文章核心观点 - 2025年末豆包手机助手的面市及其后续受阻，揭示了AI手机发展面临的核心挑战并非单纯技术问题，而在于权责划分、数据权限边界等生态协同与标准空白问题[1][3] - AI手机的竞赛已从硬件参数和模型大小的比拼，演进为一场关于端侧能力、生态开放、用户体验以及多方博弈的综合性生态竞争[3][17] - 国内开源大模型性能的迅速提升，特别是端侧模型能力的增强，为AI手机的迭代提供了坚实的技术土壤，使离线AI手机变得更为可行[3][11] AI手机发展的现状与挑战 - **豆包手机助手的标志性事件**：豆包手机助手因具备自主跨应用操作能力而被视为“真正意义上的AI手机”，但其在多应用中的使用很快受阻，相关调整说明于12月5日发布[1] - **技术并非独家**：豆包手机助手展示的功能与国内手机厂商此前演示的智能体应用案例并无明显差别，但部分跨应用自主运行能力至今未真正落地商用[5] - **核心瓶颈在于生态与合规**：跨应用自动化操作面临法务挑战，核心在于权责划分与数据权限边界缺乏行业标准，现有“单次操作、单次确权”模式难以适配AI时代一键完成跨应用任务的需求[6] - **本质是商业博弈**：豆包AI手机面临的困境具有普适性，本质是AI Agent试图接管用户入口与超级App捍卫流量主权之间的“入口争夺战”[7] 技术演进与端侧模型突破 - **开源推动技术平权**：继豆包事件后，智谱于12月9日将AutoGLM模型全面开源，阶跃星辰也于12月17日宣布GUI Agent升级，标志着“AI操作手机”从概念验证迈入工程化落地的窗口期[3][10] - **端侧模型能力大幅提升**：2025年行业焦点从云端模型跑分转向端侧（离线）大模型能力外拓，国产开源模型（如DeepSeek）迅速拉齐了千亿参数规模大模型的能力，使手机厂商得以满血部署[3][11] - **模型小型化成效显著**：模型能力提升使得参数需求降低，2025年30亿参数端侧模型的能力已强于2024年100亿参数模型，且内存占用从去年70亿参数模型的3.5G降至2G，更易在手机上部署[12] - **端侧模型是实现差异化的关键**：手机厂商在云端模型上难以与第三方大模型公司竞争且投入巨大，转向端侧模型并通过优化推理逻辑能力，是实现产品体验差异化的核心路径[13] 生态构建与产业协同 - **生态竞争是终极竞争**：AI手机的成熟需要构建开放协同的生态体系，当前面临生态开放与协议统一、跨应用调度权限获取、用户习惯培养三大挑战[15] - **需要多方共同推进标准**：多智能体间的连接需要手机厂商与第三方服务商联动数据与权限，国内外均在推进相关协议规范（如谷歌的A2A方案）以解决互联互通标准问题[15] - **硬件供应链面临新要求**：端侧模型发展使核心壁垒从算力转向“内存墙”与“功耗墙”，提升内存带宽和突破能效比成为硬件供应链的攻坚核心[16] 产业边界模糊与商业模式演变 - **软硬件厂商边界模糊**：以LLM为代表的AI软件厂商亟需新的应用载体，驱动其向硬件渗透，例如阿里巴巴、百度推出AI眼镜，OpenAI探索AI硬件，让硬件成为AI入口的承载平台[16] - **商业模式或将重塑**：基于LLM赋能的AI智能终端有望从依赖一次性销售的硬件盈利模式，转向以软件服务订阅和生态服务为主导的长期付费模式[17]

文章核心观点 - 2025年末，豆包手机助手因具备自主跨应用操作能力引发市场关注，但随后其功能在多款应用中使用受阻，揭示了AI手机在商业化落地过程中面临的核心挑战：跨应用操作的权责划分与数据权限标准缺失[1][3] - AI手机的发展已从追求云端模型性能，转向强调端侧（离线）模型能力，技术条件日趋成熟，但大规模商用仍需克服生态协同、隐私安全及硬件限制等多重挑战[4][13][18] - 行业竞争本质正从硬件参数和模型大小，演变为一场涉及端侧能力、生态开放与用户体验的综合性生态竞争，需要手机厂商、大模型公司、软件应用商等多方共同构建开放协同的体系[17][21] AI手机技术演进与现状 - **技术路径转变**：行业焦点从2024年前后强调云端模型跑分，转向2025年强调端侧（离线）大模型的能力拓展，AI手机在离线状态下能完成的任务越来越多[13] - **端侧模型能力飞跃**：得益于开源模型（如DeepSeek）的创新，端侧模型性能大幅提升。vivo举例称，2025年的700亿参数模型能力已强于2024年的1750亿参数模型，2025年的30亿参数模型能力已强于2024年的100亿参数模型[14] - **部署门槛降低**：模型小型化显著降低了端侧部署的内存占用。vivo的70亿参数模型需3.5G内存，而2025年的30亿参数模型仅需2G内存，已不影响高端手机使用[15] - **技术方案开源**：继豆包手机助手遇阻后，智谱于12月9日将闭源AI Agent模型AutoGLM全面开源，阶跃星辰于12月17日宣布GUI Agent升级，大幅降低了开发门槛，标志着“AI操作手机”进入工程化落地窗口期[3][12] 商业化与生态挑战 - **核心瓶颈：权责与标准缺失**：豆包手机助手面临的困境具有普适性，核心在于跨应用自动化操作缺乏明确的权责划分与数据权限标准。现有合规标准仅支持“一个应用一个界面一个操作确权”，无法适配AI一键完成跨应用任务（如多平台比价）的需求[3][7] - **生态博弈：入口争夺战**：AI Agent试图接管用户入口与超级App捍卫流量主权之间存在商业博弈，这是所有厂商推动AI落地时必须面对的“入口争夺战”。部分第三方服务厂商对开放调度权限持谨慎态度，限制了生态协同效率[8][17] - **生态构建处于早期**：智能体普及面临三大挑战：生态开放与协议统一（如谷歌A2A方案）、跨应用调度权限的获取、用户从GUI触控操作向“AI代劳”交互习惯的培养[17] 产业格局与竞争策略 - **手机厂商的战略转向**：手机厂商自建云端大模型投入巨大（如vivo提及需追加超20亿元投资且万卡集群不够用），且难以与第三方云端大模型公司竞争，因此转向发展端侧AI Agent，以此实现产品体验的差异化[14][16] - **计算范式变化**：从以云端模型推理为主，转向云端与端侧算力结合，这为终端厂商提供了关键机会点[15] - **软硬件边界模糊**：以LLM为代表的AI软件厂商亟需新的硬件作为数据采集和服务的入口，驱动软件厂商向硬件渗透。例如，阿里巴巴夸克、百度小度推出AI眼镜，OpenAI探索AI硬件[19][20] - **商业模式重塑趋势**：基于AI Agent的智能终端，可能推动产业从依赖一次性销售的硬件盈利模式，转向以软件服务订阅和生态服务为主导的长期付费模式[20] 供应链新要求 - **硬件新壁垒**：随着端侧模型能力扩大，核心壁垒从算力不足转向“内存墙”与“功耗墙”。当前LPDDR内存带宽难以支撑大模型高速推理的吞吐需求，高负载带来的发热与能耗也严重挑战电池技术[18]

行业动态：AI模型与产品发布 - OpenAI推出全新图像生成模型GPT Image 1.5 [1] - 腾讯正式发布混元世界模型1.5 [1] - 小米开源其MiMo-V2-Flash大模型 [1] - 阶跃星辰宣布其GUI Agent全面升级，包括云端模型Step-GUI全量上新，并开放GUI-MCP协议 [1] - Adobe为其Firefly产品新增基于提示词的视频编辑功能 [1] 公司战略与组织架构 - 腾讯对大模型团队进行架构调整，前OpenAI研究员姚顺雨担任要职 [1] 资本运作与融资活动 - OpenAI据悉正与亚马逊洽谈超100亿美元的投资，并计划使用亚马逊的人工智能芯片 [1] - Alphabet旗下自动驾驶公司Waymo正在洽谈新一轮融资，其估值可能超过1000亿美元 [1]

公司产品升级 - 阶跃星辰于12月17日宣布其GUI Agent产品全面升级 [1] - 云端模型Step-GUI已全量上新 [1] - 产品支持的任务场景已突破200个以上 [1] - 产品支持超长步骤推理 [1] - 公司开放了GUI-MCP协议 [1] 技术部署与效率 - 通过新协议，部署一台AI手机的时间可短至10分钟 [1]

财务业绩 - 2025年第三季度单季营业收入为18.48亿元，同比增长42.87% [4] - 2025年第三季度单季归属于上市公司股东的净利润为7056.8万元，同比增长48.26% [4] - 2025年前三季度累计营业收入为51.48亿元，同比增长39.34% [4] - 2025年前三季度累计归属于上市公司股东的净利润为2.29亿元，同比增长50.72% [4] 核心战略与产品布局 - 公司战略核心是推动操作系统从传统OS向AI OS变革 [4] - AIOS产品技术成熟度划分为M1（原型级）至M4（可规模化量产）四个等级 [5] - 提出"芯片+AIOS+生态"的整合方案，以应对智能体发展 [5][6][9] - 深化滴水AIOS的"1+N+N战略"，以AIOS为核心构建"万物智联"的AI原生生态 [6][8] 智能汽车业务 - 在2025年德国IAA展会上携手吉利发布基于NVIDIA DRIVE AGX平台的AIBOX，首次实现7B大模型在车端实时流畅运行 [4][5][7] - 滴水AIOS舱驾融合版依托高通Ride SA8775芯片，已具备量产落地条件 [5] - AIBOX可提供高达200TOPS的AI算力与205GB/s传输带宽，支持7B大模型端侧运行且无需改动车辆原有EE架构 [6][8] - 公司与地平线成立合资公司，聚焦智能驾驶赛道 [9] - 推出基于高通SA6155P系列芯片的SIP模组产品，针对入门级智能座舱市场 [9] 合作伙伴与生态建设 - 与火山引擎战略合作，推出端云协同AI座舱解决方案，实现500ms级语音反馈 [5][9] - 与面壁智能达成战略合作，共同打造下一代AI座舱交互体验 [9] - 研发团队遍布全球16个国家或地区，通过"全球化+本地化"策略拓展市场 [7][9] - 滴水AIOS具备高度开放性，可无缝对接高通、英伟达、AMD等主流芯片平台 [8][9] 物联网与机器人业务 - 物联网业务覆盖行业手持终端、智能视觉、边缘计算、智能会议系统、机器人、AIPC、可穿戴设备等多个垂直品类 [6] - 在CeMAT ASIA 2025展会上展出多款移动机器人产品矩阵，包括户外平衡重叉车AMR、窄体叉车AMR、2T重载潜伏AMR及复合机器人等 [7] 智能软件业务 - 智能软件业务稳步增长，受益于AI手机行业发展及异构计算、混合AI带来的端侧算力提升 [8] - 公司在智能手机领域的平台化技术积累及与芯片厂商的深入合作构成核心竞争壁垒 [8]

财务业绩 - 25H1收入32.99亿元 同比增长37.4% 归母净利润1.58亿元 同比增长51.8% [1] - 25Q2收入18.31亿元 同比增长49.7% 归母净利润0.66亿元 同比增长384.2% [1] - 预计25年收入64.02亿元 26年70.47亿元 27年77.23亿元 [3] 业务板块表现 - 智能物联网收入12.70亿元 同比增长136.1% 因软硬件一体化交付能力提升及AI技术深度融合 [1] - 智能汽车收入11.89亿元 同比增长7.9% 行业向"AI定义汽车"演进 推出滴水OS操作系统 [2] - 智能软件收入8.41亿元 同比增长10.5% 受益于AI大模型端侧部署带来的研发需求增长 [2] 技术战略布局 - 智能物联网领域推出AI眼镜、AI机器人等爆品 通过平台化战略抢占市场空间 [1] - 智能汽车领域基于高通SA8775芯片平台开发沉浸式智能座舱 联合火山引擎开发GUI Agent [2] - 智能软件领域深化与高通等芯片厂商合作 抓住AI手机端侧部署带来的增量机会 [2] 海外市场拓展 - 25H1海外收入15.58亿元 同比增长81.4% 其中欧美市场收入11.05亿元 同比增长151.1% [3] - 通过"全球化+本地化"模式支持企业出海 受益于海外汽车智能化和物联网需求增长 [3] 盈利能力变化 - 整体毛利率下降 因物联网业务快速放量及平台化抢占市场战略影响 [1] - 毛利率预测调整：25年从37.4%下调至35.0% 26年从37.8%下调至35.1% [3]