行业生态加速扩张 - 华为宣布投入10亿元启动"天工计划"，重点支持开发者构建AI元服务、意图框架与智能体 [1][2] - 高通联合主流安卓厂商启动"AI加速计划"，从三个维度扩展边缘智能应用：在智能手机上实现更多AI功能、将智能体体验引入更多终端、与中国模型提供商和开发者合作 [1][3] - 产业界成立"IIFAA智能体可信互连工作组"，中国信通院、荣耀、OPPO、小米、华为等成为首批成员，致力于制定跨智能体交互的安全技术规范 [6] 手机厂商战略布局 - 中国主流手机厂商全面布局AI智能体赛道，从传统语音助手向具备自主决策和执行能力的AI智能体演进 [2] - 华为发布鸿蒙智能体框架（HMAF），目标是构建具备自主决策和群体协作能力的AI生态系统 [2] - 荣耀基于MagicGUI开源大模型，其AI智能体YOYO已具备多模态AI感知、情境记忆与基于屏幕理解的跨应用执行能力 [3] 技术发展与架构变革 - 手机厂商通过内置本地化端侧模型，区分AI手机与用户下载第三方AI应用的功能差异 [2] - 高通公司认为需打造智能体赋能的调制解调器、革新内存架构以突破内存和算力瓶颈，并为AI打造低功耗、高性能的处理器 [7] - 华为测试的小艺任务空间功能可自主调度120多种对接工具和第三方智能体，其开放平台提供4种开发模式、50多种开发组件能力 [6] 当前挑战与瓶颈 - 当前手机端和云端的视觉大模型难以精准理解包含弹出广告、临时促销活动等变量的复杂App页面 [4] - 手机智能体多采取"读屏+模拟点击"的技术路线，这被视作生态建设的过渡方案，理想形态是第三方App主动开放API和服务控件 [4] - 第三方App适配意愿不足，原因包括数据安全顾虑、担心流量入口价值被稀释以及各厂商AI平台不统一导致适配成本过高 [4] 商业化路径展望 - 手机厂商设备装机量高，可成为第三方互联网服务的核心流量入口，通过优先级展示实现变现 [7] - 商业化核心应是通过AI提升用户服务触达效率、激发消费意愿，进而扩大整体市场规模，这被视为一种健康的市场扩容模式 [7] - AI智能体未来有望从手机扩展到平板、PC，再到更多终端设备 [6]

AI眼镜与终端智能体发展现状 - AI眼镜被视为继手机之后的下一代智能终端，具备捕捉人脸、行为轨迹、环境影像等功能，但隐私泄露风险突出，尤其在数据采集、处理、传输环节存在窃听、篡改风险 [1] - 2025年AI大模型加速下沉，智能体渗透至手机、眼镜、耳机、车机等终端设备，重新定义生活、工业、医疗、教育等行业的交互方式，例如Meta Quest 4 Pro实现毫米级手势识别，华为Vision Glass 2025支持眼动触发导航 [2] - 终端智能体从传统智能终端演进为"端侧"运行的新形态，技术变化带来体验边界突破，如荣耀Magic6 Pro的AI助手可基于用户行为自动推送登机牌、健康码等服务 [2] 终端智能体的安全挑战 - 终端智能体风险从数据泄露扩展至模型行为、身份伪造、环境感知误导、算法伦理等深层问题，例如智能眼镜易被用于无感知偷拍或数据中转攻击 [3][7] - 《白皮书》提出六大风险层级：设备层、数据层、模型层、端云协同层、接口层、业务层，细化至"用户身份""恶意prompt工程""权限滥用"等具体攻击路径 [7] - 模型层风险中，提示词诱导（Prompt Injection）攻击可通过构造输入诱导模型泄露内部逻辑或输出违法内容，智能座舱助手若误判疲劳状态可能引发真实空间安全风险 [7][8] 智能化演进的技术特征 - 智能化深度从移动APP简单赋能力演进至AI原生，交互从单模态升级为多模态及空间智能，服务模式从用户被动服务转向主动服务 [5] - 场景复杂性从单场景服务扩展至全场景任务编排，连接宽度从单一APP完成任务发展为跨应用复杂协同，实现设备与物理世界、智能体之间的广泛连接 [5] - 跨设备多智能体协同带来信任、身份、安全问题新挑战，如链路不可信、授权不可信、身份流通困难，以及全面连接导致的数据传输风险敞口扩大 [6] 行业安全解决方案与生态建设 - 《白皮书》提出三大防护路径：单智能体安全（安全护栏、数据去毒）、多智能体可信互连（可信数据流转、身份认证）、AI终端安全（可信隐私沙箱、跨设备连接） [8] - 蚂蚁集团在Rokid Glasses、小米AI眼镜中应用可信交互服务技术，升级"蚁天鉴"大模型安全解决方案，新增智能体安全评测四大功能 [9] - IIFAA联盟推出智能体可信互连技术ASL，构建智能体间可信连接、运行时安全保护、业务安全防护三大核心能力，覆盖MCP、A2A等通信协议 [10]