蘋果跳票一年，豆包先推出AI手機！這次中國將要彎道超車！

抓住風口

本期要點：這次，中國能否在“行為智能”賽道上彎道超車？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

2 025年即將收官，AI浪潮已經啟動了整整3年。如果今天你還在為AI能寫詩作畫 而驚嘆，那抱歉，說明你的認知已經落伍了。

12月1日，字節跳動和中興通訊聯手推出了內含豆包手機助手的工程樣機，供開發者和極客體驗。從已曝光的演示來看，這款手機不再滿足于內容生成，而是要直接動手行動了。

它能跨App自動執行各類復雜任務，包括從微信找文件、分類打包群聊資料，還能實時比價三大電商并自動加入購物車。

要知道，過去完成這類操作，往往費時費力，現在一句話就能完成。

當然，目前預覽版的豆包手機助手也存在一些不足。受限于大模型推理速度和跨App調用的復雜性，在一些任務中，豆包助手未必比人手操作更快。比如一次完整的跨平臺比價下單，可能耗時五到八分鐘。而且助手也會出現操作錯誤的情況，需要人工干預。

這表明“行為智能”還處于起步階段。

但無論如何，外界整體反饋非常積極，仿佛手機真的長出了能替你跑腿干活的大腦和雙手。相比之下，蘋果雖然去年就高調發布了Apple Intelligence，但至今也沒能在iPhone上實現所演示的功能。

我們認為，字節跳動與中興的豆包助手無疑打響了AI從“內容智能”轉向“行為智能”的第一槍。未來要觀察的是手機廠商能否從AI大廠手中重奪入口，開源與閉源模型誰將更受青睞，以及中國企業能否在“行為智能”時代實現彎道超車。

行為智能——幫你把事做了

首先，我們想指出的是，表面看，豆包助手只是一個集成于操作系統的AI功能，卻是一個重要轉折點，標志著AI正在邁向“行為智能”。

以ChatGPT為代表的大語言模型（LLM）掀起了“內容智能”的革命，展現出強大的知識整合與對話能力。但三年過去了，AI能做的大多在內容生成的層面，生成文本、總結知識，以及作畫和做視頻，最具生產力的也就是編程了。

正如大家對AI的普遍吐槽，為什么現在是AI寫詩作畫，而我去洗衣做飯。

當前的AI只能坐而論道，卻不會起而行之。它最擅長當顧問或秘書，能回答疑問、做出安排，但具體的事還得你自己去做。

所以，別說洗衣做飯了，就連幫你在網上選個衣服、點個外賣，AI都無法代勞。

而豆包手機助手的出現，表明中國企業開始闖入AI浪潮的無人區——也就是“行為智能”，開始要讓AI真正幫人做事。

這不只是技術的提升，還意味著商業維度的升級。過去AI一直難以變現，連OpenAI都每年巨虧數十億美元，這是因為用戶想要的從來不是答案本身，而是要把事情辦成。

用戶不僅想要AI來告訴自己什么衣服適合自己，更希望AI直接幫自己以最高性價比買到心儀的衣服。用戶需要的不只是一堆旅游攻略，更是希望AI自動規劃最優路線并且直接叫好車、買好票、訂好房。

豆包助手就在實現“把事情辦成”這個關鍵一步，通過與操作系統深度融合，AI拿到了手機的底層權限。

從此，它可以全局讀屏，理解當前界面內容；還能模擬觸控，像手指一樣對手機實現點按、滑動和輸入等操作；還能自主打開和切換App，實現跨應用操作。

在銀行辦業務時，由于不熟悉App里的選項，你有可能會把手機交給大堂經理，讓他們在自己的監督下代為操作。

而豆包助手就如同一位站在你身旁、值得信賴的私人助理，你需要干什么，只要把手機交給它去執行就好。雖然現在這個私人助理還不是很熟練，但它的出現就已經是一個值得稱贊的飛躍。

彎道超車

那么，我們不妨繼續推演，往后AI手機的產業格局又會如何演變。

在移動互聯網時代，手機廠商常被看做是應用的通道，只是賺了賣硬件的錢，真正的持續收益則流向抖音、微信、美團、淘寶等超級App。

然而，在AI時代，硬件入口的價值可能重新得到凸顯。因為用戶是為手機買單，手機廠商就理應要為融合在手機系統里的AI助手服務兜底。

但反過來看，當AI能力被深度集成到操作系統，手機廠商也就實現了對系統權限的掌控，實質上重新掌控了用戶入口的主導權。這也意味著，頭部廠商未來有可能效仿蘋果App Store的抽成模式，通過自家大模型為各類App提供系統級AI服務，并從中收取相應的AI服務費。而且，這個費用看起來可比蘋果稅要合理得多。

在這一背景下，中立的開源模型反而更會受手機廠商的青睞。

畢竟，手機廠商大概率不會愿意將系統的靈魂交給不受掌控的大模型公司。設想一下，小米應該很難放心使用騰訊的模型，因為后者有可能會在用戶要打車時優先推薦自己投資的滴滴，在買東西時優先推薦視頻號里的產品。

但此時，開源模型公司的商業模式也將發生轉變，可以通過提供企業級支持、定制化優化實現盈利，并推動開源生態的繁榮。

當然，最關鍵的是，我們希望中國有更多廠商踴躍參與到“行為智能”的大浪潮之中，把握這個重要的中國機遇。

在“內容智能”時代，我們始終處于追趕狀態，但在“行為智能”時代，中國在移動互聯網上積累的生態優勢將能為彎道超車提供基礎。

“行為智能”的核心是大行為模型（LBM），其本質是通過學習真實行為數據，掌握在特定條件約束下、為達成特定目標、應采取什么動作。簡而言之，它需要的數據不只是內容，而是流程和決策。

國外的應用生態相對割裂，Facebook擅長社交但不做支付，谷歌能搜索但電商由亞馬遜主導，誰都沒有覆蓋完整的行為閉環。中國的超級應用往往會在其內部形成高度集成的生態，用戶會在單一應用中完成各種行為，從而產生了全球最豐富的連續行為數據。

比如，微信月活用戶超13億，持續記錄了用戶社交、購物、支付的行為數據；抖音有9億用戶，擁有從內容到興趣再到購買的行為數據。

理論上，這些多維度的行為數據無疑是訓練大行為模型的絕佳原料，也為中國企業率先實現“行為智能”提供了獨一無二的先天優勢。

當然，這也形成了一定意義上的壟斷，而植根于手機操作系統層面上的大行為模型，將可以跨App操作，有望打破壟斷，給用戶更好的體驗。

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王煜全要聞評論，我們明天見。

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