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作者|沈子嫣
编辑|吕鑫燚
出品|AI物燥
“荣耀,让手机活过来了。”
8月12日,荣耀CEO李健在Robot Phone全球新品发布会上高调发言。
一台还没有正式发布,就先收到了超过20万份预约的手机。从7月18日开启全渠道预约到突破20万,荣耀Robot Phone只用了十天。
真正被推到聚光灯下的,是手机背后多出的那套四自由度云台。镜头可以转动、伸缩、主动跟随,甚至随着音乐摆动、识别手势。
过去固定在机身上的摄像头第一次动了起来,手机也第一次有了点“活人感”。
预约当然不是销量。20万人最后有多少真的掏钱,现在谁也不知道。
但手机行业已经很久没这么轻易让人多看一眼了。
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过去十几年,全面屏、5G、影像、折叠屏轮流接过创新叙事。轮到AI之后,厂商对下一轮换机周期的期待来得更早。
早在2023年,高通CEO Cristiano Amon就曾向《金融时报》判断,生成式AI进入移动设备,有潜力启动一轮新的智能手机升级周期。此后两年,三星推出Galaxy AI,苹果把Apple Intelligence装进系统,国内厂商也从端侧大模型一路走向长期记忆、手机Agent和个人智能体。荣耀则在2025年宣布,未来五年投入超过100亿美元,从手机制造商走向AI终端生态公司。
AI进入手机的速度确实很快。
Counterpoint数据显示,截至2025年第三季度,全球生成式AI手机累计出货量已经超过5亿部;这类产品在全球智能手机出货中的占比,预计将在2026年进一步升至45%。
消费者手里的时间,却走得慢得多。
全球智能手机的平均换机周期已经接近四年。2026年,行业仍然要面对需求承压、成本上涨和存量市场带来的增长压力。
AI手机越来越多,用户却没有因此明显加快换机。
AI手机究竟是在创造新的消费需求,还是只给一件高度成熟的产品增加了新的购买理由?
你好,这里是「AI物燥」。
我们大概又驶进了一片没有航海图的水域。
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AI进入手机,比这一轮大模型热潮早得多。
从NPU、计算摄影、人脸识别和语音助手,到后来的AI消除、翻译、摘要、写作和端侧大模型,手机厂商已经围着AI探索了很多年。
生成式AI让功能名单继续变长,却没有立刻改写手机市场。
AI修图更省事,摘要可以少读几段文字,通话翻译也比打开词典方便。体验确实变好了,但这些提升很少强到让一个原本没有换机计划的人,提前淘汰手里那台仍然好用的设备。
消费者买新手机,最终面对的是一个很现实的问题:
它能不能明显改变我的日常?
全面屏的变化摆在眼前,5G曾带来明确的连接升级,折叠屏至少改变了设备展开后的尺寸。
目前不少AI能力,更像是在原来的流程里省下几个步骤。
差别已经出现,断层还不够大。
AI的软件属性又让这件事变得更复杂。
三星通过One UI更新,把部分Galaxy AI能力推送给旧款设备;OPPO从早期AI功能下放,到今年小布Next开启多机型内测,也在不断把新的智能能力带回已有手机。
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一项能力越容易通过OTA获得,越难成为新硬件的独占卖点。
手机厂商因此面对一道有些微妙的题:既要让存量用户持续获得软件升级,又要为下一代设备留下足够明显的体验差距。
AI甚至可能在某些方面延长旧手机的能力寿命。
所以,生成式AI手机出货越来越高,需要拆开来看。
今天购买一台旗舰机,它大概率天然已经是一台AI手机。这说明AI已经进入手机的标准配置,却无法证明用户正是为了AI才买下它。
Counterpoint此前的一项调查呈现出类似的温差:59%的受访者愿意考虑升级生成式AI手机,真正愿意为AI额外支付溢价的只有19%。
愿意试试,和愿意为它多花一笔钱,是两回事。
这一幕多少让人想起早年的智能音箱。
语音助手越来越聪明,能做的事越来越多,却始终没有成为最初想象中的家庭计算中心。功能变多,与用户愿不愿意重新围绕它组织生活,本就是两道题。
今天的AI手机,也还没有跨过这道距离。
短期看,AI更像高端手机竞争的一张入场券。厂商不能缺席,否则会显得技术落后;拥有更多功能,也能增加旗舰机的卖点密度。至于AI是否足以让整个市场重新增长,仍需另一种更坚硬的需求。
AI手机已经取得了供给侧的成功,但还没有取得需求侧的胜利。
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为什么ChatGPT出现之后,很多人的工作方式很快就变了?
因为价值很好算。
一段代码少写半小时,一份材料少整理两个小时,一项重复工作被直接接走,AI有没有用,很快就能得到反馈。到了企业里,这笔账还可以继续换算成人效、成本和业务结果。
个人生活就没这么整齐。
手机里的AI面对的是消息、照片、日程、出行、购物、社交、健康。它可以帮忙找一张照片,整理一次会议,总结一段聊天,再顺手规划一趟旅行。
每件事都方便了一点。
可一堆“一点”,很难自然而然地拼成一个值得换机的理由。
这也是为什么过去一年,手机厂商开始越来越少只谈模型,而越来越多地谈“个人AI”。
OPPO在小布Next里强调全域记忆、全时感知和多智能体协作;苹果不断把个人上下文和系统级调用能力往前推;荣耀也从AI Agent走到个人智能体。
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大家都在试图解决同一个问题:
AI怎么从一个随叫随到的功能,变成一个真的认识用户的东西。
一个人的数字生活散得很开。工作文件在电脑里,关系藏在通讯录和聊天软件里,消费习惯留在支付和购物平台,照片、位置、运动和健康数据又散落在不同设备中。
今天没做完的事情,明天最好不用重新解释;经常错过的信息,应该在合适的时候重新出现;谁的消息值得马上提醒,什么事情可以晚一点再说,也得慢慢学会。
这些都不是“模型再大一点”就会自动出现的能力。
手机里的个人AI,难的恰恰是“个人”这两个字。
它面对的不是一条边界清楚的工作流,而是一个人散落在不同设备、应用和关系里的生活。只有这些碎片开始被连续地理解,AI提供的那些零散便利,才有机会慢慢变成一项稳定的服务。
而当AI开始真正介入生活,另一道门槛也会跟着抬高。
一段摘要写错了,重新生成就行;订错一张票、发错一条消息,错误已经离开屏幕,进入现实。
个人AI越主动,用户对它的容错率反而越低。它不仅要知道该做什么,还要知道什么事情不能擅自做,哪一步必须停下来确认。
所以消费电子里的AI难的从来不只是模型能力。
它既要足够了解一个人,又要在一个比工作软件更琐碎、更开放,也更经不起出错的环境里持续工作。
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过去的手机,本质上是一张铺满App的桌子。
用户知道自己要去哪,自己打开、自己切换,再自己收尾。AI来了以后,这张桌子上多了几个更聪明的工具,基本的使用方式却没有发生太大变化。
个人AI如果真能成立,它至少应该替人接走其中一部分麻烦。
今天多数AI手机,还需要用户想起AI、找到AI,再告诉AI该做什么。
真正的变化,大概要等到某一天,这个顺序反过来。
AI开始知道什么时候该出现,也知道出现以后该做什么。
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做到这一步,AI才有机会真正改变手机,而不只是继续给手机增加功能。
至少有三件事值得看。
第一,AI要拿到执行权
今天很多AI功能,依然停在“问一句,答一句”。
打开入口,输入指令,拿到结果,后面的事情还是用户自己完成。
这套逻辑和搜索没有本质区别,只是答案更聪明了。
真正的个人AI,要开始接住一个目标。
会议快开始了,它提前把相关邮件、文件和上一轮讨论整理出来;准备出行,它根据时间、预算和习惯排好路线,再在获得授权后继续完成后面的操作。
人交给手机的,不再是一串步骤,而是一件想办完的事。
这也是为什么Agent比又一个AI按钮更值得关注。
未来手机真正拉开差距的地方,可能不是谁接入了更多模型,而是谁能替用户把更多事情从头做到尾真正办完。
第二,记忆要开始产生时间价值
大多数消费电子都有一条向下的价值曲线:用得越久,硬件越旧。
个人AI可能第一次把另一条曲线加进手机。
它记住过去的任务、选择和习惯,使用时间越长,对同一个人的理解越完整。
模型让AI听懂一句话,记忆让它慢慢理解同一个人。
真正有价值的,应该是这份理解跟着人走。换掉一台旧手机,不意味着重新训练一个AI。
到那时,用户升级的只是硬件,已经积累几年的“个人AI”还在继续生长。
第三,找到那些下载不来的东西
AI再聪明,手机终究是一件硬件。
如果一项新能力能够完整下放到三年前的设备,它对用户当然有价值,对换机却未必有帮助。
真正的代际差距,最后还是要落回那些OTA装不进去的东西。
Robot Phone提供了一个很有意思的样本。
普通手机摄像头只能看到用户已经对准的地方。四自由度云台让AI第一次有机会主动调整方向、跟随目标和改变视角。
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过去影像竞争讲的是“看得多清楚”。
Robot Phone更值得看的,是AI能不能开始决定“看向哪里”。
如果最后只是自动跟拍和一些趣味动作,它仍然是一套更醒目的影像功能;如果这套结构真的成为AI感知环境的一部分,它才提供了一种老手机补不回来的能力。
AI眼镜、耳机和各种新硬件,也都在找这样的东西。
软件可以更新。
这些东西,得重新买。
个人AI已经把手机行业搅动起来了。
芯片开始重新分配算力,系统开始给Agent让位置,手机厂商也重新琢磨,一台设备除了等人点击,还能做些什么。
但这些变化目前更多发生在产业链和发布会上。消费者手里的那台旧手机,还没有因此突然显得很旧。
2026年,生成式AI手机在全球出货中的占比预计继续向45%靠近,手机市场本身却仍然面对换机周期延长和需求承压。
荣耀Robot Phone的20万预约,至少说明人们仍愿意为一种新答案停下来。至于那套会转动的镜头最终是不是答案,要等它从发布会的大屏幕上下来,进入一次次普通得不能再普通的使用里。
真正拉动一轮换机潮的,往往不是旧设备坏了。
而是新东西出现之后,旧的那台突然显得不够用了。
AI手机还在等这个时刻。
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