AI重塑智能手机时代：端侧智能爆发，2026年市场份额超半壁江山

【摘要】端侧智能与系统级AI助手正在重构手机架构与产业格局，AI手机将在2026年前后进入主流区间。

引言

过去十五年，智能手机的演进路径相对清晰，操作系统、触控屏、移动互联网、相机和芯片构成了主线。

从2024年前后开始，这条主线出现了明显转折。大模型从云端开始下沉，端侧智能第一次具备实用价值，手机不再只是一个装App的容器，而是在向AI原生终端转变。马斯克提出“传统智能手机将在五六年内消亡”的判断，指向的并不是硬件形态的消失，而是交互范式的变化。交互模式正从“人点应用”转向“人发意图、AI代操作”，系统级智能体开始住进操作系统底层，影响芯片、内存、操作系统、应用生态以及厂商竞争版图。

2025到2026年，是这个转折的关键窗口。国内外机构预测，AI手机在中国新机市场的占比将在2026年前后突破一半，传统非AI智能机会被逐步边缘化。

这篇文章从系统级AI助手、硬件门槛、厂商策略、生态摩擦、隐私安全和市场走势几个角度，梳理这场结构性变局。

● 一、人机交互范式变化：从点App到意图驱动

1.1 传统智能手机范式的边界

传统智能手机的核心逻辑比较简单。

用户需要主动完成一系列动作。

先找到一个合适的应用，安装并登录。

再在不同应用之间来回切换，完成一个完整任务。

订一次差旅，要自己完成请假、订机票或高铁、订酒店、报销填单。

操作系统在这套模式里，更多扮演一个“应用调度平台”的角色，提供窗口管理、通知、权限、安全和少量系统工具。

用户是主动执行者，应用是功能提供者，系统是协调者。

这套结构的优势是清晰和可控。

缺点也同样明显。

一是跨应用任务链几乎完全靠用户自己“人工编排”。

二是大量操作属于低价值的重复性点击。

三是手机越做越强大，但用户能感受到的体验边界越来越难突破。

1.2 意图驱动与系统级智能体

端侧大模型能力逐步成熟后，一种新的结构开始成型。

用户不再关心“用哪个App”，而是更直接表达“要做什么”。

比如说出一段话。

帮我订明天早上去上海的高铁商务座，靠窗，顺便把行程同步进日历，出发前一小时提醒。

在这种模式下，核心的变化有三个方面。

一是入口从应用图标转移到系统级AI助手。

语音、文本、图片、截屏等都可以作为入口信号。

二是中间调度从用户手动操作转移到系统级智能体。

智能体需要理解自然语言，拆解任务，判断用哪些应用，以什么顺序执行，并根据执行结果做二次调整。

三是系统地位从“应用协调者”抬升到“AI运行时环境”。

操作系统需要为智能体提供更安全的权限代理、更稳定的任务编排、更细粒度的数据访问控制。

这类系统级智能体，经常被形容为“住在手机里的超级管家”，但从工程视角看，更接近一个常驻的跨应用自动化引擎，只不过入口换成了自然语言和多模态输入。

1.3 对OS和应用生态的结构影响

交互范式变化会带来连锁反应，表现在多个层面。

一个是操作系统的责任边界被重新划分。

OS需要内建更强的AI推理能力、隐私控制、任务编排能力，而不仅是传统的窗口管理和进程调度。

另一个是应用与系统之间的关系发生变化。

过去应用面向用户，提供完整闭环。

未来更多需要面向智能体暴露能力，成为一个可编排的服务节点。

再一个是流量入口和数据控制权的再分配。

谁掌握系统级智能体，谁就拥有意图入口和跨应用数据视角，这会直接影响厂商之间的博弈。

从开发和架构的角度看，意图驱动+系统级智能体不是某一个功能点的升级，而是智能手机从“App中心”向“智能体中心”迁移的开始。

● 二、系统级AI助手落地：豆包与AutoGLM的路径

2.1 豆包手机助手的系统协同

豆包手机助手是这轮变革中较早落地的代表之一。

它并不是一个简单的聊天机器人，而是与手机操作系统深度协同的系统级AI助手。

几个关键特性值得关注。

一是与系统底层的协同集成。

豆包通过与手机厂商在系统层的合作，获得对多应用的可控操作能力，可以在不同应用之间执行自动比价、订票、下单、记账等完整任务链。

这意味着它已经不再局限于某个应用内部，而是具备跨应用调度能力。

二是与硬件厂商的样机验证。

和中兴联合推出的工程样机，验证了这种系统级助手在真实设备上的可行性，从语音入口到多应用操作再到结果反馈，形成一个闭环。

三是多模态交互能力。

用户可以通过语音或文字表达意图，助手在后台理解并自动执行。

在体验层面，交互成本被压缩到了“说一次话”或“打一段字”。

从架构视角看，豆包手机助手类似一个常驻系统服务。

上层连接语音识别、自然语言理解和对话引擎，下层通过系统接口或辅助操作能力控制各个App。

2.2 AutoGLM与开源系统智能体

智谱AI推出的 AutoGLM 选择了一条不同路径。

它强调可迁移、可复用和开源。

核心有两点。

一是**“看懂屏幕+动手操作”**。

AutoGLM不仅能理解自然语言指令，还能直接解析屏幕内容，识别界面元素，结合上下文推断当前状态，然后模拟用户操作，完成点击、滑动、输入等动作。

这让它具备了在各类设备上“像人一样用手机”的能力。

二是整套能力开源，方便厂商接入。

智谱把AutoGLM的能力以开源方式释放出来，开发者和硬件厂商可以基于它快速构建自己的AI手机助手。

这会显著降低系统级智能体的实现门槛，使更多中小厂商也有能力部署端侧智能。

从生态角度看，这是一种从封闭走向开放共创的尝试。

系统级智能体不再只由少数大厂闭门自研，而是通过开源框架和模型实现加速复制和本地化。

2.3 系统级AI助手的工作流概览

从工程视角看，系统级AI助手大致可以抽象成一个多阶段流水线。

下面用一个简化流程表示一次意图驱动操作。

在这个流程里，几个技术环节是关键难点。

• 语义理解和任务分解需要对长文本、多约束、多轮对话保持一致理解。

• 例如同时处理时间、地点、交通工具偏好、预算约束等条件。

• 应用选择和界面操作依赖对系统环境的实时感知，需要在不同App、不同版本、不同分辨率下保持稳定，这本身就是一个复杂的感知与控制问题。

• 结果反馈与二次调整要求系统具备一定的容错和自我修正能力，当某个步骤失败时能自动更换方案，而不是简单报错结束。

这些环节对端侧算力、模型推理性能、操作系统接口设计和安全隔离机制提出了更高要求。

● 三、技术与生态摩擦：入口与控制权的博弈

3.1 账号限制、跳转拦截与风控

从用户体验反馈看，当前一代系统级AI助手在跨应用执行任务时，会频繁遭遇各种“隐形墙”。

例如。

在多个App之间切换时，经常因为风控规则触发而被要求重新登录，甚至验证码验证。

在某些大厂应用内部，从外部跳转到关键页面会被拦截，或者需要复杂的深链参数。

涉及支付、转账等高风险操作时，风控阈值更高，AI助手常常被中断流程。

从应用侧视角，这些机制最初的出发点是安全。

防止自动化脚本、恶意操作和异常交易，保护账户与资金安全。

但系统级AI助手引入后，这些安全机制与新的交互范式产生了摩擦。

因为在技术实现上，智能体的很多行为与“自动化脚本”非常接近，只是控制方从人变成了模型。

3.2 操作系统智能体与App闭环的利益冲突

问题不只在技术实现层面，更在于生态和利益结构。

过去十年，流量和数据主要掌握在各大应用平台手里。

很多互联网公司围绕自己的App构建完整闭环，从内容到交易到支付到数据。

系统级智能体如果可以自由调度这些应用，且获得较为完整的跨应用行为视角，就会天然具备很强的“中枢”能力。

一旦用户习惯通过系统级AI助手发起任务，具体使用哪家应用可能变成次要决策。

这会削弱单个App的入口价值和用户黏性。

从这个角度看，系统级智能体与大型App平台之间存在结构性的控制权分配问题。

谁是用户意图的第一落点。

谁负责统筹任务调度。

谁拥有跨应用层面的用户行为数据。

这些都不是简单的接口问题，而是关乎商业模式和竞争格局的核心议题。

3.3 对标准化接口与安全机制的倒逼

这种摩擦在短期内很难消失。

反过来看，它会倒逼几个方向的演进。

一是对安全接口和权限模型的标准化需求变强。

如果行业能够形成一套面向系统级智能体的标准化能力接口，在权限隔离、操作范围、审计记录等方面建立统一规范，技术落地难度会降低，安全也更可控。

二是对“可解释自动化”的需求增强。

系统级AI助手不能成为一个完全黑盒的自动操作者，它需要在关键节点给出可审计的操作记录，便于安全合规检查和用户追溯。

三是对用户授权与隐私管理的精细化。

在跨应用处理任务的过程中，智能体接触到的敏感信息会显著增加，从聊天记录到位置轨迹到支付凭证，需要更细粒度的授权策略和更透明的使用说明。

目前，行业已经在推动终端智能体生态合作，尝试在能力开放、安全规范和生态协同方面形成一定共识。

这些动作还处在起步阶段，但方向已经比较清晰。

● 四、端侧智能抬高硬件门槛：算力、内存与成本

4.1 NPU与混合算力架构

端侧AI能力从“锦上添花”转向“刚性基础设施”，首当其冲的是芯片架构。

过去的移动SoC更多围绕CPU、GPU和ISP设计。

AI相关模块虽然存在，但定位偏向特定任务加速。

大模型时代到来后，这种设计开始改变。

高通、联发科、华为等在新一代旗舰芯片中，都将大算力NPU作为核心卖点，并强调对端侧大模型推理的支持。

典型变化包括。

NPU算力数量级提升，用以支撑更大参数规模和更高并发的推理任务。

内存带宽优化，减少模型推理中的数据搬运瓶颈。

引入异构算力调度机制，让CPU、GPU、NPU根据任务类型分工协作，实现性能和功耗之间的平衡。

从系统架构的角度看，端侧智能正在推动手机向“AI优化型计算平台”转型。

4.2 高带宽内存与存储成本的上升

要在本地稳定运行多模态大模型，光有算力不够。

还需要足够的高带宽内存和大容量存储。

端侧模型推理往往对访问延迟和带宽敏感。

内存容量不足会导致频繁的模型加载和数据换页，直接拖慢响应速度，影响体验。

与此叠加的是宏观供需环境的变化。

AI服务器需求激增，让高端内存和存储资源在全球范围内长期偏紧，价格抬升。

行业预计，2025年内存价格可能累计上涨三成左右，手机厂商面临的物料成本压力明显增加。

在这种背景下，支持较大规模本地模型推理的AI手机，其硬件成本天然高于传统机型。

即使厂商通过规模和供应链优化压低了部分成本，终端售价向上移动也是大概率结果。

对于用户而言，所谓“AI手机”不再只是某个功能开关，而代表着一整套更贵但能力更强的底层配置组合。

4.3 本地模型轻量化与优化技术

硬件投入之外，模型侧也在尽量压缩资源消耗。

端侧部署普遍采用轻量化模型，并通过一系列技术进一步降低算力和内存占用。

包括。

参数剪枝和结构剪枝，删掉对任务贡献有限的部分参数和层。

量化，将浮点权重量化为更低精度表示，在几乎不牺牲效果的前提下降低计算和存储需求。

知识蒸馏，用大模型作为教师网络，训练更小的学生模型，保留主要能力。

分层推理和缓存复用，对于高频子任务复用中间特征，减少重复计算。

这些技术叠加，使得在手机端运行几十亿参数规模的模型逐步可行，而且在拍照、文本总结、语音助手等场景下表现已能达到可用水平。

硬件和软件两条线的协同，是端侧智能真正可落地的关键前提。

4.4 传统手机与AI原生手机的差异

可以用一个简化表格，对比传统智能手机与AI原生手机在几个关键维度上的差别。

这张表背后，是整个系统设计哲学的变化。

传统手机围绕“应用体验”优化。

AI原生手机更多围绕“任务完成质量和效率”优化。

● 五、厂商策略分化与多终端协同结构

5.1 生态协同派：手机作为AI中枢

部分厂商选择了更重的生态路线。

以华为、小米为代表，它们不只在手机上堆AI能力，而是把手机作为多设备AI协同的中枢，围绕手机布局平板、PC、可穿戴、车机和IoT设备。

手机在其中承担三个角色。

一个是算力与智能中枢，承载端侧大模型，处理跨设备任务。

一个是控制与交互中枢，负责主要的人机交互入口，将指令转发到其他设备。

还有一个是数据与身份中枢，在用户授权下协同不同终端的帐号与数据。

这种策略的优势在于粘性和差异化。

用户如果对全家桶生态形成依赖，换机成本会显著提高。

但这条路对研发和生态整合能力要求也更高，需要同时做好硬件、系统和云端服务。

5.2 场景突破派：影像、办公与内容创作

另一类厂商更偏向于从具体场景切入，通过“杀手级体验”驱动用户自然接受AI。

vivo在影像和办公方向投入较多，将端侧多模态大模型深度嵌入相机、相册、输入法等模块。

例如用AI进行智能构图建议、自动生成修图方案、一键生成会议纪要和工作文档。

OPPO则通过整合AI能力，升级“超级小布”助手，希望把手机内各类功能用一个入口串起来，在日常使用中逐步引导用户转向AI化操作。

这种策略的好处是落地快、价值感清晰。

用户对拍照更好看、办公更省时间有直观感受。

同时也为后续的系统级智能体建设打基础。

等用户对AI在这些场景里的表现形成信任，再往更高层的自动化推进，阻力会小很多。

5.3 平台与终端联动以及开源路线

像字节跳动、智谱AI这类更偏向平台和模型的公司，则通过与终端厂商深度联动或走开源路线，参与到AI手机变革中。

豆包手机助手代表了平台侧和终端侧协同推进的一种形态，利用已有的大模型和应用生态能力，快速下沉到操作系统层，与硬件厂商共同打磨体验。

AutoGLM开源则是另一种模式。

通过提供一个通用的系统级智能体框架，降低手机厂商和开发者的实现门槛，让更多参与者能在此基础上差异化创新。

对整个行业来说，这类平台与开源项目，会在一定程度上缓解技术能力的集中化，也有利于加速标准和最佳实践的形成。

5.4 多终端协同：手机不再是唯一入口

与此同时，手机作为“唯一入口”的地位正在被弱化。

谷歌、阿里等企业在尝试AI眼镜等新型终端，车机也在快速AI化，可穿戴设备的传感和交互能力不断增强。

未来更可能出现的是一个多终端协同的人机交互网络。

手机仍然是重要节点，但不再是唯一主角。

从架构角度看，这会进一步抬高对跨设备身份管理、会话同步、任务迁移和策略编排的要求。

手机要从单设备优化转向“在整个个人设备网中扮演好一环”的角色。

对厂商来说，这又是一轮新的系统工程挑战。

● 六、市场渗透、用户认知与未来拐点

6.1 渗透率与出货预测

多家研究机构给出的数据在具体数字上略有差异，但趋势高度一致。

2025年前后，中国市场上的AI手机出货量占比将接近四成。

到2026年，新一代AI手机的出货量预期将在1.4亿台左右，占整体市场超过一半。

全球范围内，生成式AI手机在不到两年的时间里累计出货已经达到数亿量级，预计到2026至2027年之间会突破十亿台。

在智能手机整体出货量增长放缓的大背景下，AI手机成为少数几个保持高增速的细分品类。

从产业结构来看，这意味着。

不支持系统级AI能力的传统机型，会在中高端市场迅速失去竞争力。

端侧智能和系统级智能体能力将成为中高端机型的“标配特征”。

6.2 消费者认知与当前使用落差

从一线门店反馈看，大部分普通用户当前的购机指标仍以影像、续航、外观这三项为主。

AI更多被视为附加亮点，而不是决定性因素。

只有一部分对效率要求更高的用户群体，比如都市白领、内容创作者、重度办公用户，已经开始在日常生活里依赖修图、比价、生成文档、智能提醒、游戏托管等AI功能。

对他们来说，AI已经从演示功能转变为真实工具。

在海外市场的调研里，很多iPhone和安卓高端机用户对现阶段的AI功能感受偏中性。

感觉不到明显惊喜，也没有形成刚性需求。

总体上，产业侧和消费侧之间存在一个明显的“时间差”。

行业已经普遍押注AI手机是下一阶段核心增长点，但大众用户的心智切换还在缓慢发生。

6.3 从碎片化功能到统一智能体

当前大多数手机上的AI功能还是碎片化存在。

比如。

相机里有AI场景识别和AI修图。

输入法里有AI续写和纠错。

相册里有AI分类和生成相册视频。

语音助手可以定闹钟、查天气、设提醒。

这些能力在各自模块内都能带来一定提升。

但缺乏一个统一的系统级智能体，将它们串联成面向“任务”的完整方案。

要真正跨越这个阶段，需要几个方向的能力成熟。

一是统一意图理解与任务规划。

不管入口在相机、日历还是语音助手，背后用同一套大模型和任务规划器，减少割裂感。

二是统一的权限与数据视图。

在用户授权范围内，为智能体提供统一的跨应用数据接口，让它可以更好理解上下文。

三是可配置的行为策略。

用户可以控制智能体的自治程度，决定哪些任务可以自动完成，哪些必须弹出确认。

行业内普遍认为，只有当统一智能体能够明显降低用户在复杂流程中的时间成本，比如差旅报销、项目管理、个人知识管理等高频但繁琐的任务，用户才会愿意为AI手机支付显著溢价。

6.4 隐私与安全的双重约束

系统级智能体要发挥作用，离不开对用户行为的长期感知和一定程度的记忆。

这意味着它会接触更广范围的敏感信息。

包括通信记录、位置信息、浏览习惯、应用使用情况，甚至支付与财务数据。

用户一方面希望AI“足够懂自己”，另一方面又不希望“被看得太透”。

这种矛盾会长期存在。

从技术和产品设计角度，需要构建几道明确的“护栏”。

包括。

本地优先的数据处理策略，尽可能在端侧完成推理和个性化，而不是把原始数据上送云端。

细粒度的权限控制与可见说明，让用户清楚知道智能体在访问哪些数据，用在什么场景。

操作与数据访问的可审计性，关键行为可以被记录与回溯，便于用户自查和第三方评估。

安全生态协作机制，行业层面通过组织和标准，对系统级智能体的行为边界、安全责任进行约束。

隐私与安全如果处理不好，会直接拖累AI手机的渗透速度，甚至引发监管收紧。

从长期看，谁能在能力和克制之间找到平衡，谁在竞争中更有韧性。

结论

AI正在把智能手机推向一个新的阶段。

端侧大模型和系统级AI助手让交互从“点应用”转向“发意图”，让操作系统从应用容器转向智能体运行时环境，让手机从功能集合转向任务执行平台。

这场转变的技术支点包括更强的NPU算力、更高带宽的内存以及更成熟的模型轻量化技术。

产业支点包括厂商对生态协同的不同选择、平台与终端的深度联动与开源实践、多终端协同架构的兴起。

挑战同样清晰。

系统级智能体与现有App闭环之间的摩擦。

跨应用自动化与安全风控机制之间的矛盾。

AI能力碎片化与统一智能体体验之间的落差。

隐私保护与个性化体验之间的拉扯。

综合各方判断，2026年前后AI手机在中国新机市场占比超过一半的趋势大概率会实现。

那时，是否具备成熟的系统级智能体能力，很可能会成为判断一台手机是否“合格”的新门槛。

对从业者来说，这场变革不只是叠加新功能，而是一次覆盖芯片、操作系统、应用生态、数据治理的全链路重构。

对用户来说，真正重要的不是AI手机这个名号，而是一件事情。

这台手机上的AI，是否真的让生活和工作更省时间、更少麻烦。

当答案逐渐变成肯定时，智能终端产业的下一轮周期也将随之到来。

📢💻 【省心锐评】

AI手机的真正门槛不在发布会上的演示，而在能否稳住系统级智能体这条“暗线”，把任务完成质量做扎实。