7月20日，2026世界人工智能大会在上海闭幕。四天，十万平方米，一千一百多家企业，三百多款全球首发。大会的主题叫"智能伙伴，共创未来"。

今年的展厅和往年最大的不同，是AI终于不安分地待在屏幕里了。242家机器人与智能硬件企业参展，占全部展商的近四分之一，成为最热赛道——其中具身智能和人形机器人独占92家。展台上到处是超节点、机械臂、会做咖啡的机器人和挂在脸上的AI眼镜。

手机厂商也没有缺席。WAIC 2026人流量最大的展位，除了机器人，就是AI手机。三款打着"智能体手机"旗号的新品同场亮相，全新的智能体操作系统登台，每家都在怒刷存在感。

关于这些硬件，大会有一个被反复确认的共识：大模型是发动机，算力芯片上烧着的Token是燃料，但只有智能体，才是把你送到目的地的那辆车。

"车"是个譬喻，它在现实中可能有很多种肉身——有的长着腿，有的长着轮子，有的别在胸前，有的架在鼻梁上。但其中有一种"车"，此刻就在你的口袋里——手机。

因此，有一个几乎与WAIC并行的新闻值得关注。7月15日，七款手机端侧生成式AI服务同时完成备案公示，从苹果、三星、华为，到小米、vivo、OPPO和努比亚，全是硬件企业。

——导语

这次WAIC上，华为展区里最令参观者驻足流连的东西，当然是一排黑色机柜。

Atlas 950超节点，16台计算柜、1024张昇腾卡一字排开，1 EFLOPS FP8算力，业界最大规模的超节点产品，多家媒体称它为这届WAIC的镇馆之宝。

但如果只看到超节点，你就只看了个热闹。

超节点是AI时代的发电厂，但手机才是牵入千家万户的那根线。发电厂建得再大，如果电不通到你家客厅，和你的日子就没关系。

那么，手机里的AI到底走到哪一步了？

数字上看，似乎极为乐观——Counterpoint的测算是，2026年全球出货的智能手机里，具备生成式AI能力的将占到45%，明年则会妥妥的过半数。IDC对中国市场的判断更激进——今年新一代AI手机出货1.47亿台，占整体市场的53%。

也就是中国每卖出两部新手机，就有一部以上被归入AI手机，这似乎很让人振奋——中国先于全球进入了AI终端时代。

但你可以做一个小实验：问问身边的人，你用的是AI手机吗？

几乎没有人会痛快地说是，事实上，更多人认为不是。

这不是我个人的观点，而是手机用户的集体表达——年初，海外科技媒体Android Authority让读者投票选最希望在2026年消失的手机趋势，有近4500人参与，结果票选出来的、也就是用户最希望消失的那一项，有个很长的名字，叫"AI被当作硬件升级乏力的遮羞布"，得票占比高达26%。

注意，用户想让其消失的不是AI本身，是那些噱头大于实用的AI花活——发布会讲了半小时，拿到手还是那几个小功能，电池反而没见大。

可的的确确，AI想进入我们的日常，没有比手机更合适的路径了——更激进的路早有人替我们试过。Humane的AI胸针，试图让人绕过手机直接和AI交互，最后以1.16亿美元贱卖给惠普；Rabbit R1也在退货潮里迅速沉了下去。

手机用户用脚投出的结论很清楚：他们并不想要一种新的硬件形态，他们只是想要手机里那个AI变强。

那绝大多数AI手机们交出的答卷是什么呢？其中绝大多数家的答卷，谁看谁都差不多——读屏、翻译、修图、简单问答，再加上设闹钟这类边角操作。

这些功能没用吗？有用，但远远没有达到用户预期，因此，它实际上宣告的是，AI以"轻助手模式"和手机结合的路，已经走到头了。用户期望的AI手机不是多一个修图按钮、一个语词优化提示，而是一部能接管事情的手机——一部真正在智能体模式下运行的手机。

再说到7月15日那件事。七款手机端侧生成式AI服务同时完成备案公示，主体责任的担当方全是硬件企业，这个答案本身就值得深思。

AI手机还没跑出几步，备案政策就落地了，很少见。但其中的原因并不难理解，也说明了相关部门制定政策的先见性——手机这个东西太重要了，日程、支付、通讯、位置、证件照片，一部手机握着一个人生活里几乎全部的钥匙。因此，备案审核才覆盖了数据来源合规性、用户隐私保护机制、内容风险管控能力和防造谣防侵权机制，全部达标才发号。说明一个问题有了共识——在手机上面跑的智能体，没有刚性约束不行。

政策的本质是公共服务，这个备案的落地，其实相当于确认了一件事——时代做好了迎接AI手机落地的准备。

但是，备案管的仅仅是底线和下限。底线之上的创新问题，要靠企业自己来解决——到底什么样的手机，才是真正意义上的智能体时代的手机，目前业界还没有公认的标准。

而这篇文章，想试着给出几条参考标准。

先说一个数字。一个现代人平均每天触碰手机两千多次，注视它四到五个小时。按清醒时间折算，人生的四分之一交给了这块六英寸的玻璃。

为什么会这样？因为传统的智能手机吃的就是时长这碗饭。移动互联网的本质是一门注意力生意，注意力就是钱，就是一切商业模式的发端。

所以，传统智能手机被设计成今天这个样子，每一处细节都在完成同一个任务：把你留下来。

问题是，现在手机上的信息已经过载了，甚至令人厌倦——你的微信里大概率躺着几百条未读消息，工作群已经刷到了你根本不想看的位置，各种应用的推送通知争先恐后地跳出来，每一条都在说"看我看我"，所有APP都在争夺你的注意力。

经济学家赫伯特·西蒙在1971年就说过，信息的富足必然造成注意力的贫困。那时距离第一部智能手机问世还有三十六年，但不得不说，他预测了传统智能手机的终局和死穴。

注意力的贫瘠和不敷分配，只会导致两个结果——要么让你越来越厌恶手机，要么让你花更多的时间陷在手机里，两个都不是好的方向。

好的方向应该是：衡量一部手机好不好的标准，不再是你接触了它多少次，而是它帮你办成了多少事，同时又省下了多少的时间，减少了多少次"被动的交互"。

AI是唯一的解药——大模型让机器第一次能听懂一句完整的人话，智能体则试图解决执行问题——接受委托，并且亲手去执行。理解和执行合体，人就从操作者退成了委托者。智能体手机的天职，就是接管人的一部分日常，把时间还给人。

这就是第一条标准：一部好的AI手机，应该让你看它的时间更短，办成的事更多。但若要如此，只有操作系统层面的原生智能体框架才做得到这件事——外挂的AI被关在沙箱里，日程碰不到、支付碰不到、通讯录也碰不到——一个被关在门外的管家，再聪明也替不了你办不了家里的事。

而华为的鸿蒙，恰恰是今天唯一一个从系统底层为智能体重新设计过的手机操作系统。

智能体手机省时间，前提是有"人"帮你办事。

比如最新一代的鸿蒙上搭载的小艺，号称"伴随式AI"，你差遣它的方式就是说话。一句话出去，系统级智能体自主把任务拆开，调度上百种工具和各行业的专业智能体去执行。

但我想说的是，这其实是一件极难做到的事情。

我自己就是个重度AI用户，几乎订阅了所有能订阅的AI助手和工具。但工具越多，在它们之间反复复制、粘贴、校验、对齐的时间就越长。我这样用，是因为这是我的刚需；但我越这样用就越觉得，99%的人不可能这样用AI——门槛太高，过程太琐碎。

而鸿蒙在这一代做的核心改动，就是让小艺从一个回答问题的语音助手，变成了一个能够理解完整意图、拆解任务、调度系统能力去把事情办成的系统智能体。比如，你说"下周三去苏州出差，安排一下"，它不是给你一段建议，而是分头调动航司、出行、酒店各方面的智能体，把订票、约车、排日程这些事接过去。你不看手机的那段时间，事情已经在被办成。

能做到这件事，靠的是鸿蒙在操作系统底层做的一整套重新设计。

HDC 2026上公布的HMAF 2.0——鸿蒙智能体框架，其实就是人们现在热炒的"智能体操作系统"。只不过，鸿蒙把它深度嵌入了操作系统的内核——它的核心逻辑，就是把系统本身变成智能体的手脚和记忆。

HMAF 2.0的发布，意味着鸿蒙已经跨出了传统操作系统的范式——它不再只是应用的容器，而是智能体的调度台。从这一步起，鸿蒙具备了智能体操作系统的核心特征。但和市场上新生代相比，只能说鸿蒙当初做分布式移动操作系统的先手是很明智的——鸿蒙的优势，恰恰在于它不是从智能体这一步才开始的。

一个智能体要替人办成事，最终要穿透的是系统最深处的权限：支付、通讯、文件、传感器、跨设备协同。这些能力不是写一个Agent框架就能凭空获得的，它们是一个成熟操作系统用多年时间、几亿用户、上万个应用磨出来的基座——新玩家要从智能体往下补操作系统的课，鸿蒙是从操作系统的底座往上长出智能体——后者的根扎得更深，路也走得更顺。

当年鸿蒙发布的时候，其实有一个很长的前缀，叫做"分布式的、软总线的全场景操作系统"。

当年这个名字太长，多数人没往心里去。

但从今天的角度看，这相当于替智能体操作系统这件事，提前找好了场景——而目前绝大多数领域的应用落地，AI企业还是拿着锤子找钉子的状态。

如果只看手机这一块屏幕，鸿蒙和其他智能体操作系统的竞争，还是同一张桌子上的牌局。但鸿蒙的牌桌比别人大了不止一圈——它不只有手机。

截至HDC 2026，鸿蒙的全场景生态覆盖手机、平板、PC、智能手表、智慧屏和车机座舱，生态设备超过13亿台，共建代码超过1.4亿行。

这不是一组用来装点发布会的数字。对智能体来说，全场景意味着它能穿透的边界从一块屏幕扩展到了一个人一天之内经过的所有设备。

对新生代来说，要跨越这么多场景，不只是技术问题，更是生态问题——没有自己的车机、手表和平板，协议再好也没有设备来接。而鸿蒙不存在这个问题，它本身就啥都有。

这件事在针对单一设备开发的操作系统上做不到。新的Agent OS可以在手机内部调度得很漂亮，但任务走出手机，就进入了它没有控制权的地带——车机运行的可能是Android Automotive，手表运行的可能是Wear OS，平板上运行的可能又是另一套东西。结果必然是延迟高、断点多、体验脆弱。

而鸿蒙的分布式底座从第一天起就是为打通这些设备而设计的，星河互联架构在HDC 2026之后把多路并发聚合速率提到了每秒250MB，支持小艺Claw一语直达的多设备协同，而且不只是鸿蒙设备——它面向OpenHarmony、iOS和第三方系统全面开放。

全场景还有另一层意义，往往被忽略：它极大地放大了用户的应用空间——智能体的天花板不是模型的能力，而是它能走进多少个场景。一个只活在手机里的智能体，哪怕聪明如人，也只能替你做手机上的事。而一个活在鸿蒙全场景生态里的智能体，它替你办事的边界，就是你一天之内可能接触到的所有设备。

目前能提供这张完整牌桌的，只有鸿蒙。

读完以上内容的读者可能有一个困惑——既然你把技术架构讲得那么复杂、那么高大上，那么，鸿蒙的智能体手机是不是一个需要很高学习成本的工具。

答案可能刚好相反——俗话说，一切的技术进步，都是为了人类偷懒的天性而产生的。

你能偷懒，前提是有"人"帮你办事。在鸿蒙手机上，这些"人"就是一套智能体班底。

差遣它的方式就是说话。一句话出去，系统级智能体自主把任务拆开，订票有航司的，接送有出行的，酒店有文旅的，行程冲突了它自己改签、自己通知。一个人开口，一群"人"在办。

日历、备忘录、图库、文件管理、设置，这一切我们惯常要去"操作"的系统应用，被拆成了2100多个可以独立调用的Skill；200多项系统级数据在授权后接入小艺的上下文——日程、位置、运动健康、睡眠记录、偏好、纪念日。小艺认识你，不是因为这一轮对话里你做了自我介绍，而是因为它一直住在你的手机里。

小艺还升级了四层记忆体系，从单次对话的瞬时记忆到伴随态的全时记忆，汇成一幅全局动态画像。记忆的来源不只是聊天，还有日历、健康、消费、图库。华为把它叫做鸿蒙记忆，定位是AI OS的底座能力，不是某一个应用的私有功能。

你外出没带电脑，突然需要一份资料。不用记文件名，对手机描述内容，哪怕电脑合着盖在睡觉，手机小艺也能联动PC端小艺，把文件找到、打包、传过来。你说"我想参加半马"，小艺不会从空白对话框开始，它先看你的运动数据和睡眠情况，评估身体状态，生成训练计划，写进日历。

简言之，这是一部会让你越用越"懒"的手机。

能力越大，信任就越关键。

一个只能修图的AI，不需要太多信任，它能做的最坏的事可能只是把照片修得不像本人。但一个能读日程、查文件、约车、联动电脑、调用支付的智能体，必须被放进更严格的边界里。

华为在HDC同期发布了《鸿蒙智能安全白皮书》，把安全架构摆到了和Agent能力同等的位置。

小艺采用的HPIC个人智能计算系统，坚持本地优先、数据最小化、用户可控。能本地处理的事绝不上云；即便上云，原始数据也不裸送，AI推理在用户专属的机密环境中运行，通过协议实现身份匿名盲化。

涉及转账、支付这类高危操作，系统主动阻断自动化流程，最后一步必须由用户亲手完成。证件、工作文件等敏感资料尽量在设备本地流转，云端只接收处理后的结果。

HPIC已通过中国泰尔实验室端侧、云侧、端云传输三项安全测评，达到增强级要求；小艺Claw成为信通院颁给终端厂商的首个Claw类智能体安全认证；鸿蒙星盾拿下了行业首个信通院增强级端云协同AI安全认证。

用户最终敢不敢把一件事交出去，不取决于AI说了多少，而取决于它知道什么时候该停下来，把最后一步交还给人。

安全解决的是信任问题。接下来的问题是——班底从哪里来。

班底的成员不可能全由一家公司雇齐——订票、问诊、理财、买菜，千行百业的能力，得让千行百业自己把"人"送进来。班底好不好，短期看阵容，长期看它会不会自己长大。

鸿蒙给出的答案在架构上。

第一件事，能力的原子化。系统功能被拆成Skill之后，老应用不必推倒重写，交出一个接口，就换回一条新的分发通道。开发者只需要三个Kit即可接入，五行代码就能完成测试。

第二件事，服务的智能体化。千行百业可以各自带着专业能力和账号体系驻进系统，保留自己的身份，接受小艺的调度。20多项开放的系统AI能力，日调用量36.8亿次。

第三件事，协议的标准化。鸿蒙兼容了业界的两条公共轨道——Anthropic提出的MCP，解决智能体怎么调用工具；Google和IBM发起、交给Linux基金会托管的A2A，解决智能体之间怎么对话，已有150多个组织参与。不管开发者站在哪个模型生态里，遵守公共协议就能进入小艺的调度体系。

前面说的A2UI协议，则保证一个智能体的结果在手机、平板、车机上各自渲染成合适的样子——一次开发，多端呈现。

这又回到了笔者2024年写鸿蒙时用过的一个判断：一个操作系统能不能站住，要看它有没有"客观利他"——不管你自己怎么打算盘，你的系统客观上得让生态里的其他人得到好处，好处越大，你成功的几率越高。当年这句话说的是应用生态，今天轮到智能体生态来回答同一道题。

对开发者，答案已经有了苗头。过去一个小团队做应用，最难的从来都是获客，货架排位是大厂的游戏。现在接上意图框架，用户的一句话就可能把你召唤出来——日均Agent分发量一年提升4.5倍，这个数字说明"一句话"正在变成一条新的流量通道，而通道刚刚打开，位置还没有被占满。

门开着，班底才会自己长大。

回答前面那个问题，在系统侧的AI上，七家手机厂商都拿了通行证。

但它们手里的牌却完全不一样。

智能体的强弱，最终取决于底座大模型的强弱，而底座大模型的强弱又取决于一家公司在AI基础能力上到底积累了多少。这一层，才是七家真正的分野所在，也是最容易被消费者忽视的一层。

全球出货量第一和第二的苹果和三星，都没有自己的基座大模型。在国际市场，两家把宝押在谷歌Gemini上，彭博社报道，苹果为定制版每年付出约十亿美元；在国行，苹果接的是阿里千问，三星接的是百度文心。也就是说，全球最能赚钱的两家手机公司，走到AI的关口，在任何一个市场都选择了向别人租一颗大脑。

关键是，这很不可靠。苹果当时签下Gemini的时候，它是全球AI的御三家，而在今天，Gemini已经掉出AI全球榜的前10，而中国的Kimi成了第一。你说，用户该情何以堪？这就像一辆赛车将要发车，却突然被告知引擎要被淘汰了。

这就是不做全栈的坏处——苹果很强，三星也很强。苹果有一流的iOS、出色的A系列芯片；三星有顶级的屏幕、世界级的半导体生产能力。它们有很多值得我们羡慕的地方。但它们本质上都是消费电子企业——离芯片设计近，离操作系统近，离硬件制造近，但离基础通信协议、离云计算底座、离大模型训练所需要的那套从算力到数据到框架的全链条，还隔着一段距离。

华为不一样。华为是一家全栈ICT巨头。它从通信设备起家，一路长出了芯片（昇腾、麒麟）、操作系统（鸿蒙、欧拉）、云计算平台、数据库、AI框架（昇思MindSpore），到今天覆盖了从海底光缆到口袋里那部手机的几乎每一层。这种积累意味着，大模型对华为来说不是一项需要从零建立的新能力，而是把已有的算力、数据、工程能力拧成一股绳。只要想做，就不可能做不好。

以前，我常说：“如果一家手机企业没有自己的操作系统，生存能力其实非常微弱，这才是真正的灵魂论”。

但在AI时代，灵魂论从操作系统延伸到了模型——想做好智能时代的手机，必须有自己的底层大模型。

一个月前的HDC上，余承东说，要把盘古做到业内数一数二。当时，很多媒体发了这条新闻，但不是所有人都相信。

但我相信这句话是真诚的。

因为，计算机科学家艾伦·凯说过，真正认真对待软件的人，应该制造自己的硬件。乔布斯在初代iPhone发布会上亲自引用过这句话。

而在今天这个时代，这句话应该反过来说——想做好手机的企业，必须有自己的基座大模型和智能体框架，而且，最好不要是借来或租来的。

余承东的志向从来不在模型排行榜上。他要的是让鸿蒙手机拥有一颗不必向任何人租借的大脑。模型、系统、芯片十几年的提前下注，全是为这一件事做的后手和底牌。

而展厅里那排黑色机柜——超节点——恰恰是这颗心脏的供血系统。超级算力训出的盘古，住进鸿蒙的骨架里，再通过手机落到每一个人的手上。从H2馆到你的口袋，是同一条路。

下一次走进手机店，不必问跑分，也不必问有没有AI。直接说一句完整的话：

"帮我安排一次两天后的出差，要提前半小时到，把日程、车票、酒店和会议资料都处理好。"

然后看它停在哪一步。

有些手机会给你一段建议。有些手机会打开一个应用。有些手机会调动起一整套系统。

停在哪一步，三条标准就量到了哪一步。

再往远看一眼。智能体也许只是一个阶段的名字。未来的AI一定会变得更强——更大的模型、更深的理解、更复杂的任务。但不管AI进化到哪一步，它要落到普通人手上，都必须通过一个操作系统来承接。而鸿蒙，是今天唯一一个从底层为AI重新设计过的手机操作系统。当下的智能体时代，它是最好的承接者；未来更强大的AI到来的时候，它依然是那个最准备好的平台。

手机正站在它历史上第二次身份变化的门口。第一次，它从一部电话长成了通讯终端加娱乐终端；第二次，它会长成一台个人生产力的倍增器——你委托，它执行；你验收，它迭代；你把一群"人"用出杠杆，它把你的世界撑大。

但这一次身份变化，不是所有手机都能完成的。只有从芯片到模型到系统到终端一路打通的基础，才能最大化地释放智能体的全部能力。

对手机购买者而言，AI红利不会平均分配，它永远偏向善用工具和善于选择工具的人。而这一轮AI红利的门票，就是学会和智能体协同——而一部对的手机，是普通人练这门本事最便宜、最顺手的入口。怎么用，早已不只是会打字、会点开一个对话框那么简单。

不过话说回来——即使你只用对话框，你也应该知道，该用谁家的对话框。