news 2026/2/10 7:20:58

2026年,Agent与APP必有一战

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张小明

前端开发工程师

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2026年,Agent与APP必有一战

旧钥匙打不开新大门,旧地图找不到新大陆。

刚过去的2025年,AI炙手可热,人工智能第一次走进人类日常生活——前所未有地通过手机AI甚至AI手机。

但颠覆与创新,也总是伴随“争议”。

从近年手机厂运用AI算法辅助,让更多人不用带相机也能实现“巨出片,出巨片”,与此同时,关于影像旗舰拍摄的照片“AI味”讨论还喋喋不休。

2025年底,以豆包为代表的AI手机越过APP操作系统,更是打破了以往大家对于智能手机的想象,争议升级到了争斗:端侧AI的发展,毫无疑问正在分走APP厂商的蛋糕。

站在2026年起始点看,AI改变世界会从哪里开始?答案大概率还是AI手机。

1月14日,苹果宣布iPhone Siri将与谷歌Gemini展开合作,这也意味着在AI领域佛系多年的苹果,要开启AI手机加速模式。

图/网络

国产品牌不甘人后,vivo、OPPO等都开始加速AI手机布局。vivo以“蓝心大模型”为基础搭建了原生AI系统,蓝心小V助手加强了端侧优先设计。OPPO Reno13 系列也搭载了AI助手,推出 “一键问屏”等交互功能。

如果说2023年是大模型的“寒武纪大爆发”,2024年是应用的迷茫试错,2025年是硬件的预备跑,那么站在2026年的开端,我们几乎可以笃定地判断:这会是真正意义上的AI手机元年。

就像DeepSeek拆掉AI算力门槛一样,2026年,AI手机也大概率会真正成为普惠级产品。AI手机,即将迎来了真正的爆发临界点。

01

AI“P月亮”争议背后

2025年,AI手机俨然成为从政策到市场端的热门概念,即使随之而来的是拍月亮变“P月亮”,衍生出手机摄影被AI算法左右的大讨论。

这一争议由来已久。不夸张的说,在过去十年,智能手机的战争几乎等同于摄像头的战争。

2016年10月,谷歌推出初代Pixel手机,基于算力优势,Pixel手机可以用欠曝的Burst shoot创建多重照片,合并出更高画质的图像。这一尝试启发了许多手机厂商。

2019年,华为P30 Pro拍月亮还是P月亮的争议成为彼时热搜的“月亮门”事件。可尽管卷入了“月亮门”,华为P30 pro上市仅85天,全球销量还是突破一千万台。

vivo等智能手机厂商甚至还专门上线了“月亮模式”,手机超远距离变焦拍摄月亮时,AI可自动介入,拍出明亮且细节丰富的月亮照片,早在2020新智彗星掠过地球开始,vivo手机就开始通过算法介入摄影,第一次让人类换一种视角观赏宇宙。

市场用脚投票的结果是清晰的:绝大多数用户并不在意绝对的物理真实,他们在意的是“感知真实”与“社交完美”。

不过,在这期间,摄影原教旨主义者还是坚持认为,照片应当是光子撞击传感器的忠实记录,任何算法的过度介入都是一种欺骗。

对此,也已经有手机厂商开始做出调整。在意识到虚构画面不能过度影响用户的真实性表达后,目前部分智能手机厂商已经对AI计算摄影做出了反思,致力于“用计算消除计算痕迹”,并在拍摄界面突出了可以关掉AI的选择。

推出vivo X300系列时,vivo产品副总裁黄韬就表示,vivo正持续投入计算摄影与光学技术的融合研发,“下一个突破点将是‘光学重建’,让手机能更真实地还原物理世界的光影层次。”

图/网络

当技术和产品的改善已经能够解决争议时,AI影像在商业层面其实已经失去讨论意义了。

当我们把目光从精修照片的年轻人移开,会发现AI手机其实正在进行一场静悄悄的平权运动。

对于视障人士,AI不仅是语音助手,更是他们的眼睛,能够描述面前的街道、识别手中的药品;对于被数字鸿沟挡在门外的老年人,复杂的UI界面正在消失,取而代之的是一句简单的自然语言指令。

然而,这种无障碍能力的爆发式增长,从社会治理上赋予弱势群体一次新生,但从政府治理来看又带来了前所未有的监管难题。当手机不仅能“看”还能“思考”,手机就从一个被动的工具变成了一个拥有极大权限的“代理人”。

它需要读取屏幕信息、跨应用调用数据、甚至模拟点击……这在技术上是巨大的飞跃,但在现有的互联网秩序中,却触动了无数既得利益者的神经。

这正是行业争议的内核:一面是技术带来的极致便捷与平权,另一面则是对数据隐私、平台壁垒的忧虑。

02

监管沙盒

当更大的争议出现,第二个亟待考虑的问题,就是监管。但其实站在市场监管者的视角来看,这并不是一件容易的事情。

谁都知道,AI手机会是未来的大势所趋。

2025年,“人工智能手机”首次被写入《政府工作报告》,国家数据局《数字中国建设2025年行动方案》中进一步明确发展智能网联汽车、人工智能手机。

图/网络

换句话说,发展AI手机,是从政策到市场的共识。

在这种情况下,面对AI手机这种技术迭代和商业需求共同创造的“新物种”,如果沿用旧有的、针对传统APP的监管逻辑,很可能会出现“一管就死”的局面。

在移动互联网时代,我们见过太多以“安全”和“隐私”为名,阻断竞争对手的链接的操作,互联网巨头们发起的“反不正当竞争”还少吗?

在AI手机时代,这种风险依然存在。

如果此刻APP巨头们以“数据安全”为由,拒绝操作系统的智能体接入,那么AI手机承诺的“跨应用服务”将成为一句空话。

因此,在这个沙盒中,规则应当是动态调整的,目的是为了让技术在合规的轨道上正向生长,而不是将创新的火苗扼杀在摇篮里。

从这个角度来说,建立一个包容审慎的“监管沙盒”,在2026年显得尤为迫切。

所谓的“沙盒”,其核心在于给创新留出试错的灰度空间。AI手机要在端侧实现跨应用的操作,必然涉及对APP数据的调取和分析。

如果轻易就将这种行为定义为“侵犯隐私”或“不正当竞争”,那么端侧智能将永远停留在“定闹钟、查天气”的初级阶段。

AI时代技术快速演进的浪潮意味着,我们需要在保护用户核心隐私的前提下,允许手机操作系统拥有比以往更高的权限,去打通那些人为竖起的数据高墙。

也正因此,监管沙盒可能需要尝试测试一种全新的“流量与利益分配协议”。比如当AI Agent代替用户完成了订票、支付,这背后的活跃度、交易佣金该如何在操作系统与App开发者之间流转?这需要一套公允的数字经济新规则。

在这个沙盒里,我们不仅要测试技术的安全性,更要预演商业生态的可持续性,避免出现赢家通吃的局面。

而且,AI技术本身就可以更好地为提高监管效率、降低合规成本服务。

通过端侧的小模型,可以在数据不出端的情况下,实时监测和拦截诈骗信息,识别恶意应用,其效率远高于云端的大规模筛查。

这种“用魔法打败魔法”的思路,完全可以成为未来的解决思路之一。

站在更高维度来看,这也有可能成为中国在人工智能治理领域先行探索的重要契机。毕竟,谁能率先解决端侧智能的治理难题,谁就掌握了定义下一代移动计算标准的权力。

03

智能体时代

如果说监管沙盒是外部环境的重塑,那么“智能体”(AI Agent)的崛起,则是手机行业内部逻辑的彻底重构。

2007年,乔布斯发布初代iPhone,多点触控屏幕取代了物理键盘,移动互联网时代随之开启,PC互联网的霸权开始瓦解。

近二十年后的2026年,AI手机正在AI互联网中复刻这一时刻。

在移动互联网的黄金十年里,我们的手机屏幕被一个个孤立的APP占据。订机票要打开携程,订酒店可能要切到飞猪,查攻略要去小红书,打车又要开滴滴……

这些APP之间竖立着高高的围墙,数据不互通,意图不连贯。用户不仅是操作者,更是不同应用间的“人肉搬运工”。

AI Agent的出现,彻底粉碎了这一逻辑。

从Manus出圈带火AI Agent之后,有越来越多的人开始意识到,今天的互联网正加速从APP时代转向Agent时代。

这也意味着,杀手、爆款应用其实不太现实了,未来最重要的,是软硬件协同的Agent时代。

未来的手机,不再是APP的容器,而是一个超级智能体。用户只需要说一句“帮我规划春节假期的行程并定好机酒”,手机OS层面的智能体就能自动调用各个APP的能力,完成这一长链条任务。

当然,这是手机厂商在AI时代的“野望”。而这势必会引发手机厂商与互联网巨头之间的一场新战争:Agent与APP之间,必有一战。

图/AI

不过,从更长远的历史维度审视,AI Agent所引发的这场权限革命,是技术演进的必然方向,也是无法阻挡的洪流。

回想ChatGPT刚刚横空出世时,全球范围内曾掀起过一阵“叫停AI研发”的联名呼吁,担忧其不可控的风险。然而时至今日,这种声音早已烟消云散,取而代之的是全行业对大模型的拥抱与竞逐。

同样的逻辑也适用于当下的AI手机。无论是影像层面的“真实性争议”,还是操作系统层面的“权限边界争议”,其发展轨迹大概率会复刻ChatGPT的历程。初期的惊愕、抵触与防守,终将被技术带来的巨大效率红利所消解。

在这场博弈中,判断未来趋势的标准其实也很简单。只要这种竞争能带来效率的提升,只要它能让用户从繁琐的操作中解脱出来,那么这种探索就是有益的。

正如刘易斯·芒福德在《技术与文明》一书中所警示的那样:

如果机器不曾为生活服务,那么它就是无意义的。

2026年,注定会是分水岭时刻。

对于手机厂商来说,战略调整是必须的。如果一家手机厂商还停留在卷屏幕、卷快充的旧赛道,而忽视了OS层面的AI重构,或者说抗拒AI的影响,那距离诺基亚时刻就已经不远了。

因为用户购买的不再是硬件参数,而是那个能听懂话、能干活的“智能助理”。

站在外部视角来看,手机厂商对AI应用的探索,也是必要的且有益的。

AI手机作为推动人工智能探索的关键领域,正在通过打破旧有的应用藩篱,其在智能体领域的超权限边界探索,不应被简单地视为对互联网生态的破坏,而应被看作是通向下一代计算平台的必经之路。

但可以预期的是,这一过程会有痛苦,一定还会伴随利益格局的重新调整,但对于中国人工智能产业而言,拥有掌握软件OS和硬件入口的“智能体”生态,将是我们在全球AI竞争中不可或缺的一张王牌。

当然说到底,在AI手机开启的新纪元里,我们期待的不仅是商业上的谁输谁赢,更是技术涌现如何再一次回归其本质:

如何学习AGI大模型?

作为一名热心肠的互联网老兵,我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始,按照什么顺序学习,以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛,没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫,不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段,一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段:我们会去了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析;学习理解大模型的核心原理,关键技术,以及大模型应用场景;通过理论原理结合多个项目实战,从提示工程基础到提示工程进阶,掌握Prompt提示工程。

L2级别:AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程,我们会去学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别:大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造我们自己的Agent智能体;同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别:大模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,我们会更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调;并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握;而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发,针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程,和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的,我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档,它们由领域内的顶尖专家撰写,内容全面、深入、详尽,为你学习大模型提供坚实的理论基础(书籍含电子版PDF)

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