AI手机迈向3.0：终端与模型主导路线分歧待解，谁能真正改变手机格局？

AI手机：从探索到阶段性进展

关于“AI手机应该做成什么样”，手机厂商和模型厂商持续探索了两年，最近终于有了阶段性进展。在2026年WAIC上，阶跃星辰带着原生Agent OS与STEPX Neo手机亮相，努比亚联合字节豆包打出“首款智能体手机”旗号。大会开幕前两天，网信办首批端侧大模型备案名单落地。这三件同时段发生的事，把AI手机往前推了一步。

通往真正“AI手机”的不同路线

如何通往真正的“AI手机”？AI应该坐在手机的什么位置？不同的主导方给出了不同的答案，有人选择全盘掌控，有人倾向开放协作，也有人直接从底层重写规则。虽然路线上各有分歧，但共识已经形成，即AI和手机的关系正在被重新定义。过去是“手机里有AI”，现在是“AI能操控手机”。如果这一步能跨出去，不仅会改变用户“自己动手”的使用习惯，还会让App生态十几年的根基产生动摇。不过，争议也不小，手机厂商怕沦为硬件管道，模型厂商苦于没有规模化的入口，超级App在开放接口和守住城墙之间反复掂量。那么，这么多条路线，哪一条更有可能跑通？展台之外，普通用户什么时候能用上同样稳定的体验？消费者会不会为“少点几次屏幕”掏钱换机？

AI手机触碰3.0时代边界

WAIC现场最吸引眼球的是阶跃星辰的STEPX Neo。参展游客对智能体Amoo下达“下周三要去XX市出差，看看机票和酒店”的指令后，Amoo能自动调用携程查询航班、酒店，对比用户日历避免与已有会议冲突，并迅速生成完整差旅方案，用户确认后即可完成预订。在本地生活场景中，Amoo能推荐餐厅、联动滴滴规划路线、通过支付宝排队取号，无需在多个App间反复跳转。AI不再只是回答问题，而是进入理解用户需求、代替用户完成琐碎动作的阶段。早期的AI手机只是在原有手机体系里增加智能功能，如相册中的AI消除、通话后的自动摘要、输入法里的文本润色等。这些功能虽提升了效率，但手机基本逻辑未变，用户仍需找到入口、点击功能、等待AI完成任务。过去的AI手机是帮助用户“更快地操作手机”，如今的智能体手机则试图让手机“替用户完成事情”，这反映了手机交互方式的重要变化。未来，AI可能成为连接用户需求和各种服务的中间层，传统App角色可能改变，从用户主动打开的工具变成被AI调用的服务能力。如果将AI手机演进分为三个阶段，1.0时代的单点工具、2.0时代的系统级助理、3.0时代的自主智能体，那么STEPX Neo在展会上的表现已触碰到3.0的边界。在国家标准层面，终端智能化分级从L1到L4逐级递进，L3意味着具备“复杂意图理解、复杂链式推理与任务规划、自动多步工具调用、长期记忆”等能力。首批测试中，阶跃星辰、华为、小米、OPPO、荣耀、vivo、联想等品牌均有手机产品达到L3级。技术方向已跑通，但要让演示功能变成稳定可用的日常功能，还差好几步。消费者需要的是稳定、懂自己的长期助手，它要了解用户习惯，处理非标准需求，在不同App、服务间可靠运行。这是厂商和行业努力的方向。在演进过程中，系统将变得Agent化，AI成为操作系统调度中枢；App将变得Skill化，传统应用退化为底层能力接口。此外，生态也需完成艰难转身，即微信、淘宝、美团等超级App是否愿开放核心能力给外部“大脑”调度。接下来要解决的问题是：谁来当Agent的大脑，这个大脑应在手机的什么位置。

路线图：如何通往真正的“AI手机”？

2024年被视为“AI手机元年”，短短两年间，中国主流手机厂商已在大模型赛道完成战略集结。但各家对“AI应该坐在手机的什么位置”有不同选择。按控制权归属，当前赛道分为终端主导型与模型主导型。先看占主流的终端主导型。华为、OPPO、荣耀、小米、vivo、中兴努比亚六家厂商本质相同，即AI是强化手机竞争力的工具，而非颠覆手机品类的新物种。它们的差异主要在于自研深度与开放宽度。华为选择“自研闭环”路线，从底层算力到顶层应用、从芯片到模型到系统到智能体生态都自主掌控。算力靠昇腾架构加自建云端算力，端侧推理靠麒麟芯片配合自研模型压缩算法把30B大模型塞进常规运行内存，模型能力来自盘古大模型实现端云协同。系统层面，HarmonyOS 7把AI智能体升级为“系统的调度中枢”，小艺智能体可直接调度2100余项系统级能力与500余个伙伴Skill，这意味着传统App图形界面（GUI）将被边缘化。小米走“开放式自研”路线，自研覆盖芯片、模型、操作系统和智能体四个层面。截至2026年4月，玄戒O1芯片累计出货超百万颗，澎湃OS（HyperOS）与MiMo大模型同步迭代，预计年内将在一款终端上实现“芯片+OS+模型”同台。小米的特殊之处在于智能体，Xiaomi miClaw是能直接“动手操作手机”的系统级智能体，运行于手机系统底层，拥有高权限，可自主调用50余个系统工具与生态服务，根据用户模糊指令自动拆解任务并执行。与华为不同，小米不排斥外部合作，芯片端高通与玄戒并行，OS兼容安卓生态，模型层面引入外部优质模型补充。OPPO走“自研模型与系统，芯片开放协同”路线。算力方面，OPPO有自建数据中心支撑千亿级AI模型训练，依托联发科芯片并以自研潮汐引擎优化端侧；模型方面，自研安第斯大模型（AndesGPT）；系统层面，通过ColorOS底层调优，将AI从单点工具进化为具备跨场景记忆的闭环服务，深度植入系统增强体验。vivo的自研集中在模型与系统的感知和决策层，芯片和生态相对开放。模型层面，自研70亿参数的BlueLM - 7B端侧大模型，2025年升级蓝心3B模型端侧推理多模态大模型作为中台；系统层面，OriginOS将蓝心深度嵌入底层，让系统主动读懂人，通过多模态感知和小V记忆建立人机共同记忆，实时分析需求并主动推送服务，使AI从被动响应转向主动预判；算力层面，靠与外部芯片供应商深度合作、联合定制。荣耀选择“平台调度”路线，把资源投向协议层和调度层。算力与模型层面，自研魔法大模型3.0构建端云矩阵，重心在系统级连接而非参数竞赛。YOYO智能体搭载行业首发系统级MCP架构，打通80%以上高频场景，接入4000余个生态MCP和生态智能体，可自动执行3000个场景，系统识别意图后，它作为调度大脑将任务智能路由至最优模型或应用，并基于效果与成本调整。WAIC上参展的Robot Phone搭载Agentic OS，将这条路线逻辑延伸到物理世界，调度对象扩展到“机械云台”。中兴努比亚完全走“外部借力”路线，与字节跳动豆包深度绑定。2025年底工程机努比亚M153定价3499元，3万台当日售罄，但因GUI自动化操作触发微信等App安全策略遭封杀。2026年7月发布第二代NaviX Ultra，通过MCP/A2A协议直连App，定位“全球首款备案商用AI智能体手机”，备货约20万台。此路线优势是借豆包快速补齐AI能力，代价是AI自主权不在自己手里。模型主导的代表是阶跃星辰，也是目前这条路线的唯一玩家。它从底层重构操作系统，发布自有品牌手机，Step AOS可兼容Android、Linux和RTOS，以MCP标准将系统能力拆解为通讯、应用、文件、系统四大最小单元，智能体可自由调用组合。在这个AI原生系统里，用户一句话就能调动整个系统，无需“打开App再操作”。

各有难题：生态、场景与信任

两条路线各有课题。终端主导型的难题在商业层面。各手机厂商推系统级智能体，但能绕开GUI、直连App协议调用能力的场景比例不高。手机厂商商业模式基于硬件销量和应用生态，但Agent化的终点是“用户不再主动打开App”，这与通过应用商店分成、广告分发、用户时长变现的利益结构冲突，拆旧生态利益需要新商业平衡承接。模型主导型的难题在生态。以Agent为原生交互层、不依赖App启动的系统更激进、接近理想形态，但缺乏规模化硬件入口和存量用户基础。阶跃星辰的STEPX Neo手机，首批生态伙伴包括美团、携程、高德、滴滴等，但微信和淘宝不在其中。微信是否开放Agent调用接口及开放方式，是行业最大变量。微信掌握高频社交、支付和小程序生态，其不开放，Agent手机能力版图就缺关键拼图，这对模型主导型手机影响更大。两边命门互为镜像：终端厂商有用户、硬件、生态控制权，但缺乏自我革命动力；模型公司有决心、干净架构，但缺乏撬动生态的杠杆。两种路线还有共同问题。一是用户习惯和信任的建立。用户从“自己操作”切换到“交给Agent代办”，需改变行为习惯，还需充分信任Agent手机，这需要看到它稳定、不出错地完成足够多任务。二是尚未出现非Agent不可的场景。目前演示的订票、点外卖、规划行程等都是“省时间”的逻辑，属于“痒点”创新，而能驱动用户换机的是“痛点”创新。行业在等“用传统手机根本做不到”的场景，而非“普通手机也能做、Agent做得快一点”。往长远看，路线演进有三种可能。一是终端收编模型。Agent调度权最终归硬件终端厂商，它们定义规则、逻辑和优先级，掌握硬件入口和用户触点，模型能力通过自研或绑定模型伙伴解决。华为在这条路线上走得最远，全栈自研链条已打通，但生态闭环成熟度待验证。二是分层协作。头部厂商自研，中小厂商借力豆包等外部模型，终端负责调度但偏轻量化，如“入口分发”，意图理解、任务拆解、内容生成由模型公司完成，App按协议被调用，逐步建立利益分配机制，形成产业链分工。三是模型厂商自立。前提是阶跃等玩家能在终端厂商收紧调度权前，快速跑通跨品牌、跨OS的Agent体验，至少打通微信、淘宝等超级App。目前看，窗口期很短。

结语

从技术验证到生态重构，从Demo到日常，从路线分歧到收敛，智能体手机正在经历从“能用”到“有用”再到“必用”的爬坡。“能用”已被WAIC展台证明，“有用”正被华为、小米、荣耀等量产机逼近。而“必用”时刻的到来，还需商业博弈落地、用户习惯迁移和杀手场景出现。这三步不会同时到来，但每完成一步，行业就离“AI真正改变手机”的目标更近一些。在这个过程中，产业链上的每个角色都要重新思考自己不可替代的东西是什么。