鏈路進行壓縮與結構最佳化，將記憶體需求降至2GB，首次實現在終端側完成個性化美顏等訓練任務，讓模型能夠隨著使用者使用不斷進化。多項技術疊加上後，圍繞載入慢、功耗高、訓練難這三大典型挑戰，天璣9500已經從硬體到底層演算法形成了一套系統級應對方案，打通了從模型喚醒、持續運行到個性化最佳化的完整鏈路。但架構革新與系統整合的意義遠不止於此。這些技術不僅是對痛點的響應，更是為AI從“可呼叫”走向“默認線上”的狀態提供支撐。在天璣9500上，AI能力不再是某個應用場景中的附加項，而是貫穿圖像、語音、文字、感測器等多模態輸入的系統能力，隨時響應、主動協同。也正因此，天璣9500的雙NPU設計不是一次單純的性能演進，而是一場圍繞端側AI運行機制的深層次重建。AI能力融入原生操作流程為什麼移動AI的演進方向指向“Always on”的端側形態？這並不是一個“端”與“雲”的路線抉擇，而是源於使用者行為習慣與AI使用方式的同步演變。在AI進入移動裝置早期，它的存在往往是顯式的、階段性的——使用者有具體操作，AI才啟動響應，互動模式以“工具使用”為核心。但今天，這種互動邏輯正在改變。越來越多的AI能力開始融入使用者的原生操作流程，成為互動的一部分。這種轉變帶來一個核心前提：響應需要是即時的，不可依賴被動載入或臨時喚醒。換句話說，AI如果想要發揮“主動服務”的價值，就需要常駐於系統之中，成為裝置資源調度的一部分，而非外掛式工具。在這個意義上，Always on不僅是硬體運行狀態，更是面向互動體驗的一種基礎能力。只有AI能力常在，系統才能實現及時響應，才能支撐從人發出指令到AI感知意圖之間的過渡階段。而這種即時性，正是推動“無感互動”成為可能的關鍵條件。當使用者不再需要明確表達請求，系統便已給出恰當響應，AI也就從“輔助功能”逐漸變為“使用默認”。這也意味著，端側AI將不再侷限於某類特定任務，而是開始在系統各層持續參與，推動人機互動朝著更自然、更流暢的方向演進。在這一背景下，聯發科提供了一套具有現實落地能力的技術組合。通過超性能+超能效的雙NPU架構覆蓋高性能與高能效場景，通過系統級整合解決載入、推理、訓練等關鍵瓶頸，天璣9500為AI從“嘗鮮”走向“好用”提供了堅實支撐。AI真正融入日常，不僅取決於模型本身有多強，還取決於底層系統是否準備好為它持續供能。這一代的天璣9500，正在讓這種準備成為現實。 (量子位)

性能5倍暴漲背後，Arm晶片黑科技如何顛覆手機AI體驗？今天，AI正給整個手機產業帶來巨大影響和變革，從底層晶片到作業系統，再到上層應用生態，幾乎都在被AI重構。越來越複雜的模型、越來越強大的AI Agent，都對計算效率、延遲、功耗、記憶體頻寬等方面提出了新的挑戰。從蘋果到三星、聯發科、小米，手機晶片玩家們都在加速AI能力在晶片端的整合，上周蘋果剛剛發佈的A19晶片，直接在GPU的每一個核心中都塞入了一顆神經網路加速器。晶片底層技術創新，是加速端側AI落地、推動AI手機體驗升級的核心支撐。在這樣的行業趨勢下，晶片底層技術領域的核心玩家Arm再次向行業拋出一枚AI重磅大招。近日，Arm在上海正式亮出了旗艦級Arm Lumex計算子系統（CSS）平台，這也是Arm CSS平台的一次重要更名和升級。Arm Lumex包括新的CPU、GPU、DSU等模組，在性能、能效顯著提升的同時，突破性地將第二代可伸縮矩陣擴展（SME2）技術引入到CPU中，這也是這類技術首次在Android手機晶片中落地。而據筆者瞭解，蘋果晶片CPU中使用的仍然是第一代SME技術。Arm特別強調稱，這是一個完整的“AI優先”的平台。今天，AI正成為全行業瞄準的核心方向，而面向這一新時代，Arm的計算平台正成為AI與個人計算發展不可或缺的計算底座。此次Arm重磅技術升級背後有那些關鍵思考、對產業和消費者有那些價值和意義？我們將一起深入挖掘。01. CPU裝上“AI加速器” 攜手支付寶、vivo等企業讓端側AI從“能用”到“好用”AI手機經過近兩年的迭代，在發展方向和AI功能種類上已經基本達成行業共識。今天各家的重點毫無疑問是端側AI體驗的最佳化。在端雲結合的混合AI成為基礎模式之下，如何更高效地在手機上落地模型、如何在手機上實現更佳的AI應用體驗，成為需要行業共同破解的難題。縱觀Arm整場發佈會，AI是當下Arm技術迭代圍繞的核心主題，正如Arm高級副總裁兼終端事業部總經理 Chris Bergey所說，新的Arm Lumex是一個“AI優先”的平台。如何實現AI優先，Arm此次最核心的改進是將SME2技術引入了CPU中。在5倍性能提升、3倍能效提升這些亮眼數字的背後，Arm實際上在做的就是給CPU這一手機中最核心、通用性最強的模組配備新的矩陣加速器，讓AI時代的各類複雜計算變得更快、更省電，進而讓我們能在智慧型手機上獲得更好的AI體驗。目前，SME2這一技術已經獲得了阿里巴巴、支付寶、三星System LSI、騰訊、vivo等科技領域頭部企業的支援和採用。基於SME2技術，Arm與這些合作夥伴深度合作，已經在諸多AI應用中實現了直觀的升級。總體來看，這種AI體驗的升級最突出的特點就是讓AI功能從“能用”到“好用易用”前進了一大步。如何去定義“好用易用”呢？就是要讓裝置“更懂你”，且能“無縫響應”。手機行業的創新與競爭，是最貼近使用者應用場景的領域之一。過去捲攝影、快充等，是最佳化單點場景痛點；如今在AI時代，生成式AI應用以及AI與計算攝影、通訊、性能等各領域的融合成為焦點，其本質是用AI重構各場景價值，實現從“被動響應”到“主動服務”的轉變。我們在現場看到了一項“智能瑜伽教練”的演示，在演示中，AI教練可以快速流暢地將文字轉換為語音進行輸出，據稱其生成速度提升了2.4倍之多，這樣使用者就可以在健身過程中即時獲得姿勢反饋與指導，並且全程都不用擔心裝置的電池續航問題。▲智能瑜伽教練其實AI健身教練類似功能我們並不陌生，但讓AI真正能夠像真人一樣快速、精準、高效地與我們進行交流、互動，仍是產業持續努力的目標，Arm無疑將這一願景向現實推近了一大步。在Arm與支付寶和vivo的三方深度合作中，AI手機體驗的升級給我帶來了更多驚喜。支付寶端側AI引擎xNN整合了SME2技術，在vivo的旗艦智慧型手機上完成了基於Arm SME2技術的大語言模型推理驗證，在預填充與解碼階段，性能分別實現了超過40%和25%的提升，大語言模型互動響應時間縮短了40%。據稱，在SME2加持下，vivo手機實現了額外20%的性能提升。從應用效果來看，vivo手機在一些視覺、語音、文字等AI計算任務中，性能都實現了顯著加速，比如在全域離線翻譯這樣的真實場景中，AI響應時間明顯加快，讓整個翻譯的過程更加流暢自然。▲本地離線即時翻譯可以說，這些翻倍式的改善，都標誌著CPU後端能力的重大突破，證明了SME2可為終端裝置帶來更快的即時生成式AI體驗，端側AI的各類本地功能，都得到了顯著提升。再來看看使用者非常看重的計算攝影。搭載SME2單核心運行神經攝影機降噪功能，可以在1080P解析度下實現每秒120幀的超高影格率，即使在4K高解析度下，也能實現每秒30幀的影格率表現。這意味著，我們日常使用手機拍照，即使在光線昏暗的場景中，也可以拍出更加清晰、銳利的照片。縱觀此次發佈的產品和技術，從CPU、GPU到軟體庫的一系列升級，都讓我們看到了Arm Lumex在AI時代給廠商、開發者、消費者帶來的價值。而對於開發者而言，從軟體工具到生態層面的完善支援更能讓他們迅速將這些新技術與自身的產品相結合，將AI創新成果更快推向市場。根據Arm預測，到2030年，SME與SME2技術將為全球超過30億台裝置新增超100億TOPS的計算能力，端側AI性能呈現指數級提升。02. 深耕計算數十年，年均兩位數IPC提升用技術和生態領跑行業今天，我們看到Arm基於底層技術創新實現了移動裝置端側AI性能的大幅提升，實現這一切，一方面源於Arm的技術硬實力，另一方面也源於數十年來Arm在移動技術和生態領域的持續引領，在技術和產業發展的關鍵節點，Arm始終跑在前列。從技術演進來看，Arm對AI的佈局實際已持續十餘年：Armv8架構時代，通過最佳化NEON模組以提升AI效率；Armv9架構引入SVE2與SME以適配更多AI場景；到Armv9.3-A架構時代，整合SME2技術，最佳化現代AI工作負載的吞吐量、延遲與精度。Arm通過架構層面改進SoC設計，為AI應用的爆發提前蓄力。如今，智能裝置的海量爆發讓計算變得無處不在，從手機、PC、汽車到各類AIoT裝置，萬物智聯的趨勢變得愈發顯著。與此同時，產業對能效比的極致追求、對功耗的死磕、對大模型的支援最佳化、對AI算力的需求都成為行業共同面對的挑戰——Arm終於等到了AI的東風。回到手機行業，如果只是架構上的革新，還不足以跟上端側AI應用的步伐。ArmLumex計算子系統（CSS）平台給出了新的解題思路，它從系統性層面，整合搭載SME2技術的最高性能Arm CPU、GPU及系統IP，加速端側AI的落地和普及。軟體工具和生態層面，KleidiAI已經整合至所有主流移動作業系統及AI框架中。開發者能在各類Arm裝置上獲得最佳AI性能，無需進行任何額外操作。縱觀手機行業的發展，Arm一直跑在技術浪潮的最前沿。每一個版本更新都為行業注入新的活力，給行業玩家提供最堅實的底層技術“資源池”。Arm及其生態系統在奠定計算基礎方面所做的努力，讓行業能夠時刻把握新興的機遇。03.從手機PC到全生態，算力產業激變模式轉型構築“核心基石”今天，AI新浪潮正在快速席捲整個科技行業。終端大廠們紛紛“All in AI”，從產品到服務圍繞AI升級；大模型迭代從半年更、月更到今天的周更，競爭進入白熱化階段；底層晶片層，各路晶片廠商都在產品中密集融入AI新特性。從手機、PC、汽車、物聯網到資料中心，從十億級、百億級到兆級、數十兆級模型，AI正在快速重構各行業各領域，同時也給計算產業也帶來了新的挑戰和機遇。Arm顯然是在這股AI浪潮中行動頗為積極的一家。作為驅動AI應用的技術基石，不論是要快速上市兌現性能價值，還是要深度設計配置，從高端智慧型手機、PC到新興AI智能裝置，Arm總能幫助廠商找到峰值性能、持續能效與晶片面積之間的靈活平衡“甜點”。AI浪潮之下，曾深耕幕後的底層技術廠商正逐步走向台前，以核心技術重塑產業格局。全力衝刺AI的Arm，從技術到生態，從產品到服務，已經全面做好了準備。04.結語：打牢AI時代計算根技術端側AI提速今天，從Android到蘋果生態，端側AI的快速發展需要更多底層技術創新的支撐，AI應用體驗仍有較大提升空間，Arm Lumex的發佈，給行業提供了一套紮實的計算平台基礎，讓廠商和開發者們面對AI這場硬仗有更充足的彈藥。未來，AI手機之戰會愈發焦灼，晶片層的創新仍然會長期是行業競爭的焦點領域。從廠商到開發者，面對AI時代的機遇和挑戰，Arm生態已經成為AI創新的肥沃土地。 (智東西)

全球智慧型手機市場正迎來歷史性拐點。據IDC預測，生成式AI手機2024年出貨量有望同比激增363%，全年突破2.34億部，帶動行業整體回暖。這場由大模型驅動的變革，正將手機行業從“參數內卷”推向“智能升維”的新紀元。 與此同時，從底層邏輯看，AI手機的本質並非功能疊加，而是從晶片架構、互動範式到商業模式的系統性重構。本文將圍繞存量市場突圍、產業鏈價值、生態競合三大維度，剖析這場革命的深層邏輯與投資機遇。 01. 存量市場的破局密碼——AI重塑使用者體驗與商業價值 2016年後，全球智慧型手機市場陷入“零和博弈”，摺疊屏、影像模組等硬體創新邊際效益遞減，消費者換機周期大幅延長。這背後折射出的是行業創新乏力的集體焦慮。

“AI會改變所有的行業。”不知從何時起，我們開始無數次地聽到這句話。 的確，自從2016年阿爾法Go橫空出世徹底引爆AI概念以來，一些行業被人工智慧深度改變。研發新藥的時間縮短了數百倍，士兵不需要親自上戰場，網戀對象可以不必是人，鴻蒙智行能夠帶我去絕大多數地方…… 然而，在這段時間裡，與人們息息相關的手機卻似乎始終處於“仍在探索”的狀態。 手機智能嗎？毋庸置疑。然而，現在的手機夠“AI”嗎？似乎除了AI手機、智能體等口號和概念，也說不出個所以然來。

既要讓使用者滿意，也要賺更多的利潤讓投資人滿意，蘋果現在難“躺平”。 “特斯拉可能比其他公司更適合開發一款新手機，如果蘋果和Google開始做一些非常糟糕的事情，比如審查應用程式，或者以一種非常糟糕的方式守門，那麼我想我們會做一款手機。”日前，馬斯克在與喬・羅根對話時說道。 作為全球最能賺錢的手機公司，蘋果在近幾年一直被詬病“擠牙膏”，尤其是在中國市場，更是在經歷著一幫國產手機的圍攻。幾乎沒有變化的外觀，單純性能的迭代提升，如果iPhone未來還是這樣的話，說不準馬斯克真的會下場造手機。而以馬斯克的性格和頭腦，一旦入局，挑戰甚至威脅蘋果的地位，也並不是不可能發生。 從前幾天蘋果發佈的財報資料來看，其在營收上依舊處於上行狀態，此前連續下跌的iPhone也止跌，Mac和iPad產品線也有著不錯的增長。但是，市場的情緒更偏向於對蘋果的未來充滿擔憂。去年，Apple Vision Pro發佈，但今年的發售表現很快就由熱轉冷。就連蘋果自己也已經向投資者發出警告，AI和VR可能不會像iPhone業務那樣有利可圖。