AI手机行业战略转型 - 竞争焦点从早期强调大模型跑分数据转向端侧智能的实际应用 特别是离线状态下手机的丰富功能 [1] - AI手机正跨越从“炫技”到“刚需”的临界点 让AI手机具备Agent能力是必然趋势 [1] - 行业竞争不再局限于单一终端技术参数 更在于构建开放统一的生态标准、符合用户智能交互习惯以及实现跨场景跨设备协同 [10] AI底层技术进展 - 开源大模型如DeepSeek快速发展 推动端侧模型小型化进展迅速 [1] - 模型小型化让手机有充足算力支撑端侧部署 小型化模型效果已逼近早期百亿、千亿规模模型 [3] - 端侧模型对手机内存占用显著缩小 例如vivo端侧3B模型仅占用2G内存 相比此前部署7B模型需要匹配3.5G内存大幅降低 [5] - 多模态化和长上下文扩展等技术突破为手机端侧应用提供基础条件 [1] 厂商战略布局 - OPPO提出新计算、新感知、新生态三大AI战略 结合云端和端侧算力是关键机会点 [2][3] - 厂商多数在开源模型基础上做业务适配与训练优化 OPPO强调“自主训练模型”聚焦业务定制、个性化模型和端侧小型化 [5] - 厂商与芯片厂商合作进行模型结构适配和加速 确保端侧模型部署过程中性能和功耗平衡 [3] - vivo推出3B端侧多模态推理大模型 可实现离线通话录音总结、写作等功能 [3] 应用落地演进 - OPPO将AI模型能力系统级嵌入手机经历三个阶段：智能助理、系统级感知能力、软硬件能力定制 [7] - 传统功能如录音、相册管理、语音助手借助AI技术帮助用户提升效率 [6] - 系统级AI通过优化输入方式、简化交互流程 比单纯“应用+AI”模式更贴近用户需求 [6] - 采用多智能体架构 引入第三方厂商智能体由手机整体调度 实现智能点外卖、打车等效果 [7] 生态构建挑战 - Agent普及面临三大挑战：生态开放与协议统一、跨应用调度权限获取、用户习惯培养 [7] - 多智能体连接需要手机厂商与第三方服务商联动数据与权限 国内外推进相关协议规范构建如谷歌A2A方案 [7][8] - 部分第三方服务厂商对开放权限持谨慎态度 导致生态协同效率受限 [8] - OPPO与支付宝合作推出多智能体互联协同方案Agent Hub Access 通过构建“Hub”管理账号与安全协议 [8] 用户接受度与市场影响 - 消费者对AI手机能力调用和感知较少 难以成为现阶段购机影响因素 [9] - 系统级软硬件结合解决方案若能精准命中用户痛点 能转化为核心购机驱动力 [9] - 端侧完成用户偏好积累可能形成品牌黏性 影响用户后续换机品牌选择 [9] - 用户习惯需从GUI触控操作转向“AI代劳”的交互逻辑 需要长期市场教育 [7][8]