过去一年，AI（人工智能）几乎成为所有智能手机新品发布会上出现频率比较高 的关键词。从接入ChatGPT 、DeepSeek ，到推出AI助手
、AI Agent（智能体）
，各家手机厂商都在试图证明，自己已经率先迈入AI时代 。但当越来越多手机能够回答问题、修图 、总结文档 ，单纯把大模型装进手机已经很难构成差异化竞争力
。AI手机的下一道门槛变得更加具体：它究竟能不能真正替用户完成任务？以及在获得用户授权之后
，能够把任务执行到哪一步？

　　不同厂商正在给出不同答案。

　　9月15日，苹果iOS 27正式推送 ，带来全新Siri AI
，其功能仍集中在结合个人上下文查找照片 、邮件与笔记，并在信息
、音乐、提醒事项等系统应用中执行操作等相对基础的场景 。

　　9月15日晚间荣耀发布MagicOS 11 ，这是行业首个实现系统级Agent Harness（智能体执行框架）商用落地的手机操作系统，号称AI助手YOYO比较高 可执行上百步长程任务
，将于荣耀Magic9系列首发搭载
。

　　中兴通讯旗下努比亚将在9月16日发布NaviX Ultra。这款由中兴通讯与字节跳动联合研发 、搭载豆包手机助手的新机，也被外界称作“第二代豆包手机 ” 。

　　三场紧挨着的发布会看似落地不同产品 ，实则都在回答同一个问题：当模型能力逐步成为基础设施
，AI如何更深地融入手机操作系统？

　　从“会回答
”到“会办事”

　　过去一段时间，大模型产业已逐渐形成相对清晰的产业分工：模型企业负责训练基础模型 ，芯片企业提供算力平台
，终端厂商负责硬件产品和用户入口，并结合自身应用搭建部分Agent能力
。这套模式能够快速将最新的大模型能力部署到终端 ，但短板同样突出。多数手机厂商更多扮演“系统集成商 ”的角色
，当底层模型逐步趋同，AI手机的用户体验也开始走向同质化 。

　　差异化竞争的重心 ，开始转移到模型之外。谁掌握操作系统、谁掌控应用与服务生态
，决定了AI融入手机的深度，也由此衍生出不同的技术落地路径
。

　　虽然不再执着于底层模型完全自研 ，但苹果并没有放松对操作系统的控制：模型可以来自合作伙伴，但AI如何进入iPhone
、获得哪些权限以及怎样调用系统和应用能力
，依然由苹果定义。

　　与苹果相比，大模型公司入局手机赛道面临的处境恰恰相反 ，模型自研可控
，但操作系统、硬件以及大量系统权限并不掌握在自己手中 。2025年12月，中兴通讯与字节跳动推出搭载豆包手机助手技术预览版的努比亚M153工程样机（也被称为“豆包手机一代
”） ，正是这一合作模式的早期尝试
。其中
，豆包手机助手提供模型及智能体相关能力，中兴通讯旗下努比亚提供硬件载体 ，以及与手机系统深度融合的底层能力。彼时用户只需一句话
，手机便可自动完成原本需要十余次点击的复杂操作，例如自动订票 、点外卖
、填写信息等 。

　　GUI（图形用户界面） Agent也因此一度成为AI手机最受关注的技术路线之一 ，它的优势十分直观：无需等待每一款App单独为AI开发接口
，AI只要能够“看懂”屏幕，就可以像人一样操作现有应用
。但该工程机亮相后不久 ，多家主流App以及建行、农行等银行App，便对这类自动化操作设置了不同程度的技术与风控限制。

　　这也直接影响第二代豆包手机的技术选型 。据悉
，NaviX Ultra不再单纯依赖GUI模拟操作，新增MCP（模型上下文协议）等协议化调用方式
。豆包手机的迭代折射出AI手机落地的一道现实门槛：对大模型公司而言 ，真正的难点早已不只是让模型“听懂人话 ”
，而是如何获取稳定 、合规且可持续的系统与应用调用能力。

　　谈及手机厂商与大模型厂商打造AI手机的差异，荣耀MagicOS AI产品部总经理张冲日前在接受包括《每天 经济新闻》记者在内的媒体记者采访时表示 ，豆包在自动执行能力上很强
，今年荣耀的自动执行能力已经追平豆包，但在感知能力
、系统服务以及主动服务场景和体验积累方面做得更好 。“核心问题是手机的系统功能和服务 ，在整体做AI化改造的时候不够全面
，因为助手是它的，但手机却不是它的 ，所以在整个系统服务能力上有差距
。
”张冲称。

　　正因如此
，手机厂商开始将AI能力进一步下沉至操作系统底层 。此次MagicOS 11最大的变化之一，就是引入系统级Agent Harness（智能体调度机制）。

　　如果把大模型理解为Agent的“大脑” ，Harness更像连接“大脑 ”和手机各种能力的一套调度机制：模型负责理解用户意图和推理，Harness则将感知、规划 、工具调用和执行组织起来
，并根据执行结果继续调整下一步动作
。

　　“过去行业谈Agent，关注的重点更多是模型这个‘大脑’的进化 ，但当Agent开始处理真实场景中的复杂任务后
，最终能不能把事情办好，还取决于它能感知到什么信息
、怎样规划任务、能调用哪些工具 ，以及执行过程中能不能根据实际情况作出调整。”张冲说道 。在他看来
，同样的模型通过不同的系统协同，最终呈现出来的Agent体验可能并不相同
。

　　从系统能力到应用生态

　　解决了操作系统内部的问题 ，AI手机的落地只完成了一半。

　　手机厂商能够直接控制闹钟 、日历
、相机等原生功能
，却无法提供订票、打车等服务 。过去十多年移动互联网积累起来的大量高频需求，依然掌握在第三方App和互联网平台手中
。

　　因此 ，一个真正能够跨场景执行任务的Agent
，不仅要“打通系统
”，还必须进一步走出系统 ，进入第三方服务生态。这也是Agent手机与传统智能手机交互逻辑最大的不同 。

　　过去十余年，用户完成一件事情的典型路径是：先产生需求
，再找到对应App，进入App寻找具体服务
。但荣耀MagicOS总裁孙建发认为 ，在Agentic OS中
，未来这种关系可能发生变化。“在Agentic OS中，当用户在智能终端完成一件事情时 ，未来执行载体从App转向Agent
，App则可能转变为Agent执行任务时调用的工具 。”

　　比如，当用户说一句“帮我订明天下午去上海的机票 ，并把行程加入日历 ”
，理想状态下，Agent可以自行理解需求 、调用机票服务、完成预订 ，再把行程写入日历
。用户不必先判断应该打开哪一个OTA（在线旅游平台）
，也不必在不同App和页面之间反复切换。即便App未来不会因此消失，人与App之间的关系也可能出现变化：过去是用户主动寻找App ，未来可能更多由Agent替用户寻找App背后的服务 。

　　那么，Agent究竟应该以什么方式进入这些服务？近来 行业并没有统一答案
，GUI
、MCP、Skills 、API以及A2A等多条路线正在同时推进。

　　简单来说，MCP用于让Agent连接外部工具和数据；A2A更多解决不同Agent之间的沟通协作；Skills和API可以把具体能力开放给Agent；GUI则不依赖标准接口 ，而是直接理解应用界面并模拟用户操作
。

　　GUI的优势在于“什么都能试着操作
”：即便App没有为AI开发专门接口
，Agent仍然可以通过识别界面尝试完成任务；但它对界面迭代
、应用风控以及权限要求更加敏感。MCP、Skills 、API等方式则更像一条经过应用方许可的通道，调用效率和稳定性更高 ，权限边界也更加明确
，前提是应用愿意开放自身服务 。

　　张冲将二者比作“高速公路”和普通道路
。“无论是GUI也好，还是MCP
、Skills也好 ，都是达成帮用户干事的工具。近来 来看MCP、Skills更像用户之间的‘高速公路’
，如果‘高速公路’足够快，我们肯定希望走‘高速公路’ 。如果没有‘高速公路’ ，GUI是泛化的工具
，在现有的世界里实现有路就能开的体验
。 ”

　　现阶段，荣耀并没有押注单一路线。按照张冲的说法 ，其短期策略是“有高速公路走高速公路
”：能够通过MCP（模型上下文协议） 、A2A（智能体间协议）
、Skills（技能）或者API（应用程序编程接口）实现的任务，优先调用相应工具；对于尚未提供接口、但适合通过界面操作完成的任务
，再以GUI作为补充 。

　　自动执行真正走向商用之前，监管合规也是绕不开的门槛
。孙建发透露 ，荣耀已经完成自动执行功能的开发和测试验证
，近来 正在推进相关监管部门的认证，进展比较顺利。

　　但相比技术和合规 ，更难解决的可能还是生态利益 。

　　过去十余年的移动互联网商业模式
，很大程度建立在App掌握用户入口之上
。用户打开一个App，不仅意味着一次服务调用 ，也意味着流量 、广告曝光
、交易以及用户数据留在这一平台内部。如果未来用户不再打开某个App
，而是直接告诉AI“帮我订票”“帮我打车 ”“帮我点外卖
”，再由Agent调用背后的服务 ，原本属于App的用户入口就可能部分转移到AI助手和操作系统 。

　　由此带来的问题远比技术接口复杂：谁拥有用户入口？交易发生在哪个平台？佣金如何分配？用户数据可以开放到什么程度？AI误操作之后由谁承担责任？

　　随着AI越能“办事”
，它触碰的就越不只是技术边界，也包括移动互联网既有的利益边界。

　　对此 ，张冲表示：“在没有这些能力的时候，我们希望在监管的指导下
，跟行业伙伴一起把GUI的规范定义好、落地好，在生态伙伴和用户的权益不受损的前提下 ，把泛化工具能力做强
。 ”与此同时
，他也希望共同推动Skill 、A2A等生态的发展。“只有荣耀一家，力量还是有限的 。
”

　　在生态拓展上 ，荣耀CEO李健介绍称
，新荣耀Magic9将支持超过100步的超长任务、主动服务覆盖超过1000个生活场景
、累计接入超过10000家第三方AI服务
。同时支持MCP、A2A 、Skills及GUI等多种方式。

　　这或许也是AI手机竞争与过去硬件竞争最大的不同：芯片
、屏幕、影像可以依靠一家厂商的持续投入解决，但Agent需要操作系统厂商 、模型公司
、互联网应用、开发者甚至监管共同参与 。

　　近来 来看 ，苹果 、大模型公司和手机厂商因此分别从自己最擅长的环节切入：苹果牢牢控制OS和生态
，大模型厂商试图以模型和Agent能力进入不同终端，手机厂商则试图把系统中的硬件
、服务和第三方生态重新组织起来
。这条发展路径现在还未到分出胜负的时候 ，但可以确定的是
，围绕手机入口、执行权和生态规则的新一轮竞争已经开始。

（文章来源：每天 经济新闻）