｜GUIDE｜
■从工具到管家，AI手机的下一站
■谁将定义未来手机
■商业博弈才刚刚开始
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，同时段发生的三件事，把AI手机往前推了一步。
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。激进者有，温和务实的也有。
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。
过去行业的做法是“手机里有AI”，现在是“AI能操控手机”。如果这一步能跨出去，最直观的改变是动了用户“自己动手”的使用习惯，更大也更隐秘的变化是会让App生态十几年的根基产生动摇。
争议同样不小。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。各自都在试探，也在提防。
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？本文试图回答这些问题。
01、AI手机触碰3.0时代边界
WAIC现场最吸引眼球的一幕，来自阶跃星辰的STEPX Neo。
参展游客体验真机时，对智能体Amoo下达了“下周三要去XX市出差，看看机票和酒店”的指令，接收到指令后，智能体Amoo能够自动调用携程查询航班、酒店，同时对比用户的日历，以避免与已有会议冲突，并迅速生成完整的差旅方案，用户确认后即可完成预订。在本地生活场景中，Amoo可以推荐餐厅、联动滴滴规划路线、通过支付宝排队取号，整个过程不需要在多个App间反复跳转。
AI能做的，不再只是回答问题，进入了理解用户真正想完成什么，并代替用户完成中间一系列琐碎动作的阶段。
放在几年前，这样的场景就有点“科幻”了。
早期的AI手机，本质上是在原有手机体系里增加一些智能功能。比如相册中的AI消除、通话后的自动摘要、输入法里的文本润色。
这些功能解决了部分具体问题，也确实提升了使用效率，但手机的基本逻辑并没有改变：用户依然需要找到入口，点击功能，再等待AI完成任务。
换句话说，过去的AI手机是在帮助用户“更快地操作手机”。而如今的智能体手机，试图让手机开始“替用户完成事情”。
这反映的是手机交互方式的一次重要变化。
未来，AI可能不再只是某个App里的附加功能，而会逐渐成为连接用户需求和各种服务的中间层。传统App也不一定消失，但它们的角色大概率会变，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手机的演进拆成三个阶段，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，已经触碰到了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。
技术方向已经跑通了。从“你问它答”到“你交代它办”，这个跨越在演示中已经能够看到。但要让它从让人惊艳的演示变成每个人每天都能稳定使用的功能，还差着好几步。
消费者真正需要的，是一个足够稳定、足够懂自己的长期助手。它需要知道用户的习惯，能够处理各种非标准需求，并且在不同App、不同服务之间持续可靠运行。
这是所有厂商都看得到的方向，也是整个行业正在攀爬的坡。
在演进的过程中，系统将变得Agent化，即，AI不再是某个App里的附属功能，而是上升为操作系统的调度中枢，拥有主动理解、规划和执行的权限；App将变得Skill化。即，传统应用逐步退化为底层能力接口，把具体功能拆解成可被智能体调用的技能模块。
此外，生态必须完成一轮艰难的转身，也就是微信、淘宝、美团这些超级App，愿不愿意把核心能力开放给一个外部的“大脑”去调度，下文详述。
接下来要回答的问题是：谁来当Agent的大脑，这个大脑应该在手机的什么位置。
02、路线图：如何通往真正的“AI手机”？
2024年被业界视为“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”，有着不同的选择。
按控制权归属，当前赛道可分为两条主线：终端主导型与模型主导型。
先来看占绝对主流的终端主导型。
华为、OPPO、荣耀、小米、vivo、中兴努比亚，六家厂商表面路线各异，但有着相同的本质，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。
它们之间的差异，主要在于自研的深度与开放的宽度。
华为选择了最重的“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，都握在自己手里。
算力基座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。最激进的变化在于系统层面，HarmonyOS 7把AI智能体从“App里的工具”升级为“系统的调度中枢”，小艺智能体作为执行入口，直接调度2100余项系统级能力与500余个伙伴Skill，这意味着传统的App图形界面（GUI）将被边缘化。
小米走的是“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芯片累计出货已超百万颗，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。
小米最特殊的地方在智能体。Xiaomi miClaw是一款能直接“动手操作手机”的系统级智能体，运行于手机系统底层，拥有系统级高权限，可自主调用50余个系统工具与生态服务，根据用户的模糊指令自动拆解任务并逐步执行。
与华为不同的是，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，模型层面也引入外部优质模型作为补充。
OPPO走的是“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，OPPO自研安第斯大模型（AndesGPT）；系统层面，OPPO通过ColorOS底层调优，正将AI从AI消除等单点工具，进化为“小布记忆”等具备跨场景记忆的闭环服务，深度植入系统以增强现有体验。
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，vivo自研了70亿参数的BlueLM-7B端侧大模型；2025年又升级了蓝心3B模型端侧推理多模态大模型，作为意图中控和任务拆解的中台；系统层面，OriginOS 将蓝心深度嵌入底层，让系统主动读懂人，包括以多模态感知（圈搜、拖拽、按压）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，让AI从被动响应转向主动预判；算力层面，vivo没有自研主芯片，靠与外部芯片供应商的深度合作、联合定制。
荣耀选择的是“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，荣耀自研魔法大模型3.0构建端云矩阵，重心放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的模型或应用，并基于效果与成本进行调整。
WAIC上参展的Robot Phone搭载Agentic OS，将这条路线的逻辑延伸到了物理世界，调度的对象从“App和模型”扩展到了“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。这条路线的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。
它没有在手机上叠加AI，而是从底层重构操作系统，并发布了自有品牌手机，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，用户不需要“打开App再操作”，一句话就可以调动整个系统。
03、各有难题：生态、场景与信任
两条路线各有各的课题要面对。
终端主导型的难题不在技术，而在于商业层面。各个手机厂商都在推系统级智能体，但真正能绕开GUI、直连App协议调用能力的场景比例仍然不高。
手机厂商的商业模式建立在硬件销量和应用生态之上，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天然冲突。拆旧生态利益需要新的商业平衡来承接。
模型主导型的难题在生态。
一个以Agent为原生交互层、不依赖App启动的系统，更激进，也更接近理想形态，但它没有规模化的硬件入口，也没有存量用户基础。
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、以什么方式开放，是整个行业最大的单一变量。它掌握着中国用户最高频的社交、支付和小程序生态，微信不点头，Agent手机的能力版图就缺了最关键的一块拼图。
而这一点，对模型主导型的手机影响更大。
两边的命门互为镜像：终端厂商有用户、有硬件、有生态控制权，但缺乏自我革命的动力；模型公司有决心、有干净的架构，但缺乏撬动生态的杠杆。
两种路线还有共同要面对的问题。
一是用户习惯和信任的建立。从“自己操作”切换到“交给Agent代办”，用户需要改变长久以来的行为习惯，还需要对Agent手机有充分的信任，这就需要亲眼看到它能稳定、不出错地跑通足够多的任务。
二是尚未出现一个非Agent不可的场景。目前的演示包括订票、点外卖、规划行程，都是“省时间”的逻辑，但省时间属于“痒点”创新，而更能驱动用户换机的，是“痛点”创新。行业在等的其实是一个“用传统手机根本做不到”的场景，而不是“普通手机也能做、Agent做得快一点”。
往更长远看，路线会如何演进？
一是终端收编模型。Agent的调度权最终留在硬件终端厂商手里，它们定义用户意图的解析规则、任务拆解逻辑以及模型/App的调用优先级，掌握硬件入口和用户触点；模型能力通过自研或深度绑定一家模型伙伴解决。华为是这条路线上走得最远的玩家，全栈自研的链条已经打通，但生态闭环的成熟度仍需验证。
二是分层协作。头部厂商继续自研，中小厂商和努比亚一样借力豆包等外部模型，终端管调度，但偏轻量化，比如“入口分发”层面，意图理解、任务拆解、内容生成则由模型公司完成，App按协议被调用，利益分配机制逐步建立，最终形成一套产业链分工。
三是模型厂商自立。自立的前提是阶跃或类似玩家能在终端厂商集体收紧调度权之前，用足够快的速度跑通跨品牌、跨OS的Agent体验，并至少打通微信、淘宝等几个不可绕过的超级App。目前看，窗口期很短。
04、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的是一场从“能用”到“有用”再到“必用”的爬坡。
今天，“能用”已经被WAIC的展台证明。“有用”正在被华为、小米、荣耀们的量产机逐步逼近。而“必用”，这个让用户非换不可的时刻，还差商业博弈的落地、用户习惯的迁移和杀手场景的出现。
这三步不会在同一个时间点到来。但每完成一步，行业就离“AI真正改变手机”这个目标近一些，在这个过程中，产业链上的每一个角色，都必须重新思考自己不可替代的东西到底是什么。
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