贝壳财经原创出品 记者 姜樊 罗亦丹 编辑 陈莉 实习生 郭栩君 近期，豆包手机的热度不断攀升，却在近日主动放弃了操作银行App。 据了解，在豆包手机刚刚发布后几天，体验者纷纷在社交平台上爆料，部分银行App禁止豆包手机助手 使用。随后，豆包手机官宣，主动限制了金融类应用的使用。 12月10日，贝壳财经记者在豆包手机上下载了工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、招商银行、 中信银行的手机银行App，并唤醒豆包手机助手，要求其打开相关银行App并执行任务均告失败。 豆包手机助手的主动放弃源于市场对其安全性的担忧。对此，豆包手机助手在12月5日发布公告称，豆 包手机助手"不会代替用户进行相关授权和敏感操作""豆包手机助手需要用户主动授权，才可以调用该 权限，使用操作手机功能"。但上述说辞并未能打消金融机构对这一模式下客户金融安全的顾虑。 多位银行业内人士认为，对将安全看作生命线的银行来讲，在安全无法保障的前提下，银行不会轻易松 口。豆包手机助手所代表的AI操作系统若成为主流，还应率先解决诸多金融合规性问题。因此无论是 银行还是豆包手机助手，在合规性问题未得到切实解决时，限制金融类应用的使用是明智的选择。 01 ...

近期，豆包手机的热度不断攀升，却在近日主动放弃了操作银行App。 豆包手机助手的主动放弃源于市场对其安全性的担忧。对此，豆包手机助手在12月5日发布公告 称，豆包手机助手"不会代替用户进行相关授权和敏感操作""豆包手机助手需要用户主动授权，才可以 调用该权限，使用操作手机功能"。但上述说辞并未能打消金融机构对这一模式下客户金融安全的顾 虑。 多位银行业内人士认为，对将安全看作生命线的银行来讲，在安全无法保障的前提下，银行不会轻 易松口。豆包手机助手所代表的AI操作系统若成为主流，还应率先解决诸多金融合规性问题。因此无 论是银行还是豆包手机助手，在合规性问题未得到切实解决时，限制金融类应用的使用是明智的选择。 12月10日，记者在豆包手机上下载了工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、招商银行、中信 银行的手机银行App，并唤醒豆包手机助手，要求其打开相关银行App并执行任务均告失败。 据了解，在豆包手机刚刚发布后几天，体验者纷纷在社交平台上爆料，部分银行App禁止豆包手机 助手使用。随后，豆包手机官宣，主动限制了金融类应用的使用。 ...

豆包手机助手主动限制金融类应用 - 豆包手机在发布后热度攀升，但近期主动限制了金融类应用的使用[1] - 豆包手机助手官方于12月5日发布公告，宣布“暂时下线操作这类App的能力”[5] - 该主动放弃源于市场对其安全性的担忧，豆包手机助手强调操作需用户主动授权且不会代替用户进行敏感操作，但未能打消金融机构顾虑[1] 实测：银行App操作全面失败 - 贝壳财经记者实测了工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、招商银行、中信银行共6家银行的手机银行App，豆包手机助手在打开并试图执行任务时均告失败[1][2] - 所有失败操作均显示统一提示：“出于资金安全、隐私保护和金融合规要求，我无法帮您操作”[2][7][9][13][16][17] - 即便手动打开App，有时也会触发银行风控机制，例如中国农业银行App弹出“检测到您的设备正在屏幕共享”的警告[5] 技术原理与安全隐忧 - 豆包手机助手依赖“读屏”技术，通过读取屏幕（截图或录屏）并由AI分析后执行操作，此技术被大规模用于手机底层系统属首创[19] - 该技术打破了现有App间的数据隔离原则，使银行无法确认操作主体是否为真实用户，动摇了金融交易“本人知情、本人授权、本人操作”的基本合规逻辑[20] - 读屏技术无法区分敏感信息，可能触碰个人金融信息采集的“最小必要”原则，存在信息过度采集的倾向[21] 数据安全与合规性质疑 - 豆包手机助手承诺“屏幕和操作过程都不会在服务器端留下存储，且所有的相关内容也都不会进入模型训练”[22] - 但业界认为仅有口头承诺不足，数据以“明文”形式传递的风险、内存数据泄露及传输链路被攻击的风险无法完全排除，承诺缺乏第三方验证[23] - 豆包背后的字节跳动拥有商城、支付、小贷等业务，科技平台内部需建立数据“防火墙”，仅承诺不储存信息远不够，需有切实的数据隔离措施[23][24] 行业影响与未来挑战 - 若AI操作系统成为主流，传统“App+菜单”式金融服务界面可能被“AI Agent”取代，银行可能退居后台成为生态模块[25] - 该模式的发展需构建共赢的商业逻辑，并考虑反垄断等合规问题，监管可能对其市场集中度做出进一步规定[25][26] - 该模式对现有金融安全风控构成挑战，例如App判断用户是否为“真人”的难度将显著提高[19]

核心观点 - 豆包手机助手主动限制并无法操作银行类App 其代表的AI操作系统与金融机构在安全合规方面存在显著冲突 该模式若想成为主流 需解决金融合规、数据安全及商业生态构建等一系列根本问题 [1][2][5][39] 事件经过与现状 - 豆包手机发布后 部分银行App禁止其助手使用 随后公司主动官宣限制金融类应用的使用 [2][6] - 12月10日实测显示 豆包手机助手在尝试打开工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、招商银行、中信银行共6家银行的手机App并执行任务时均告失败 提示“出于资金安全、隐私保护和金融合规要求 我无法帮您操作” [3][7][12][13][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28] - 12月5日 豆包手机助手发布公告 称将暂时下线操作银行、互联网支付等金融类App的能力 并承诺敏感操作需用户授权 但该说辞未能打消金融机构顾虑 [4][10] - 即便手动打开银行App 有时也会触发风控机制 例如中国农业银行App弹出提示“检测到您的设备正在屏幕共享” [9] - 银行内部人士表示 相关提示是触发了银行内部风控系统 出于资金安全考虑 银行端也会必然禁用其操作 [10] 技术原理与安全隐忧 - 豆包手机助手依赖“读屏”技术 通过读取屏幕截图或录屏 经AI分析后执行操作 该技术大规模应用于手机底层系统属首创 [28][29] - 该技术打破了现有App间的数据隔离原则 使银行无法确认操作主体是否为真实用户 动摇了金融交易“本人知情、本人授权、本人操作”的基本合规逻辑 [32] - 安全专家指出 AI手机助手技术普及将显著提高App判断用户是否为“真人”的难度 对安全风控提出挑战 [30] - 银行业内人士担忧 若无法准确判断是客户本人在操作及确认其意愿 银行账户安全将面临巨大风险 并可能滋生技术类电信诈骗 且一旦发生风险责任难定 [31] - 银行人士指出 豆包手机助手所依赖的权限可模拟用户操作 绕过了银行App原有的身份验证与行为监控机制 易被风控系统识别为高危环境 [33] 数据安全与合规挑战 - 读屏技术无法区分敏感信息 在读取解析屏幕内容时 不可避免会接触到与当前操作无直接关联的其他信息 存在信息过度采集倾向 与“最小必要”原则存在冲突 [34][35] - 法律人士指出 AI助手处理大量敏感数据时 用户往往未就每类信息的处理场景、存储方式等获得清晰具体的告知与授权 合规基础存在薄弱环节 [34] - 豆包手机助手承诺“屏幕和操作过程都不会在服务器端留下存储 且所有的相关内容也都不会进入模型训练” [36] - 但金融科技人士及法律专家认为 仅有口头承诺远远不够 数据不存储等承诺更多依赖企业自律 缺乏公开透明的第三方验证和监督 内存数据泄露、传输链路被攻击等风险无法完全排除 [37][38] - 豆包背后的字节跳动拥有商城、支付、小贷等业务 业界质疑大型科技公司内部多平台间的数据“防火墙”是否坚实 认为需有切实的数据隔离具体措施来完成合规性考量 [38] 行业影响与发展边界 - 分析人士认为 随着AI工具持续突破 “App+菜单”式的金融服务界面正被“AI Agent”取代 部分机构甚至推出整合自身AI工具的智能手机 线上服务渠道的竞争格局、交互外观及运营逻辑面临深刻变革 [39] - 如果AI操作系统成为主流 金融脱媒进程将更加显著 银行可能成为操作系统生态背后的模块 更加偏向后台 [40] - 不止银行业 电商、游戏、支付等也可能从前台App变成后台API 如何构建以该模式提供者为核心的共赢商业生态是其未来发展的核心 [41] - 该模式若成为主流 提供者还需进一步考虑反垄断等合规问题 监管可能会对其集中度和垄断问题做出进一步规定 [42] - 银行业内人士及分析师认为 在安全无法保障、金融合规性问题未得到切实解决前 限制金融类应用的使用是明智选择 [5]

OpenAI的AI硬件战略 - 公司正在积极组建硬件团队，自2025年初以来已从苹果挖走二十多名硬件与产品工程相关人员，团队覆盖工业设计、iPhone和Mac硬件、相机工程、音频、手表与Vision Pro、芯片、测试和可靠性工程、制造与供应链管理等多个环节[3][39] - 公司以65亿美元的高价收购了由苹果前首席设计师Jony Ive创立的io Products，并让Ive及其LoveFrom团队全面接管内部的设计和创意工作[1][37] - 公司联合创始人Altman和Jony Ive已证实，其AI硬件项目已拥有第一批原型机，并预计在两年内量产上市[7][43] - 公司计划推出的AI硬件被描述为“AI版iPhone”，其使用感受被形容为“像坐在湖边小木屋里那么安静”，旨在与传统手机形成反差[8][44] - 该设备可能比手机更小，可能没有传统大屏幕，是一个内置麦克风、摄像头、算力和网络连接的“AI终端”，并具备高度的“主动性”，能根据环境自主决策[10][46] - 公司进军硬件的背景是，其发现自身被困在云端，难以触及一线硬件生态，且使用其大模型的AI硬件数量正在减少，而开源模型的使用在增加[5][41][43] 中国AI厂商的硬件布局 - **字节跳动（豆包）**：公司已发布首款真正的AI手机，与中兴合作代工生产，内置系统级AI助手“豆包手机助手”，该助手能获得跨应用全局控制权，实现语音指挥下的复杂操作，例如商品圈定与全网比价下单[12][48][52] - **阿里巴巴（千问）**：公司策略是将AI打造成横跨电脑、浏览器等终端的“操作层”，例如通过夸克AI浏览器获得系统级权限雏形，实现网页内容理解与跨页面任务自动化[18][54] - 公司在硬件领域采取“小而精”策略，已发布夸克AI眼镜和钉钉A1等细分市场产品，并计划于明年1月8日-11日在深圳举办智能硬件展，展出超过1000款AI硬件[20][56][57] - **百度（小度）**：公司以“小度”系列家庭智能终端（如智能屏、音箱）作为AI生态基盘，定位为“全屋AI的中枢”和“AI原生家庭生活”的基座，致力于打造“全屋主动式AI系统”[22][58] - 百度AI的优势在于设备长时在线、多人共享、持续感知的环境，能利用多模态信息构建主动智能，例如在厨房自动推送菜谱、在孩子写作业时切换学习模式[24][60] 海外科技巨头的AI硬件竞争 - **谷歌**：公司被视作最有可能率先完成“AI终端统一体验”，因其拥有Android系统、自研Pixel手机系列（从Pixel 8开始深度整合Gemini模型）以及Gemini大模型[25][61][63] - 公司正在重启AR眼镜项目，试图打造下一代视觉入口，但其进一步整合安卓生态面临困难，因手机厂商将“系统AI层”视为护城河，例如三星手机内置的是ChatGPT而非Gemini[27][63] - **微软**：公司通过将Copilot系统级整合进Windows，并利用Surface设备作为“AI PC原型机”，试图将个人电脑变为主动协助工作的AI工具[28][64] - 公司AI PC的发展依赖于与英特尔、AMD、高通在NPU上的协同，以及OEM厂商和开发者的支持，其最大底牌是Windows的装机量和用户黏性[30][66] - **Meta**：公司坚定押注AI眼镜作为下一代“人机交互入口”，与Ray-Ban合作的智能眼镜整合了Llama模型，能实现实时视觉理解、翻译和语音交互，强调轻量、无感、便携[32][68][70] - 当前AI眼镜面临算力不足问题，复杂任务需连接手机或PC，其定位（独立硬件或手机附属）仍在探索中[34][70] 行业趋势与核心逻辑 - AI行业竞争正从算法与云端，走向更贴近用户的消费级硬件，硬件已成为AI公司绕不过去的主战场[35][71] - 回顾互联网发展，硬件始终是数字世界与物理世界之间的“桥梁”，AI大模型需进入手机、眼镜、家庭设备等终端才能改变用户习惯和行业生态[35][71] - 行业核心逻辑是：掌握硬件，才有资格定义下一代入口，无论是OpenAI的“AI原生终端”、字节的“AI Phone”还是Meta的AI眼镜，都遵循此逻辑[36][72] - AI硬件将成为2026年CES（1月6日开幕）的绝对焦点，预计将大量展示AI芯片、AI PC等产品[36][72]

行业竞争趋势 - 智能手机行业竞争主战场正从硬件性能加速向软件层面迁移 [1] 公司软件平台发展现状 - OPPO已实现连续22次月度版本更新 [1] - ColorOS累计覆盖全球300余款机型 [1] - ColorOS服务用户超2.3亿 [1] 新一代操作系统核心技术 - ColorOS 16集成三大核心技术引擎：极光引擎、潮汐引擎与繁星编译器 [1] - 极光引擎实现安卓平台首个无缝架构 通过重构模块化设计达成全场景流畅交互 [1] - 潮汐引擎首发芯片级动态追帧技术 在系统重载场景下流畅度提升37% 同时功耗降低13% [2] - 繁星编译器基于首个安卓跨级融合编译技术 构建从Java到专属硬件的完整编译链路 使大众机型获得媲美旗舰设备的流畅体验 [2] 新系统部署与跨端互联 - ColorOS 16将率先搭载于OPPO Find X9系列、OPPO Pad 5、一加15及一加Ace 6等多款新品 [4] - 新系统全面打破品牌生态壁垒 支持在OPPO手机上直接接听iPhone来电、查看短信与应用通知 [4] - 实现与AirPods的开盖即连、原生降噪控制和空间音频等完整功能适配 [4] - 电脑端跨屏互联功能升级 用户可将手机屏幕实时镜像至电脑 并通过鼠标拖拽操作完成文件跨设备传输 [5] AI新战略与技术基座 - OPPO发布AI新战略 基于On-Device Compute端侧智能计算、PersonaX记忆共生引擎、Agent Matrix智能体生态框架三大技术基座 [5] - On-Device Compute突破多模态大模型在移动终端上的应用难题 推理性能峰值达300tokens/s、支持128k最长上下文 [5] - PersonaX是以用户为中心的多模态记忆引擎 构建终身记忆驱动的"懂你AI"核心能力 [5] - Agent Matrix是智能体跨设备协同的核心平台 实现从单步执行升级到复杂任务规划与多设备联动 [5]

OpenAI的战略转型 - OpenAI在DevDay活动中宣布ChatGPT可直接在对话界面调用第三方应用 如Spotify Canva Zillow 用户通过自然语言指令即可操作应用 [3] - 公司推出Apps SDK开发套件 基于Model Context Protocol 使开发者能将现有应用转化为ChatGPT集成应用 [5] - OpenAI计划上线Agentic Commerce Protocol 为ChatGPT内的第三方应用提供即时结账与交易等变现渠道 [5] AI操作系统的生态构建 - ChatGPT正从超级应用演变为AI操作系统 其角色涵盖操作系统 分发渠道和变现渠道 Apps SDK对应开发工具 Agentic Commerce Protocol对应变现渠道 [7] - ChatGPT负责人Nick Turley表示未来六个月ChatGPT将从有用应用转变为更接近操作系统的形态 [7] - 该平台已拥有高达8亿周活跃用户 庞大的用户基础是吸引第三方应用加入其生态体系的关键优势 [7] 行业竞争格局与权力转移 - AI赛道已成为资源消耗巨大的领域 许多AI初创企业融资规模跳过百万美元单位直接达到十亿美元级别 [7] - 对于多数互联网厂商而言 自建AI助手性价比低 当前市场上的AI助手多为科技巨头产品 仅有OpenAI Anthropic DeepSeek等少数技术驱动型参与者 [9] - ChatGPT通过引入第三方应用 从单一应用转变为拥有自身生态的平台 从而完成从独角兽到行业巨头的转变 掌握了流量和规则制定权 [11] 数据与用户角色的演变 - 互联网巨头以往的商业模式是用户以隐私数据和注意力换取服务 但此模式因用户隐私意识觉醒而面临挑战 Web3曾试图以去中心化改变权力结构但未成功 [13] - 作为AI厂商 OpenAI对数据有巨大需求 可能致力于将用户转化为"数据人矿" [13]

公司核心数据与战略转向 - OpenAI开发者数量从200万增长至400万，每周ChatGPT用户从1亿增长至8亿，API每分钟处理tokens从3亿增长至60亿 [2] - 公司重心从技术迭代切换至产品构建和生态打造，旨在争夺AI操作系统 [2] - 整场发布会展示如何帮助开发者构建应用，驱动新生态 [5] ChatGPT升级为“超级App” - 用户可在ChatGPT对话中直接调用第三方应用，无需切换应用或复制信息 [3] - 当用户发送包含App名称的消息时，ChatGPT会自动在聊天中显示该应用并使用上下文提供帮助，例如让Canva设计海报或推荐Zillow浏览房型 [3] - ChatGPT正朝着可进化、可商业化的AI生态系统迈进，野心不亚于打造“AI版iOS” [4] 开发者工具与生态构建 - 推出Apps SDK，为开发者提供完整开发堆栈以在ChatGPT内部构建真实、可交互的应用程序 [4] - 推出AgentKit工具包，降低AI应用构建门槛，是专为开发者和企业打造的完整工具 [4] - “应用变现”政策将在未来几周公布，表明生态系统的商业化意图 [4] 编程工具Codex进展 - Codex日活跃使用量自8月初以来增长10倍以上 [5] - GPT-5 Codex在发布后三周内已处理超过40万亿tokens [5] - 在OpenAI内部，几乎所有工程师都在使用Codex [5] API与模型更新 - 最强大模型GPT-5 Pro正式通过API向所有开发者开放，适合处理高准确性和深度推理的困难任务 [5] - 发布更小、更便宜的语音模型GPT Real-time mini，成本比之前版本降低70% [5] - Sora 2的API预览版已正式发布，开发者可直接在产品内生成高质量视频 [5] 行业评价与潜在挑战 - 业内评价呈现两极分化，有人认为OpenAI在打磨产品方面领先一个身位，也有人认为其商业化步伐过快，理想操作系统的接受度需时间检验 [6] - 有观点指出其想象美好但现实骨感，并提及GPTs store的失败先例 [6]

公司战略重心转移 - 公司重心从技术迭代切换至产品构建和生态打造 [1][3] - 公司旨在勾勒以AI为核心的软件生态清晰愿景 [3] - 公司通过推出完整开发堆栈驱动新生态发展 [7] 用户与开发者规模增长 - 开发者数量从200万增长至400万 [1] - 每周用户数从1亿人增长至8亿人 [1] - API处理量从每分钟3亿tokens增长至60亿tokens [1] ChatGPT产品升级 - ChatGPT升级为超级App 用户可在对话中直接调用第三方应用 [3] - ChatGPT可自动显示相关App并使用上下文提供帮助 例如用户发送“Spotify 为我周五的聚会制作一个播放列表” [3] - ChatGPT可推荐与对话相关的App 例如在购房场景建议Zillow并展示交互式地图 [5] - 用户未来可像逛应用商店一样浏览、安装、调用AI应用 [5] 开发者工具发布 - 推出Apps SDK 开发者可借此在ChatGPT内部构建真实、可交互的应用程序 [5] - 推出AgentKit工具包 为开发者和企业提供Agent开发工具箱 [6] - 编程工具Codex全面开放 日活跃使用量自8月初以来增长10倍以上 [6] - GPT-5 Codex在三周内已处理超过40万亿tokens 公司内部几乎所有工程师都在使用 [6] API与模型更新 - GPT-5 Pro模型正式通过API向所有开发者开放 适合高准确性和深度推理任务 [6] - 发布更小、更便宜的语音模型GPT Real-time mini 成本比之前版本降低70% [7] - Sora 2的API预览版正式发布 开发者可直接在产品内生成高质量视频 [7] 生态系统与合作伙伴 - 首批试点合作伙伴包括Canva、Spotify、Zillow、Booking.com、Coursera、Figma、Expedia等 [4][5] - 应用变现政策将在未来几周公布 表明生态系统正朝可进化、可商业化方向迈进 [5] - 软件开发周期从过去需要数月或数年缩短至现在只需几分钟即可完成 [7]

核心观点 - 中国经历"DeepSeek时刻"，大模型行业完成市场认知教育，2025年AI-First应用将迎来爆发[2] - 零一万物推出"万智企业大模型一站式平台"，填补基座模型与企业应用间的中间件空缺[3][7][8] - 中美大模型预训练呈现寡头化趋势，中国将收敛至DeepSeek、阿里巴巴、字节跳动三家，美国以xAI发展最快[4][11] - DeepSeek通过技术创新实现成本突破，运营成本仅为OpenAI的2%，计算成本降低5-10倍[5][11] - 开源模式展现压倒性优势，OpenAI等闭源公司面临可持续性挑战[4][11] 行业趋势 - 2025年AI-First B端C端应用将爆发，政府积极推动AI与传统产业结合打造"新质生产力"[2][16] - 大模型行业竞争加剧，中美最终可能分别收敛至3-4家头部企业[11][14] - 资本转向AI应用层投资，而非基座模型[13] - GPU资源稀缺倒逼中国公司技术创新，DeepSeek训练推理成本比美国公司低5-10倍[14] 零一万物的战略定位 - 以DeepSeek为内核，构建类似Windows操作系统的中间件平台[2][9] - 提供安全模型部署、微调、联网搜索、知识库RAG、Agent搭建等企业级工具[3][7] - 解决基座模型与企业数据库、应用程序的连接问题[7][8] - 与地方政府及垂直产业合作探索产业大模型应用[2][16] 中美AI竞争格局 - 中国头部企业：DeepSeek(最具势头)、阿里巴巴、字节跳动[4][11][14] - 美国头部企业：xAI(发展最快)、OpenAI、Anthropic、Google[4][14] - DeepSeek运营成本70亿美元的2%(约1.4亿美元)，显著低于OpenAI[5][11] - 开源模式对闭源商业模型构成挑战[4][11] 技术突破与成本优势 - DeepSeek在GPU资源受限情况下实现10倍效率提升[14] - 训练推理成本比美国公司低5-10倍[11][14] - 模型性能相近情况下，成本成为关键竞争要素[5][11] - 技术创新方向：降低计算成本、提高GPU利用率[14] 政府政策与产业应用 - 中国政府推动"新质生产力"，将AI作为传统产业升级核心引擎[16] - 地方政府积极探索AI与本地优势产业结合[2][16] - 产业大模型成为促进实体经济增长的重要抓手[2][16]