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AI手机这一年:一条路撞上了现实,另一条路开始长出来

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没有人想到,一台没有召开正式发布会的技术预览机,会成为AI手机过去一年最具标志性的行业事件。

2025年末,“豆包手机1.0”努比亚M153技术预览版低调挂网,却迅速售罄,让大众第一次对真正意义上的“AI手机”有了具象化的认知——AI真的能替用户点外卖、订机票,从聊天助手走向任务助手,跨应用完成任务了。

而与豆包手机并行发生的,是另一条技术路线也在发荣滋长。有人在试图解答另一个问题:“点击”这个动作是否还需要存在?

出人意料地,前者很快遭遇一盆冷水:微信、淘宝、银行等应用陆续弹出异常登录提示,部分账号受到限制,豆包随后调整能力边界。

技术派们被集体拉回一个绕不开的现实:当AI真正开始替人完成任务,它面对的已经不只是模型能力,而是移动互联网运行二十多年形成的一整套产品规则、商业规则和安全体系。

那么AI代表用户操作手机的边界究竟在哪里?AI手机未来会是改变既有移动互联网生态、重新建立新的入口;还是在现有生态之上,再建立一套开放协同的智能体网络?

一年来,这场沉浸真实世界的实验,并没有给AI手机一个统一答案。相反,这场关于AI手机未来的探索,也由此真正展开。

从售罄到风控的现实“对撞”

从畅想到落地,AI手机经历了一场与真实世界的“对撞”。

抢到豆包手机的开发者发现,AI真的能帮助人完整完成任务了:通过下发一道语音指令,手机可以自动拆解任务,然后模拟人手在屏幕上操作进入APP、执行任务并给出结论,最终交给人做决策的流程——一台特殊路线的AI手机雏形就此出现。

它的执行模式非常像人,是AI手机GUI Agent(模拟点击)模式一次走向商业市场的尝试。

在此之前,手机AI更多被承载于单一功能之上,AI修图、语音摘要、智能问答等,本质上只是让手机部分功能实现了“智能化”,且依赖指令发出者一步一步推进执行。

正因为这款手机的实验性质,其发售数量极为有限。甚至引发在二手市场标价加价数千元的罕见现象。

但与此同时,在一场公开论坛上,有人提出一个疑问:这种“模拟”人类执行任务的路线,可以作为兜底方案,但未必是绝对无可替代的路径。

“我觉得‘执行’还是一个非常确定性的方向”去年10月,OPPO ColorOS智慧产品研发总监姜昱辰表示,但归根结底,GUI Agent只是其中一个技术方案,我们最终要回到为用户解决什么样的需求。“我们作为手机厂商更多还是要看在怎样的场景当中、什么样的技术方案最合适为用户解决问题。OPPO在做这些事情上态度可能不是追求‘最快’,我们首要考虑的还是最正确的那条路。”

这一论点在当时并没有引起太大关注。而彼时,GUI模式确实构建起了对手机AI具备执行力的最初想象——它第一次让AI大模型真正给手机装上了“大脑”和“躯干”,被认为是当时最容易形成共识的一种实现路径。

原因很现实。移动互联网世界已经运行二十多年,几乎所有数字服务都建立在App生态之上。对于AI而言,如果希望最快将执行能力落地到生产环境中,最直接的方法就是学习人的操作方式——识别界面、理解按钮,再完成点击、滑动和输入。

它没有改变移动互联网,却最快让AI拥有了行动能力。

但就在发售后的第二天晚上,开始有用户察觉到不对劲:最常用的社交媒体软件微信被异常退出;随后几天,银行、网购等领域的大众软件均遭遇类似情况。

面市后第五天,豆包手机助手官宣调整AI操作手机能力,限制部分场景和App的应用。

为什么这些大众类应用火速开启了风控墙?

有业内人士分析,其核心瓶颈在于遭遇了法务层面的挑战——争议在于,这种跨应用自动化操作,是否会损害互联网厂商利益,以及授权模式是否符合合规要求;而AI有读取屏幕的能力后,如何保障用户的个人隐私也是争议话题。

自此,GUI路线真实撞上了现实的“墙”:“豆包手机1.0”的探索实验,验证的并不仅仅是GUI是否可行,更是AI该如何、以何种形态进入现实世界。

过去二十多年,移动互联网始终默认屏幕背后是真实用户。身份认证、支付授权、风控体系、平台责任……所有规则都是围绕“人”而建立。

当Agent开始替人完成任务,它面对的不只是一个App,还有整个移动互联网生态的权限墙和风险屏障。

那条之前被人们忽视的另一条路,就在这样的背景下,逐渐浮出水面。

为什么还要“点击App”?

就在一部分人因为GUI兴奋的时候,也有一些厂商把注意力放在另一个问题上:如果AI真正理解了用户,它未来是不是还需要像人一样,一步步“点击”屏幕?

“OPPO更倾向通过Agent to Agent(A2A)实现生态互联。”在去年10月的交流中,姜昱辰阐释了另一种解法。“‘AI原生的OS+A2A生态打通’是最正确的答案。我们肯定是希望和行业共同建设一个可复用的标准,以合法合规、最大化保护用户利益、最大化保护用户隐私的方式去推进A2A。”她提到,“可以说我们更多的是终局思维,‘抓本质、想长远’。”

现在再回头看,这句话真正讨论的,其实是对科技与人的边界,以及AI手机在未来移动智能生态中如何定位的深层思考。

相比GUI Agent仍然需要一步步打开App、点击按钮,A2A模式是让AI真正理解用户需求后,连接相应Agent服务本身。

在姜昱辰看来,无论AI手机发展到什么程度,手机OS的生态位一直是“聚合分发”。手机是用户和数字世界交互的第一层,只不过以前多是分发“App图标”,而接下来可能是以A2A的形式进行交互——但这并没有改变手机与行业应用之间的生态关系。

这点出了A2A与GUI Agent模式的根本差异——所有交互仅发生在手机本身Agent和软件服务Agent层面,执行任务过程中所需要的权限控制、敏感信息交互,都需要用户主动确认才继续,不涉及底层数据交换、不用交出高危权限。

如果说GUI更像教AI“模拟人”,那么A2A更像让AI学会“找到最合适的服务”,试图让AI成为连接人与服务之间的新协调者。

也就是说,两者差别不仅在于技术实现,更是对平台边界的不同定义:OPPO所坚持的A2A路线本质上是把技术能力建立在产业协作、权责清晰和用户授权之上,而不是先用技术穿透所有应用,再解决后续产生的边界问题。


为了支撑这一思路,OPPO默默搭建了三项核心能力:端侧智能计算,把敏感推理留在本地;记忆共生引擎,让AI在用户授权下记得住用户信息和习惯;智能体生态框架,在保障隐私和可信执行的前提下,连接越来越多外部Agent服务,而非接管每一个App。

与GUI一样,A2A模式也在走入真实世界。7月15日,OPPO小布与AI版支付宝“阿宝”宣布最新合作进展。双方分工明确:小布负责端侧感知、意图理解和任务分发,阿宝负责专业服务、支付风控和履约。双方已经打通百余项常用服务。


合作的落地进一步验证了A2A模式的产业分工边界:手机不需要获取支付宝的底层业务数据,支付宝不需要把核心风控体系交给手机厂商,用户的个人信息、意图理解和服务执行可以分层处理;涉及支付时,仍由用户授权、由服务商完成风控。

让AI真正替用户完成任务但“是否点击App”的路线分野背后,更底层的问题其实是:AI手机究竟应该适应今天的移动互联网,还是推动移动互联网进入智能体协作的新阶段。

在真实世界迭代反馈

这场关于AI手机的技术路线实验仍在继续:GUI Agent没有停步,A2A也没有停留在概念。但真正有意思的是,两条路线都开始走向同一个方向。

即将面市的“豆包手机2.0”调整了外部合作模式,转而采用MCP(模型上下文协议)对接外部服务。也就是说,只有应用方自行提供MCP服务,开放部分数据和操控权限,豆包手机才能接入。

在该模式下,AI手机助手不再“看”和模拟“操控”屏幕,而是通过协议与App直接对话,获取所需信息、调用相应服务。这意味着,AI开始更多依靠应用开放的标准接口,而不是绕过既有生态完成任务。

与此同时,A2A路线也从落地实践进入生态规模化阶段。

7月27日,“小布Next计划”启动内测,OPPO进一步推动端侧AI从单一Agent走向端侧Multi-Agent主动协同:系统理解复杂任务、拆解计划,调度生活、办公、健康、理财等领域的专业Agent分工协作。它已经兼容热门第三方Agent、Skill和MCP生态,打通了100多项系统能力。

回过头看,GUI和A2A这两条AI手机路线其实一直在并行发展。

最开始,豆包手机的出现让很多人以为这就是答案,直到撞上现实,再继续寻求更为稳妥地推进路径:用协议换合规,用边界换入场券。

早期被有所忽略的A2A路线也并不只是概念,它正在与支付宝、微信、腾讯地图、瑞幸等的Agent协作中,一点一点长成产业基础设施的模样。

一年以来的“对撞”,让整个行业终于开始认真回答一个更底层的问题——当AI真正成为人与数字世界之间的新入口,它究竟应该如何理解用户、连接服务,并与今天的移动互联网生态共存?

AI手机路线竞争的下一阶段,不只是比较谁能“唤起”更多APP,而是比较谁能建立更稳定、更安全、更开放,也更理解用户的智能体协作体系。与此同时,让Agent学会自主服务,是让AI主动服务于人,而不是让人去适应一个个AI工具或者方案。

科技能否回归到以人为中心的价值创造,而非制造更多焦虑,对这个问题的不同回答,定义了接下来十年的路。

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