01 01個(gè)人AI的必然性1.1公共AI的用戶需求難題041.2技術(shù)變革帶來新的可能041.3產(chǎn)業(yè)實(shí)踐的探索與突破052.2個(gè)人AI的核心特征072.3個(gè)人AI的價(jià)值143.1個(gè)人AI產(chǎn)業(yè)的特征173.2個(gè)人AI產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)、角色與融合發(fā)展路徑233.3個(gè)人AI產(chǎn)業(yè)的技術(shù)架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)333.4個(gè)人AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與演進(jìn)373.5現(xiàn)階段個(gè)人AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)394.2倡議與展望53結(jié)語02 序言PREFACE 2022年11月，OpenAI推出GPT-3.5，掀起了全球AI浪潮。生成式AI的爆發(fā)性發(fā)展，不僅標(biāo)志著人工智能領(lǐng)域技術(shù)路線的關(guān)鍵性突破，更快速推動(dòng)這一技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向億萬人的日常生活。在技術(shù)快速普及，企業(yè)創(chuàng)新持續(xù)落地的過程中，行業(yè)逐漸意識(shí)到現(xiàn)有發(fā)展模式仍有進(jìn)一步突破的廣闊空間。在此背景下，產(chǎn)業(yè)界開始主動(dòng)探索全新發(fā)展路徑，逐步形成多元并行的競爭性合作格局，驅(qū)動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)從以公共供給為導(dǎo)向，加速轉(zhuǎn)向以個(gè)人需求為核心。我們預(yù)見，一個(gè)屬于個(gè)人AI的時(shí)代正悄然來臨—硬件終端、模型能力與隱私保護(hù)三位一體的全鏈條個(gè)人智能體系正在構(gòu)建，這將真正推動(dòng)AI平權(quán)在個(gè)體層面落地：每個(gè)人皆可擁有專屬的“認(rèn)知外腦務(wù)，將創(chuàng)造力從機(jī)械重復(fù)中徹底解放?；赝詠淼目萍寂c產(chǎn)業(yè)變革可以發(fā)現(xiàn)，其共同規(guī)律并非單一維度的“能力外化”，而是由關(guān)鍵通用技術(shù)牽引，帶來生產(chǎn)力的躍遷，并深刻改變世界發(fā)展面貌和格局；在更微觀的層面，則持續(xù)擴(kuò)展并重組人類的認(rèn)知與行動(dòng)邊界。個(gè)人AI的興起，不僅預(yù)示著技術(shù)形態(tài)的演進(jìn)，更將深刻重塑產(chǎn)業(yè)格局與生態(tài)系統(tǒng)。這一轉(zhuǎn)變，要求我們重新審視技術(shù)路徑、產(chǎn)業(yè)協(xié)作模式以及創(chuàng)新與治理之間的動(dòng)態(tài)平衡。因此，面向未來，如何在充分釋放AI潛力的同時(shí)，構(gòu)建可持續(xù)、可協(xié)作且以人為中心的產(chǎn)業(yè)新生態(tài)，已成為推動(dòng)行業(yè)發(fā)展的核心議題。本報(bào)告以用戶為中心，立足于產(chǎn)業(yè)與生態(tài)，系統(tǒng)闡述個(gè)人AI時(shí)代來臨的產(chǎn)業(yè)邏輯與必然趨勢，厘清個(gè)人AI的基礎(chǔ)架構(gòu)與核心特征，剖析其對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈、價(jià)值鏈及競爭格局帶來的結(jié)構(gòu)性變革。報(bào)告亦將對(duì)個(gè)人AI主導(dǎo)的未來生態(tài)進(jìn)行前瞻展望，并為產(chǎn)業(yè)各方協(xié)同推進(jìn)技術(shù)普及與生態(tài)共建，提供框架性建議與行動(dòng)倡議。04當(dāng)前大規(guī)模落地的AI產(chǎn)品與服務(wù)架構(gòu)，仍以云端大模型為核心，終端主要負(fù)責(zé)信息輸入與結(jié)果呈現(xiàn)，尚未具備持續(xù)感知、長期記憶與自主決策能力，難以形成真正意義上的個(gè)性化服務(wù)閉環(huán)。我們將這一階段的AI形態(tài)定義為“公共AI（Public在公共AI形態(tài)下，大模型通過統(tǒng)一能力輸出，對(duì)信息獲取、內(nèi)容生成與決策支持方式進(jìn)行了深刻重支持。這種錯(cuò)位，正在逐漸成為公共AI進(jìn)一步深化用戶價(jià)值的核心瓶頸。首先，在數(shù)據(jù)集中處理與平臺(tái)化運(yùn)營模式下，尤其在涉及健康、財(cái)務(wù)等敏感的隱私場景時(shí)，用戶難以對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)的安全與使用邊界建立充分信任。其次，公共AI缺乏跨時(shí)間、跨場景的對(duì)AI的行為方式進(jìn)行深度定制或調(diào)整，智能始終停留在“好用但不貼心”的層面。在這一背景下用戶對(duì)持續(xù)陪伴與共同成長的需求開始浮現(xiàn)并迅速放大，開始期待一個(gè)能夠理解自己、保護(hù)隱私、持續(xù)學(xué)習(xí)并代表自身利益行動(dòng)的AI雙胞胎。與此同時(shí)，技術(shù)的進(jìn)步正在為個(gè)人AI的發(fā)展及加速普及創(chuàng)造前所未有的條件：個(gè)人知識(shí)庫與記憶索引的持久化與緩存使端側(cè)能夠穩(wěn)定運(yùn)行更高質(zhì)量的模型，并支撐多會(huì)話/多模態(tài)的連續(xù)交互，為個(gè)人超級(jí)智能體常駐運(yùn)行與低時(shí)延響應(yīng)奠定硬件基礎(chǔ)?！沸〕叽缒Ｐ驮谔囟ㄈ蝿?wù)上的可用性顯著提升。借助量化（4-bit/8-bi端側(cè)可在更低內(nèi)存門檻下部署更高質(zhì)量的模型；在部分輕量對(duì)話、結(jié)構(gòu)化提取與常見工具調(diào)用等場景中，小模型已能覆蓋過去需要更大參數(shù)量模型才能達(dá)到的體驗(yàn)區(qū)間。推動(dòng)AI能力從云端加速下沉到個(gè)人終端。05》數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)技術(shù)進(jìn)步。聯(lián)邦學(xué)習(xí)、端側(cè)加密等新技術(shù)正在提升個(gè)人數(shù)據(jù)的安全性，為個(gè)人AI的可信運(yùn)行創(chuàng)造條件。算力與模型的下沉，使得AI能力從“機(jī)構(gòu)可 在產(chǎn)業(yè)層面，個(gè)人AI的落地實(shí)踐正在加速推進(jìn)，成為推動(dòng)智能生態(tài)變革和滿足用戶深層需求的重要?jiǎng)恿?。隨著終端算力提升、模型小型化和數(shù)據(jù)安全技術(shù)進(jìn)步，越來越多的企業(yè)和開發(fā)者開始探索如何將AI能力從云端遷移到個(gè)人側(cè)，實(shí)現(xiàn)智能體的專屬化、私有化，進(jìn)而持續(xù)成長。個(gè)人AI的應(yīng)用場景正不斷擴(kuò)展，行業(yè)創(chuàng)新活力持續(xù)釋放。以聯(lián)想為例，其在個(gè)人AI領(lǐng)域邁出了實(shí)質(zhì)性步伐。聯(lián)想不僅率先推出AIPC，推動(dòng)AI普惠化，更在個(gè)人AI方向持續(xù)創(chuàng)新。例如聯(lián)想“AITwin（AI雙胞胎）”,致力于為每一位用戶打造專屬的數(shù)字分身，實(shí)現(xiàn) 個(gè)性化記憶、持續(xù)陪伴和安全保障。而AI能力的本地部署和端側(cè)推理，確保用戶數(shù)據(jù)的私有性和安全 踐，正是AITwin的早期形態(tài)，也為個(gè)人AI的普及和落地提供了行業(yè)范本。與此同時(shí)，公共AI廠商亦在持續(xù)嘗試突破自身邊界，引入個(gè)性化記憶、用戶專屬空間、端側(cè)推理等能力，嘗試彌補(bǔ)在隱私保護(hù)與個(gè)性化服務(wù)上的不足。例如字節(jié)跳動(dòng)的豆包助手，近年來不斷強(qiáng)化用戶專屬空間和個(gè)性化記憶功能，支持用戶在多端設(shè)備間同步歷史對(duì)話和偏好設(shè)置，并嘗試通過與終端硬件深度結(jié)合來創(chuàng)新用戶操控體驗(yàn)。這些舉措在一定程度上提升了用戶個(gè)性化體驗(yàn)，屬于向個(gè)人AI進(jìn)化的初步努力。屬的用戶信任關(guān)系。正是在這一背景下，產(chǎn)業(yè)共識(shí)正在逐步形成：以個(gè)人為本、代表個(gè)人利益的全新接下來，我們將對(duì)“個(gè)人AI”進(jìn)行體系化闡釋?明確其定義、核心特征與價(jià)值，并進(jìn)一步討論其對(duì)未來產(chǎn)業(yè)生態(tài)的深層重構(gòu)作用。07合，且數(shù)據(jù)與算法主權(quán)歸屬于用戶本人的AI體系。以人為中心的超級(jí)智能體（以下簡稱個(gè)人超級(jí)智能體）是個(gè)人AI的主要形態(tài)，不僅能協(xié)同手機(jī)、PC等作、出行等場景的全場景服務(wù)，在長期陪伴與持續(xù)學(xué)習(xí)中沉淀個(gè)體習(xí)慣與偏好，可代理個(gè)人的信息處AI雙胞胎。圖1個(gè)人AI的核心特征08個(gè)人超級(jí)智能體以用戶利益最大化為核心使命，是個(gè)人真正的代理人、經(jīng)紀(jì)人。它負(fù)責(zé)代理個(gè)人的需求，是作為個(gè)人與供給側(cè)智能體或服務(wù)之間的核心交互媒介；它能夠調(diào)度和編排多個(gè)供給側(cè)智能體，幫助用戶自主完成其任務(wù)；更為關(guān)鍵的是，其與用戶的關(guān)系也超級(jí)緊密，能夠?qū)崿F(xiàn)徹底的個(gè)人化。要實(shí)現(xiàn)這些使命與目標(biāo)，個(gè)人超級(jí)智能體需具備覆蓋“理解用戶-創(chuàng)造長期價(jià)值”全鏈路的閉環(huán)能力體多模態(tài)感知是個(gè)人超級(jí)智能體連接用戶與世界的第一道橋梁，而純自然交互（以人類自然的語言、肢這種感知能力并非UI的簡單增強(qiáng)，而是通過對(duì)用戶每一次對(duì)話、操作、場景切換的數(shù)據(jù)采集與深度挖掘，形成對(duì)用戶畫像的完整描述，最終構(gòu)建專屬于單個(gè)用戶的動(dòng)態(tài)個(gè)人模型，持續(xù)圍繞個(gè)體進(jìn)行演化。在這一感知、交互框架下，個(gè)人超級(jí)智能體就從一個(gè)只是被動(dòng)響應(yīng)指令的工具，進(jìn)化成一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)理解環(huán)境變化、主動(dòng)適應(yīng)用戶狀態(tài)、預(yù)測用戶需求并動(dòng)態(tài)調(diào)整交互方式的智能體系。把“個(gè)人”錨定為長期一致的對(duì)象：個(gè)人全時(shí)記憶解決“跨時(shí)間持續(xù)理解”的問題，個(gè)人全域知識(shí)解決“跨設(shè)備與跨場景統(tǒng)一信息”的問題。二者共同構(gòu)成個(gè)性化能力的底座，使個(gè)人超級(jí)智能體從依賴短期對(duì)話上下文的“即時(shí)助手”，躍升為擁有連續(xù)身份與穩(wěn)定認(rèn)知的“長期伙伴”。09個(gè)人全時(shí)記憶突破了單次對(duì)話與單一設(shè)備的局限，使個(gè)人超級(jí)智能體能夠在不同設(shè)備、任務(wù)與時(shí)間跨度中，持續(xù)保持對(duì)同一用戶的統(tǒng)一認(rèn)知，并據(jù)此形成更穩(wěn)定的偏好畫像與決策習(xí)慣理解。通過持續(xù)交互與多維感知捕捉用戶數(shù)據(jù)，結(jié)合行為序列建模、本地向量庫等機(jī)制，個(gè)人超級(jí)智能體可以把原本易遺忘的短期上下文，逐步沉淀為可長期演化的個(gè)體化記憶體系，從而將交互的核心，從追求當(dāng)下對(duì)話的合理性，深化為對(duì)個(gè)體全時(shí)記憶的動(dòng)態(tài)理解。個(gè)人全時(shí)記憶必須具備結(jié)構(gòu)化的“記憶治理”能力：個(gè)人超級(jí)智能體通過主動(dòng)記憶機(jī)制，在用戶產(chǎn)生關(guān)鍵行為、顯性要求記錄、或出現(xiàn)高價(jià)值信號(hào)時(shí)進(jìn)行重點(diǎn)寫入；對(duì)低價(jià)值、低頻或時(shí)效性信息，則通過選擇性遺忘機(jī)制逐步弱化，形成“記錄-強(qiáng)化-遺忘”的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)。該結(jié)構(gòu)既避免記憶膨脹與噪聲干擾，也讓長期認(rèn)知更聚焦、更可控，更接近人類的記憶規(guī)律。個(gè)人全域知識(shí)進(jìn)一步解決“信息分散導(dǎo)致無法被調(diào)用”的核心問題：個(gè)人相關(guān)的信息往往散落在不同豐富的知識(shí)也難以轉(zhuǎn)化為可用的生產(chǎn)力。個(gè)人超級(jí)智能體的知識(shí)管理引擎如同私人知識(shí)管家，系統(tǒng)體調(diào)用。個(gè)人全時(shí)記憶與個(gè)人全域知識(shí)相互協(xié)同：記憶保證“持續(xù)理解你”，知識(shí)保證“隨時(shí)調(diào)用你的一切信同時(shí)，記憶與知識(shí)的所有權(quán)應(yīng)始終歸屬于用戶本人。在用戶授權(quán)前提下，可通過“本地存儲(chǔ)+抽象特個(gè)性化能力不以犧牲隱私為代價(jià)，成為用戶可管理的長期資產(chǎn)。全意圖理解并不只是意圖數(shù)量的簡單疊加，而是指個(gè)人超級(jí)智能體能夠跨場景、跨時(shí)間對(duì)用戶真實(shí)目標(biāo)形成連續(xù)認(rèn)知。它既能夠理解用戶明確表達(dá)的需求，也能夠在意圖模糊、間接甚至尚未被直接表達(dá)的情況下，基于長期行為畫像與記憶體系，對(duì)潛在目標(biāo)進(jìn)行預(yù)測與校正。因此，個(gè)人超級(jí)智能體所理解的，從來不是對(duì)孤立問題的淺層回應(yīng)，而是圍繞用戶的思維方式、決策偏好與目標(biāo)結(jié)構(gòu)，持續(xù)校準(zhǔn)并對(duì)齊的真實(shí)意圖。自主規(guī)劃與閉環(huán)行動(dòng)是個(gè)人超級(jí)智能體將“理解”轉(zhuǎn)化為“實(shí)踐”的核心路徑，其核心邏輯是將用戶目標(biāo)拆解為可落地的具體行動(dòng)規(guī)劃，自動(dòng)銜接多任務(wù)步驟、持續(xù)推進(jìn)執(zhí)行，必要時(shí)跨終端協(xié)作，在不同場景中保持行動(dòng)意圖的一致性，真正讓個(gè)人超級(jí)智能體從“內(nèi)容生成工具”升級(jí)為“主動(dòng)智能行動(dòng)”。這種能力打破了對(duì)會(huì)話式交互的依賴，無需用戶反復(fù)下達(dá)指令，個(gè)人超級(jí)智能體能夠精準(zhǔn)分解穿戴設(shè)備與家居等終端）整合為統(tǒng)一的行動(dòng)網(wǎng)絡(luò)，使這些工具成為其多元化的“行動(dòng)觸點(diǎn)”。自主規(guī)劃與閉環(huán)行動(dòng)所產(chǎn)生的實(shí)踐反饋，并不會(huì)止步于任務(wù)完成本身。相反，這些反饋與交互感知數(shù)據(jù)、持續(xù)積累的全時(shí)記憶，以及全意圖理解對(duì)個(gè)人需求的深層解碼，共同構(gòu)成了個(gè)人超級(jí)智能體認(rèn)知演進(jìn)的關(guān)鍵輸入。個(gè)人超級(jí)智能體的持續(xù)學(xué)習(xí)與演進(jìn)，并不依賴頻繁的模型重訓(xùn)練，而是通過多層次機(jī)制的協(xié)同實(shí)現(xiàn)。首先，通過全時(shí)記憶的持續(xù)積累、上下文構(gòu)建與決策路徑的動(dòng)態(tài)調(diào)整，個(gè)人超級(jí)智能體能夠在不改變基礎(chǔ)模型的前提下，不斷貼近用戶的真實(shí)偏好與行為模式。在此基礎(chǔ)上，系統(tǒng)可在必要時(shí)引入輕量化的模型適配機(jī)制（如LoRA等參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)用于階段性、可控的個(gè)體化校準(zhǔn)。這種以記憶與推理為主、模型適配為輔的演進(jìn)路徑，使個(gè)人超級(jí)智能體的學(xué)習(xí)過程自然嵌入日常使用之中，實(shí)現(xiàn)長要讓上述演進(jìn)機(jī)制在真實(shí)場景中長期成立，光有算法不夠，關(guān)鍵在于為個(gè)人超級(jí)智能體構(gòu)建可持續(xù)投入、擴(kuò)展與迭代的工程基礎(chǔ)。這不是一次性的能力交付，而是一個(gè)伴隨用戶資源投入與使用深度共同成長的持續(xù)過程。因此，個(gè)人超級(jí)智能體的能力上限最終由用戶可控的資源投入與使用深度決定?！匪懔赏顿Y：購置具備更強(qiáng)AI算力的設(shè)備，或訂閱個(gè)人云服務(wù)可提升個(gè)性化推理速度，乃至訓(xùn)練個(gè)人專屬模型。》使用即訓(xùn)練：用戶的日常交互、選擇與反饋都會(huì)反哺模型，使認(rèn)知能力不斷增長。因此，持續(xù)學(xué)習(xí)演進(jìn)的特征讓個(gè)人超級(jí)智能體不是“買來即固定的功能集合”，而是在長期使用中不斷沉淀與擴(kuò)展的個(gè)人智能積累。個(gè)人超級(jí)智能體既扎根于用戶身邊的終端設(shè)備（手機(jī)、電腦、手表、車載系統(tǒng)等端側(cè)又延伸至云端服務(wù)，因此，端云協(xié)同的混合架構(gòu)是個(gè)人超級(jí)智能體的主要承載形態(tài)。隱私敏感任務(wù)和基礎(chǔ)交互。這樣，個(gè)人超級(jí)智能體能無延時(shí)地理解你的指令、管理日程、處理離線文件，并嚴(yán)格守護(hù)數(shù)據(jù)隱私。同時(shí)，當(dāng)面對(duì)需要龐大算力、實(shí)時(shí)最新信息或復(fù)雜協(xié)同的任務(wù)時(shí)?如深度數(shù)據(jù)分析、多模態(tài)內(nèi)容生成、跨平臺(tái)信息整合?個(gè)人超級(jí)智能體會(huì)無縫且安全地調(diào)用云端能力。云側(cè)提供更強(qiáng)的算力、最新的模型與個(gè)人全域知識(shí)庫，完成重型任務(wù)后將結(jié)果返回端側(cè)，由終端整合呈現(xiàn)。密計(jì)算技術(shù)和機(jī)制的真正專屬用戶的云，一般稱為“個(gè)人云”。這種架構(gòu)不僅在低時(shí)延體驗(yàn)與隱私可控之間取得更優(yōu)平衡，更通過云端賦能，讓個(gè)人設(shè)備突破了物理算力限制。用戶感知到的將是一個(gè)能力全面、始終在線且完全屬于自己的個(gè)人智能體，它既是你設(shè)備上貼身的個(gè)人管家，也隨時(shí)擁有連接整個(gè)世界多樣服務(wù)的無限可能，并且時(shí)刻伴隨在你的左右。在全場景陪伴中，個(gè)人超級(jí)智能體持續(xù)捕捉用戶的實(shí)時(shí)狀態(tài)與需求，反哺感知精度、深化記憶維度，推動(dòng)認(rèn)知能力不斷升級(jí)；同時(shí)通過用戶的實(shí)時(shí)反饋優(yōu)化價(jià)值判斷，而用戶也在長期陪伴中逐步建立依賴與信任，形成穩(wěn)定的共生關(guān)系。個(gè)人超級(jí)智能體擺脫了公共AI的局限，成為每個(gè)人可親自持有、個(gè)人超級(jí)智能體作為個(gè)人AI的能力中樞，能夠調(diào)用、編排眾多領(lǐng)域智能體與外部服務(wù)，把分散的專業(yè)能力組織成可持續(xù)的任務(wù)鏈路。這種“以智能體為中樞“的連接思路，決定了個(gè)人AI的價(jià)值不取決于單一平臺(tái)內(nèi)置了多少功能，而取決于其能否在多場景中快速接入、穩(wěn)定協(xié)同并持續(xù)擴(kuò)展可用能力網(wǎng)絡(luò)。與之相對(duì)，傳統(tǒng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)的生態(tài)邏輯仍以平臺(tái)為中心：無論是AppStore式分發(fā)，還是把第三方能力封裝為某個(gè)大模型應(yīng)用內(nèi)部的插件/應(yīng)用，其本質(zhì)都是在平臺(tái)“規(guī)劃好的圍墻內(nèi)”提供可用能力，能力發(fā)現(xiàn)、調(diào)用路徑、權(quán)限體系與商業(yè)閉環(huán)往往被平臺(tái)強(qiáng)約束。以ChatGPT的AppsSDK為例，開發(fā)者構(gòu)建的應(yīng)用可以在ChatGPT內(nèi)被發(fā)現(xiàn)與使用，生態(tài)能力天然綁定在單一宿主體驗(yàn)中。這種模式可更關(guān)鍵的是，這種連接跨越了不同設(shè)備和不同OS平臺(tái)。這意味著個(gè)人超級(jí)智能體能以統(tǒng)一的調(diào)用與協(xié)作范式對(duì)接和調(diào)用不同廠商、不同系統(tǒng)、不同設(shè)備上的能力與服務(wù)。因此，“跨平臺(tái)開放連接”是個(gè)人AI形成連續(xù)體驗(yàn)與可持續(xù)服務(wù)半徑的關(guān)鍵前提。只有當(dāng)能力調(diào)用不被單一平臺(tái)鎖定，個(gè)人超級(jí)智能體才能在跨設(shè)備、跨OS環(huán)境中穩(wěn)定協(xié)作并持續(xù)擴(kuò)展可用服務(wù)。個(gè)人AI另一個(gè)關(guān)鍵變革在于“個(gè)人主權(quán)”從口號(hào)變?yōu)榭蓤?zhí)行的系統(tǒng)能力，同時(shí)，這個(gè)系統(tǒng)能力運(yùn)行在用戶可控且可信的計(jì)算環(huán)境中?即“端+可信個(gè)人云”組成的全鏈路安全。人更多是被系統(tǒng)識(shí)別、分析與利用的對(duì)象。與平臺(tái)及公共AI的“用戶賬戶-平臺(tái)-流量”信任結(jié)構(gòu)不同，個(gè)人AI強(qiáng)調(diào)的是用戶對(duì)數(shù)據(jù)、決策與算力的》數(shù)據(jù)主權(quán)：個(gè)人AI的擁有者擺脫了數(shù)據(jù)被動(dòng)生產(chǎn)者的身份，重新掌握了數(shù)據(jù)的所有權(quán)、使用權(quán)與平臺(tái)的商業(yè)目標(biāo)，而是優(yōu)先服務(wù)于用戶自身的長期利益與個(gè)人目標(biāo)。用戶定義數(shù)據(jù)采集、留存、調(diào)用與撤銷邊界，數(shù)據(jù)默認(rèn)服務(wù)于用戶目標(biāo)而非平臺(tái)商業(yè)目的?！匪惴ㄖ鳈?quán)：智能體以用戶利益為第一準(zhǔn)則進(jìn)行服務(wù)篩選、優(yōu)化決策，并允許用戶對(duì)關(guān)鍵策略、偏好與約束規(guī)則進(jìn)行配置與校準(zhǔn)。個(gè)人AI允許用戶自定義算法或更換底層模型，確保指揮棒掌握在個(gè)人手中，而非商業(yè)平臺(tái)?！匪懔χ鳈?quán)：智能體在端側(cè)與可信個(gè)人云之間獲得可控算力供給；無論本地還是個(gè)人云側(cè)，計(jì)算環(huán)境均具備可驗(yàn)證可信與隔離保護(hù)，算力資源的投入與使用控制權(quán)歸屬于用戶。在此基礎(chǔ)上，可信安全還必須覆蓋智能體真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)面：提示詞注入、惡意工具/服務(wù)（如惡意MCP算與安全機(jī)制保證全鏈路可驗(yàn)證、可追溯；價(jià)值上以用戶長期利益與個(gè)人邊界為硬約束，確保行為始在技術(shù)層面的硬性防護(hù)與價(jià)值層面的內(nèi)在約束共同作用下，使得個(gè)人AI形成穩(wěn)定的行為準(zhǔn)則：無論任務(wù)規(guī)劃、信息推薦還是互動(dòng)執(zhí)行，都始終站在用戶一側(cè)，既通過技術(shù)筑牢安全防線，又以價(jià)值錨定以上四大特征解決了公共AI的用戶需求難題，讓個(gè)人AI成為與用戶共同成長、價(jià)值實(shí)世界中代理協(xié)作的AI雙胞胎。圖2公共AI與個(gè)人AI的核心差異公共AI普惠個(gè)人AI個(gè)人個(gè)人AI個(gè)人AI普惠AI終端+個(gè)人云混合架構(gòu)及混合大模型個(gè)人AI這場變革的價(jià)值傳導(dǎo)遵循清晰的遞進(jìn)路徑：用戶價(jià)值重構(gòu)-產(chǎn)業(yè)生態(tài)重組-社會(huì)效能升級(jí)，最終導(dǎo)向一個(gè)更公平、高效、人機(jī)共生的社會(huì)形作為整個(gè)價(jià)值傳導(dǎo)鏈路的起點(diǎn)，注意力、數(shù)據(jù)與體驗(yàn)三大主權(quán)系統(tǒng)性回歸個(gè)體，為用戶帶來三重核心價(jià)值：》更主動(dòng)可控：主權(quán)回歸首先體現(xiàn)在控制權(quán)的重建，用戶不再被動(dòng)接受信息推送與服務(wù)安排，而是能夠自主決定注意力的投向、數(shù)據(jù)的使用方式以及數(shù)字體驗(yàn)的構(gòu)建邏輯。個(gè)人智能體成為用戶意圖的執(zhí)行者，使個(gè)體首次具備對(duì)數(shù)字生活的全流程掌控能力，打破了長期存在的信息不對(duì)稱與權(quán)力失衡?！犯鼧O致體驗(yàn)：個(gè)人AI為用戶帶來生活和生產(chǎn)效率的雙重提升、能力的超級(jí)延伸、認(rèn)知的顯著增強(qiáng)，無縫的交互與自然溝通。用戶擺脫繁瑣的操作，無需被迫適應(yīng)平臺(tái)預(yù)設(shè)的交互邏輯、功能路智能體驗(yàn)?zāi)Ｊ健?shù)字能力開始以近乎無感的方式融入工作與生活?！犯篮蒙睿捍碛脩舻闹悄荏w可以同時(shí)使用多個(gè)平臺(tái)、多個(gè)服務(wù)，而不會(huì)受限于用戶時(shí)間的稀缺性，注意力主權(quán)的回歸釋放出更多時(shí)間與心力。個(gè)人智能體能掌控?cái)?shù)據(jù)所有權(quán)、使用權(quán)與管理字技術(shù)從服務(wù)商業(yè)目標(biāo)，轉(zhuǎn)向服務(wù)個(gè)體成長、健康管理與關(guān)系維護(hù)等核心人生目標(biāo)。當(dāng)個(gè)人AI所承載的用戶價(jià)值形成規(guī)模，其影響將不可避免地外溢至產(chǎn)業(yè)與社會(huì)層面，催生兼具顛覆性與普惠性的新范式?！愤M(jìn)一步加速和深化AI普惠：端側(cè)AI性能持續(xù)提升，AI從云端向端側(cè)下沉，讓每個(gè)人擁有自己的AI的特權(quán)成為普遍可及的基本能力，縮小數(shù)字鴻溝，推動(dòng)真正意義上的AI平權(quán)?！丰尫鸥蟮膫€(gè)人化服務(wù)需求：當(dāng)個(gè)體意圖能夠被持續(xù)理解并被智能體穩(wěn)定代理，社會(huì)將涌現(xiàn)前資源配置方式與生產(chǎn)組織邏輯的重構(gòu)，同時(shí)釋放更大的社會(huì)創(chuàng)造力與創(chuàng)新活力?！方⑶八从械娜藱C(jī)共生社會(huì)：以個(gè)人AI為核心的新型協(xié)作體系中，個(gè)人智能體的行為均基于框架下，個(gè)人AI將成為社會(huì)運(yùn)行中的可靠參與者，推動(dòng)形成一種前所未有、但秩序清晰的人機(jī)共生社會(huì)形態(tài)。個(gè)人AI這種以個(gè)人需求為價(jià)值原點(diǎn)、以價(jià)值重構(gòu)為演進(jìn)導(dǎo)向的技術(shù)范便呈現(xiàn)出區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)的鮮明特征，并決定了個(gè)人AI產(chǎn)業(yè)的基本結(jié)構(gòu)與發(fā)展路徑。個(gè)人AI產(chǎn)業(yè)的原生特質(zhì)底改變了以O(shè)S平臺(tái)、應(yīng)用平臺(tái)或流量入口為核心的傳統(tǒng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)?！吩诩夹g(shù)形態(tài)上，個(gè)人AI打破了長期存在的多端割裂、端云分離與軟硬脫節(jié)的傳統(tǒng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)分工壁》在生態(tài)建設(shè)上，個(gè)人AI產(chǎn)業(yè)擺脫了煙囪式封閉應(yīng)用與流量主導(dǎo)的商業(yè)邏輯，孕育出開放連接、以服務(wù)價(jià)值為核心的新型智能體生態(tài)。在上述原生特質(zhì)約束下，本章將聚焦個(gè)人AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中所呈現(xiàn)的核心特征、正在發(fā)生的結(jié)構(gòu)性變化以及需跨越的發(fā)展瓶頸，深入剖析產(chǎn)業(yè)演進(jìn)的內(nèi)在規(guī)律。在傳統(tǒng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中，價(jià)值長期錨定在“OS平臺(tái)+商業(yè)平臺(tái)”之上。平臺(tái)通過掌控用戶的第一交互觸點(diǎn)，集中行為數(shù)據(jù)、服務(wù)分發(fā)與價(jià)值分配權(quán)，成為產(chǎn)業(yè)體系的絕對(duì)中樞。隨著個(gè)人AI逐步具備持續(xù)感知、理解并執(zhí)行用戶意圖的能力，用戶的需求表達(dá)、任務(wù)決策與行為執(zhí)從結(jié)構(gòu)上看，傳統(tǒng)的平臺(tái)中心是一種高度集中的體系，其效率來自規(guī)模聚合，權(quán)力來自對(duì)入口的控是分布在每一個(gè)個(gè)體之中，形成一種以個(gè)體為邊界、以主權(quán)為基礎(chǔ)的分布式中心體系。個(gè)人超級(jí)智能在這一過程中，OS平臺(tái)并不會(huì)消失，但是會(huì)發(fā)生結(jié)構(gòu)性降維：其角色從價(jià)值與交互中心，回退為終端資源管理、算力調(diào)度與硬件能力支撐的基礎(chǔ)設(shè)施層。與之相應(yīng)，商業(yè)平臺(tái)也將從價(jià)值主導(dǎo)者，被打散為圍繞個(gè)人智能體運(yùn)行的可被調(diào)用的服務(wù)節(jié)點(diǎn)。對(duì)產(chǎn)業(yè)參與方而言，這一入口遷移帶來的影響同樣是結(jié)構(gòu)性的。在OS平臺(tái)時(shí)代，應(yīng)用廠商圍繞平臺(tái)能力進(jìn)行開發(fā)，通過調(diào)用OS平臺(tái)提供的接口、分發(fā)機(jī)制與流量入口獲取用戶，平臺(tái)由此決定了應(yīng)用的可見性、觸達(dá)效率與商業(yè)化路徑。不取決于平臺(tái)推薦與分發(fā)，而取決于是否真正滿足用戶意圖、是否在智能體決策中具備長期價(jià)值。要成為新的產(chǎn)業(yè)中心，能力本身是一方面，更關(guān)鍵是能否建立可持續(xù)的信任關(guān)系。當(dāng)前公共AI雖具備強(qiáng)大的生成與理解能力，但由于缺乏長期意圖持有能力，以及清晰的數(shù)據(jù)與隱私主權(quán)機(jī)制，用戶對(duì)其掌握個(gè)人長期數(shù)據(jù)與行動(dòng)編排權(quán)始終保持高度警惕，這已成為智能體規(guī)?；瘧?yīng)用的核心障礙。多項(xiàng)行業(yè)數(shù)據(jù)揭示了這一痛點(diǎn)的普遍性：進(jìn)入個(gè)人AI產(chǎn)業(yè)階段，個(gè)人超級(jí)智能體以“數(shù)戶是個(gè)人數(shù)據(jù)的明確所有者與授權(quán)主體，能夠自主決定數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式、使用邊界與智能體的行為規(guī)則。更重要的是，這種信任將從用戶側(cè)自然擴(kuò)展為廠商與生態(tài)層面的多邊信任。平臺(tái)之所以難以獲得多方信任，因其代表自身商業(yè)利益；而個(gè)人AI則被制度性地設(shè)計(jì)為只代表個(gè)人，其權(quán)力來源于個(gè)人授權(quán)，脫離了平臺(tái)的直接控制，從而天然具備跨參與方的中立性與可信性。對(duì)服務(wù)方而言，個(gè)人超級(jí)智能體作為用戶的需求代理，使服務(wù)能否被調(diào)用取決于真實(shí)需求與服務(wù)價(jià)值，從而形成長期投入的確定性預(yù)期。當(dāng)用戶、廠商與生態(tài)三方的信任同時(shí)成立，個(gè)人超級(jí)智能體就真正成為了產(chǎn)業(yè)的長期價(jià)值中心。個(gè)人超級(jí)智能體要發(fā)揮其持續(xù)感知、即時(shí)響應(yīng)與情境理解的核心能力，必須深度依賴終端所提供的與此同時(shí)，端側(cè)算力與本地存儲(chǔ)能力，使個(gè)人AI能夠在低延遲、高可控的條件下進(jìn)行推理、記憶與決策。這種對(duì)終端能力的深度依賴，使個(gè)人AI不可能脫離終端獨(dú)立存在。無論智能體的規(guī)劃能力多么復(fù)雜，其自主行動(dòng)的最終環(huán)節(jié)，仍然需要在終端側(cè)完成執(zhí)行。從信息呈現(xiàn)、應(yīng)用調(diào)度，到設(shè)備控制與現(xiàn)實(shí)世界的操作，終端始終是行動(dòng)閉環(huán)的執(zhí)行主體。20隨著PhysicalAI時(shí)代的到來，終端將不僅承擔(dān)“數(shù)字執(zhí)行”，還將逐步承載更多物理層面的執(zhí)行動(dòng)作。這要求個(gè)人超級(jí)智能體與終端在感知、決策與執(zhí)行層面進(jìn)行一體化協(xié)同，而不僅僅停留在簡單的調(diào)用關(guān)系。在當(dāng)前產(chǎn)業(yè)格局下，平臺(tái)的核心收入高度依賴流量分發(fā)與廣告變現(xiàn)時(shí)，用戶很難充分相信其能在長期、多輪的復(fù)雜決策中始終中立、持續(xù)地代表個(gè)人利益。相比之下，個(gè)人智能終端在信任結(jié)構(gòu)與利益對(duì)齊上更具天然優(yōu)勢。一方面，終端廠商與用戶之間通常是一次性硬件交易或明確的訂閱/服務(wù)關(guān)戶可控的數(shù)據(jù)與權(quán)限邊界，使個(gè)人AI的關(guān)鍵授權(quán)、敏感處理與操作記錄更易做到可控、可審計(jì)、可撤件，從而降低單一平臺(tái)鎖定帶來的中立性風(fēng)險(xiǎn)。正因如此，終端不只是個(gè)人AI的運(yùn)行環(huán)境，更是其建立長期信任關(guān)系、實(shí)現(xiàn)用戶授權(quán)與持續(xù)協(xié)作的關(guān)鍵載體。個(gè)人超級(jí)智能體與終端的深度融合是一種雙向互通的權(quán)限理念與架構(gòu)，其核心是“共享”而非“授度權(quán)限，另一方面，終端持續(xù)參與并約束個(gè)人超級(jí)智能體的感知、判斷與行為方式。終端所掌握的環(huán)境狀態(tài)、設(shè)備狀態(tài)與用戶行為信號(hào)，會(huì)實(shí)時(shí)反饋給個(gè)人超級(jí)智能體，直接影響其場景理解、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與行動(dòng)路徑選擇，使二者成為協(xié)同運(yùn)行的整體。權(quán)限互通并不意味著無限放權(quán)。終端在系統(tǒng)層面承擔(dān)著個(gè)人超級(jí)智能體行為邊界治理的關(guān)鍵角色，通過操作系統(tǒng)、安全模塊與硬件級(jí)權(quán)限體系，對(duì)個(gè)人超級(jí)智能體的能力范圍與執(zhí)行方式進(jìn)行持續(xù)約束與校驗(yàn)。正是這種基于終端的長期在場、身份綁定與權(quán)限保障，使個(gè)人超級(jí)智能體能夠維持個(gè)體認(rèn)知的連續(xù)性。21AI產(chǎn)業(yè)的價(jià)值轉(zhuǎn)移不僅體現(xiàn)在交互入口與權(quán)益歸屬的變革，更深入到價(jià)值創(chuàng)造的內(nèi)核層面。在工具價(jià)值邏輯下，AI的增長主要來自存量替代：用AI工具替代原有人工或軟件工具，把既有任務(wù)做得更快、更省力，市場空間天然受限于原有需求規(guī)模。而在個(gè)人AI時(shí)代，個(gè)人超級(jí)智能體開始直接承接人的部分行動(dòng)鏈路，以持續(xù)感知、決策與執(zhí)行的方式，創(chuàng)造出原本不存在的智能服務(wù)供給，由此打開真正的增量市場空間。個(gè)人AI關(guān)注的是“哪些任務(wù)可以被自動(dòng)接管并持續(xù)完成”。當(dāng)用戶可以把原本因時(shí)間、精力或復(fù)雜度而放棄的事情交付給個(gè)人超級(jí)智能體，被完成的任務(wù)數(shù)量開始增加。這些需求不是來自原有工具市場，而是由持續(xù)服務(wù)能力激活的新需求，由此直接放大市場空間。以健康管理為例，工具型AI時(shí)代，用戶需要自己理解數(shù)據(jù)并長期堅(jiān)持，服務(wù)對(duì)象始終局限于少數(shù)高度自律人群；而在個(gè)人AI時(shí)代，個(gè)人超級(jí)智能體成為“健務(wù)，使健康管理從短期工具轉(zhuǎn)變?yōu)殚L期陪伴型服務(wù)，原本無人長期付費(fèi)的領(lǐng)域，可以形成穩(wěn)定、可持續(xù)的支出市場。因此，個(gè)人AI帶來的不是簡單的工具升級(jí)，而是一場深刻的價(jià)值形態(tài)躍遷：個(gè)人AI所打開的“智能服務(wù)市場”的上限，不再主要由工具型應(yīng)用的滲透率或使用頻次決定，而是由個(gè)人生活與工作中仍有多少任務(wù)具備“長期托付、持續(xù)交付”的空間決定。正是在這一轉(zhuǎn)變中，AI產(chǎn)業(yè)的增長邏輯從存量替代，轉(zhuǎn)向由個(gè)人智能服務(wù)驅(qū)動(dòng)的長期增量擴(kuò)張。個(gè)人AI的發(fā)展遠(yuǎn)非單點(diǎn)技術(shù)突破那么簡單，更深刻地體現(xiàn)在供給側(cè)與需求側(cè)的協(xié)同演進(jìn)之中，這種互動(dòng)，最終指向一個(gè)覆蓋技術(shù)、終端、生態(tài)與需求結(jié)構(gòu)的全維度22與傳統(tǒng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)以應(yīng)用、功能或硬件為核心的供給邏輯不同，個(gè)人AI的供給對(duì)象不是孤立的產(chǎn)品，而是可被智能體持續(xù)調(diào)用、組合與演進(jìn)的能力單元。模型能力、算力資源、終端能力與服務(wù)接口以可調(diào)度、可更新的形式存在，持續(xù)支撐智能體在不同場景中的運(yùn)行與進(jìn)化。由此，供給關(guān)系由一次性交易關(guān)系延伸為長期服務(wù)關(guān)系。同時(shí)，供給邊界發(fā)生根本變化。能力不是被封裝于單一平臺(tái)或應(yīng)用之中，而是通過開放接口與標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議在多主體之間橫向流動(dòng)，形成以能力協(xié)作為核心的供給網(wǎng)絡(luò)。競爭焦點(diǎn)隨之從平臺(tái)控制權(quán)與用戶規(guī)模擴(kuò)張，轉(zhuǎn)向能力的專業(yè)度、穩(wěn)定性與被智能體選擇的頻率。技術(shù)、終端與生態(tài)的創(chuàng)新也因此完成協(xié)同，共同構(gòu)建起支撐個(gè)人AI持續(xù)運(yùn)行的供給基礎(chǔ)。傳統(tǒng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)中的需求側(cè)創(chuàng)新，主要圍繞顯性需求展開：用戶先明確表達(dá)需求，服務(wù)再進(jìn)行響應(yīng)，需求相對(duì)靜態(tài)且離散。進(jìn)入個(gè)人AI時(shí)代，這一邏輯發(fā)生根本轉(zhuǎn)變。用戶不必持續(xù)、清晰地表達(dá)需求，個(gè)人超級(jí)智能體通過對(duì)用戶行為、習(xí)慣與情境的長期理解，能夠在需求尚未明確提出之前識(shí)別潛在意圖，并將零散、模糊的信號(hào)整合為可被服務(wù)承接的目標(biāo)。動(dòng)態(tài)變量。正是在這一過程中，個(gè)人AI不斷打開新的服務(wù)場景與消費(fèi)空間，成為需求持續(xù)外擴(kuò)的關(guān)鍵機(jī)制。個(gè)人AI產(chǎn)業(yè)的商業(yè)空間，源于供給側(cè)和需求側(cè)在智能體機(jī)制下形成的持續(xù)協(xié)同與正向反饋。滿足需求不是服務(wù)的終點(diǎn)，而是下一輪能力調(diào)用與服務(wù)設(shè)計(jì)的起點(diǎn)；服務(wù)交付也絕非止于完成任務(wù)，而成為理解用戶、生成新需求的重要輸入。23在這一循環(huán)中，供需關(guān)系從“匹配關(guān)系”升級(jí)為“共生關(guān)系”，供需協(xié)同使個(gè)人AI產(chǎn)業(yè)具備自我放大的增長特征：供給能力越成熟，需求生成效率越高；需求越豐富，供給優(yōu)化方向越清晰。二者相互強(qiáng)化，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)從工具邏輯走向服務(wù)邏輯，釋放出遠(yuǎn)超傳統(tǒng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)的商業(yè)空間。傳統(tǒng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以平臺(tái)為中心高度集中，OS平臺(tái)、商業(yè)平臺(tái)與芯片廠商掌握入口與規(guī)則，價(jià)值分配長期圍繞單一軸心運(yùn)轉(zhuǎn)。進(jìn)入個(gè)人AI時(shí)代，這一單軸結(jié)構(gòu)被徹底打破，產(chǎn)業(yè)開始圍繞用戶重構(gòu)為多層協(xié)同的同心圓體系。緊密貼合個(gè)人用戶的是個(gè)人超級(jí)智能體，作為產(chǎn)業(yè)價(jià)值的新錨點(diǎn)，統(tǒng)一承接并響應(yīng)個(gè)體在工作、生活與學(xué)習(xí)等全場景下的需求，并代理用戶發(fā)出需求。個(gè)人超級(jí)智能體由個(gè)人AI終端與可信個(gè)人云構(gòu)成的端云混合架構(gòu)聯(lián)合承載，前者承擔(dān)持續(xù)感知、實(shí)時(shí)交互和本地計(jì)算，后者提供個(gè)人記憶、知識(shí)沉淀與高性能、低敏感計(jì)算能力，共同構(gòu)成智能體穩(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ)載體。這三者共同構(gòu)成個(gè)人AI產(chǎn)業(yè)的整再向外延伸的是服務(wù)層，圍繞工作、學(xué)習(xí)、生活、娛樂與創(chuàng)作等核心場景，聚合大量專業(yè)化AI服務(wù)能力，以領(lǐng)域智能體、MCP工具等形式被調(diào)用與編排，實(shí)現(xiàn)智能價(jià)值的場景化釋放。復(fù)用、可協(xié)作的技術(shù)與資源底座。這種同心圓結(jié)構(gòu)，使價(jià)值鏈圍繞用戶需求與任務(wù)流持續(xù)演進(jìn)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)更加扁平，協(xié)作關(guān)系更加開放，產(chǎn)業(yè)主體能夠在保持專業(yè)分工的同時(shí)實(shí)現(xiàn)高效協(xié)同，形成面向個(gè)人智能時(shí)代的全新生產(chǎn)關(guān)系。24圖3個(gè)人AI產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵角色模型全場景整合商垂直場景整合商超級(jí)智個(gè)人個(gè)人場景服務(wù)提供商聚合服務(wù)提供商模型提供商算力提供商安全提供商OS提供商感知組件和設(shè)備技術(shù)提供商整合層由個(gè)人超級(jí)智能體、個(gè)人AI終端與可信個(gè)人云共同組成。個(gè)人超級(jí)智能體承擔(dān)“自然交互入口”與“人格化智能核心”的雙重角色。它承載用戶的長期記憶、個(gè)性偏好、語境理解與價(jià)值排序，構(gòu)成了其持續(xù)演化、始終一致的數(shù)字人格錨點(diǎn)。個(gè)人AI終端與可信個(gè)人云則對(duì)個(gè)人AI的運(yùn)行提供共同支撐。作為用戶與多元AI生態(tài)間的智能媒介，個(gè)人超級(jí)智能體的核心使命是確保與用戶的交互在任何模但不暴露復(fù)雜性給用戶。它承載著用戶的記憶，代表著用戶的利益，它是專屬于用戶的個(gè)人超級(jí)智能AI終端與可信個(gè)人云是承托個(gè)人超級(jí)智能體的底座：終端作為感知、交互與算力載體，提供實(shí)時(shí)響應(yīng)與物理界面；可信云則提供彈性算力、持久化記憶與知識(shí)庫。全場景整合商是連接用戶與個(gè)人AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)的關(guān)鍵樞紐，其核心價(jià)值在于整合交付以個(gè)人超級(jí)智能體為核心的完整體驗(yàn)，包括個(gè)人超級(jí)智能體、AI終端、可信個(gè)人云的組合適配，并確保其在不同終端與場景中的穩(wěn)定與一致。該角色主要承擔(dān)三項(xiàng)職責(zé)：25》作為個(gè)人超級(jí)智能體的創(chuàng)造者，為其提供托管運(yùn)行環(huán)境，保障其人格化呈現(xiàn)；編排調(diào)度多樣的智能服務(wù)，在用戶需求與服務(wù)能力之間進(jìn)行精準(zhǔn)匹配?！诽峁┒囝愋虯I終端（涵蓋邊緣側(cè)個(gè)人算力中樞、環(huán)境感知設(shè)備與交互計(jì)算設(shè)備等多種形態(tài)并與個(gè)人超級(jí)智能體調(diào)優(yōu)適配?！诽峁┛尚艂€(gè)人云，作為用戶擴(kuò)展個(gè)人超級(jí)智能體的云端能力的選擇，并100%保證從終端到個(gè)人云的全鏈條可信安全。全場景整合商的優(yōu)勢在于通過頂層設(shè)計(jì)的一體化，提供軟件和硬件無縫、高效的一致性體驗(yàn)。這類角的AI服務(wù)、任務(wù)自主閉環(huán)執(zhí)行效果所塑造的整體體驗(yàn)遷移。在生態(tài)層面，全場景整合商將通過構(gòu)建隱私、安全和算力流通的基礎(chǔ)協(xié)議與標(biāo)準(zhǔn)，為整個(gè)智能服務(wù)生態(tài)提供關(guān)鍵的連接與協(xié)同框架，奠定生態(tài)有序發(fā)展的基石。以用戶授權(quán)為基石，成為連接與激活多元AI生態(tài)的智能樞紐。案例聯(lián)想打造的“一體多端”天禧個(gè)人超級(jí)智能體以端云混合架構(gòu)為基座，集成本地天禧模型，云端豆包、Deepseek等模型，天禧的感知、理解、記憶、規(guī)劃、調(diào)度五大能力在終端、個(gè)人云、公有MaaS間合理分布、動(dòng)態(tài)優(yōu)化，兼具軟硬件融合、端云協(xié)同與多端協(xié)同的優(yōu)勢。它通過語音交互、通AIPC、手機(jī)等設(shè)備，用戶任務(wù)可無縫接續(xù)。其統(tǒng)一AI接口聯(lián)動(dòng)2700+領(lǐng)域智能體和生態(tài)工具，推理加速引擎優(yōu)化端側(cè)算力，辦公時(shí)同步多端文檔，居家時(shí)調(diào)節(jié)智能環(huán)境，實(shí)現(xiàn)無縫智能體驗(yàn)。垂直場景整合商與全場景整合商在核心模式上具有相似之處，即均致力于提供“軟硬一體”的綜合性解決方案，強(qiáng)調(diào)從設(shè)計(jì)到交付的垂直整合能力，以創(chuàng)造無縫銜接的用戶體驗(yàn)。與全場景整合商的區(qū)別主要體現(xiàn)在聚焦范圍與服務(wù)深度上：垂直場景整合商通常深耕某一特定垂直領(lǐng)域或具體情景，例如教育、陪伴場景，憑借對(duì)該場景的深刻洞察與長期積累的行業(yè)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，專注26服務(wù)層構(gòu)成個(gè)人AI的全場景服務(wù)供給體系，其核心使命是為個(gè)人超級(jí)智能體持續(xù)提供覆蓋工作、學(xué)習(xí)、生活、娛樂與創(chuàng)作的場景化能力，其核心競爭力是高價(jià)值的專業(yè)服務(wù)及被超級(jí)智能體發(fā)現(xiàn)其價(jià)值的能力。它不是以App或入口為組織單位，而是通過“場景智能體+元服合為可連續(xù)調(diào)用的服務(wù)鏈路，消除傳統(tǒng)工具孤島。服務(wù)層的運(yùn)行邏輯聚焦于三點(diǎn)：》場景化供給，以專業(yè)場景智能體承載具體服務(wù)能力；》能力標(biāo)準(zhǔn)化，通過統(tǒng)一接口將場景智能體與元服務(wù)進(jìn)行模塊化組合；整個(gè)結(jié)構(gòu)由智能體編排器在后臺(tái)統(tǒng)一調(diào)度，實(shí)現(xiàn)“需求接入-能力組合-協(xié)同執(zhí)行-結(jié)果反饋”的閉環(huán)運(yùn)行，使服務(wù)能力能夠隨場景流轉(zhuǎn)而不中斷，并在持續(xù)使用中不斷優(yōu)化匹配效率。其最終目標(biāo)，是讓全場景服務(wù)成為個(gè)人超級(jí)智能體的默認(rèn)能力，用戶無需適配場景而切換工具，而是始終通過同一個(gè)智能體完成事務(wù)協(xié)同。這一層構(gòu)成個(gè)人超級(jí)智能體從“智能工具”邁向“全場景伙伴”的關(guān)鍵支撐。服務(wù)層的核心參與者可以概括為兩類：場景服務(wù)提供商與聚合服務(wù)提供商。前者提供面向具體業(yè)務(wù)場景服務(wù)提供商主要來源于既有互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用與垂直行業(yè)服務(wù)商，也包括圍繞特定場景快速涌現(xiàn)的新型能力開發(fā)團(tuán)隊(duì)。它們將多年沉淀的專業(yè)服務(wù)能力，從單一App/網(wǎng)站形態(tài)重構(gòu)為可被個(gè)人超級(jí)智能體調(diào)用的能力單元?例如領(lǐng)域工具、服務(wù)接口或面向任務(wù)的領(lǐng)域智能體。在這一邏輯下，“服務(wù)供給者”本身即是能力節(jié)點(diǎn)的建設(shè)者：其競爭焦點(diǎn)不再是應(yīng)用入口與流量圍墻，而是其能力是否具備清晰邊界、可組合調(diào)用與可驗(yàn)證的交付質(zhì)量。與之并行存在的，是聚合服務(wù)提供商。它們類似于商旅服務(wù)等聚合平臺(tái)，核心價(jià)值不在于成為用戶的系統(tǒng)級(jí)入口，而在于沉淀跨供給側(cè)的能力：多源資源整合、供需匹配、價(jià)格與庫存管理、交易與履約、售后與風(fēng)控等。聚合服務(wù)提供商在未來智能體網(wǎng)絡(luò)中的位置，更接近“能力中臺(tái)/聚合節(jié)點(diǎn)”-其服務(wù)27將以可被調(diào)用的方式接入個(gè)人超級(jí)智能體的任務(wù)鏈路之中，成為完成復(fù)雜場景任務(wù)的重要支撐，而非與個(gè)人超級(jí)智能體爭奪主入口。在這一背景下，傳統(tǒng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)中的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)正站在關(guān)鍵十字路口：要么，將自身能力重構(gòu)為可被發(fā)據(jù)鎖定與平臺(tái)圍墻限制用戶選擇，短期維持封閉收益，長期削弱用戶信任并被調(diào)用體系邊緣化。對(duì)聚合服務(wù)提供商而言，同樣面臨方向選擇：是以開放接口與可組合服務(wù)強(qiáng)化聚合價(jià)值，成為個(gè)人超級(jí)智替代。服務(wù)層中的各類能力節(jié)點(diǎn)并不承擔(dān)認(rèn)知調(diào)度職責(zé)，也不爭奪用戶的主入口，而是圍繞同一個(gè)目標(biāo)展》可組合性是否良好，能否在鏈?zhǔn)焦ぷ髁髦信c其他能力高效協(xié)同；》信任與合規(guī)是否完備，隱私保護(hù)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)測與治理機(jī)制可被審計(jì)與約束；在新的生態(tài)環(huán)境中，價(jià)值不再由入口控制主導(dǎo)，而是取決于是否真正解決用戶問題、是否能被持續(xù)選個(gè)人AI服務(wù)生態(tài)長期繁榮的根本基礎(chǔ)。 案例根據(jù)公開數(shù)據(jù)，Coze平臺(tái)當(dāng)前已囊括了金融/醫(yī)療/教育等30多個(gè)行而深度的開源與收益分享機(jī)制也在吸引更多的專業(yè)乃至非專業(yè)開發(fā)業(yè)的超過200萬個(gè)智能體。者持續(xù)貢獻(xiàn)。28模型提供商在個(gè)人AI時(shí)代，模型提供商不只是輸出完整模型能力，而是逐步轉(zhuǎn)型為“能力組件供給者”。推理、檢索、感知、規(guī)劃與動(dòng)作等能力，被拆解為標(biāo)準(zhǔn)化、可調(diào)用的能力組件，由個(gè)人超級(jí)按需選擇與編排。對(duì)模型提供商而言，競爭焦點(diǎn)不是“誰的模型規(guī)模更大”，而是誰能夠提供更穩(wěn)定、更高效、更易被調(diào)度的能力組件，并由上層智能體在運(yùn)行過程中自動(dòng)選擇與編排。在這一架構(gòu)下，模型能力將直接嵌入個(gè)人AI體系，服務(wù)對(duì)象從toOS/toApp，轉(zhuǎn)向明確的toAI。模型繞以下能力進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化：》能力接口的標(biāo)準(zhǔn)化與可組合性》調(diào)用過程的穩(wěn)定性、可解釋性與成本可控性》在多智能體協(xié)作中的兼容性與可靠性只有那些在特定能力組件上持續(xù)表現(xiàn)優(yōu)異、易于調(diào)度、結(jié)果穩(wěn)定的模型能力，才能在智能體運(yùn)行過程中被反復(fù)調(diào)用，形成長期價(jià)值。算力提供商算力提供商涵蓋云端算力平臺(tái)與終端算力廠商，其角色已從單一的算力供給者，升級(jí)為支撐智能體全鏈路運(yùn)行的協(xié)同算力中樞。在這一體系中，算力不是獨(dú)立存在，而是與存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)與安全能力深度協(xié)同，成為智能體高效運(yùn)行的基礎(chǔ)設(shè)施核心?！匪懔φ{(diào)度：支撐多智能體并行推理與任務(wù)協(xié)商》網(wǎng)絡(luò)協(xié)同：保障高頻Agent-to-Agent通信與狀態(tài)同步29通過分布式存儲(chǔ)架構(gòu)與算力節(jié)點(diǎn)的緊密協(xié)同，云端避免算力空轉(zhuǎn)，提升整體推理與調(diào)度效率。其核心定位，已從計(jì)算資源提供者升級(jí)為智能體協(xié)作的規(guī)模化運(yùn)行底座。在終端側(cè)，廠商競爭焦點(diǎn)已從單純的芯片性》存儲(chǔ)層：高速本地存儲(chǔ)與多級(jí)緩存，保障毫秒級(jí)響應(yīng)力的系統(tǒng)級(jí)協(xié)同優(yōu)化。通過端云協(xié)同、存儲(chǔ)聯(lián)動(dòng)與算力適配，構(gòu)建分布式推理與數(shù)據(jù)體系，算力提供商正成為智能體運(yùn)行的動(dòng)力核心與數(shù)據(jù)核心。案例中國電信AIFlow把大小模型家族與多智能體在端-邊-云之間按需路同?；鹕揭嬉灿蓄愃频慕鉀Q方案，通過內(nèi)置的“智能決策器”把Pro一條流水線，極大的提升了模型調(diào)用與結(jié)果輸出效率安全提供商mpt-特征-路由-分發(fā)做成安全提供商的角色已從傳統(tǒng)的“數(shù)據(jù)安全防護(hù)者”升級(jí)為智能體全鏈路可信保障體系的構(gòu)建者，核心》數(shù)據(jù)全生命周期安全，通過本地?cái)?shù)據(jù)加密、云端隱私計(jì)算、多模態(tài)數(shù)據(jù)脫敏等技術(shù)，保護(hù)用戶意》智能體協(xié)作安全，構(gòu)建智能體權(quán)限沙箱，對(duì)不同智能體的行為范圍進(jìn)行邊界管控，同時(shí)提供智能體交互的加密通信、行為審計(jì)與錯(cuò)誤追溯能力，防止惡意調(diào)用與越權(quán)操作；計(jì)等，同時(shí)提供應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制，在智能體出現(xiàn)異常行為時(shí)及時(shí)介入管控。30OS提供商傳統(tǒng)OS已經(jīng)從“生態(tài)主導(dǎo)者”轉(zhuǎn)化為服務(wù)于個(gè)人超級(jí)智能體的“硬件資源專屬管理者”，核心價(jià)值體現(xiàn)為對(duì)個(gè)人超級(jí)智能體的運(yùn)行支撐能力，即在“一體多端”模式下完成跨終端硬件的調(diào)配與管理：一是摒棄過去以O(shè)S為中心的資源分配邏輯，轉(zhuǎn)為以個(gè)人超級(jí)智能體需求為核心，動(dòng)態(tài)調(diào)配手機(jī)、PC、家居終端等多設(shè)備的CPU、GPU、NPU及存儲(chǔ)資源，確保超級(jí)智能體的跨終端任務(wù)（如手機(jī)發(fā)起的編輯任務(wù)無縫接續(xù)至PC）能獲得穩(wěn)定算力支撐；二是硬件能力的標(biāo)準(zhǔn)化適配，將不同品牌、類型終端的硬件功能（如攝像頭、傳感器、算力單元）進(jìn)行抽象封裝，轉(zhuǎn)化為超級(jí)智能體可直接調(diào)用的標(biāo)準(zhǔn)化接口，消除“設(shè)備壁壘”，讓超級(jí)智能體無需適配具體硬件即可實(shí)現(xiàn)跨終端操作；三是多端任務(wù)的平滑遷移保障，通過構(gòu)建統(tǒng)一的設(shè)備通信協(xié)議與狀態(tài)同步機(jī)制，協(xié)助超級(jí)智能體完成任務(wù)上下文、運(yùn)行進(jìn)度感知組件和設(shè)備技術(shù)提供商與公共AI主要依賴用戶主動(dòng)輸入不同，個(gè)人AI需要在大量場景中“被動(dòng)感知”用戶所處的環(huán)境與狀態(tài)，從而支撐其全時(shí)記憶、情境判斷與行動(dòng)規(guī)劃。這決定了感知能力不是外圍功能，而是個(gè)人AI能力體系的重要外延。個(gè)人AI的上下文，不應(yīng)只來自語言與歷史記錄，還應(yīng)包括環(huán)境與個(gè)體狀態(tài)。感知能》用戶所處的空間與時(shí)間狀態(tài)》用戶自身和交互對(duì)象的生理與行為狀態(tài)這些信號(hào)共同構(gòu)成個(gè)人AI的情境輸入層，為意圖理解與決策提供現(xiàn)實(shí)約束。31感知組件和設(shè)備技術(shù)提供商的核心價(jià)值，并不在于采集更多原始數(shù)據(jù)，而在于通過預(yù)處理、結(jié)構(gòu)化與場景化映射，將連續(xù)、多源、噪聲較高的感知信號(hào)，轉(zhuǎn)化為可被個(gè)人AI記憶系統(tǒng)吸收的穩(wěn)定認(rèn)知輸入。這一過程決定了哪些信息被記住、如何被提煉、以及在何種情境下被重新調(diào)用。其自身角色從傳統(tǒng)的感知硬件制造商，升級(jí)為面向個(gè)人場景的感知數(shù)據(jù)處理與場景適配服務(wù)商。案例在最新上市的某款A(yù)I眼鏡上，通過搭載某高規(guī)格傳感器以及最新的骨傳導(dǎo)技術(shù)，深度結(jié)合模型算法，極大的增強(qiáng)了設(shè)備對(duì)周圍環(huán)境的感知能力，延展了AI能力的邊界。同時(shí)通過雙目雙光機(jī)二維衍射波導(dǎo)方案+Micro-LED光源方案為用戶提供更強(qiáng)的可視能力，進(jìn)一步加強(qiáng)用戶與外部環(huán)境的連接。在個(gè)人AI產(chǎn)業(yè)體系內(nèi)，個(gè)人超級(jí)智能體是產(chǎn)業(yè)價(jià)值的核心錨點(diǎn)，承接并響應(yīng)個(gè)人全場景智能需求。各參與方立足自身稟賦選擇的差異化組合路徑，本質(zhì)上都是從產(chǎn)業(yè)不同層級(jí)出發(fā)，逐步向核心靠攏、實(shí)現(xiàn)與個(gè)人超級(jí)智能體深度對(duì)接的過程，最終推動(dòng)產(chǎn)業(yè)從技術(shù)供給走向場景價(jià)值落地。當(dāng)前，三大路徑并行發(fā)展，共同構(gòu)建起多元協(xié)同的產(chǎn)業(yè)演進(jìn)格局：此類路徑以豆包、ChatGPT等成熟的公共AI平臺(tái)為代表，起步于能力層的模型組件供給，核心目標(biāo)是通過核心層，打通通往整合層的交互鏈路，實(shí)現(xiàn)與個(gè)人超級(jí)智能體的場景化對(duì)接。其核心邏輯是“能力輸出+終端承載”，一方面依托自身在模型、算法等能力組件層的核心優(yōu)勢，將虛擬AI能力進(jìn)行場景化適配；另一方面通過與智能音箱、車載終端、向整合層（AI終端）的滲透，讓抽象的AI能力具備物理交互載體。借助這一路徑，公共AI平臺(tái)可依托既有用戶認(rèn)知，快速實(shí)現(xiàn)能力從外圍組件層向整合層的下沉，進(jìn)而通過終端的場景化交互，精準(zhǔn)對(duì)接個(gè)人超級(jí)智能體的需求響應(yīng)，讓核心層價(jià)值在實(shí)體場景落地。32 案例近期某大模型廠商與終端廠商聯(lián)合發(fā)布了AI手機(jī)。模型廠商作為公共AI平臺(tái)輸出系統(tǒng)級(jí)大模型能力，主導(dǎo)AI助手的產(chǎn)品定義與功能落地，通過操作系統(tǒng)層面的深度適配獲得全局喚醒、跨應(yīng)用調(diào)用等底層權(quán)限。硬件廠商負(fù)責(zé)硬件研發(fā)、供應(yīng)鏈管理與生產(chǎn)制造，聚焦硬件打磨與渠道運(yùn)營，雙方形成專業(yè)分工與利潤共享機(jī)制，共同推出定制化AI手機(jī)終端，讓跨應(yīng)用比價(jià)、行程整理等復(fù)雜AI功能通過實(shí)體硬件場景化落地。以iOS、HarmonyOS等OS平臺(tái)為代表，該路徑聚焦整合層的核心樞紐作用，通過OS平臺(tái)與大模型的深度融合，搭建個(gè)人超級(jí)智能體與外圍層級(jí)的連接橋梁。其核心邏輯是“系統(tǒng)能力+生態(tài)聯(lián)動(dòng)”，將能力層的大模型能力深度集成至OS底層，打造“AIOS”，使整合層具備更強(qiáng)的能過構(gòu)建統(tǒng)一的系統(tǒng)級(jí)AIAPI、優(yōu)化算力調(diào)度框架，OS平臺(tái)為服務(wù)層提供標(biāo)準(zhǔn)化AI能力調(diào)用接口；整合效的能力支撐與場景延伸通道，成為連接核心與外圍的關(guān)鍵紐帶。此類路徑以聯(lián)想等終端廠商為代表。作為整合層的核心角色，終端廠商天然具備“上承智能體服務(wù)、下接生態(tài)與組件”的有利生態(tài)占位，因此采用全鏈路自主整合模式，實(shí)現(xiàn)從能力層、服務(wù)層到整合層的全面鏈接，直達(dá)位于核心的個(gè)體用戶。其核心邏輯是“全鏈把控+閉環(huán)適配”，圍繞個(gè)人超級(jí)智能體的全場景需求，精準(zhǔn)發(fā)揮整合層的樞紐作用：深度鏈接能力層，通過自研或定制AI芯片、優(yōu)化大模型輕量化部署（如聯(lián)想推理加速引擎實(shí)現(xiàn)端側(cè)高效推理夯實(shí)底層技術(shù)支撐；在整合層自身，構(gòu)建“AI終端+可信個(gè)人云”的端云一體架構(gòu)，既以AIPC、AI手機(jī)等設(shè)備作為智能交互的核心入口，又通過可信個(gè)人云保障數(shù)據(jù)安全與能力沉淀，筑牢核心支撐底座；對(duì)接用戶與服務(wù)層，一方面直接提供個(gè)人超級(jí)智能體服務(wù)（如聯(lián)想“天禧”個(gè)人超級(jí)智能體另一方面整合工作、學(xué)習(xí)等五大場景的個(gè)性化應(yīng)用與服務(wù)，推動(dòng)智能價(jià)值落地。通過這種全層級(jí)穿透的整合模式，終端廠商可實(shí)現(xiàn)各層級(jí)能力與個(gè)人超級(jí)智能體需求的精準(zhǔn)匹配，憑借整合層核心地位，在生態(tài)協(xié)同中掌握主動(dòng)權(quán)。33這三種路徑呈現(xiàn)出“從不同層級(jí)向核心聚攏”的共性邏輯，未來交叉融合的趨勢將更為明顯：公共AI廠商可能深化與OS平臺(tái)的合作，實(shí)現(xiàn)從能力層到整合層的深度滲透；OS平臺(tái)可能進(jìn)一步開放生態(tài)，聯(lián)動(dòng)更多能力層資源與服務(wù)層場景；垂直整合廠商也可能通過生態(tài)共建，吸納外部資源完善各層級(jí)布局。多路徑的協(xié)同演進(jìn)，將持續(xù)優(yōu)化各層級(jí)與個(gè)人超級(jí)智能體的協(xié)同效率，推動(dòng)個(gè)人AI產(chǎn)業(yè)從層級(jí)割裂走向協(xié)同融合，最終實(shí)現(xiàn)以個(gè)體用戶為核心，各層級(jí)高效協(xié)同的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。個(gè)人AI這一新形態(tài)，對(duì)交互模式、端云算力調(diào)度、用戶記憶和可信安全提出的系統(tǒng)性要求。它們共同決定了個(gè)人AI能否長期運(yùn)行、持續(xù)進(jìn)化，并真正承擔(dān)AI雙胞胎的角色。傳統(tǒng)交互以GUI（GraphicUI）為主，而個(gè)人AI的運(yùn)行環(huán)境將脫離單一屏幕與固定界面的限制，長期存在于數(shù)字空間與物理空間疊加的多終端環(huán)境中：多設(shè)備并存、多屏協(xié)同、虛實(shí)融合，信息隨時(shí)間序列持續(xù)演進(jìn)，用戶的注意力與意圖在不同場景間高速切換。在這種條件下，若仍以鍵鼠或觸控為主的單點(diǎn)輸入與靜態(tài)界面作為交互核心，交互將被固化為碎片化指令，智能體難以維持任務(wù)上下文，更無法形成連續(xù)的行動(dòng)閉環(huán)。因此，個(gè)人AI面臨的關(guān)鍵技術(shù)問題不僅僅是界面形態(tài)升級(jí)，而是構(gòu)建以個(gè)人超級(jí)智能體為中心的AUI（AgenticUI）機(jī)制。在輸入側(cè)，AUI需要以多模態(tài)融合感知作為統(tǒng)一輸入通道，將語音、視線、手勢、觸覺等自然行為映射為結(jié)構(gòu)化指令，使交互從二維頁面操作擴(kuò)展為對(duì)三維空間對(duì)象的選擇、操控與編排；在任務(wù)承載側(cè)，通過多屏協(xié)同與空間化布局，實(shí)現(xiàn)PC、手機(jī)、可穿戴與家居終端間的無縫切換，并以時(shí)間序列驅(qū)動(dòng)的方式，將任務(wù)的展示、調(diào)用、處理與狀態(tài)預(yù)期組織為連續(xù)交互流；在表達(dá)側(cè)，引入情感計(jì)算機(jī)制，將用戶畫像、歷史上下文與多模態(tài)信號(hào)提煉為情緒變量，參與模型的策略選擇與表達(dá)控制。從技術(shù)本質(zhì)上看，AUI要解決的是在多設(shè)備、多空間、強(qiáng)動(dòng)態(tài)條件下，如何維持交互狀態(tài)、認(rèn)知上下文與表達(dá)風(fēng)格的一致性。34圖4以智能體為中心的AUI（AgenticUI）表達(dá)層任務(wù)承載層輸入層表達(dá)層任務(wù)承載層輸入層+視頻聲音圖像動(dòng)作+視頻聲音圖像動(dòng)作空間布局多屏協(xié)同個(gè)人AI對(duì)算力提出的新要求，并不是“把算力做大穿戴與各類AIoT設(shè)備，算力差異巨大；網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)不穩(wěn)定；同時(shí)個(gè)人數(shù)據(jù)高度敏感、隱私約束嚴(yán)格。若仍采用固定的集中式算力節(jié)點(diǎn)或統(tǒng)一模型部署，智能體能力會(huì)被設(shè)備與網(wǎng)絡(luò)“切碎”，表現(xiàn)為跨端不時(shí)要求、當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、終端設(shè)備性能與能耗預(yù)算等指標(biāo)。35在架構(gòu)落地上，端側(cè)承擔(dān)敏感數(shù)據(jù)處理、高頻低延遲、強(qiáng)情境相關(guān)的即時(shí)任務(wù)，確保響應(yīng)確定性與隱私可控；云側(cè)以個(gè)人云為載體承接復(fù)雜分析與規(guī)劃、跨場景協(xié)同、長時(shí)計(jì)算與知識(shí)擴(kuò)展，提供能力托底與全局一致性。對(duì)網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定場景，系統(tǒng)應(yīng)具備動(dòng)態(tài)降級(jí)與無縫切換能力，從云端大模型可以無縫切換到邊緣/本地輕量模型，保證服務(wù)連續(xù)性與體驗(yàn)一致性。因此，個(gè)人AI要實(shí)現(xiàn)長期運(yùn)行與持續(xù)進(jìn)化，需要實(shí)現(xiàn)“任務(wù)-模型-算力位置”三者聯(lián)動(dòng)的協(xié)同機(jī)制：以統(tǒng)一調(diào)度把任務(wù)按隱私、時(shí)延與復(fù)雜度進(jìn)行路由與級(jí)聯(lián)，以分層模型與跨端狀態(tài)管理維持行為與認(rèn)知一致，最終在高度分散的算力現(xiàn)實(shí)中實(shí)現(xiàn)連續(xù)交互與長期演進(jìn)。圖5端邊云協(xié)同調(diào)度技術(shù)將成熟數(shù)據(jù)類型與隱私級(jí)別計(jì)算復(fù)雜度與實(shí)時(shí)要求敏感與實(shí)時(shí)任務(wù)復(fù)雜分析與規(guī)劃端側(cè)優(yōu)先云端優(yōu)先36在端云混合架構(gòu)解決了“算力遷移下的運(yùn)行連續(xù)性”之后，格，并把當(dāng)下任務(wù)與長期規(guī)劃統(tǒng)一起來；但現(xiàn)實(shí)中，用戶意圖往往隱含且動(dòng)態(tài)變化，單靠當(dāng)前對(duì)話上因此，個(gè)人AI對(duì)記憶提出了新的要求：記憶體系的目標(biāo)不是“記得更多”，而是支撐全意圖理解與跨時(shí)空一致性。問題在于，真實(shí)意圖并不只存在于當(dāng)下指令，而是分散在長期目標(biāo)、歷史選擇、情行為模式與情緒反應(yīng)等多尺度信號(hào)中；若僅依賴單一記憶形態(tài)（長上下文或單一日志只能覆蓋局部線索，既難以還原完整意圖結(jié)構(gòu)，也無法形成可持續(xù)的個(gè)性化一致性。解決這一問題的總體思路，是構(gòu)建可演進(jìn)的多類型記憶協(xié)同框架，并做到分層建模、分域存儲(chǔ)、可控調(diào)用：長期記憶提供目標(biāo)、偏好與價(jià)值約束；短期/工作記憶承載當(dāng)前任務(wù)狀態(tài)與推理中間量；情境記憶補(bǔ)足時(shí)間/地點(diǎn)/設(shè)備/應(yīng)用等場景線索；程序性記憶沉淀可復(fù)用流程與操作習(xí)慣；情感相關(guān)記憶校準(zhǔn)表達(dá)與決策風(fēng)格。多類型記憶統(tǒng)一納入同一計(jì)算框架后，智能體才能在跨時(shí)間、跨場景交互中維持個(gè)人AI的安全邊界，已從“對(duì)話是否安全”升級(jí)為“智能體在長期記憶+工具調(diào)用+自主行動(dòng)”條件下，能否持續(xù)被約束，且用戶始終保有可驗(yàn)證、可中止的最終控制權(quán)”。因此，可信安全必須內(nèi)嵌于全鏈路：數(shù)據(jù)采集-傳輸-推理-工具調(diào)用-行動(dòng)執(zhí)行，而不是事后疊加的防護(hù)。首先，核心難題是讓敏感數(shù)據(jù)“可用但不可見、可算但不可取”。個(gè)人AI必須持續(xù)使用郵件/文檔/日程/畫像等高敏數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)不能在端云協(xié)同中被云側(cè)窺探，也不能被模型或工具鏈復(fù)制帶走。產(chǎn)業(yè)普遍使用TEE技術(shù)解決，當(dāng)前TEE已從CPU擴(kuò)展到CPU+GPU全鏈路機(jī)密計(jì)算。被取用與拼裝。底層安全需要兩項(xiàng)同步升級(jí)：一是抗量子加密，用于升級(jí)端云通信與密鑰體系，降低“運(yùn)行了什么代碼、調(diào)用了哪些工具、輸出是否符合策略”，以滿足金融/政務(wù)37第三，智能體安全的主戰(zhàn)場已從“是否訪問數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)向“是否在正確條件下觸發(fā)了正確行動(dòng)”。隨著MCP等工具協(xié)議普及，風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步外溢到“工具鏈與協(xié)議面”：攻擊者可利用內(nèi)容投毒或?qū)崿F(xiàn)缺陷，誘導(dǎo)模型生成危險(xiǎn)調(diào)用參數(shù)，觸發(fā)越權(quán)訪問或數(shù)據(jù)回傳。因此，更可落地的端云一體安全架構(gòu)應(yīng)當(dāng)是“輸入過濾+核心約束+執(zhí)行沙箱+數(shù)據(jù)最小化+硬件圖6端云一體的安全架構(gòu)云側(cè)服務(wù)器CPU隨著技術(shù)側(cè)逐步具備支撐個(gè)體超級(jí)智能體長期運(yùn)行的條件，應(yīng)用側(cè)開始直面“如何持續(xù)承接并放大個(gè)體需求”的問題，個(gè)人AI產(chǎn)業(yè)的演進(jìn)邏輯開始從技術(shù)推進(jìn)轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)構(gòu)建。應(yīng)用層圍繞個(gè)體體驗(yàn)的深化與生態(tài)協(xié)同的擴(kuò)展，持續(xù)生成新的需求結(jié)構(gòu)；底層技術(shù)則圍繞算力與模型能力的協(xié)同演進(jìn)，不斷升級(jí)承載能力以適配這些需求。由此，個(gè)人AI產(chǎn)業(yè)逐步形成了兩組相互作用、相互牽引的演進(jìn)機(jī)制。38開放的智能體生態(tài)以能力模塊與領(lǐng)域智能體開放的智能體生態(tài)以能力模塊與領(lǐng)域智能體一方面，個(gè)人超級(jí)智能體以長期記憶、情境理解與自主執(zhí)行為核心能力，將個(gè)人需求從一次次的零散指令，轉(zhuǎn)化為可持續(xù)、可推斷、可積累的長期意圖，新體驗(yàn)持續(xù)替代舊功能，并在持續(xù)服務(wù)中不斷催生新的服務(wù)空間；另一方面，開放的智能體生態(tài)以能力模塊與領(lǐng)域智能體為供給形態(tài)，圍繞這些新意圖快速組織能力、擴(kuò)充供給，使價(jià)值不止停留“平臺(tái)圍墻”之內(nèi)，而演進(jìn)為覆蓋多場景、多專業(yè)的開放的生態(tài)越繁榮，可承接的需求邊界越被擴(kuò)展。二者在“需求牽引供給、供給創(chuàng)造需求”的循環(huán)中持續(xù)正反饋，構(gòu)成個(gè)人AI產(chǎn)業(yè)的核心增長引擎。算力模型模型39算力增強(qiáng)和模型效率兩個(gè)核心因素將驅(qū)動(dòng)端側(cè)AI性能的指數(shù)級(jí)提升和個(gè)人超級(jí)智能體的快速進(jìn)化。這兩個(gè)因素互相促進(jìn)，形成疊加效應(yīng)，呈現(xiàn)出雙螺旋式增長。一方面，摩爾定律并不會(huì)停滯。AI芯片加速上市，激活市場活力，端側(cè)算力能力持續(xù)增強(qiáng)，使更復(fù)雜、更貼近個(gè)體的模型能夠進(jìn)入個(gè)人市場；另一方面，模型結(jié)構(gòu)持續(xù)創(chuàng)新，算法不斷優(yōu)化，推理加速技術(shù)不斷進(jìn)步，端側(cè)模型的性能也將更高效、更精準(zhǔn)、速度更快，推動(dòng)端側(cè)智能普及。在這種由模型和算力系統(tǒng)共同優(yōu)化的雙螺旋模式的驅(qū)動(dòng)下，個(gè)人超級(jí)智能體的性能和體驗(yàn)將會(huì)指數(shù)級(jí)增長，快速實(shí)現(xiàn)個(gè)人AI的普惠與平權(quán)。在雙引擎與雙螺旋的共同作用下，個(gè)人AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展正在顯著加速：智能體能力由線性推進(jìn)轉(zhuǎn)為在需求牽引與技術(shù)共振中加速演化，不斷提升整體性能，不斷擴(kuò)展能力邊界。個(gè)人超級(jí)智能體能力的持續(xù)演進(jìn)，使個(gè)人AI的產(chǎn)業(yè)化門檻從“模型能力”上移到“系統(tǒng)工程與可信治理”層面?如果底層標(biāo)準(zhǔn)、產(chǎn)業(yè)治理與政策供給不同步成熟，產(chǎn)業(yè)將更容易出現(xiàn)生態(tài)割裂、責(zé)任不清與合規(guī)不確定性疊加，進(jìn)而制約規(guī)?；涞嘏c長期可持續(xù)發(fā)展。體的定義、能力邊界與實(shí)現(xiàn)路徑理解不一，記憶結(jié)構(gòu)、意圖繼承、多輪任務(wù)狀態(tài)等關(guān)鍵能力缺乏統(tǒng)一的描述語言與分級(jí)體系，產(chǎn)品宣稱與產(chǎn)業(yè)評(píng)估缺少可對(duì)齊的“共同坐標(biāo)系”。》互操作與狀態(tài)語義缺失，導(dǎo)致跨設(shè)備、跨智能運(yùn)行環(huán)境下，缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、狀態(tài)表達(dá)與交互語義，使得不同智能體即便愿意協(xié)作，也難下文與記憶難以共享，生態(tài)協(xié)同成本高企。長期保存、意圖是否被正確繼承、智能體在多輪任務(wù)中是否發(fā)生偏移、代理執(zhí)行是否符合用戶授權(quán)等，缺乏可驗(yàn)證、可比較的測試方法與評(píng)測基線；一旦出現(xiàn)事故或糾紛，事實(shí)認(rèn)定與責(zé)任歸屬缺少工程證據(jù)鏈支撐。40廠商自定義指標(biāo)或零散用例，尚未形成覆蓋核心能力的統(tǒng)一最小集合。建議建設(shè)面向終端性能、記憶效果、Agent能力與安全防護(hù)四大維度的基礎(chǔ)測試集，作為最低評(píng)測基線。》安全與合規(guī)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)不閉環(huán)，放大系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)與合規(guī)摩擦。個(gè)人AI天然涉及長期行為數(shù)據(jù)、持續(xù)學(xué)習(xí)與跨應(yīng)用調(diào)用，但數(shù)據(jù)采集邊界、記憶留存周期、日志留存與可追溯要求在不同產(chǎn)品與地區(qū)差異巨大，既增加用戶風(fēng)險(xiǎn)，也顯著提高企業(yè)合規(guī)成本。即便具備技術(shù)上可行的標(biāo)準(zhǔn)，個(gè)人AI仍可能在現(xiàn)實(shí)中走向割裂，其根源在于產(chǎn)業(yè)治理機(jī)制尚未成型：產(chǎn)業(yè)各個(gè)能力提供方往往圍繞各自生態(tài)獨(dú)立演進(jìn)，缺乏統(tǒng)一的協(xié)作約束、責(zé)任劃分與運(yùn)行規(guī)則，導(dǎo)致兼容、共享與協(xié)同動(dòng)力不足，用戶跨終端使用時(shí)數(shù)據(jù)與任務(wù)難以連續(xù)流轉(zhuǎn)、服務(wù)頻繁中斷，協(xié)同價(jià)值難以釋放?！沸袨榇淼臋?quán)責(zé)鏈條拉長，但責(zé)任邊界與可歸責(zé)機(jī)制不清。當(dāng)個(gè)人AI代表用戶執(zhí)行操作（信息發(fā)商、OS平臺(tái)、模型提供方與第三方工具/服務(wù)之間劃分，缺少行業(yè)一致的可操作邊界；同時(shí)缺乏》“授權(quán)-調(diào)用-執(zhí)行”的權(quán)限治理薄弱，容易產(chǎn)生過度授權(quán)與鏈?zhǔn)斤L(fēng)險(xiǎn)。個(gè)人AI需要長期權(quán)限與動(dòng)束；在工具/插件不斷擴(kuò)展的情況下，權(quán)限鏈路一旦失控，風(fēng)險(xiǎn)將沿“智能體-工具-應(yīng)用-賬戶”快速傳導(dǎo)?！烽L期記憶與個(gè)人數(shù)據(jù)的治理要求更高，但行業(yè)普遍缺乏一致的邊界與約束。長期記憶涉及更敏感少統(tǒng)一治理邊界；我國針對(duì)生成式AI已有對(duì)應(yīng)管理辦法，但在個(gè)人AI“端側(cè)/可信個(gè)人云”的長期運(yùn)行場景中，問題將會(huì)更突出，更需要一致的治理框架支撐。41的交互入口與分發(fā)節(jié)點(diǎn)，可能形成新的“能力分配權(quán)/流量分配權(quán)”，帶來對(duì)應(yīng)用與服務(wù)的不透明調(diào)用、隱性歧視、強(qiáng)綁定與鎖定效應(yīng)；若缺少足夠的透明度，生態(tài)現(xiàn)有政策與監(jiān)管主要分散在人工智能、數(shù)據(jù)安全、個(gè)人信息保護(hù)、網(wǎng)絡(luò)與內(nèi)容治理、軟件與信息服務(wù)等通用領(lǐng)域，整體更聚焦模型能力、算力基礎(chǔ)設(shè)施、行業(yè)賦能與智能終端硬件發(fā)展；而對(duì)以“個(gè)人AI/個(gè)人超級(jí)智能體”為核心、強(qiáng)調(diào)長期陪伴與行為代理的新型智能形態(tài)，仍缺乏更具針對(duì)性的產(chǎn)業(yè)定位與制度化抓手。業(yè)綜合標(biāo)準(zhǔn)化體系”推進(jìn)與治理框架建設(shè)中，更多提供的是方向性頂層設(shè)計(jì)；但個(gè)人AI作為新的產(chǎn)業(yè)與技術(shù)復(fù)合形態(tài)，缺少清晰的政策歸類口徑與可衡量的產(chǎn)業(yè)指標(biāo)體系，地方政策與產(chǎn)業(yè)投未成年人防沉迷等提出明確要求，但個(gè)人AI的典型形態(tài)往往是“端側(cè)常駐+跨應(yīng)用調(diào)用+長期記規(guī)證據(jù)方面面臨更復(fù)雜的邊界判斷與落地不確定性。策工具在試點(diǎn)示范、場景開放、合規(guī)指引、責(zé)任鏈條與評(píng)測認(rèn)證等方面，對(duì)個(gè)人AI的針對(duì)性仍不總體而言，個(gè)人AI產(chǎn)業(yè)并不缺技術(shù)探索，而是亟需與其新形態(tài)相匹配的政策空間與制度供給。只有當(dāng)43本章為對(duì)個(gè)人AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的趨勢判斷，基于廠商信息與產(chǎn)業(yè)訪談形成。相關(guān)結(jié)論的落地時(shí)間與適用范圍，將隨政策供給、標(biāo)準(zhǔn)體系完善程度及產(chǎn)業(yè)協(xié)同情況動(dòng)態(tài)調(diào)整。個(gè)人智能體正逐步擺脫單純的工具化定位，突破內(nèi)容生成類場景，向自主化執(zhí)行和協(xié)作方向演進(jìn)。2026年也因此被視為個(gè)人超級(jí)智能體實(shí)現(xiàn)質(zhì)變的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。個(gè)人超級(jí)智能體的智能化水平將完成其核心突破在于形成了從任務(wù)感知到結(jié)果交付的全鏈路自主能力。當(dāng)用戶提出較為復(fù)雜的需求時(shí)，智能體可基于對(duì)用戶意圖的深層理解自動(dòng)拆解任務(wù)目標(biāo)，并類比個(gè)人的思維模式對(duì)子任務(wù)賦予恰當(dāng)?shù)牟僮餍蛄泻蛢?yōu)先級(jí)。而后依據(jù)覆蓋多場景的復(fù)雜邏輯調(diào)度自身多模態(tài)能力，或協(xié)同外部資源形成執(zhí)行閉環(huán)，全程僅需個(gè)人在關(guān)鍵決策節(jié)點(diǎn)進(jìn)行少量干預(yù)。2026年將成為個(gè)人超級(jí)智能體能力規(guī)模化落地的關(guān)鍵一年，核心支撐在于端云一體混合架構(gòu)的全面成熟與普及。這一架構(gòu)將徹底打破傳統(tǒng)“本地計(jì)算+基礎(chǔ)云同步”的局限，實(shí)現(xiàn)個(gè)人超級(jí)智能體在AI其核心突破體現(xiàn)在兩大維度：一是端側(cè)AI能力的爆發(fā)式提升，依托推理加速引擎等技術(shù)，普通終端的本地推理能力將實(shí)現(xiàn)3倍以上躍升，可支撐多模態(tài)感知、個(gè)人知識(shí)庫實(shí)時(shí)調(diào)用等高頻核心功能，大幅降低對(duì)云端依賴；二是可信安全體系的全鏈路貫通，以可信個(gè)人云為核心，結(jié)合硬件級(jí)安全引擎與標(biāo)準(zhǔn)化安全協(xié)議，實(shí)現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)從采集、存儲(chǔ)到使用的全生命周期隱私保護(hù)，解決智能體普及的核心信任瓶頸。44聯(lián)想天禧個(gè)人超級(jí)智能體的實(shí)踐已驗(yàn)證該架構(gòu)可行性。聯(lián)想不僅在AIPC終端側(cè)實(shí)現(xiàn)了7B大語言模型的部署和運(yùn)行，并將天禧個(gè)人超級(jí)智能體升級(jí)為端和個(gè)人云協(xié)同的架構(gòu)，致力于端側(cè)和云側(cè)資源的充分利用，達(dá)成性能和成本這兩條硬約束下的優(yōu)化方案。這將成為未來的行業(yè)標(biāo)配，推動(dòng)個(gè)人超級(jí)智能體從技術(shù)嘗鮮轉(zhuǎn)化為規(guī)?；M(fèi)體驗(yàn)。IDC預(yù)測，2026年全球生成式AI消費(fèi)者規(guī)模將突破50億大關(guān)，核心驅(qū)動(dòng)力來自用戶對(duì)智能體的認(rèn)知與使用率正持續(xù)攀升。IDC數(shù)據(jù)顯示，相較于2024年，2025年了解過智能體的中國用戶占比提升了24%，實(shí)際使用過智能體的用戶占比將逼近50%，“AI助手”的功能定位越來越受到市場認(rèn)可。用戶核心訴求向安全與個(gè)性化聚焦，對(duì)比2024年，2025年中國個(gè)人用戶對(duì)安全隱私保護(hù)的提及率從39%升至43%，對(duì)個(gè)性化服務(wù)的需求占比從30%提升至35%。隨著智能體深度融入日常流程，2026年這兩大訴求將進(jìn)一步升級(jí)，躋身用戶關(guān)注的核心議題Top3。這種關(guān)注催生個(gè)人AI的強(qiáng)烈需求，將在2026年推動(dòng)個(gè)人AI用戶的滲透率爆發(fā)式增長，成為行業(yè)發(fā)展的重要里程碑。作為個(gè)人超級(jí)智能體的核心承載體，智能終端不只是AI能力的運(yùn)行環(huán)境，更是智能體實(shí)現(xiàn)感知、理界也會(huì)發(fā)生顯著變化。在工具型AI階段，終端升級(jí)主要圍繞性能提升與單點(diǎn)功能增強(qiáng)展開；而在個(gè)這直接帶來三方面變化：45IDC預(yù)測，人均智能終端臺(tái)數(shù)將從2023年的5臺(tái)上升至2028年的12臺(tái)，這一增長是個(gè)人超級(jí)智能體常駐運(yùn)行所必需的終端在場密度提升的結(jié)果。這一趨勢不僅體現(xiàn)在PC、平板、智能手機(jī)等傳統(tǒng)智能終端數(shù)量的增加，更體現(xiàn)在新型智能終端形態(tài)智能終端以通用計(jì)算和信息處理為核心，主要承擔(dān)辦公、娛樂、通信等通用場景，而新型智能終端則突破了形態(tài)和功能邊界，具備可穿戴、可移動(dòng)、具身交互等特性，以AIAgent為核心，能夠主動(dòng)感知、理解和服務(wù)用戶，成為個(gè)人超級(jí)智能體的原生承載體。新型終端的快速滲透和場景擴(kuò)展，是推動(dòng)人均終端臺(tái)數(shù)提升、滿足個(gè)人超級(jí)智能體常駐運(yùn)行需求。IDC預(yù)測，2026年中國傳統(tǒng)AI終端出貨量將超過3億臺(tái)。2025-2029年，全球智能終端市場正處于由人工智能驅(qū)動(dòng)的深度變革期。但這一輪變革的本質(zhì)，已由單一的硬件性能升級(jí)，轉(zhuǎn)向以個(gè)人AI為核心，重新定義終端、系統(tǒng)與生態(tài)：在硬件層面，終端持續(xù)集供本地推理與實(shí)時(shí)響應(yīng)能力；在軟件層面，操作系統(tǒng)與應(yīng)用生態(tài)正圍繞智能體重構(gòu)，使AI能夠常駐運(yùn)行、持續(xù)感知并參與用戶的日常決策與行動(dòng)。AIPC正成為企業(yè)與個(gè)人場景中的核心終端，承擔(dān)本地推理、復(fù)雜任務(wù)與隱私敏感計(jì)算，是個(gè)人超級(jí)圖9AIPC市場預(yù)測80%40%20%272.7266.0268.0271.8275.320.9%32.5%23.9%33.4%36.6%38.9%64.3%45.7%30.9%42.4%47.6%38.8%18.7%2025202620272028202941.941.642.343.844.6出貨量80%GenAI80%GenAI40%20%28.8%6.3%20.3%33.3%38.2%36.5%33.9%73.4%51.2%37.3%32.6%37.3%30.9%24.5%20252026202720282029注：處理器中含NPU的PC產(chǎn)品即定義為AIPC,其中NPU性能在40TOPS以上(Apple產(chǎn)品NPU在38TOPS以上)的PC產(chǎn)品定義46AI平板的升級(jí)，標(biāo)志著個(gè)人超級(jí)智能體從核心設(shè)備向伴隨設(shè)備擴(kuò)展。在教育、家庭與輕辦公場景中，AI平板通過本地推理、多模態(tài)交互與邊緣AI能力，使其能夠在低延遲、弱網(wǎng)絡(luò)或私密環(huán)境下持續(xù)在場，成為連接PC與手機(jī)的重要中間節(jié)點(diǎn)。圖10AI平板市場預(yù)測全球AI平板比例分布全球AI平板比例分布（百萬臺(tái))80%40%20%149.7149.3150.732.6%52.4%47.4%35.1%.20.0%9.8%343%20252026202720282029中國中國AI平板比例分布（百萬臺(tái))33.834.635.135.535.9出貨量80%GenAI80%GenAI40%20%18.5%29.4%48.4%47.6%43.8%39.3%56.1%620252026202720282029AI手機(jī)是個(gè)人超級(jí)智能體最核心、最高頻、最具主權(quán)屬性的運(yùn)行入口。預(yù)計(jì)到2029年，GenAI手機(jī)將占全球出貨量的69.9%。個(gè)人超級(jí)智能體正從可選能力，轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苁謾C(jī)的默認(rèn)能力。隨著GenAI技術(shù)向中端與大眾機(jī)型下沉，個(gè)人超級(jí)智能體不再是高端設(shè)備的差異化賣點(diǎn)，而是手機(jī)OS平臺(tái)與使用體驗(yàn)的基礎(chǔ)組成部分。與此同時(shí)，BasicAI手機(jī)與非AI手機(jī)的市場份額持續(xù)下降，非AI手機(jī)逐步退出主流市場，僅在極低價(jià)或新興市場保留有限空間。智能手機(jī)正式進(jìn)入“以個(gè)人超級(jí)智能體為中心”的時(shí)代。47圖11AI手機(jī)市場預(yù)測全球全球AI手機(jī)比例分布（百萬臺(tái))80%40%20%1254.61243.81280.61300.51317.49.8%%4.2%69.9%4.2%26.4%27.4%23.9%23.2%21.7%43.8%23.2%21.7%31.2%20.2%20252026