AI洪流之下，Apple Intelligence摸着安卓手机过河

6月11日，苹果举行WWDC24主题演讲，除了一些常规的系统更新，苹果更多地将重心放在了介绍全新的AI概念——他们称之为Apple Intelligence，以及未来将实现的AI消除、文章摘要、通话摘要等一系列AI功能之上。

相比往年的WWDC，苹果这次完全没有提到“Only Apple can do”这个关键词。确实，Apple Intelligence对于其自家系统确实是个不小的升级，但放在智能手机领域来看，安卓阵营其实在AI领域早已先行多步，苹果拿出的几项新功能，安卓甚至早已实现几年之久。

从早期的控制中心定制、单手键盘模式，再到近年苹果强推的灵动岛设计，“iOS抄袭安卓系统”的质疑声音越来越大。但不可否认的是，苹果最终展现出来的成果也切实提升了用户的使用体验。

而在手机AI领域，早在2010年代初，安卓系统就已经初步引入了基本的AI元素，谷歌开始布局语音识别、文字识别等领域；2015年安卓宣布集成TensorFlow机器学习框架，这意味着系统已开始原生支持机器学习应用，开发者可以利用此框架在手机上实现更复杂的AI应用。

2017、2018年期间，许多安卓旗舰手机就已经开始集成专门的AI处理单元，使得手机能够更高效地处理AI任务，如图像识别、语音处理等，让AI在手机端开始由软到硬地落地的表现，是人工智能进一步产业化落地的典型代表；手机企业也在持续深化AI在手机中的应用，在完善底层使用的基础上，开始更加深化个性化、隐私安全，以及跨设备的无缝AI服务。

而此时的苹果，虽然芯片已经搭载了神经引擎，但官方并没有拿出过多的成果展示给用户，而是仍然聚焦于语音识别、图像识别等领域，面部识别Face ID可能是当时为数不多能被感知到的应用。

2023年后半时，各家安卓TOP企业的手机已经开始集成数十亿参数量级的AI模型，目前国内手机厂商在端侧大部分场景的模型大约在 70 亿-130 亿参数之间。比如OPPO就在 Find X7系列上应用了70亿参数AndesGPT端侧大模型，它进一步推动了手机AI处理能力的边界，为用户提供更为精准和丰富的智能体验。

根据苹果在官网上公布的信息，Apple Intelligence拥有两个基础模型，本地设备上采用约30亿参数的语言模型，处理复杂工作时则可通过私有云计算并在 Apple 芯片服务器上运行的更大云端语言模型。

可以看出，苹果的Apple Intelligence不仅发布时间上较晚，在参数上也有所逊色。当然，衡量大模型的优劣并不能只从参数上入手，更多强大、便捷的功能才是用户乐于见到的。

智能语音助手是AI在手机中最直观的体现之一，苹果Siri于2011年10月同iPhone 4S一起发布，最初其只是作为一种人机交互的方式，允许用户通过语音指令进行各种操作。但苹果对Siri的期望显然不止于此，随后几乎每年都对其有所升级。

然而，在过去的 13 年里，Siri的实际表现却并不能让全部用户满意，听错名字、误解命令这些错误非常常见。与此同时，安卓厂商的语音助手近两年来都陆续接入了自研AI大模型，这不仅使语音识别更准确，也能在智慧交互、高效生产力提升和个性化服务等方面的能力获得进化。

在WWDC24发布会期间，苹果宣布Siri已经不再仅仅是一个语音助手，而是成为了一种设备系统。可以说，现在的Siri才能算得上与小布、蓝心小V、小艺这些安卓主流AI助手站在同一起跑线上。

更多应用方面，Apple Intelligence能够深入理解设备中的各类数据，包括照片、邮件、信息等，并据此为用户提供个性化的智能服务。比如在邮件应用中，它可以自动为长邮件提供摘要，帮助用户快速汲取关键信息；在音频记录功能中也能自动生成文字记录和总结，方便用户回顾和整理信息。

然而，这两项AI功能安卓阵营实现已久。还是以刚刚提到的OPPO安第斯大模型为例，“OPPO AI通话摘要”功能可以通过智能识别通话内容，可一键生成重点信息摘要，并快捷记录联系方式、地址、待办事项等关键信息，包括方言也能准确记录。

在创作方面，Apple Intelligence加持下全新的Image playground功能可以根据用户的喜好创建图像，Genmoji让用户可以根据文字描述自由定制个性化的表情包，编辑图片时仅需简单描述就能智能修图，或是用Apple Pencil圈住、消除无关内容。

不过，2023年高通发布的第三代骁龙8移动平台就已经能根据用户描述快速生成图片；AI消除功能更是被简化到无需上手圈选，系统会自动检测到画面中的路人并自动圈选，真正实现了即拍即用、即时编辑的高效体验。

安全方面，苹果的Apple Intelligence强调了隐私保护作为其核心特性之一，采用本地化处理和“私有云计算”策略来处理用户数据。这意味着苹果在设备端直接处理大量用户数据，减少数据上传到远程服务器的需求，同时提出Private Cloud Compute概念，让用户能控制存储在云端的数据类型及访问方式，旨在为AI数据安全设定新的标准。

而在安卓这边，各家厂商则是更加注重端云协同部署所带来的更高上限，OPPO AndesGPT 分成 1800 亿参数、700 亿参数、70 亿参数三种体量，可根据不同场景的用户需求实现智能调度，通过更精准理解用户的指令和高效处理复杂任务，AndesGPT能够在不牺牲用户体验的同时，确保交互过程中的隐私数据得到妥善处理，避免信息泄露。

不过Apple Intelligence也给用户画了一个不小的饼：跨应用交互。毕竟，作为高度集成和统一的硬件与软件生态系统，iOS能更轻松地打通APP之间的“隔阂”，减少兼容性问题。这点也是更为开放的安卓系统难以做到的。

简单总结一下，苹果Apple Intelligence这次带来的几项新功能、新应用，确实能看到不少安卓系统的影子。科技圈有一句经典发言：“XX摸着XX过河”，在AI领域这部分，苹果这次或许是真的在摸着安卓过河了。

在这个信息过载的时代，用户渴望获得更加个性化和精准的服务，而能够提供定制化内容的AI能力逐渐成为厂商角逐的新赛道。仅用半年时间，无数用户见证了各家手机厂商推出自研大模型、大量便利功能实现从理论研究到实际应用的显著跨越。

强大的功能需要充足的性能支持，旗舰手机性能足够强劲自然可以发挥出AI的全部实力，但发布时间更早，性能较差的手机硬件实力可能并不足够，如何让AI体验普及到较早机型也已经成为了业界关注的核心议题。

在这方面，苹果的Apple Intelligence展现出了精准的“刀法”：iPhone产品仅有搭载A17 Pro及以上的机型可用，即目前发布的机型仅有iPhone 15 Pro、iPhone 15 Pro Max两个版本才能体验到AI的魅力；Mac、iPad产品也需要M1以上等级的芯片才有支持。

这样的“一刀切”，显然不能让所有果粉满意，iPhone 15之前的用户升了iOS 18，还是体验不到升级后的Siri以及一系列功能，堪称“升了个寂寞”。或许，苹果也将大内存、AI体验作为产品差异化的一种手段，想用新功能？得加钱。

而在安卓阵营，很多厂商就更加注重AI功能的普及。OPPO就致力于成为 AI 手机的贡献者和普及者，其早在2020年就已启动预训练语言模型的探索与实践，自研了一亿、三亿和十亿参数量的大模型OBERT，通过不断地技术积累，OBERT曾一度跃居中文语言理解测评基准CLUE1.1总榜第一梯队，还获得了大规模知识图谱问答KgCLUE1.0排行榜第一的成绩。

而为了保证更多机型能体验到AI的便利，OPPO注重于提升云端的算力，建立了企业首个自建超大型数据中心：OPPO AI滨海湾数据中心，通过了国际CQCA级数据中心认证，也是国内第五家、华南地区首家通过国际UptimeTIER III设计认证与建造认证的数据中心，能够支持千亿级AI模型训练，与骨干网络之间的网络时延低于2毫秒，同时100%采用纯绿色能源，部署了超万台服务器，在安全性和可靠性上达到全球领先水平。

凭借着深刻的用户洞察和深厚的技术积累，OPPO开启了继转向智能手机后的第二次全力转型，成为AI新赛道的领航者。“让AI从尝鲜到常用”，OPPO就是要掀起一场AI手机的普及风暴，而其针对用户的主张“把复杂留给AI，把简单留给用户”，更是让AI手机不再高高在上，而是走入每一个人的手中，这样的主张，既提前预判了用户需求变化，也踏准了行业发展的脉搏。

苹果与安卓阵营在AI上的较量，不仅是技术实力的比拼，更是对未来智能生态构建的前瞻布局。苹果凭借其闭环生态和对软硬件的精细整合，虽然很多功能上都看似“迟来一步”，但基础已经搭好，用户体验并不会差；而安卓阵营的广泛与多元，则通过快速迭代和深度定制，不断试水AI新应用，为整个行业注入活力与灵感。

在AI时代，安卓手机的先行探索无疑为其赢得了战略上的先机，而苹果的跟进，则是在此基础之上的深化与创新。未来，两大阵营在AI领域的竞争将更加激烈，而谁能更好地理解用户需求，更高效地融合AI技术于日常生活，将便捷体验带给更多消费者，谁就能在这场智能革命中占据领先地位。