AI手機能替你辦事，但麵臨一個直接問題

從“回答問題”到“替用戶辦事”，AI手機正在進入一個新的發展階段。

過去一年，手機廠商在AI領域的競爭還更多集中在大模型、AI功能和單點體驗上，如今“懂你”“主動智能”以及Agent已經成為越來越多廠商共同強調的方向。

與此同時，Harness等係統級調度架構開始受到重視，手機廠商試圖把大模型、操作係統、App和各種工具真正組織起來，讓AI從一個被動響應的助手，變成能夠理解意圖、規劃任務並完成執行的智能係統。

但挑戰也逐漸顯露。近期豆包手機助手道歉事件就是一個例證：AI手機依然有被頭部App“拒絕”的風險。而AI手機離真正成為用戶換機的重要驅動力還有距離。今年AI手機的集體進化，既意味著行業找到一些共同方向，也浮現出一係列尚未找到標準答案的“暗礁”。整個手機生態係統都在為尋找合適的發展節奏和方向而努力。

發力係統級智能

今年AI手機最明顯的變化之一，是廠商談論AI的方式發生了變化。

過去，手機AI更多是在執行用戶提出的指令：幫我寫一段文字、總結一份文件或者完成一個相對明確的單點任務。而現在，廠商開始把注意力放到用戶沒有明確說出來的需求上。

Omdia高級分析師鍾曉磊對21世紀經濟報道記者表示，“懂你”和“主動智能”正在成為AI手機共同的發展方向，但目前更多是方向上的共識，而不是體驗和技術架構上的趨同。

Counterpoint Research研究分析師馬詩文也對記者分析，主動智能已成為AI手機的重要發展方向，將逐步從“響應用戶指令”轉向“基於用戶意圖和上下文主動行動”。

從各家今年的動作來看，這一變化已經相當明顯。

vivo副總裁、OS領域副總裁周圍總結道：“深入洞察用戶痛點，場景化地為用戶做出與眾不同、更好的個人化智能產品。”為此，vivo圍繞這一思路構建可涵蓋語音大模型、端側大模型、雲端大模型的智能體矩陣。

OPPO選擇的路徑也有類似趨勢。其構建了新計算、新感知、新生態三大AI技術底座。

榮耀則將這種變化概括為從“回答問題”走向“替用戶辦事”。其MagicOS 11落地YOYO Harness，將感知、規劃、工具調用和執行組織起來，並讓Harness不僅服務於YOYO，也服務於包括AI通話助理在內的係統級應用。新一代YOYO已經開始嚐試執行百步以上的長程任務，同時將Agent的能力從執行一次性指令延伸到持續性的任務管理。

幾條路線雖然具體實現有所差異，但背後的變化具有一致性：AI正在從一個應用層功能，向操作係統底層能力遷移。

這也是今年另一個高頻出現的關鍵詞“Harness”受到關注的原因。

過去手機廠商比拚的是誰接入了更強的大模型，現在切實的問題變成了：當用戶說出一個目標之後，係統如何理解這個目標，把它拆解成多個步驟，再決定調用哪個模型、哪個工具，並在執行過程中如何根據結果調整下一步。

馬詩文對記者指出，Harness正在成為AI OS中越來越重要的Agent調度與任務編排機製，它連接大模型、係統、App、工具和設備，負責需求拆解、能力調用以及多輪任務的連貫執行。“其核心競爭力不僅在於調度，也包括持續調優Agent、優化上下文和執行反饋，以提升任務完成的穩定性；但隨著OEM持續投入和係統級Harness逐步成熟，各家的實現方式可能逐漸趨同。”她續稱。

這意味著，手機廠商麵臨的挑戰在於，能不能把模型變成一個真正能辦事的係統。

在鍾曉磊看來，競爭重點正從單一模型的問答能力，轉向能否把模型、操作係統、應用和個人數據連接起來。

AI手機仍麵臨“暗礁”

不過，當AI真正開始“辦事”，問題也隨之從模型能力本身，轉移到了係統和生態層麵。這背後則開始觸及商業模式、產業邊界等多個層麵，也是AI手機發展至今屢屢碰壁的重要原因。

一個最直接的問題是：手機裏的數百萬App，並沒有天然為Agent準備好接口。

整體來看，如果Agent想替用戶完成一次複雜任務，可能需要連續調用地圖、支付、社交、出行、辦公等多個應用。過去用戶可以通過點擊界麵完成這些操作，但Agent需要的是更加標準化、可調用、可授權且在隱私安全範圍內的能力接口。

這也是為什麽從去年開始，以豆包手機助手為代表的AI產品，在運行過程中開始麵臨一些落地挑戰，也由此引發MCP、A2A、GUI等不同調用路徑的討論。

至少這一問題並不那麽容易快速解決。近期部分網友反饋手持努比亞NaviX Ultra，沒有使用AI功能卻在登錄部分遊戲後被踢下線，側麵顯示出AI手機依然麵臨不少“暗礁”。

榮耀MagicOS AI產品部總經理張衝在接受采訪時明確提出“開放兼容”的思路：能夠調用係統原生能力的，直接調用；有成熟工具、服務或者專業Agent的，通過相應方式協作；對於暫時沒有專門接口的應用，再通過GUI補充。

vivo的判斷也類似。周圍則提到：“那麽多第三方應用，怎麽樣讓手機以Agent的形式訪問，這個問題過去三年一直在爭執，才有了今天MCP、A2A的訪問形式。我個人認為，這個爭執已經告一段落了。我個人看到的是，手機廠商發出使用這樣功能的請求和邀約的時候，願意接納這樣的邀約，就可以把這個能力注冊進來，這樣就不會存在原來爭議的強行使用第三方功能和界麵的情況。”

至少目前看，MCP、A2A與GUI並不一定是非此即彼的技術路線。

馬詩文認為，目前AI手機仍麵臨多個挑戰，包括缺少真正高頻且不可替代的Agent場景，跨應用執行受到權限、安全和應用適配限製，以及端側算力、內存帶寬、功耗和模型能力之間的平衡問題。“雖然AI短期內仍難成為用戶換機的主要驅動力，但依然是手機廠商需要長期投入和持續探索的重要方向。”她補充道。

鍾曉磊進一步指出：“當前AI手機的主要瓶頸，首先是複雜任務的成功率和一致性仍不足；其次是跨應用協同和服務覆蓋有限；第三是隱私、權限和責任邊界尚未完全解決。此外，端側算力、功耗、雲端成本、響應速度，以及用戶是否願意把高風險任務交給AI，也會影響實際普及。”他如是總結道：行業需要解決的不隻是“AI能不能做”，還包括“能否穩定完成”“用戶是否信任”，以及“出現錯誤後能否解釋、撤銷和恢複”。

這也解釋了為什麽今年AI手機的競爭看起來熱鬧，但離真正成熟還有距離。

對於用戶而言，真正決定AI手機能否成為下一輪換機動力的，或許不是手機裏增加了多少個AI功能，而是某一天，用戶會發現，有一些過去必須自己花時間完成的事情，現在手機真的可以替自己完成，而且足夠穩定、足夠安全，也值得每天使用。

這一天是否到來，將決定AI手機這場集體進化最終能走多遠。