2025开年之后,手机圈掀起了一场诡异的AI军备竞赛——争相接入DeepSeek。随着时间的推移,这股年初的狂热已然降温。
当潮水退去之后,暴露出手机AI领域的残酷真相:市面上手机自带的AI能力,没能像DeepSeek一样,挑起用户对手机AI的强烈渴求。
如今,大众对各类AI大模型,已经形成了固有印象:ChatGPT是海归留学生,月费高,没钱请不起;DeepSeek是本土学霸,很聪明会思考,但不爱干活,动不动就服务器繁忙;手机自带的AI,则是占着“编制”的关系户,能力为零,炒不掉,又指望不上。
虽然厂商争着“聘用”DeepSeek,但手机AI还是会以厂商自研大模型为基石。而手机AI让用户感觉到单薄的问题,是无法靠引入临时工DeepSeek彻底解决的。
所以,比起接入DeepSeek,手机厂商的当务之急,是把DeepSeek核心的“系统2”慢思考,炼成自家AI的基本功。
截至目前,国内主流手机厂商全部都已接入DeepSeek。同样都是DeepSeek,不同手机的差异究竟在哪?
可以把DeepSeek在手机中的角色,大致分为三类:
一是“临时工”。因为用户急迫地想用上DeepSeek,而官方app又总是繁忙,手机厂商通过调用API直接整合到自家的语音助手,就算完成了对 DeepSeek 模型的接入。这种替代方案主打一个快,所以在版本适配、能力表现上,跟官方满血版有一定差距,相当于雇个临时工,先顶上一阵儿。
二是“派遣工”。一些拥有AI底牌和技术能力的厂商,深度融合DeepSeek,就像是劳务派遣,需要DeepSeek对厂商的手机AI体系有深入的了解,跟正式工紧密协作。比如荣耀凭借系统级AI能力,成为安卓阵营首个系统级整合DeepSeek的厂商。以“蓝心智能”作为AI体系的vivo也宣布将推出深度融合DeepSeek的蓝心小V助手。联想moto背靠多年硬件终端研发能力,成为首家支持DeepSeek-R1满血版(671B参数对推理硬件的要求高)的手机厂商。
三是“智囊团”。这种接入模式中,手机厂商对自家AI更重视,用户需要DeepSeek的话就去请外援,平时还是自家AI挑大梁。比如鸿蒙NEXT系统的小艺助手接入DeepSeek-R1,就是通过小艺助手App的智能体广场来调用,相当于外部合作的“智囊团”,核心AI能力来自自研的盘古大模型。
而像苹果、三星还是专注于打造自己的手机AI,都暂未直接接入DeepSeek。
至此不难发现,不同厂商的AI能力各有差异,对DeepSeek的依赖程度也不同。但无一例外的是,接入DeepSeek只是权宜之计,头部厂商还是希望让自研AI,来挑AI手机的大梁。
说句公道话,头部手机厂商的原生AI能力,其实不算差。
中文大语言模型榜单上,主流厂商的大模型家族都有不错的成绩和性能表现,并且都结合端侧计算、存储等特性,进行了专项优化,所以在生成速度、隐私安全等方面,手机厂商的自研AI,其实比第三方AI模型表现更好。
很多用户觉得手机自研AI是“0能力关系户”,说明在榜单之外,消费者心中还有一杆秤,来称量AI在手机中的份量。
让广大用户感觉到手机里的AI有一些不同,这是最难量化却又真实存在的市场竞争点。DeepSeek出圈的一大原因,就是将理性的技术优势变为感性的产品讨论度。而手机自研AI,迟迟没有迎来“aha moment”。
一方面是因为,手机AI作为手机的一部分,首先要服务于手机的核心价值体系,因此,手机AI大多是在这些基础价值坐标系上的再创新。
对于手机来说,拍照影像、续航散热、通信通话等功能,是永远不能打折的基础价值。而在此基础上的AI创新,不像横空出世的DeepSeek-R1、Sora、GPT-4o等大模型一样惊艳。
比如在图片库中通过语音搜索图片、视频,生成个性化相册;在文档应用中使用AI摘要来总结文本,在拍照完成后进行“AI消除”。这些基于大模型的手机AI能力,虽然给用户日常生活带来了极大便利,但都是手机用户早已习惯的场景了。手机智能语音助手默默优化了十代的语音唤醒率,远不如DeepSeek写首藏头诗来得炸场。
此外,由于手机AI的颠覆式功能无法快速覆盖全场景,就像体系内改革总是先从一些小部门开始试点,很难让用户短期内感觉到变化。
过去一年来,手机AI也有不少颠覆式创新,比如去年AI agent带来的手机自动驾驶体验,荣耀的“一句话点瑞幸咖啡”“一句话取消付费套餐”、OPPO的“一键问屏”、vivo的“高情商回复”等,就让不少人印象深刻。这些good case,在部分场景下能有稳定而优秀的表现。
但总体来说,这些AI功能的适用范围还比较小,无法覆盖人们日常使用手机的各个场景功能。目前还不能从整体上改变人们使用手机的效率和体验。尚未在端侧全面铺开的AI功能,难以支撑起AI手机的概念。
自研AI在手机上的第三重限制,就是端侧AI天然的硬件、伦理等限制。
端侧AI要兼顾吞吐速度、本地隐私与内容安全合规,DeepSeek也需要针对性优化才能被整合到手机上。就好比在编的正式员工,往往受到组织规章制度的约束,无法放飞自我,所以在AI生成的表现上也中规中矩,无法像DeepSeek R1那样,给用户留下强烈的印象。
显然,要撕掉AI界“关系户”的标签,手机AI不能只停留在接口调用找外援,而要提炼DeepSeek的核心能力,来重构自身的底层能力。
DeepSeek打动全球用户的核心能力,到底是什么呢?就是基于长思维链的慢思考。
本质上,DeepSeek R1是在reasoning LLMs(推理模型)这一技术路线上的工程化创新,利用思维链(CoT)获得逻辑推理能力,进一步提高了推理模型的效率,降低成本。这种逻辑思考能力,才是手机AI智能进化的关键。
接下来,手机厂商大概率会加速提升自研AI逻辑思考能力。手机AI会有什么不一样?我们不妨提前畅想一下。
1.智能体。此前逻辑推理能力受限过程,所以很多应用场景AI Agent无法自动完成任务,只能点外卖、点咖啡、取消套餐等少数case,一旦遇上步骤流程较多的复杂任务,比如“定餐厅”,成功率就会大幅下降。而基于慢思考的手机AI agent,能够对任务进行更好的理解和分解,实现复杂任务的全流程自主编排,让智能体在更多任务、更多场景中普及。
2.安全。此前在网上进行搜索,搜完关键词就开始收到相关广告推送,让人感觉被窥视,手机AI通过实现系统级整合,叠加上本地化隐私保护能力,可以重塑移动终端的服务体验。比如结合本地数据,wx聊天中朋友提及的“老地方”,常用的XX电商平台,可以提供用户不愿意被云端大模型所学习到的信息,来完成个性化任务。
3.综合服务能力。从用户唤起功能转变为主动提供综合性解决方案。比如用户询问手机助手“最近头晕可能缺什么营养”,自研AI可以结合本地健康APP数据(血氧/睡眠质量)、外卖订单(连续7天高盐饮食)、运动手环数据(平均步数下降40%),再结合慢思考的逻辑推理能力,生成更懂用户的个性化方案。
总的来说,自研AI+慢思考,可以打造出第三方AI模型很难实现的差异化体验。这些“人无我有”的能力,无法通过接入API来实现,往往需要跟AI基础设施、操作系统、端侧安全架构与权限访问体系、开发者生态等,进行深度融合、协同进化。
而这些底座,才是手机厂商自研AI最重要的砝码。流量窗口期永远是短暂的,靠接入DeepSeek博得一时热度,不如把握住一项能真正改变AI手机体验的核心能力。
当手机AI告别“关系户”的标签,让消费者发出“哇”的一声惊叹,AI手机的换机潮或许就真的来了。