什么才是真正的AI手机？世界人工智能大会（WAIC）上，AI智能体手机爆火。
有从底层系统入手的，比如阶跃星辰的原生智能体手机 STEPX Neo，搭载 Step AOS 智能体原生操作系统，内置个人智能体阶跃 Amoo，可以读取屏幕和应用信息，完成差旅规划、办公协作和本地生活任务。
有从外观设计创新的，比如荣耀首次展示的 Robot Phone 真机，隐藏在机身顶部的云台摄像头可以弹出、旋转和追踪用户，让手机拥有了接近机器人的感知与动作能力。
再有从应用层改进的，努比亚 NaviX Ultra 内置豆包手机助手，目前没有开放展示，但预计能调用更多主流 App，只要按动机身的橙色 AI 按键，就可以实现跨应用的操作，而且相比上一代手机限量发售，这一代努比亚手机预计会大规模发布。
而就在WAIC开幕前两天，「手机端侧生成式人工智能服务」备案信息公布，包含7款产品：苹果、华为、OPPO、vivo、小米、三星、努比亚（中兴）。行业第一次「手机端侧AI」作为独立类目集体亮相，标志着AI手机规模化商用时代正式开启。
这是一场跨越两年时间的酝酿。
两年前，苹果智能（Apple Intelligence）尚处于概念酝酿阶段，市场传出苹果在与百度达成 AI合作的消息，如今靴子终于落地。值得注意的是，苹果和三星这两大手机巨头，不约而同地选择了引入百度作为中国 AI市场的合作伙伴。
AI时代，手机依然还是最关键的入口，但决定手机AI能力的，已经不只是手机硬件配置和操作系统，而是其背后的模型服务、云计算和AI系统底座，前者是能力的前台，后者则是保障的后盾。
这将开启一个大规模的终端验证，AI成为平台级的功能，端云协调开创未来。那么问题来了，谁能把二者紧密结合满足用户需求？
AI 手机的端云协同落地场景
中国区适配后的Siri，是苹果智能最值得关注的落地载体。
从最新版本看，Siri AI 不仅仅是苹果的智能手机助手，它也是整个生态系统用户体验的交互入口，Siri 已集成到 iPad 和 Mac 中，未来苹果手机用户用 Siri可以轻松地从设备各处提取数据，从而更好地回答问题，包括读取屏幕内容、规划导航、查找照片、记录文字等。
这背后是交互逻辑的根本变革：由「用户主动下达指令、逐一点击App」，转向「用户自然表达需求、设备自主完成全流程任务」。
但要注意，受手机功耗、本地算力限制，端侧仅适合运行轻量化、中等参数规模模型，而云端则承接复杂多轮推理、全网实时知识库检索等高负载任务，再强的手机芯片，也很难把所有智能体任务全部留在本地完成。
对苹果来说，云端一侧找云厂商合作，而不是重复造大模型这个轮子，是最实际也最经济的选择。阿里千问负责文本生成、摘要总结、图文理解、内容创作能力，而百度负责相机识别、地标搜索、图片处理、语音唤醒、Siri中文优化等场景化能力。
外界预计，随着苹果智能备案通过，今年第三至四季度，中国版的苹果智能将正式上线。
可以预见，未来苹果手机用户打开Siri，要求手机规划一次出差行程，端侧可以先识别用户身份、读取日历和出行偏好，云端模型负责搜索和比较大量航班、酒店信息，再由端侧系统向用户确认支付和发送行程，最后由端侧界面向用户确认订单、同步完整行程，闭环完成整套出行规划任务。
再比如，用户拿出手机拍照，拍完之后端侧的系统为照片建立语义标签，支持用户检索和分析图片中的内容，而涉及到「图片中的建筑历史」、「找到图片中的衣服」等复杂问题，就需要调度云端AI来完成任务；在写作环境中，Siri可以模仿你本人的写作风格起草内容，但要把文章重写一遍，或是让模型判断文章的质量，就会调用云端模型。
由此形成清晰分工：端侧承载实时交互、隐私数据处理，云端承接高复杂度推理与全网信息检索，端云协同已经成为手机厂商与AI云服务商合作的主流进化路线。
具体到苹果智能的中国落地，这是一套前所未有的工程实验，云厂商的搜索与视觉理解、通义的文本生成、苹果自己的端侧模型与调度器，多方能力融合对接，最终要给用户提供统一完整的AI助手体验，而非割裂、生硬的多模型拼接效果。
这对各方都提出了更高的要求，模型负责理解用户，操作系统负责调度任务，应用生态负责完成服务，芯片则决定这一切能否在手机上实时并且低功耗地运行，这是一场跨越整条产业链的竞争，而苹果在定义AI手机这件事上，注定会引发行业的更多跟进和效仿。
手机厂商看重什么？
AI手机一个最显著的变革，是设备需要从等待指令的被动响应，转向能够理解环境和用户需求的主动服务。
比如，让AI手机规划一次出差行程安排，手机要理解自然语言指令，读取日历和个人偏好，查询机票与酒店，再调用多个应用完成后续操作。语音识别、意图理解和个人数据检索可以在端侧完成，复杂的信息搜索和推理则可能交给云端模型。
这中间，芯片、模型和操作系统任何一个环节卡顿和失误，都会影响一整套完整交付体系的使用感受。
所以，对手机厂商来说，系统级AI没有试错空间，采用不同的技术体系，集成成本高、迭代周期长、系统稳定性不可控，必须要有完整的技术闭环。
这时候，与云厂商的牵手适逢其时。
以百度智能云为例。「芯云模体」四个层级完全打通，从底层的算力到上层的应用开发，全部在一个技术体系内完成，这套一体化系统级AI架构，省去手机厂商多厂商、多技术栈拼接整合的繁琐成本，无需零散拼凑不同厂商的技术组件；从底层芯片到上层智能体应用全部预制适配，厂商可快速接入商用，且上线后长期稳定运行。
事实上，从时间线和行业跨度上看，手机开启的智能化时代，就是一个云服务大规模进入终端设备的演进过程。
一开始还是后台支持阶段，2011年，苹果在WWDC正式推出iCloud云服务，用户可以自动无线同步照片、音乐、文档、App数据、备份等，实现多设备无缝衔接。
尤其是Siri作为早期的语言AI助理，首次将云端智能计算大规模带入手机终端，用户通过语音与「云」交互，开启了手机从工具到「智能伙伴」的转变。
但生成式的AI爆发之后，云端服务开始从后台支持，变成了核心能力的放大器。
海外市场驱动 Siri 的，是苹果以 10 亿美元从谷歌定制的 Gemini 大模型，而三星在海外市场驱动 Galaxy AI 完成重活的也是谷歌 Gemini，终端手机巨头们都意识到，端侧决定下限，而云端决定上限。
而回到中国市场，也是同样的逻辑，不过是云端的名字换成了本土厂商。
国产手机阵营的头部玩家如荣耀、OPPO、vivo等厂商也已陆续与百度智能云展开合作，从基础API调用逐步深入到智能体共建和系统级AI层嵌入，覆盖AI助手、办公智能、售后智能、场景识图等多个场景能力。
此前，百度智能云官方披露，百度智能云已服务超过1000家AI硬件公司，全球排名前十的手机厂商均在客户覆盖范围内。
这样验证了AI时代的发展趋势，手机、汽车、机器人和AI硬件等产品，都是AI延伸到用户生活中的不同触角，入口是静态的，但智能是流动的，而且流动的部分都在云上，它们都在围绕用户打造跨设备无缝协同的智能计算网络。
汽车把这个逻辑推向了更极端的验证场，汽车行业对稳定性、安全性和工程化能力的要求比手机更高，容错空间几乎为零。
仅去年一年，百度智能云支持了超过2000万辆L2级辅助驾驶新车交付，客户从吉利、理想、长安、蔚来等主机厂，到地平线等芯片商，再到宁德时代等动力电池巨头，覆盖了从研发、训练、仿真到量产的全生命周期。
面向未来，这是一个急速上升的产业周期，弗若斯特沙利文预计，全球端侧AI市场规模将从2025年的约3219亿元增至2029年的1.22万亿元，年复合增速约40%；IDC则预计2026年中国新一代AI手机出货量达1.47亿台、占整体市场的53%。
在这次AI大规模进入终端设备的演进中，终端是竞争的表面，AI和云基础设施才是背后的胜负手，因为前者决定使用场景的深度，而后者决定用户使用的高度，二者相乘，端云协同，才是一个AI终端设备真正的价值。
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