我和僵尸有个约会2

Amazon seller conference unveils plan to boost overseas expansion of local industrial belts_我的网站

A |     作者声明：该图片由AI生成          文丨李海伦          编辑丨徐青阳          2026年7月，在世界人工智能大会（WAIC）上，智能体手机重新成为最受关注的AI终端之一。    (ECNS)-- More than 1,000 cross-border sellers, service providers and corporate representatives from North China gathered at the 2026 Amazon Global Selling North China Seller Conference on Tuesday in Qingdao, Shandong Province.     The event unveiled the Joint Empowerment Plan for North China Industrial Belts, designed to boost overseas expansion from these belts.    The plan targets 10 competitive industrial belts including Qingdao's wig and eyelash industry, Jining's construction machinery, Weifang's garden and agricultural machinery, and Tianjin Wuqing's carpet sector, aiming to incubate 500 brand-focused export sellers.        (By intern Xu Wenda)                    。         荣耀首次大规模展示Robot Phone真机。隐藏在机身顶部的云台摄像头可以弹出、旋转和追踪用户，让手机拥有了某种接近机器人的感知与动作能力。7月18日，荣耀还正式开启了这款产品的全渠道预约。         阶跃星辰展出了首款大模型原生智能体手机STEPX Neo，搭载Step AOS智能体原生操作系统，内置个人智能体阶跃Amoo，可以读取屏幕和应用信息，联动携程、支付宝、飞书等服务完成差旅规划、办公协作和本地生活任务。         努比亚带来了与字节跳动联合打造的NaviX Ultra。这款被称作“第二代豆包手机”的产品，内置豆包大模型，可以理解自然语言指令，跨多个应用完成比价、下单、行程规划等任务，并尝试在本地保存用户的长期记忆。         这些产品的形态不同，方向却高度一致：手机正在从安装AI功能的智能设备，走向以AI智能体为核心的新终端。

B |          把视野扩大到整个手机市场。三星Galaxy S26系列、小米17 Ultra、OPPO Find X9 Ultra、vivo X300 Ultra等新一代旗舰手机，都在强化端侧AI和智能体能力。         虽然部分手机尚未公布处理器型号，但在2026年集中出现的高端AI手机中，多家手机品牌都选择搭载了高通第五代骁龙8至尊版。不同厂商在模型、系统和交互形态上选择了不同路线，底层算力却越来越多地汇聚到同一代移动平台上。         这意味着，下一代手机的定义权已经不再只掌握在终端厂商手中。模型负责理解用户，操作系统负责调度任务，应用生态负责完成服务，芯片则决定这一切能否在手机上持续、实时、低功耗地运行。智能体手机由此成为一场横跨整条产业链的竞争。         自乔布斯推出iPhone开创智能手机时代，整个手机行业历经十多年发展，终于演化出新物种——智能体手机。这也引发了行业的更多思考：iPhone开创“智能手机时代”，谁来定义智能体手机？          播放          下一个          打开循环播放          00:00     /     00:00          倍速          3.0X     2.0X     1.5X     1.25X     1.0X     0.75X     0.5X          多音轨          AirPlay          0          静音播放中，点击 恢复音量          画中画          网页全屏          全屏          你可以 刷新 试试          视频信息     1.33.6          播放信息 上传日志 调试信息 [X]          视频ID     VID     -          播放流水     Flowid     -          播放内核     Kernel     -          显示器信息     Res     -          帧数     -          缓冲健康度     -          网络活动     net     -          视频分辨率     -          编码     Codec     -          mystery     mystery     -          按住画面移动小窗          01 当手机开始“主动思考”          7月17日下午，在荣耀分论坛上，高通公司全球副总裁、中国区研发负责人徐晧发表主题演讲，系统解释了智能体终端对芯片架构提出的新要求。         徐晧的核心判断是，智能体带来的不只是交互方式升级，更是对终端设计理念的一次重构：设备需要从等待指令的“被动响应”，转向能够理解环境和用户需求的“主动服务”。         比如，用户让手机规划一次出差。智能体需要理解自然语言指令，读取日历和个人偏好，查询机票与酒店，再调用多个应用完成后续操作。

C | 语音识别、意图理解和个人数据检索可以在端侧完成，复杂的信息搜索和推理则可能交给云端模型。         即使是“哪些消息需要优先回复”这样一个细小的功能，背后也需要端侧模型理解联系人关系、历史沟通习惯和当前日程，并将这些信息组织成个人知识图谱。         高通总裁兼CEO安蒙将这一变化概括为，人机交互将从“以应用为中心”走向“以智能体为中心”。2026年6月，他与微软CEO萨提亚·纳德拉谈到，未来AI智能体将逐渐成为主要交互入口，用户的任务和使用体验也会跟随智能体，在手机、PC、汽车和其他终端之间流动。应用仍然存在，但大量操作将被隐藏在智能体背后。         自iPhone面世以来，智能手机的大量硬件优化都围绕一个目标展开：如何更快地响应用户操作。更高的触控采样率、更短的应用冷启动时间、更流畅的动画帧率，衡量的主要是用户发出指令之后，手机能够多快作出反应。         而到了智能体时代，手机需要长期处于“准备工作”的状态。比如传感器需要持续在线，同时不能明显增加功耗；大模型需要在端侧实时运行；端侧与云端之间的任务切换需要足够迅速；系统还要长期理解用户的习惯、偏好和当前场景。         因此，交互逻辑发生变化后，芯片设计的底层逻辑也必须随之改变。         让手机“跑得更快”，已经不足以支撑智能体持续感知、多模态推理和跨应用执行任务。芯片需要改变计算资源的组织方式：低功耗模块负责持续感知，NPU承担端侧模型推理，CPU、GPU和不同加速单元协同工作，复杂任务则在端侧与云端之间动态分配。         这就意味着，芯片架构必须从根本上重新设计，仅仅“跑得更快”已不能满足市场要求，必须换一种“跑法”。

D |          02 智能体手机的底层能力          再看7月的WAIC上，荣耀Robot Phone、努比亚NaviX Ultra、阶跃星辰STEPX Neo等智能体手机的切入方式，分别选择了不同的路线。         比如荣耀通过进一步改造硬件形态，让摄像头能够转动、追踪和反馈；努比亚希望让智能体理解指令、调用多个应用完成任务；阶跃星辰从模型和操作系统入手，试图构建智能体原生的手机交互方式。         这几款产品分别从应用执行、系统重构和具身交互切入，也共同提出了一个问题：当AI从手机里的单项功能变成持续运行的智能体，原有的手机算力架构还能否支撑？智能体手机需要必备哪几项底层能力？以高通为代表的芯片厂商开始从底层给出一套系统性解法。

E |          首先，是始终在线的“低功耗感知”。         比如，手机判断用户已经进入会议室，需要综合日程、位置和环境声音；识别用户正在运动，需要持续读取加速度计和心率数据；Robot Phone追踪人物动作，则要同时处理视觉、声音和云台姿态信息。         这就要求专门设计一个传感器中枢，它是一个始终运行的低功耗AI处理模块，持续收集加速度计、陀螺仪、麦克风、光线传感器等感知数据，却不唤醒主CPU或GPU，因此功耗极低。         这些体验看起来由模型完成，第一道计算实际上发生在芯片的低功耗感知模块中。缺少这一层，手机即使拥有很高的AI峰值算力，也很难让智能体长时间在线。         高通的方案是传感器中枢（Sensing Hub）。

F | 按照徐晧的介绍，它可以长期收集和处理声音、动作、位置等信息，为智能体主动服务提供感知入口，同时减少对CPU、GPU等高功耗模块的频繁调用。         第二层，是面向大模型的异构计算。         完成感知之后，手机还要理解用户当前在做什么、可能需要什么，以及下一步应该采取怎样的行动。         例如，手机接收到一句“把刚才会议中提到的项目整理出来，发给相关同事”，背后可能同时涉及语音处理、人物识别、文本理解、上下文检索、文件生成和应用调用。不同步骤对算力、内存、时延和功耗的要求并不相同，很难依靠一颗单独的NPU从头跑到尾。         因此，智能体时代对芯片提出的新要求，是让CPU、GPU、NPU、ISP和各类加速单元形成更紧密的异构计算体系。         为此，高通采用了端侧异构计算架构：能端侧跑的就交给端侧的CPU、GPU、NPU协同处理，端侧跑不动的才上云，大幅减轻计算压力和功耗，还不影响体验。         按照徐晧的介绍，高通Hexagon NPU的解法是，其内部配置了面向张量、矢量、向量矩阵加速单元，并与CPU、GPU协同工作，根据任务类型分配计算资源。

G |          正是因为异构计算架构，使智能体手机拥有了“端侧超级大脑”，能实时感知用户情绪，并与用户实时互动。         第三层，是端侧与云端之间的动态分工。         再强的手机芯片，也很难把所有智能体任务全部留在本地完成。         高通CEO安蒙在COMPUTEX 2026上提到，对话式AI单次任务可能涉及约1万Token，复杂推理任务可能达到约10万Token，智能体任务的规模还可能进一步上升至100万Token量级。这里的100万Token代表完整智能体任务可能产生的计算需求，并不意味着手机要在本地一次处理100万Token。         对此，高通构建了一套覆盖端侧、边缘侧和云端的分布式智能体AI架构。

H | 在这套架构中，规划器（Orchestrator）负责拆解任务，并根据各环节对算力、时延、功耗和隐私的不同要求，动态调度计算资源。CPU负责智能体的任务编排和规划，NPU与GPU承担本地模型推理，传感器中枢提供持续的情境信息，蜂窝网络和Wi-Fi则连接终端与云端算力。         智能体需要理解目标、拆解步骤、查询信息、调用工具、检查结果，有时还要在失败后重新规划。

I | 任务链越长，计算量和Token消耗就越高。         如果全部放在端侧运行，会受到手机内存、功耗和散热的限制；全部放到云端，又会带来网络延迟、推理成本和隐私风险。更可行的路径，是让端侧与云端根据任务实时分工。         以WAIC上展示的跨应用任务为例，当用户要求手机规划一次出差，端侧可以先识别用户身份、读取日历和出行偏好，云端模型负责搜索和比较大量航班、酒店信息，最终再由端侧系统向用户确认支付和发送行程。         这套流程依赖的已经不只是一颗NPU，还包括蜂窝通信、Wi-Fi、内存、操作系统调度和云端模型服务。任何一个环节出现延迟，智能体的任务链都可能中断。         因此，具备实时通信连接能力的芯片设计商将具备竞争优势，可以说快速稳定的通信连接就是智能体手机的“神经系统”，没有它就不能保证端侧和云端的丝滑切换。         为保证实时连接的高速和顺畅，芯片设计厂商还必须具备提供跨端统一计算解决方案的能力，要为用户的不同设备类型和边缘场景提供一致性的体验，只有全栈产品线才能确保端与云之间不是二选一，而是按需流动，对芯片设计行业来说，是一个全新的挑战。

J |          简单来说，具备一系列的芯片产品设计，并有不同的算法和软件来支持各种终端形态，并使这些产品形态进化得到智能体的支持，这类芯片设计厂商在未来才会占有竞争优势。         此外，拥有长期记忆及其安全边界也是一个核心能力。         WAIC上几款智能体手机都在强调“记得住”。         手机需要逐渐了解用户常用的应用、经常联系的人、出行偏好和工作习惯，才能减少重复询问，并在合适的时间提供服务。这些信息可以进一步形成个人知识图谱。手机知道哪些消息需要优先回复，汽车知道用户习惯怎样调节座椅和空调，家庭机器人也可以根据历史习惯判断用户回家后可能需要什么。         智能体越了解用户，权限边界就越需要清晰。

K | 端侧AI算力的重要价值之一，正是让更多敏感数据能够在本地完成处理，降低原始个人信息频繁进入云端的必要性。         总而言之，WAIC上的智能体手机形态各异，不过落到底层核心面，面对的是同一组考题。         03 行业新时代拉开帷幕          在过去几年，手机厂商比拼的是谁能加入更多AI功能，例如AI应用于修图、翻译和搜索等等，有更加个性化的体验。         到了2026年，竞争开始进入下一阶段。AI逐渐深入操作系统，从执行一条指令，走向理解一个完整目标；从调用单一功能，走向调度多个应用、模型和服务，连续完成一项任务。         今年WAIC上集中出现的智能体手机，正是这种变化的缩影。手机厂商、大模型公司和操作系统厂商选择了不同入口，有的重点解决跨应用执行，有的尝试重构操作系统，有的探索感知能力与新硬件形态。但无论采用哪条路线，最终都要回到底层系统的核心能力。         徐晧提到，高通的平台正在覆盖从低功耗智能耳机，到手机、汽车，再到千瓦级数据中心机架等不同形态，希望用统一的芯片、算法和软件解决方案支撑智能体在多个终端中运行。         手机只是这轮变化最先成熟的入口之一。智能体还将进入PC、汽车、耳机、机器人以及更多物联网设备，围绕用户形成一个跨终端协同的计算网络。届时，同一个智能体可以在手机上了解日程，在汽车中延续出行任务，回到家后再将服务交给家庭设备。         高通公司CEO安蒙在COMPUTEX描绘了一幅更大的产业图景：全球约有60亿部手机、20亿台个人AI终端、20亿台PC和5亿辆智能网联汽车。随着这些设备陆续获得智能体能力，一个规模超过百亿台的智能体终端生态正在形成。         他判断，智能体驱动的设备升级周期，“有望成为行业有史以来规模最大的周期之一”。         从这个角度看，今年WAIC上的智能体手机仍然只是起点。它们展示了下一代手机可能拥有的形态，也提前揭示了未来终端产业的竞争方式。

L | 一个属于智能体手机的行业新时代，正徐徐拉开帷幕。         *魔铁的世界对本文亦有贡献。

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Published on:21:35:30