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榮耀最強AI智能體手機發(fā)布在即,手機擁有“人格”是什么體驗?

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最近天氣炎熱,又碰上外賣大戰(zhàn),大家有沒有想過到外賣平臺上買一杯咖啡喝喝?

如果有的話,大多數(shù)人的操作是點開外賣軟件-選中外賣-點擊下單-付錢。

但對擁有榮耀Magic V3的小伙伴來說,他們的外賣下單流程不是這樣的。他們只需要呼出YOYO助手,說一聲“幫我點一杯冰美式”,然后就可以把手機交給AI,需要付錢的時候確認(rèn)一下就行了。

毫無疑問,如今那么多結(jié)合AI的消費電子產(chǎn)品中,手機是結(jié)合得最緊密的;而在推動AI與手機深度融合方面,榮耀展現(xiàn)了顯著的領(lǐng)先性:無論是上面看到的一鍵點外賣的功能落地,還是榮耀CEO李健提出“硬件是內(nèi)在人格化延伸”的先進理解。

“AI人格化”

2025年6月19日,上海世界移動通信大會上,榮耀CEO李健發(fā)表“開放共生,眾木成林,讓AI走進生活”的主旨演講,提出了一個非常先進、大膽的概念:“AI人格化”。他認(rèn)為,當(dāng)前搭載AI的硬件不再是冰冷外殼,而是人格化的延伸。

當(dāng)前在AI領(lǐng)域有一個共識,認(rèn)為AI的終極目標(biāo)是AGI(人工通用智能):一種具備與人類相當(dāng)甚至超越人類的全方位認(rèn)知能力的人工智能系統(tǒng),它不僅能執(zhí)行特定任務(wù),還能像人類一樣自主理解、學(xué)習(xí)、推理和適應(yīng)未知環(huán)境。

而我們要經(jīng)歷許多階段才能到達這個終極目標(biāo),共劃分為 5 個清晰階段:L1 聊天者(會說)、L2 推理者(會想)、L3 行動者(會做)、L4 創(chuàng)新者(會創(chuàng)新)、 L5 組織者(會管理)。

從AI語音交互到目前主流的如Mauns這樣的Agent(智能體),當(dāng)前我們的AI發(fā)展正處于L2和L3級別之間,可以說當(dāng)前的AI已經(jīng)進入了成熟的工具化階段,而李健所提出的“人格化”,實際上就是工具化的下一階段,能實現(xiàn)AI的L3級別。



“AI人格化”的核心基礎(chǔ)在于從“思考”向“行動”跨越。也就是說,如果說ChatGPT4o、Gemini 2.5 Pro和DeepSeek R1等AI展現(xiàn)出了極其強大的思考能力,下一步的重點是如何利用好他們的思考能力,投入到具體任務(wù)的執(zhí)行,也就是行動力中。

考慮到目前AI模型能力的逐漸同質(zhì)化,頂尖的模型能力也逐漸呈現(xiàn)拉鋸之勢,比如大模型能力跑分,如何將模型能力落地成為了全新的兵家必爭重點。

特別是AI落地、部署最激烈的移動終端:手機領(lǐng)域,大部分的AI功能無非翻譯、會議紀(jì)要、AI消除和影像算法幾類,再繼續(xù)比拼單一功能效果高低的“一對一單挑”是沒有前途的。對此,榮耀認(rèn)為當(dāng)前搭載AI的智能終端不應(yīng)只是單一執(zhí)行任務(wù),而是借助手機與個人生活緊密聯(lián)系的巨大優(yōu)勢,成為匯聚用戶數(shù)據(jù)、行為反饋、使用頻次、支付習(xí)慣、生成內(nèi)容的生態(tài)中樞,與用戶共處、共感、共生。

當(dāng)設(shè)備累積到足夠多的個人用戶習(xí)慣、數(shù)據(jù)時,它實際就成了個人生活的另一種“備份”。如果再賦予AI強大的智能思考、自動化能力,實際上它就會成為另一個能預(yù)測個人使用習(xí)慣、以你的方式來思考的全新產(chǎn)品,這就是李健所說的“AI人格化”,同時它的另一層意思便是“硬件是內(nèi)在人格化延伸”。

“三大閉環(huán)”挑戰(zhàn)

只是正如L3級別的AI能力始終還沒到來,“AI人格化”也面臨著重重挑戰(zhàn),至少得實現(xiàn)最基礎(chǔ)的“場景、信任、性能”三大閉環(huán)。

比如打通“場景閉環(huán)”,至少得實現(xiàn)AI在多任務(wù)環(huán)節(jié)的銜接順暢,各部分組建功能流暢無斷層。榮耀Magic V3已在部分場景中取得初步成果,至少在一些軟件中能讓基于GUI的AI智能體執(zhí)行大部分的流程,實現(xiàn)流程的自動化。

但距離最終目標(biāo)的場景閉環(huán)還有差距,這里榮耀提出的解決辦法是打破數(shù)據(jù)、服務(wù)、設(shè)備孤島,讓AI能更加精確地識別用戶需求,同時推動不同的服務(wù)供應(yīng)商開放API接口,并構(gòu)建跨設(shè)備協(xié)同框架,實現(xiàn)手機、平板、筆記本等設(shè)備的 AI 能力互聯(lián)互通。

然后是打通“信任閉環(huán)”,主要的攔路虎是AI幻覺、個人隱私泄露和AI自身的倫理判斷問題。

特別是個人隱私問題,想要構(gòu)建“AI人格化”的智能體,就免不了向AI喂大量的個人生活數(shù)據(jù),如何保證數(shù)據(jù)不被濫用、不泄露會是AI人格化的重大挑戰(zhàn)。

對于上述的問題,榮耀提出了技術(shù)共創(chuàng)、標(biāo)準(zhǔn)共建、倫理共治三大手段來解決,通過廣泛開展合作、共同制定AI服務(wù)的通用標(biāo)準(zhǔn),同時邀請政府、企業(yè)、專家等多方構(gòu)建AI倫理治理標(biāo)準(zhǔn),去達成信任閉環(huán),最終讓AI 實現(xiàn) “可靠、可信、可控” ,給予用戶 “安全感”。

最后還有和“信任閉環(huán)”緊密相關(guān)的“性能閉環(huán)”。當(dāng)前AI的強大算力基本都基于云端大模型,這就已經(jīng)意味著AI工具時刻面臨著算力、時延和功耗相關(guān)的矛盾。

使用云端大模型,就不可避免地受到網(wǎng)絡(luò)的影響,輕則是信號不好數(shù)據(jù)傳輸太慢,時延太長;重則是失去服務(wù)器響應(yīng),相關(guān)功能直接宕機。

但當(dāng)前的端側(cè)大模型普遍規(guī)模較小,算力有限,無法適應(yīng)高算力的工作,如果部署大參數(shù)的大模型又會讓手機面臨功耗難題。

對此,榮耀給出的辦法是“端云協(xié)同、軟硬協(xié)同、算網(wǎng)協(xié)同”,合理分配終端與云端算力,硬件設(shè)計(如芯片架構(gòu) )與 AI 軟件算法深度適配,同時讓算力網(wǎng)絡(luò)與通信網(wǎng)絡(luò)協(xié)同調(diào)度,根據(jù) AI 任務(wù)需求,動態(tài)分配網(wǎng)絡(luò)帶寬、算力資源,保障 AI 服務(wù)在不同場景下都能流暢運行。



AI之外,作為用戶和AI接觸的橋梁,硬件也發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。只有讓 AI “落地生根”,被用戶日常使用,才能釋放其潛力。榮耀的目標(biāo)是將AI完美融合到硬件中,以自然的方式讓 AI 融入用戶生活,成為 AI 與人之間的 “第一接觸點”。

當(dāng)然,這個目標(biāo)在榮耀阿爾法戰(zhàn)略的加速落地下得以逐步實現(xiàn),榮耀的AI能力正從手機擴展到更廣泛的終端生態(tài)。例如榮耀筆記本將強化YOYO助理能力,整合搜索、閱讀、創(chuàng)作、智控等功能,提升AI PC的生產(chǎn)力體驗;榮耀平板則通過AI軟硬件深度融合,致力于實現(xiàn)跨iOS、鴻蒙、安卓平臺的無縫文件互傳。同時,榮耀智能手表和耳機也將引入新功能,豐富智能穿戴設(shè)備的應(yīng)用場景。這些終端共同構(gòu)成了榮耀AI生態(tài)的硬件基礎(chǔ)。

這時候,Agent就成為理解用戶、執(zhí)行任務(wù)的第一窗口,硬件也會從單純模型的外殼,變成“人格化”的延伸,讓 AI 從 “云端工具” 變?yōu)?“身邊伙伴”。

最強AI智能體手機將至

那么,如何為“人格化”的AI尋找一個最合適的硬件載體?舉個例子,針對日常辦公中“查數(shù)據(jù)”“做PPT”“傳文件”三大痛點,榮耀以“全棧個人知識庫”“全域智能體協(xié)同”“全品牌終端互聯(lián)”三大關(guān)鍵技術(shù),一次打通用戶痛點。

從榮耀Magic V3的一鍵點外賣,到7月2日即將發(fā)布的榮耀Magic V5對于AI功能全面升級,榮耀顯然在智能化探索中前進了一大步。在大家還在糾結(jié)要搭載什么AI功能的APP到手機中時,榮耀已經(jīng)率先開始探索AI移動終端路線。

而現(xiàn)在,榮耀再一次刷新了大家對“AI能做到什么程度”認(rèn)知,成為了硬件與 AI 深度融合的鮮活例子。再得益于大折疊的巨大內(nèi)屏可用面積,甚至讓榮耀Magic V5得到了目測不輸PC的生產(chǎn)效率。

所謂的最強AI智能體手機,確實不是浪得虛名。



榮耀Magic V3時代已經(jīng)充分展示了手機作為Agent的巨大潛力,這代榮耀Magic V5若能更進一步和個人用戶習(xí)慣、數(shù)據(jù)相結(jié)合,也許我們將會看到首款能擁有“AI人格化”特征的智能手機產(chǎn)品出現(xiàn),讓硬件不再是冰冷的算力容器。

通過傳感器與用戶 “共感”,以終端設(shè)備為“共生”場景,讓 AI 走進生活,形成 “設(shè)備即服務(wù)中樞” 的閉環(huán),或許這將會是首次讓智能手機無愧于“智能”之名。

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