手机、PC、眼镜齐上阵！智能体终端时代正式到来，谁将成为入口？
智能体终端时代来临，财新圆桌讨论AI重构终端。IDC白皮书指出，个人AI需具备全时感知、自然交互、端侧算力等能力。手机仍是核心载体，但眼镜、PC等多元终端协同发展。芯片厂商推动异构计算，实现端边云协同，从参数竞争转向AI体验落地。
7月27日下午，财新圆桌-AI系列活动“智能体时代终端产业的下一站”在北京举办。来自研究机构、芯片企业和终端产业的多位嘉宾，围绕智能体如何重构终端、个人AI如何落地等话题展开了深入讨论。
活动期间，由高通委托、IDC独立开展研究的《从AI设备到个人AI：智能体驱动的终端进化与产业重构》白皮书正式发布。
图源：高通
过去两年，手机、PC厂商几乎都在讲AI，但真正落到用户实际体验的，基本还是图片生成、文本总结和语音问答这些常见功能。这也让不少用户对“AI终端”的含义感到困惑：“这些功能真的值得我花更多的钱吗？”
不过，随着智能体技术逐渐成熟，这个问题的答案越来越清晰。豆包等AI手机已经展现出不一样的体验：AI不再只是被动等待用户提问，而是开始主动理解用户意图，调用不同应用，并完成具体任务。
会上，IDC中国副总裁王吉平表示：当前终端市场正在接近新的变革临界点。
图源：高通
尤其是硬件价格上涨导致换机周期延长，传统依靠参数升级刺激销量的方式逐渐失效，这时AI终端就成了市场少有的增长亮点。简单来说，参数竞争不再是厂商的焦点，接下来要看谁能率先让AI真正进入用户的工作和生活。
当然，智能体走向终端，可不是在手机里装一个聊天机器人那么简单。从IDC的研究报告来看，他们对真正的“个人AI”有着清晰定义：需要具备全时感知、自然交互、端侧算力、个人记忆、隐私保护以及跨设备协同能力。
换句话说，它既要了解用户的习惯和上下文，也要能在手机、PC、汽车等各种终端设备之间连续运行，而不是每换一台设备就重新开始。支撑这一体验的计算架构，也将从过去以云端为主，逐渐转向端、边、云协同。
这也是为什么从去年开始，芯片厂商就开始强调异构计算。高通在活动中介绍了其面向智能体的计算平台，由Oryon CPU、Adreno GPU、Hexagon NPU、传感器中枢和高速内存共同组成。通过将不同类型的任务分配到合适的计算单元，平台能在保证性能的同时控制功耗，让智能体持续感知和运行，而不必每执行一个操作都接入云端算力，从而降低延迟、提升体验。
图源：高通
活动的后半部分，大家讨论了未来AI终端的形态。从当前趋势来看，手机在短期内仍会是个人AI的核心载体——毕竟它是目前占有率最高、传感器最齐全的个人智能终端，也是用户随身携带时间最长的设备。但手机不会是唯一入口，智能眼镜的第一视角优势、可穿戴设备的持续身体状态感知能力，以及PC强大的端侧性能，都是整个AI终端生态不可或缺的一环。未来的个人AI，很可能不属于某一台设备，而是在不同硬件之间跟随用户流转。
当然，这也意味着终端产业的竞争正在变得更加激烈。过去厂商主要比拼硬件和操作系统，做好这两样就能得到用户认可；但未来却要同时在芯片、模型、应用、传感器和云服务等各个领域，做出一套完整的智能生态，并不断打磨完善。
从当前进展来看，虽然智能体手机、AI眼镜等产品仍处于探索阶段，跨应用调用权限、个人数据安全和生态兼容问题也都没有完全解决，但可以肯定的是，厂商们已经不再满足于普通的生成式功能，而是正在尝试从“用户操作设备”走向“设备理解并帮助用户”。这一点，值得期待。
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