行业趋势与市场格局 - 智能体行业的叙事焦点正从通用智能体转向更具体的**端侧智能体**，即部署在手机、电脑、汽车等个人设备上，能操作本地环境和工具的智能体 [1] - 行业共识认为，未来智能体的壁垒在于**能打通多少个人设备、互联多少服务**，其目标是成为新的能力层，重组用户与设备、App的连接方式，改变行业生态格局 [2] - 端侧智能体正从云端落入个人终端，国内手机厂商已完成一轮市场铺陈，根据Quest Mobile在2025年9月的测算，国内六家手机厂商的智能体用户规模在一年内合计**增长6500万**，整体用户规模达到**5.35亿** [3] - 在手机厂商中，OPPO、vivo、荣耀是积极发力者，2025年6月，**OPPO小布助手月活用户达1.6亿**，**vivo蓝心小v为5500万**，**荣耀YOYO助理为4200万**，三者跻身上半年增速最快的AI应用行列 [3] - “AI即操作系统”是主流手机厂商的战略想法，例如vivo基于蓝心大模型重构OriginOS 5，OPPO提出AI OS战略并为智能体配置独立物理唤醒键 [5] 产品性能与技术现状 - 手机智能体的实际体验与宣传存在落差，在一项针对7款手机智能体的总计70次任务的新一轮测试中，**整体成功率仅有两成**，**39%的任务启动后中断**，**24%直接失败降级为信息问答** [5] - 手机智能体的“接管能力”甚至出现退化，例如在点外卖任务中，多数智能体只能完成打开App的第一步，无法进行后续搜索、筛选和下单操作 [7] - 任务规划和App版本更新是当前主要技术短板，智能体常将用户指令原封不动复制进搜索框，而非进行逻辑分解；同时难以适应App名称变更等更新 [7] - 根据专家划分，手机智能体能力分为三档：基础能力（识别屏幕、调节系统设置）已普及；进阶能力各有所长；真正拉开差距的是**深度操作App的高阶能力**，目前仅豆包手机助手在此类跨App任务中成功率较高 [8] - 目前手机智能体整体仍停留在**L1到L2阶段**，只能在有限场景和App中进行演示，豆包手机助手被视为“智能体第一次真正产品化”，但如同第一辆在园区内测试的全自动驾驶汽车，尚未能开上公共道路 [8] - 除了操作App，**记忆功能**是另一条被押注的方向，豆包、vivo、OPPO已上线“闪记”类功能，目标是让AI理解模糊指令，更加“个人化”，厂商预计未来1～2年内用户体验将有巨大变化 [9] 技术路径与模型能力 - 几乎所有手机智能体都采用**GUI Agent（视觉路线）** 为底层模型，其工作流程为理解、感知、执行三步 [9] - 豆包手机助手采用未公开的闭源版模型，其技术基础可追溯至字节与清华大学联合推出的开源UI-TARS原生智能体，后续版本强调需通过SDK接入外部系统以突破纯GUI操作的局限 [10] - 国内不少手机智能体的基模来自**阿里通义实验室的Qwen系列**，该实验室后续发布了专用于GUI自动化任务的GUI-Owl模型和集成多种能力的MAI-UI模型 [10] - 在Android World基准测试（覆盖20个安卓应用、116项任务）中，**字节得分73.7分**，**阿里得分76.7分**，智谱、阶跃星辰和OPPO的自评分数在70到80分之间，但仍**未稳定达到人类平均水准（80分）**，该榜单最高分为一家美国硅谷初创公司获得的97.4分 [11] - 智谱开源的AutoGLM据披露在常见国内App中的任务成功率可达**89.7%** [14] - 学术指标与产业目标存在差距，许多落地障碍是工程问题，如多轮对话中的信息补充、上下文记忆、以及真实场景中不可预测的干扰（如广告弹窗） [15] 系统权限与安全风险 - 手机智能体需要极高系统权限，测评发现几乎所有预装智能体的**权限总量都超过100个**，远超微信等超级App [17] - 其中，**高敏感权限平均占比接近40%**，包括获取精确定位、读取短信与录音、静默安装应用等，而普通App的高敏感权限占比通常控制在30%以下 [17] - 智能体通过**读屏与自动操作**两项核心能力接管手机，实现技术路径存在差异：为读屏，荣耀、小米、vivo主要用无障碍权限；豆包和OPPO则利用更底层的系统服务（如WindowManagerService），后者能直接获取像素级屏幕内容并截屏Secure安全窗口 [20] - 在自动操作层面，豆包和荣耀申请了**inject_events权限**，该权限相当于设备的完全控制权，能力远超无障碍权限，且只对厂商级预装应用开放 [21][22] - 高权限带来巨大安全风险，智能体在截屏、分析、数据上云过程中不可避免接触敏感信息，隐私暴露风险客观存在，同时存在误操作风险 [23] - 数据上云是核心争议环节，测试显示除了系统原生功能外，大多数任务都会触发云端传输，且黑盒测试表明敏感信息（如未脱敏的身份证号）大概率被上传至云端处理 [27][28] - 现有GUI Agent的隐私识别能力很弱，一篇论文指出其只有**13.3%的概率**准确识别出安卓屏幕里的隐私信息，离合格的数据保护还很远 [28] 商业博弈与生态冲突 - 豆包手机助手发售次日，即遭遇**微信强制下线用户账号**，随后阿里系、美团系等App集体“限制”了豆包操作，导致来自努比亚设备的账号无法正常登录，核心卖点塌缩 [29] - App厂商的防御动机包括可能影响平台安全运行，以及担忧智能体完全替代真人操作会冲击活跃度、使用时长、广告曝光等核心商业指标，长期可能导致App被管道化（OTT化） [30] - 第三方智能体（如豆包、智谱、阶跃星辰）要上路，必须与手机厂商谈拢系统权限，字节跳动曾向手机厂商提出以免除托管费、承担Token成本等条件换取入口和流量，但除中兴外未打动其他厂商 [31] - 手机厂商拒绝的深层原因在于，字节的方案不符合其自身AI战略，主流厂商都有自己的AI团队，不愿让渡系统AI助手这一核心入口，且将产品稳定性置于AI创新之上 [32] - 行业正在探索“双轨并行”的落地路线：高频、标准化场景通过**A2A等合作协议**完成；非标准化的长尾场景再用GUI Agent的视觉识别路线 [33] - 部分App与字节跳动已达成停火协议，例如阿里系App允许努比亚设备正常登录，而豆包主动限制AI操作相关App，双方回到“井水不犯河水”状态 [35] - 腾讯系仍是坚定的防守阵营，对接入Agent尤其谨慎；而阿里系因自身推进智能体战略，可能更愿意探索合作 [35] 合规框架与未来挑战 - 围绕平台边界的争议，合规从业者认为应以“**互操作性**”为概念锚点，让各方在同一法律框架下对话 [36] - 欧盟已针对谷歌启动互操作性程序，要求其履行DMA义务，向第三方AI提供与Gemini同等的系统访问权，并为第三方搜索引擎提供FRAND（公平、合理和非歧视）条款 [37] - 一种理想化的参考方案是苹果的生态模式，通过App Intents框架，Siri只调度开发者授权的功能接口，并通过“阅后即焚”的私有云处理保护数据，但这建立在自研芯片和绝对生态霸主基础上，难以复制 [38] - 端侧智能体落地面临硬件工程挑战，复杂AI模型在手机上运行会导致能力降低、耗电快、发热、内存不足等问题 [39] - 当前矛盾在于，似乎没有一家公司同时具备硬件供应链、隐私技术与生态号召力，去引领安全方案与商业步伐 [39]

字节跳动AI手机项目进展 - 字节跳动已于2025年底开启“豆包手机助手”正式版项目，新机预计将于2026年第二季度中晚期发布 [1] - 供应链人士称，公司对新机的市场预期相比第一代测试版有大幅提升 [1] - 第二代豆包手机将继续与中兴通讯旗下努比亚合作，由中兴负责硬件，豆包负责AI软件 [1] AI手机行业竞争格局 - AI助手被视为AI手机的关键落地场景，目前主流手机厂商如华为、荣耀、小米、OPPO均以自研AI助手为主 [2] - 字节选择与中兴合作，一个重要原因是中兴自身没有成熟的AI助手，这类似于华为鸿蒙智行早期与赛力斯的合作模式 [2] - 多数手机厂商不愿将核心的“灵魂”（AI助手）交由外部公司掌控 [2] - 除中兴外，字节跳动背后还有锤子手机的技术遗产，而阿里巴巴已与苹果深度合作，并可能推出自有手机 [3] AI硬件生态发展趋势 - 智能终端硬件形态正从手机扩展到眼镜、车载屏幕、人形机器人等领域，这些设备均需与AI助手深度整合 [4] - 未来，AI应用与硬件厂商的合作将越发深入频繁，互联网大厂可能亲自下场造硬件以获取装机量和用户，例如阿里巴巴近期推出了夸克眼镜 [4] - 行业可能形成分层生态：高数据隐私安全要求的服务（如支付、社交）由平台严格控制；低敏感度场景（如修图、信息查询）则向AI Agent调度开放 [4] - 部分手机厂商将通过授权集成更多中小第三方应用，以打造功能更强大的系统级AI助手 [4] - 豆包手机的此次推进，标志着AI手机发展已从技术演示阶段进入“生态博弈阶段” [4]

文章核心观点 - 苹果与谷歌的合作是一次基于各自战略需求的精准互撩，苹果以每年10亿美元的费用换取谷歌Gemini模型和云技术的使用权，旨在快速提升Siri的AI能力并争取自研时间，而谷歌则借此获得进入苹果高质量生态的入口，以加速其AI模型的优化与市场扩张[6] - 此次合作标志着AI行业竞争重点从单一模型性能比拼转向生态绑定能力的较量，可能重塑行业格局，对OpenAI等竞争对手构成压力[21] - 合作本质上是临时同盟，双方均存在战略保留，苹果意在为自研争取时间并防止对单一供应商形成依赖，未来可能根据自身技术进展调整合作深度[6][24] 苹果的AI困境与战略考量 - **市场与竞争压力**：全球AI手机渗透率预计将从2023年的5%飙升至2027年的54%，而苹果在此浪潮中明显落后[8]；Siri用户满意度在2025年第四季度仅为62%，较2023年下降15%，且在“用户最想更换的智能助手”投票中以42%占比高居榜首[10]；AI能力不足已影响iPhone销量，2025财年全球智能手机市场份额同比下降2.1%，“AI功能未能满足用户需求”被列为核心原因之一[10] - **技术与人才短板**：苹果自研的最大参数模型仅1500亿，MMLU基准测试成绩78.6%，未达行业第一梯队门槛[8]；2024-2025年间，AI团队17名核心成员跳槽至Meta、OpenAI等公司，导致研发进度滞后18个月[8] - **务实选择与风险转移**：自建能支撑1万亿参数模型的AI基础设施需耗资480亿美元且至少需3年，苹果选择以每年10亿美元“租金”方式与谷歌合作，是一次经典的风险转移[10][14]；苹果的基因是消费电子和端侧计算，其严格的隐私政策在大模型训练时代成为枷锁，“租”成为最现实的选择[11] - **合作预期收益**：搭载Gemini的新版Siri预计于2026年春季随iOS 26.4推送，支持128K超长文本处理等功能，复杂指令处理速度提升30%以上，响应时间压缩至0.5秒以内[13]；预计将带动该系列iPhone销量同比增长11%，季度利润接近400亿美元[13]；AI功能升级将提升生态粘性，2025年调研显示65%的苹果用户因“生态协同体验”而继续使用iPhone[13] - **长期自研规划**：借助合作获得的缓冲期，苹果规划在2027年推出1万亿参数的云端模型，目标是在MMLU测试中突破92%的准确率，超越当前Gemini水平[13]；内部芯片团队仍在研发下一代NPU，目标是将本地运行模型参数量提升到150亿至200亿级别[24] 谷歌的战略扩张与收益 - **生态入口与高质量数据**：谷歌AI战略的核心难点在于生态入口不足，需要海量真实场景数据优化模型[15]；苹果全球超20亿台活跃设备中，iPhone用户占比65%，具备高消费能力、高粘性、高交互频率特点[15]；iPhone用户平均每天使用语音助手4.2次，是Android用户的1.8倍，AI功能付费意愿达23%，远高于行业平均的8%[16]；接入苹果生态相当于获得13亿高质量测试用户[16] - **市场地位与能力提升**：通过此次合作，Gemini将从“云端工具”转型为13亿iPhone用户的“默认AI引擎”，实现从“需要用户主动打开”到“被动唤醒即可使用”的场景渗透[18]；预计到2026年底，Gemini月活跃用户将突破5亿，市场份额提升至25%以上[18]；借助iPhone用户数据优化后，Gemini方言识别准确率预计提升15%，复杂指令处理效率提升20%，MMLU测试准确率有望突破95%[18] - **构建全场景生态优势**：Gemini已为三星Galaxy AI提供支撑，覆盖约10亿Android用户，加上iPhone的13亿用户，将形成碾压级优势[20]；未来，Gemini可能成为硬件厂商推出AI功能的“首选合作伙伴”，并可将经验复制到智能汽车、智能家居等领域，目标是成为全场景的底层大脑，重新确立垄断地位[20] 行业格局与竞争影响 - **竞争范式转变**：此次合作标志着AI行业从“单一模型性能比拼”转向“生态绑定能力较量”[21]；绑定主流硬件生态成为占据主导地位的关键，只懂堆参数而无生态入口的公司可能沦为技术供应商[21] - **对OpenAI的冲击**：随着Gemini成为Siri核心驱动，OpenAI在苹果生态中的战略地位被削弱[21]；2025年第四季度，ChatGPT周活跃用户增长已降至5%，若iPhone用户转向Gemini，OpenAI市场份额可能从60.5%下滑至50%以下[21]；尽管OpenAI正加速推进新型AI硬件设备以构建独立入口，但难度巨大，可能影响其IPO估值[21] - **合作的非排他性与未来不确定性**：苹果强调与谷歌的合作并非排他性协议，用户仍可通过Siri调用ChatGPT，未来还可能接入其他大模型[23]；苹果意在防止谷歌形成垄断性供给，并借合作验证AI场景为自研铺路[24]；合作能否长期维持取决于苹果自研突破的时间，若需三年，谷歌有足够时间让Gemini成为AI时代的基础设施，届时苹果自研大模型的市场意义可能减弱[24]

文章核心观点 - 2025年AI应用正从泡沫破裂低谷期迈向稳步爬升期，进入价值实现与规模起量阶段，但尚未催生决定性新物种 [1] - 消费端应用感知度更高，但企业端付费意愿更强、市场潜力巨大，两者正以不同商业逻辑并行发展，整体市场规模尚未有定论 [1][2][3][4] - 新的用户入口正在酝酿，2026年或将成为AI在多市场实现规模收益的第一年，多个热门赛道有望爆发 [1][6][7] - 中美AI落地路径呈现差异，美国已深入支柱产业，中国需加速AI在制造、新能源等核心产业落地以转化为生产力与竞争优势 [1][11][12] 消费端与企业端应用现状与对比 - **消费端应用特点**：高度贴近手机场景，天然适配对话与生成式交互，大众感知明显 [2] - **消费端主要赛道**：集中在AI助手App、AIGC生成工具、手机厂商智能助手、AI教育辅导四类 [2] - **消费端市场数据**：2025年12月周活跃用户前五为字节豆包（1.55亿）、DeepSeek（8156万）、腾讯元宝（2084万）、蚂蚁阿福（1025万）、阿里千问（872万）[2] - **消费端商业化**：AI教育辅导付费率达25%~30%，率先实现付费闭环 [2] - **手机智能助手市场**：被低估，OPPO小布2025年8月月活达1.7亿，浪潮信息称其算力消耗长期位居前列 [2] - **企业端应用范围**：已在汽车、金融、农业、医药等多个行业铺开，各行业均在拥抱AI [3] - **企业端高潜力领域**：AIGC、AI硬件、AI短剧、AI Agent处于爆发前夜，AIGC流程跑通后对模型与算力的消耗将是指数级大爆发 [3] - **企业端应用规模争议**：一方认为消费端AI助手、文生视频占据最大市场（如豆包每天消耗50万亿tokens）[3]，另一方认为企业级市场（如AI编程、标书审查、科研文献整理）调用量巨大，空间不低于消费端 [4] - **企业端付费优势**：企业级付费意愿和商业化空间更高，同样的token消耗价值高于消费端 [4] - **市场规模衡量挑战**：当前以Token为使用量指标存在结构性偏差，大量企业私有化部署、端侧推理、开源模型应用等产生的Token未进入公有云API统计体系 [4][5] - **隐形企业级市场**：2025年数据中心与智算中心亿元级公开招投标项目已超过222个，大量算力建设与AI应用在公开tokens统计之外 [5] 2026年热门赛道与产业拐点 - **发展速度**：AI落地速度明显快于以往技术周期，从提出到产业化被压缩至2-3年 [6] - **产业阶段判断**：AI尚未完成“革命”，但2026年或将成为形成规模收益的第一年 [1][6][7] - **文生视频赛道**：自谷歌推出Veo 2后，开始具备商业化可能，呈现多强竞争格局，紧盯快消、美妆、3C电子等市场，广告自动化生成已开始起量 [7] - **AI手机赛道**：字节与中兴联合推出GUI Agent手机激起行业研发，各厂商路径不一（GUI路线与MCP/A2A路线并存），后续竞争有看点 [7] - **具身智能/人形机器人赛道**：2025年全球出货量约1.3万台，前十厂商中六家来自中国，Omdia预测2035年出货量将达260万台 [8] - **具身智能技术主线**：一看“大脑”（新型模型架构或于2026年下半年突破），二看灵巧手（仿生手研发复杂度远超外界想象）[8] - **B端行业深化应用**：预测性维护等智能体产品已从头部向中腰部客户复制，客户ROI评估转向要求AI完成过去做不到的事 [10] - **高价值智能体特征**：复杂度高，能自动编排二三十步任务，实现端到端业务流程闭环与自适应调整，为企业创造巨大价值 [10] 中美AI落地路径差异与中国核心产业机遇 - **中美调用结构差异**：中国公有云MaaS主要调用来自手机与互联网应用，美国最大调用方是SaaS企业（如SAP是OpenAI全球前五大客户）[11] - **美国应用领域**：已将AI用于科研、生物医药、金融等支柱产业，AI Coding是第二大调用来源，以Claude模型为例，其2025年收入已接近百亿美元 [11][12] - **中国核心落地产业**：需加速将AI落地于制造、电子电气、新能源、农业、互联网等自身核心支柱产业，以转化为效率、社会价值与GDP增量 [1][12] - **“AI+制造”的战略地位**：被视为关键战场，关乎全球制造业竞争格局与产业话语权，对中国是“必选题” [12] - **中国制造业AI挑战**：与欧美头部企业存在应用差距，制造业数字化水平参差不齐，需补“数据债、信息债、自动化债、工业软件债”，落地挑战高于金融、互联网 [14] - **工业AI实施复杂性**：需融合多模态模型、机理模型甚至世界模型，并依赖生态协同，是一场长期工程 [14] - **政策支持**：2025年国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，国资委上线人工智能“焕新社区”平台，推动AI与支柱产业结合 [14] - **技术迭代预期**：未来两个月内全球大模型将迎来迭代高潮，市场期待在多模态、Coding模型、世界模型等方向突破，从而再次拉动应用层爆发 [15]

手机AI技术发展现状与厂商策略 - 过去一年，手机厂商AI动作密集，荣耀YOYO接入更多第三方智能体实现系统层与应用层AI能力对接，华为小艺可通过一句指令在应用间穿梭完成任务[1] - 当前手机AI功能本质上仍需联网使用，仍困在端云协作阶段，未实现进一步突破[1] 三星的本地大模型布局 - 近期有消息透露，三星计划在即将发布的Galaxy S26系列上准备一套能够在本地运行的大模型，用于实现大部分AI功能，该模型甚至拥有高级权限，能在必要时清除内存以确保响应[1] - 三星在2023年曾展示名为“高斯”的本地大模型，并曾被指出已预装在Galaxy S25系列中，但之后力推Google的Gemini，近期其本地大模型才被重新提及[3] - 在多数厂商仍以云端为主的阶段，三星尝试将模型真正放进手机，可能预示着手机AI新阶段即将拉开帷幕[3] 端云协同方案的现状与逻辑 - 短期内手机AI不会放弃端云协同策略转向纯本地部署，端云协同在当下是几乎完美的方案[4] - 云端承担模型规模、复杂推理和快速迭代任务，优势在于云服务器算力资源充足，便于模型更新、统一治理和安全审查[4] - 端侧负责对接用户第一道指令，如唤醒、语音识别、基础意图判断，然后将复杂请求转交云端完成[4] - 该分工逻辑对偶尔使用AI的用户体验影响不大，对厂商而言不会过多占用手机资源，性能稍差的手机也能使用[4] - 三星Galaxy S26系列内置大模型的策略大概率不会开放给旧机型，这构成了区别[4] 端云协同的短板与端侧模型兴起动因 - 端云协同逻辑的前提是AI使用频率不高，但随着手机AI发展方向转向“替你完成操作”，AI开始尝试理解屏幕内容、拆解任务目标、规划执行路径，形成完整AI Agent链路[7] - 一旦AI进入高频、连续、系统级交互场景，端云协同短板会迅速放大，例如弱网环境下云端响应延迟会导致操作出现明显断点，连续指令场景中网络中断可能让整个流程停滞[7] - 近期厂商频繁讨论“端侧大模型”，并非要彻底抛弃云端，而是希望把更多即时判断和关键决策留在设备本身，端云协同仍是当前阶段的最优解[7] 端侧大模型落地面临的挑战 - 本地大模型在手机端落地难主要受限于明确的硬件约束，内存、算力和功耗是端侧AI的三个核心条件[8] - 模型常驻后台会对系统资源形成持续占用，内存条件甚至迫使苹果提升了iPhone的内存空间[8] - 稳定性和维护成本也是挑战，云端模型可快速迭代、即时修复错误，而本地模型一旦部署，优化节奏只能依赖系统更新，对于系统级AI意味着更高风险和测试成本[8] 硬件进步推动端侧模型成为现实 - 2025年芯片能力大幅提升，让手机纯端侧大模型几乎成为现实[10] - 以第五代骁龙8至尊版为例，其Hexagon NPU在本地生成式任务中已可实现约200 token/s级别的输出速度，使端侧模型能够进行连续、自然的语言生成，这是AI执行复杂交互指令的前提条件[10] - 联发科天玑9500在NPU 990上引入更激进的能效设计，官方称在3B规模的端侧模型上，其生成效率提升的同时整体功耗还有明显下降，这意味着端侧模型开始具备更现实的常驻可能[10] - 搭载最新一代旗舰芯片的新机已利用芯片算力提升推出各种AI交互功能，例如荣耀的YOYO智能体在Magic8 Pro上已能够支持多达3000+场景的自动任务执行[10] 纯端侧AI实现复杂任务的现实难度 - 即便硬件进步，用纯端侧AI实现复杂任务仍有难度，例如被爆料内置本地大模型的Galaxy S26也需要通过定期清理系统资源来确保模型常驻运行[11] - 这本身说明完全依靠端侧模型去承载复杂AI任务在短期内仍然不现实[11] 主流厂商方案与行业趋势 - 从目前主流厂商选择看，端云协同仍然是最稳妥的方案，例如华为小艺的核心架构依然是典型的端云协同，端侧负责感知和基础理解，云端承担复杂推理[12] - 当AI开始深度介入系统和服务层，稳定性、效率和资源控制比激进部署更重要[13] - 今年引人关注的变化是AI开始尝试接管“操作权”，例如豆包手机助手尝试把大模型能力前移到手机交互层，让AI直接理解屏幕内容、规划操作路径，甚至模拟用户完成跨App行为[13] - 豆包手机助手、华为小艺、荣耀YOYO、小米超级小爱等一系列开启了“自动驾驶”的手机AI，代表着下一阶段AI手机必须掌握的前进方向[16] 端侧大模型的未来定位与影响 - 端侧大模型不会在短时间内彻底改变手机AI的整体方向，当前主流厂商的选择都是端云协同方案[16] - 手机并非为大模型而生的设备，必须在性能、功耗、稳定性和安全之间找到平衡点，一旦AI深度介入系统操作，就不能让用户体验出现问题，因此厂商不会贸然跟进[16] - 端侧大模型可能不会成为手机发布会上的“爆点”，但将悄然抬高旗舰机的技术门槛，让有端侧和仅云端的AI手机在AI功能实现的体验上出现差距，这个分水岭或许在不久的将来就会到来[16]

2025年全球市场回顾 - 2025年全球股市整体上涨约30%，美国股市自4月触底后累计涨幅超过50% [1] - 黄金全年涨幅突破60%，仅次于1979年的历史纪录 [1] - 市场“股金双牛”行情由AI叙事带来的增长预期，以及对避险资产和多元化配置的重视共同驱动 [1] - AI和新能源成为全球资产强势表现的两大关键动力，引领了全球资金对高质量、可持续资产的重新定价 [1] 2026年宏观经济与市场风险展望 - 有观点认为2026年美国经济面临的最大威胁可能源自金融市场本身，核心风险反转：股市潜在崩盘可能直接将美国经济推入衰退 [5] - 全球股市市值约三分之二集中于美股，而美股市值的40%又集中于十只股票，全球超过四分之一的股票市值直接暴露在通用人工智能（gen-AI）这一单一叙事失败的风险之下 [5] - 近期头部科技股走势分化，例如英伟达和微软市值分别蒸发近5000亿美元时，Alphabet和苹果市值却分别增加了6000亿和2000亿美元 [5] - 只要“赢家和输家相互抵消”的局面持续，市场更可能出现“漂移”而非“崩盘”，美国科技股整体跑赢市场的时代可能即将结束 [6] - 资金可能轮动至被低估的板块和地区，如医疗保健和欧洲市场 [6] - 美元2025年贬值已超过10%，成为美元历史上贬值第二大的年头 [12] - 预计2026年一季度美联储将降息25个基点，下半年在美国经济下行过程中可能继续降息，最终回到中心利率3%左右 [12] - 预计美元会跑输G10货币，对亚太货币有2%—3%的下行空间，特别是在2026年上半年下行压力较大 [12] - 预计2026年人民币对美元保持稳中有升，2025年底美元兑人民币达7左右，2026年有望达到6.9左右，重新进入“6时代” [12] 2026年资产配置观点 - 摩根士丹利提出“6-2-2”资产配置新思路：60%股票、20%黄金、20%债券，以应对法币信用渐失的背景 [9] - 有模型显示黄金合理估值在4000美元，白银在60美元，但当前价位可能已反映多数利好因素，机会较两年前减小 [9] - 黄金大约70%的涨幅可归因于美元汇率变化，看多黄金的背后可能就是看空美元 [10] - 黄金每年产量5千吨，央行需求占20%，这一结构性需求将推动金价继续保持温和上涨 [13] - 预计到2026年年中，金价将达到4500美元 [13] - 资产配置的最终目的是形成“多个独立的Alpha来源”，构建波动可控、收益可观的投资组合 [10] AI行业发展趋势 - AI是2025年带领美国股市上涨的最风光话题 [12] - 2025年上半年，中国企业级市场大模型的日均token消耗量激增至10.2万亿，较去年下半年暴增363% [15] - 研究发现，90%以上的公司员工使用个人AI工具自动化工作任务，而仅有40%的企业采购了官方LLM订阅 [15] - 算力正从支撑大模型的“发动机”，蜕变为驱动千行万业的“生产力调度中心”，迈向以“自定义Agent”为主导的精细化、场景化分配时代 [15] - 2026年将是这场变革从量变走向质变的爆发元年，企业比拼的不再是“谁家模型大”，而是“谁家数字员工强” [16] - AI超级计算平台像“智能电网”，AI原生开发平台像“搭积木”，AI安全平台则为“数字同事”提供安全保障 [16] - AI智能代理行业尚处初期，技术与规范尚在探索，需以包容审慎态度，在精准规范风险的同时为创新留出空间 [19] AI应用面临的挑战与规范 - 华为小艺、小米小爱等手机厂商自有的AI智能体已无法直接调用微信功能，微信对自动化操作保持极高风控敏感度 [18] - 豆包手机助手已暂时下线操作银行、互联网支付等金融类APP的能力，因其直接关联用户资金安全 [18] - 多家银行App的服务协议规定，用户不得通过自动脚本或第三方外挂系统登录和使用电子银行服务，银行有权采取限制或终止服务的措施 [18] - 豆包手机助手团队表示会积极与金融类应用相关厂商沟通，希望共同制定清晰、安全的AI操作行为准则 [18] 新能源赛道与宁德时代 - 2025年宁德时代曾一度取代茅台成为A股股王，被视为A股进入科技时代的象征 [15] - 宁德时代联合创始人黄世霖转让股份，缘由是“满足自身资金需求”，但结合其离任后的职业轨迹，可能暗藏更深远的战略考量 [22] - 黄世霖通过参股十余家企业，已构建起一个聚焦于储能及“光储充检”领域的投资版图，并与宁德时代在股权层面形成深度绑定 [22] - 宁德时代营收自2018年上市后连续六年正增长，于2023年达到4009.17亿元历史峰值，但在2024年实现3620.13亿元，同比下降9.70%，出现上市以来首次下滑 [22] - 营收下滑主要受碳酸锂等原材料价格下跌导致电池产品价格调整、海外政策波动以及行业需求增速放缓等多重因素影响 [22] - 公司市场份额遭遇侵蚀，背后是下游车企“采购分散化”与“技术内部化”双重趋势的挤压 [23] - 储能电池实现难度大，大规模储能的安全性要求单体失效率需达到PPB（十亿分之一）水平，验证和证伪周期极为漫长 [23]

鸿蒙操作系统6 (HarmonyOS 6) 产品体验与功能亮点 - 搭载鸿蒙5和鸿蒙6的终端设备数量已达到2700万台，且每日新增10万台，发展势头迅猛 [1][15] - 系统在视觉交互上进行了显著升级，包括更具物理逻辑的动态光效和高度可定制的操作界面，例如唤醒小艺时的光效会根据不同操作呈现不同流转逻辑 [4][17] - 控制中心的情景模式、亮度、音量等图标面板支持删减与方向调整，用户可将亮度、音量条改为竖向以避免误触 [5][17] - 顶部状态栏支持按需显示，用户可自由保留闹钟、NFC等常用状态图标 [5][17] - 新增了面向年轻用户的互动主题，如“元气心情”主题内置多套Q萌emoji表情和交互反馈，以及“小胖手”主题内置猜拳游戏 [5][18] - 默认主题中的“艺术签名”功能支持AI创作，用户可通过拍照或导入图片生成专属书法字体 [6][18] 华为小艺智能助手能力提升 - 小艺支持使用多种方言进行对话，包括粤语、天津话、上海话、闽南话、长沙话、陕西话、四川话，并能用对应方言回答，实现“中译中” [7][19] - 小艺具备思考与理解能力，能执行复杂任务，例如根据用户指令自动打开视频软件并完成缓存剧集的全流程点击操作 [7][19] - 小艺支持后台执行任务，例如在用户切换应用后，仍能在后台完成查找历史订单并确认商品，直至付款前才需用户确认 [7][19] - 新增“小艺私语”功能，在安静环境下用户可轻声提问，小艺会以气音级别轻声答复，避免打扰他人 [7][19] 系统安全与隐私保护功能 - 新增“防窥保护”功能，当检测到有旁人注视屏幕时会弹出提醒，在查看隐私应用时甚至会隐藏整个手机画面 [8][20] - 升级“AI防诈”功能，绑定账号后，当家人接到疑似诈骗电话时，用户手机会收到预警，并可远程协助挂断电话 [8][20] 鸿蒙应用生态与跨设备协同 - 主流头部应用如微信、QQ、支付宝、淘宝、抖音、美团、B站、QQ音乐等已全面适配鸿蒙 [10][22] - 主流游戏如王者荣耀、原神、和平精英、消消乐等均已推出纯血鸿蒙版，部分应用如Remy的3D建模为鸿蒙首发独占 [10][22] - 鸿蒙应用与免安装的元服务相结合，据称可满足用户99.9%的日常使用需求 [10][22] - 若用户拥有鸿蒙电脑等生态产品，跨设备协同体验会更佳 [10][22] 整体评价与市场前景 - 体验者认为鸿蒙6系统“顺手且有温度”，在美学、实用性、智能助手效率、安全守护及用户情绪价值方面表现均衡，已具备成为主力机操作系统的核心特质 [12][14][23] - 基于其快速进步和完善的生态，建议安卓或苹果用户考虑转向鸿蒙平台 [14][23] - 搭载鸿蒙的设备数量快速增长，预示其有望在不久的未来与苹果iOS和谷歌安卓系统“平起平坐” [1][15]

豆包AI手机市场反应 - 售价3499元的nubia M153 豆包手机助手技术预览版在中兴商城官网已售罄[4] - 在二手网站上，该款手机被以3999元至4599元不等的价格转售，同时有卖家以百元左右价格售卖购买资格F码[8] - 中兴终端方面表示，此手机为合作工程样机，仅面向需要体验豆包手机助手的行业人士，非大众消费级产品[8] 手机行业AI助手合作动态 - 字节方面称，豆包正在与多家手机厂商洽谈助手合作，但无自研手机计划[9] - 多家手机厂商表示目前尚无明确的合作动向，对豆包助手持关注态度但暂无合作计划[9] - 国内主流手机厂商如华为、小米、OPPO、荣耀等均已自研AI助手，并探索将AI融入操作系统的平台级能力[9] 行业合作模式与技术挑战 - 手机厂商在AI合作上更倾向于自研端侧模型，云端大模型则选择与字节豆包、阿里通义千问、百度文心等互联网公司合作[9] - 手机AI助手全面调用移动应用需攻克生态难关，包括获得阿里、腾讯、美团等互联网应用厂商的授权[11] - 跨应用的安全授权标准需行业共建，涉及智能体时代的分发等敏感问题，需推动行业标准建立并等待AI技术成熟[11] 系统整合挑战与投资观点 - 豆包演示版本展现丰富功能生态系统，但其深度系统级整合需修改操作系统，落地执行面临重大挑战[11] - 深度系统整合直接触动手机厂商利益核心，主要手机厂商和超级应用更倾向于自研AI助手[12] - 有投资机构基于此维持对应用层股票的看好，重申对腾讯、阿里巴巴和美图的"增持"评级[12]

榜单概况与核心指标 - 榜单为2025年10月国内AI应用Top 20排名，基于全媒介声量和月活跃用户两大核心指标[1] - 全媒介声量指标基于用户发文总量，覆盖800+内容平台，反映市场关注度与未来潜力；月活数据代表当前实际用户数量和活跃度[6] - 豆包、夸克、DeepSeek构成稳固的“三强格局”，在声量与月活两项指标上持续领先[7][10] 头部应用表现 - 豆包连续四期稳居榜首，声量达746.36万，月活用户数达2.72亿，并在高基数上保持环比5.6%的稳健增长[7][11] - DeepSeek月活用户数为1.63亿，声量为101.64万；夸克月活用户数为9546.32万，声量为202.80万，两者月活虽较上月有所回落但仍稳守行业前三[11] - 腾讯元宝连续三个月排名上升，本月位列第四，声量达152.76万（环比增长19.27%），月活用户数达5305万，成为冲击“三强格局”的最具潜力挑战者[8][12] 榜单中后段动态 - 360AI搜索作为“新晋面孔”首次冲入前二十[8][13] - 讯飞AI学、Kimi本期重新回归前二十行列，其中Kimi月活用户数达到2581万，位列行业前五[8][14] - AiPPT.cn、Qwen和讯飞星火退出前二十，Qwen滑落至第25位[8][18] - AiPPT.cn月活用户数环比增长38.7%至近80万，但声量回落；讯飞星火声量与月活用户数环比分别下降33%与20%[18][19] 企业竞争格局 - 科技大厂优势显著，包揽AI应用前二十强中的十六个席位，占比达80%[9][20] - 字节跳动旗下有7款应用上榜声量前二十，4款进入月活前二十，覆盖聊天机器人、图像生成、AI搜索等多个核心领域，形成高度“生态化”布局[9][21][22] - 百度呈现出“声量不显但用户强”的特征，仅1款应用上榜声量榜，但有4款应用进入月活前二十，与字节跳动并列第一[9][23] - 阿里巴巴有2款AI应用声量、月活双双进入前二十；奇虎360有2款产品上榜；科大讯飞、快手、腾讯、华为、知乎分别有1款产品进入前二十[24] - DeepSeek与Kimi作为创业公司代表，凭借技术突破在众多大厂产品中脱颖而出，显示优质创业公司仍具备突围机会[24]

eSIM手机技术发展 - eSIM技术在国内正式落地，智能手机迈入“无卡时代”，工信部批准三大运营商开展eSIM商用试验[2] - OPPO推出首款支持eSIM的国产旗舰Find X9 Pro，采用“双卡兼容”设计，华为计划发布eSIM机型Mate 70 Air[2] - eSIM技术在便捷性和空间利用上有优势，但普及仍面临流程、资费等挑战，未来将逐步推动行业变革[2][3] AI智能体与手机升级 - 手机AI正从传统语音助手升级为以AI智能体为核心的“自进化AI原生手机”，成为智能经济的关键力量[4] - 荣耀、华为等厂商通过端云协同技术，推动AI智能体在购物、出行等场景中实现主动服务，重构消费模式[4] - 这一变革将手机从“硬件+应用”组合升级为“智能服务中枢”，催生新商业模式，共同挖掘百亿级智能经济潜力[4] 生成式AI与边缘计算 - IDC报告显示，79%的中国企业认为生成式AI将在未来18个月内颠覆其业务，37%已将其投入生产环境[5] - 2025年AI发展重点从“大模型竞赛”转向“场景落地”，边缘计算成为关键，可降低延迟、节省带宽并满足数据合规要求[5] - 报告预测到2027年，80%的亚太CIO将依赖边缘服务支持AI工作负载，企业需构建整合“云-核心-边缘”的现代化数字基座[5] 人形机器人产业竞争 - 中国人形机器人产业凭借制造业优势，在硬件量产和成本控制上取得突破，如宇树科技将产品价格压至10万元内[6] - 美国企业在智能模型和软件生态方面领先，特斯拉和Figure AI通过“端到端神经网络”和具身大模型在自主决策和环境适应上领先[6] - 未来竞争核心在于“具身智能”的突破，中美在AI和人形机器人领域的较量将决定行业走向[6][7] AI电商发展现状 - 今年双11期间，AI电商产品如豆包、美团“小美”等表现亮眼但体验尚不完善，功能有限[8] - AI电商竞争聚焦信息分发权和代理执行能力，电商平台如淘宝、京东正强化AI基建，优化技术[8] - 未来博弈将围绕消费需求理解权展开，AI电商潜力大但落地仍需时间[8] AI应用出海与情感陪伴 - AI情感陪伴类应用热度攀升，中国创业者借助硬件供应链和开源大模型降低门槛，推动AI应用快速落地[9] - 中国生成式AI用户半年增长2.66亿，普及率达36.5%，情感陪伴应用Talkie月活超1100万，年营收7000万美元[9] - 中国企业出海需本土化合作，应对数据安全和侵权问题，复制移动互联网时代的成功路径[9] AI耳机市场分化 - 过去三年AI耳机市场迅速从概念走向规模化，2025年上半年500元以下产品占比达60.1%，新增型号增长263%[10] - AI技术使耳机从音频工具升级为集翻译、交互、场景感知于一体的智能终端，市场分化明显[10] - 未来市场将向高端专业化、中端场景化、低端标准化发展，竞争焦点转向技术突破与场景深耕[10] AI虚拟偶像商业化 - AI虚拟偶像赛道在2025年因AI技术强势回归，大幅降低制作成本与周期，现象级案例包括《没出息》全网播放量超2亿[11][12] - 虚拟男团PLAVE专辑销量破百万，AI技术使音乐制作门槛降低，创作时间缩短至数小时[12] - 商业模式多元化，包括音乐版权、品牌代言和虚拟演唱会，YURI与The North Face的合作已验证市场潜力[12] 智能眼镜技术流派 - 2025年被称为“智能眼镜年”，苹果、vivo等20多家厂商入局，IDC预测全球出货量达1451.8万台[13] - 智能眼镜分为音频派、摄像头派和MR派，普及需核心场景驱动，隐私、技术和体验仍是挑战[13] 人形机器人量产与供应链 - 2025年人形机器人行业迎来爆发，特斯拉计划2026年量产百万台Optimus，但当前试产不足千台[14] - 中国供应链在减速器、伺服系统等核心部件上已实现突破，国产化率超70%，成为全球制造中心的关键支撑[14] - 宇树科技以3.99万元的R1机器人切入消费级市场，推动技术普惠[14] AR眼镜显示技术 - AR眼镜正加速从产品迭代走向消费市场，微显示与光学模组作为显示功能的核心，直接决定设备体验与产业落地速度[15][16] - 微显示技术中硅基OLED和Micro LED是主要方向，但全彩化量产和高成本仍是挑战，光学模组方面光波导技术是实现轻薄AR眼镜的关键[16] 人形机器人芯片需求 - 2025年下半年人形机器人产业快速发展，AI芯片成本约1-3万元/颗，英伟达、英特尔主导高端市场[17] - 运动控制、视觉传感芯片需求大，国际厂商占主流，国内全志科技、奥比中光等逐步追赶[17] - 通信接口、电源管理芯片需求增长，国产厂商切入供应链，高端AI芯片仍依赖海外[17] 中国家电企业海外布局 - 中国家电企业正通过多元化海外布局应对全球经济复杂形势，减少单一市场依赖，提升抗风险能力[18] - 美的、TCL等企业加速全球制造和研发布局，带动当地产业链升级与就业，数字化技术成为关键驱动力[18] - 专家建议加大技术研发、优化供应链管理、重视合规及跨文化团队培养，以应对未来全球家电市场增长[18] 中美AI发展路径对比 - 美国科技巨头正联合打造AI基础设施，中国AI芯片产业热潮背后是实用主义路线[19][20] - 美国通过闭源模式追求颠覆性突破，中国则注重技术落地与产业赋能，形成平行体系[20] - 未来竞争焦点在第三方市场，美国输出技术标准，中国以性价比硬件竞争，端侧芯片因应用场景丰富将成为重要增长点[20] 头部品牌动态与财报 - 海信视像2025年前三季度营收399.89亿元（+5.65%），净利润16.29亿元（+24.27%），高端大屏销量显著增长[22] - 美的集团未来三年将投入超500亿元研发资金，聚焦AI大模型、具身智能等领域[25] - 华为鸿蒙6发布，性能提升15%，推出星河互联架构，传输速率达160MB/s，支持与苹果设备近场直连[26] 自动驾驶与无人配送 - 新石器完成逾6亿美元D轮融资，累计交付超1万台L4自动驾驶车辆，占行业60%以上份额[27][28] - 公司采用“重感知，轻地图”的视觉算法路线，降低90%高精地图成本，计划明年交付10万台车[28] - 预测2027年全球无人配送车需求量将超过10万台，形成万亿级智能运力网络[28] AI芯片与算力市场 - 英伟达股价达207.16美元，市值突破5.03万亿美元，2022-2025年AI芯片市场规模从215亿美元增至1920亿美元[31][32] - 高通发布AI200和AI250两款数据中心AI推理芯片，计划分别于2026和2027年商用，股价当日飙升11.09%[30] - 英伟达在高端AI芯片市场占据70%份额，毛利率高达75%，并通过CUDA生态构建技术壁垒[32] 企业战略与资本市场 - 海尔集团计划推动旗下工业互联网平台卡奥斯于明年赴港IPO，预计募资5亿美元[33] - 小米集团未来五年目标进入全球企业前100强，2025年二季度研发费131亿元，同比增47%[34][35] - 蚂蚁集团宣布未来十年将从数字支付转向数智支付，以AI为核心战略，成立AGI部门探索大模型、具身智能等技术[36]