终端AI爆发：真创新还是玩概念？

  【天极网手机频道】没有AI，谁还好意思开发布会？

  本来在终端设备上部署AI已经不是什么新鲜事了，但是在大模型、AIGC、智能体等“创新”的带动下，终端侧AI迎来了一轮爆发。从手机、PC到汽车、家电，几乎只要是能用电、有芯片的设备，AI都成了标配。 

 图片为AI生成

  毋庸置疑，终端侧AI凭借低时延、高安全、个性化、无需网络等特性扩展了AI应用场景，提升了端侧智能体验。特别是本地化对数据隐私的防护，让创作者、企业或行业等用户更为安心，毕竟无论是价格难以估量的知识产权，还是百万保密协议加持的产品信息，泄漏风险还是越低越好。

  尽管如此，现阶段“纯血”的终端侧AI能力仍旧有限，多数产品还是采用了端云混合方案，并且受制于设备算力、续航以及软件生态，终端侧AI的发展还有重重挑战。这也间接导致用户在购买终端后，获得的AI体验未及预期。甚至“被AI伤透”，认为其就是一项“鸡肋”设计。

  就笔者体验过具备端侧AI设备的产品而言，多数在加入终端AI功能后是“锦上添花”，只有一部分可以称之为“画龙点睛”，甚至还有一些可以说是“画蛇添足”。

  本篇先重点讲一讲终端侧目前最具代表性的两类产品——手机和PC，看看它们都带来了哪些AI场景，是否让AI成为“真创新”。如果大家感兴趣，后面我们再来聊一聊汽车、家电以及智能穿戴设备中的终端侧AI都有哪些亮点。

  卷AI算力还不够，什么才是真·智能机？

  手机是最早普及AI能力的终端设备之一，如今也是AI功能竞争最为激烈的终端，毕竟智能手机这么多年，是时候决出“谁才是真·智能机”了。从2023年卷算力到2025年卷功能、卷智能、卷应用，如今AI正有取代影像成为手机发布会“话题担当”的趋势。正因如此，不同品牌向着“更智能手机”的目标激流勇进时，能力的良莠不齐也让用户在AI体验中感受到了世界的参差……

  而且手机不同于其他产品，是涉及用户数据隐私最多的终端，用户对于安全、可靠、流畅、续航等多维度的复杂要求让AI落地手机端不得不面对更严峻的考验。从2024—2025年亮相的新机来看，手机端的AI更像是传统AI能力的迭代升级，更多地融合了大模型、AIGC能力，只不过仍旧是沿着端云混合的路线在前行，本地端AI能力相对有限。

  至于手机端AI典型的应用场景，笔者认为当前聚焦在两个方面，也是用户感知最明显的两个领域：首先是影像，这是最早采用AI技术的应用之一，如今不仅支持智能场景识别、一键出片、一键剪辑视频，还能智能抠图、消除路人、修复老照片或视频;其次是智能助手，也是手机端最被看好的AI应用之一。在近十年的发展中，手机智能助手从简单问答到实现自然语言交互，再到如今可以支持更多操控方式、多模态交互、个性化输出更有针对性的结果和跨应用的快捷操作，成长相当显著，但来自生态与数据安全的挑战还是不能忽视的拦路虎。 

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  相较于其他细碎的应用场景，影像、智能助手两个核心功能已经让AI在手机端站稳了脚跟，在此基础上延伸的生产力、定制化服务、性能调优等特色功能则还在“炒概念与真好用”之间反复横跳。这方面还要取决于用户主动尝鲜的意愿，毕竟一些AI功能的加入也有“添乱”的可能。

  与国内品牌卷AI形成鲜明对比的是苹果，屡次跳票的Apple Intelligence又被推上了风口浪尖。有消息称，苹果可能要放弃自研AI模型，转向寻求外部合作。在WWDC2025期间，外媒对苹果高管的采访中也可以看到，苹果AI目前进展没能达到预期(不是PPT AI，有成型产品，但苹果内部评定后认为达不到相应标准)。

  苹果错过AI的风口也算是意料之中，只不过苹果对于AI的态度却值得关注。在接受媒体采访时，苹果透露如果AI体验不好，还不如不做。这也和苹果一贯“保守”的风格相符，将成熟的产品、体验提供给消费者。

  另外，苹果公司软件工程高级副总裁Craig Federighi也指出包括Siri在内，苹果希望将生成式AI嵌入操作系统，让用户在不知不觉中就会使用，是一项集成在底层的能力而不单单是一项应用。Craig Federighi举了一个例子，就像互联网时代用户可以通过网页在电商平台购物、在视频平台上观看自己喜欢的内容，但苹果没有必要去打造一个自家的电商平台或者视频平台，而是要让用户使用网页、浏览器更加轻松更容易。所以AI时代也并非所有的工作都要通过苹果或者Siri完成，苹果要做的就是让AI更易用，体验更好。

  当然，苹果能够这样做的一个重要原因在于把持iOS闭环系统，但最终究竟会交出一份怎样的答卷，现在我们的担忧相比半年前还是增加了许多。

  AI PC带来了生产力跃升？

  从几年前AI PC概念被提起，到如今包括英特尔、AMD、苹果、高通，甚至一些信创平台的PC产品均在集成更丰富的AI特性，带动AI PC的出货量、市场规模以及软件生态快速增长。从用户端来看，相比纯粹的云端大模型方案，在PC端部署大模型、AIGC应用可以在更多场景下(包括无网)提升生产力。更重要的是，端侧AI的安全优势在保护文件及数据隐私方面占据先天优势，特别是对于企业以及专业创作者而言是一个重要的加分项。

  正因如此，不同于在手机中部署的终端侧AI，AI PC的应用场景似乎更为聚焦。在生产力工具的定位下，AI与PC的融合很大程度上就是为了提升用户的使用效率。特别是在一些行业应用中，已经涌现了大批覆盖企业知识库、业务流程、效率工具等需求的成熟解决方案。 

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  但是面向更广阔的消费市场，AI PC的终端侧部署仍有许多痛点。

  例如，尚未消除的部署门槛让许多小白用户望而却步，不如直接打开网页选择云端大模型方便;处在早期阶段的软件生态无法满足复杂多元的使用需求，或者在平替方案前缺少竞争力;持续增强的AI算力，对于PC主流应用场景的提升并不显著，却一定程度上导致了产品价格上涨，给用户增加购机负担。

  也有好消息，在上游厂商的持续推进下，AI PC的应用生态正快速完善，带来了端侧AI的差异化体验，并拓展了应用场景，这也有助于吸引更多用户使用AI应用。比如游戏AI智能体可以通过场景识别快速提供攻略;软硬件协同创新，提升AI负载效率的同时延长续航，拓展移动工作半径;在DeepSeek等新一代大模型的驱动下，PC厂商已经可以预装本地大模型（一般为70亿参数模型），让用户“开箱即用”。

  可以说，在PC端部署的终端侧大模型存在感相比手机要更胜一筹。这也和两类终端差异化的交互方式与核心应用场景有关。面向PC的终端侧AI无论是智能体，还是软件功能都能够让用户在前台有明显感知，这也是推动其发展的优势之一。只不过聚焦算力平台便不难发现，当前AI PC的AI应用、场景，对异构计算架构中GPU的需求要远远超过CPU、NPU，这种不平衡发展尤其影响了NPU“存在的价值”。当然NPU可不是为了刷分(刷算力)才被集成，而是因为NPU在特定场景下能够展现出高能效的优势，避免了续航崩盘。

  尽管如此，想要充分发挥PC中全新计算平台的全部算力，提升整体能效，芯片厂商与ISV、OEM还有很多工作要做。

  终端侧AI从“鸡肋到真香”了吗？

  终端侧AI如今呈现出“两极分化”趋势：一方面，算力提升、应用丰富、场景智能化等趋势让终端设备变得更加聪明、贴心且好用;另一方面，硬件限制、体验瓶颈、生态封闭等问题也让部分AI功能显得“鸡肋”。从用户体验来看，“真香”的AI功能应该是那些能够理解用户需求、提供个性化服务、融入日常生活场景的创新与应用，而非那些为了参数而存在的噱头。

  为了避免发布会上听起来很酷，真机上手用起来很苦，终端侧AI需要提供更自然、准确的多模态交互，让用户能够通过语音、视觉、手势、文本、图片或视频等多种方式完成操作;支持更丰富的主动服务场景，让AI更“懂”用户，实现预判用户需求并提供个性化服务;拥有更强的本地算力，助力终端设备可以在本地运行更复杂的AI任务，无需频繁连接云端，提升数据安全性并保证低时延的快速响应。除此之外，为了拓展终端AI应用场景，产业链上下游参与者还需要深耕垂直领域应用，针对特定需求提供更专业的解决方案，如AR眼镜等设备在教育、医疗场景的创新，家电与健康管理的结合突破等。由此能够让用户在深度融合应用中进一步认识到AI的价值与潜能。

  这些终端侧AI的发展目标也为从业者道破了实现AI普惠必须解决的关键问题，包括硬件算力与功耗的平衡、AI功能的场景化深度、生态开放与数据安全、AI功能的差异化与个性化。 

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  从云端到终端，AI普惠的步伐均在加速，无论是面向制造、金融、医疗等行业的解决方案，还是落地到个人日常生活、办公娱乐的终端侧AI应用，都展现出了AI创新体验的价值。被称为终端AI元年的2025年已经过半，总体来看终端侧AI仍在早期阶段，重点的手机、PC市场中，快速增长的终端规模与用户体验的不及预期造成明显的割裂感，尽管相比两年前有比较明显的进步，易用性和实用性均有提升，但也只是从鸡肋变成了鸡胸肉，想要成为更香的“鸡腿或者鸡翅”，任重道远。

  只有顺应发展趋势、满足用户需求，持续解决软硬件产品痛点以及背后数据安全隐患，才能让用户在成为终端侧AI受益者后，有意愿主动化身终端侧AI发展的促进者，给上游厂商提供更多有价值的反馈和需求引导。

  或许让身边的手机、电脑、汽车、眼镜成为真正的“智能体”还需要一些时间，但绝对值得你我期待。那么，你最希望终端AI具备哪些能力，或者说在硬件形态、软件体验方面希望带来哪些创新呢？