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克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

2025年无疑是终端AI全面爆发的元年，整个产业迎来了继功能机向智能机跃迁后的又一个十字路口。

这场跃迁是一次商业模式与交互逻辑的根本性重塑，智能机时代以APP为中心的被动服务模式，正在向以AI智能体为中心的主动服务模式跨越

在这场跃迁之中，如何重构人与设备的连接，成为摆在所有厂商面前的共同考题。

行业中，一派倾向于改良，试图在既有的APP生态上做加法；另一派则坚持重构，主张深入操作系统底层，彻底改写交互逻辑。

作为“重构派”的典型代表，华为将其战略锚定在了底层，选择将AI能力下沉并转化为操作系统的原生基因

沿着这一战略路径，华为终端云服务总裁贾永利在央视《2025科创大会》上进行了深度分享，为行业的技术演进，提供了一种新的可能路径。

演讲中，贾永利重点提到了终端智能化L1~L5分级标准——来自华为与清华大学人工智能产业院（AIR）联合编写的《AI终端白皮书》。

L1是功能级，即辅助工具；L2是任务级，即单项执行，这两者的共性仍停留在人为主、AI为辅的初级阶段；L3协作级则是真正的分水岭，意味着AI开始具备自主拆解目标与闭环执行的能力；未来，行业还将向L4指导级与L5智慧级持续进阶。

这一分级标准深刻揭示了真智能的本质——终端必须突破L1与L2阶段单纯的工具属性，加速向L3级具备自主规划能力的智能体进化，这才是衡量终端智能化水平的根本界限。

困在旧架构里的“伪智能”

基于这种L1-L5的分级标准审视当前行业，很容易就能发现绝大多数产品仍未脱离旧有的架构惯性。

这种底层逻辑与上层体验的结构性滞后，使得当前市场上的AI应用大多呈现出三种典型的路径依赖，难以支撑起真正的代际跨越。

第一类路径的主导者是大模型厂商。受限于典型的B to C 产品逻辑，它们试图直接将云端算力封装为独立的对话式应用，从而导致了“悬浮式智能”的泛滥。

受限于移动操作系统的沙盒机制，它们更像是一个个被封印在APP图标里的“高智商大脑”，虽然拥有极强的咨询能力，但完全切断了与设备底层及其它应用的连接。

第二类路径的主导者是拥有超级APP的互联网流量巨头。它们未能走出C to B的“流量圈地”舒适区，倾向于将AI能力作为提升用户粘性的护城河，从而形成了一种“割据式智能”

这类巨头往往将AI能力封装在自家的“围墙花园”内部，导致数据无法流动，意图无法跨应用传递。

AI不仅没有打破数据孤岛，反而在某种程度上加剧了服务的封闭性，成为了巨头圈地的新围栏。

第三类路径的主导者则是处于转型期的传统终端厂商。受限于旧有的硬件思维逻辑，它们的尝试往往呈现为一种“拼盘式智能”

在缺乏系统级中枢统筹的情况下，这类厂商往往采用“打补丁”的方式，在各个原生应用中零散地塞入AI功能点。

这些功能虽然在单点上具备了一定的执行能力，但它们彼此之间是互不相识的独立孤岛，无法串联成一条完整的服务链条，用户依然要充当不同AI功能之间的“人形中转站”，距离真正的“主动智能”相去甚远。

透视这三种路径的共性，它们实际上都撞击到了同一个隐形天花板——无论是悬浮的对话框、割据的围墙，还是散落的功能拼盘，本质上都是在旧有的操作系统架构上进行“外挂式”的修补。

这种改良路径或许能在单一场景下提升效率，却始终被困在L1/L2级辅助工具的范畴之内。

行业真正缺失的，并非更多的功能点堆砌，而是一个能够穿透应用壁垒、深度统筹意图与服务的系统级中枢。

而这，恰恰是通往L3级“跨应用协同”深水区无法绕过的必经关隘。

这也正是华为常务董事、终端BG董事长余承东在华为第六届AI院长峰会上所判断的行业分水岭——

AI是一场改变人类生活的技术革命，要实现这一目标，必须构建起包含“大模型+智能体”在内的全栈能力。

用AI重构操作系统底层

针对行业内普遍存在的路径依赖，鸿蒙选择了一条极具挑战的破局之路。

不同于试图在既有架构上打补丁或加插件的逻辑，鸿蒙开启了一场彻底的“系统级重构”，从底层打破应用与系统的坚硬边界。

这场重构的基石，便是底层的鸿蒙智能体框架（HMAF）。

作为实现系统级AI的关键基础设施，它构建了独特的意图框架与用户数据图谱，让操作系统不再只是一个冷冰冰的资源调度者。

正是有了这套统一的逻辑底座，鸿蒙才得以确立“C/B双端共振”的战略路径，支撑起整个鸿蒙生态的智能化运转。

在用户能够感知的C端层面，这种底层重构，用对话取代了繁琐的操作

因为系统能精准拆解你的意图，它不再满足于执行一个简单的指令，而是追求把整个任务一次性解决。

在Mate X7上，A2A协议打通了应用之间的隔阂，用户不再需要自己在脑子里把一个需求拆分成“打开APP、寻找入口、点击确认”等一连串繁琐步骤，系统能主动识别你想干什么，并自动把相关服务调动起来。

这种交互逻辑的改变，让“人找APP”的被动搜索，真正转变为“服务找人”的主动响应

以深圳航空“深航飞飞”智能体为例，只需说出“用深圳航空订一张xx月xx日去深圳的机票”，或者提出“推荐个能看日落的座位”等个性化需求，小艺便能通过A2A协议直接调度深航飞飞智能体。

系统会在后台静默而高效地获取航司数据，完成从查票、订票到值机选座的全流程闭环，曾经需要在多个界面反复跳转的繁琐流程，如今只是一句话的事。

这种系统底层的重构也同步延伸到了开发者一侧。

为了构建全场景智能服务，鸿蒙提供了小艺智能体开放平台。应用开发者可以直接调用系统级控件，快速让应用获得意图理解能力。

该平台配备了覆盖从开发、多端调试（手机/平板/车机/PC/手表）到部署上架的端到端工具链，开发者只需一次开发，即可将智能体无缝分发至鸿蒙全场景生态。

当智能体开发完成后，它们将不再是应用市场里无人问津的图标，而是通过统一上架小艺智能体广场，分发至手机、平板、PC乃至车机等全场景终端。

无论用户身处何种设备环境，都能通过系统级入口、小艺超级智能体等途径获得一致的服务体验。

这套基于意图的全新分发机制，不仅在体验上让服务找人，更在产业逻辑上撕开了一道口子。

当流量的分配不再单纯依赖应用图标的点击，而是取决于系统对用户需求的实时判断时，传统移动互联网中固化的流量版图便开始松动。

AI终端的新流量法则

当前的移动互联网生态，仍然处于残酷的存量博弈之中。

对于绝大多数中小开发者而言，头上悬着两把利剑——

一把是流量的固化，头部超级APP垄断了绝大部分用户时长，应用商店的自然流量枯竭，新应用难以突围；另一把则是“商业闭环的困局”，即便想拥抱智能化，高昂的Token调用成本与不确定的变现路径，让中小团队在面对AI浪潮时往往不敢轻易投入。

鸿蒙打破这一僵局的第一刀，就砍向了流量分发机制——将传统的应用分发转变为服务分发，小艺智能体广场不再是一个依循下载量排名的静态货架，而是一个基于用户实时需求的流量中枢。

这种模式下，流量的分配权从竞价排名回归到了服务相关性，不仅让服务转化的链路大幅缩短，更重要的是，它给了那些专注于垂类服务的中小开发者一个被看见的机会。

根据最新数据，目前搭载HarmonyOS 5/6的终端设备已突破3200万台，且仍在高速增长。

这3200万台设备构成了这波新流量的坚实基座。从手机到车机，从办公PC到腕上穿戴，这些设备不再是孤立的信息孤岛，而是共同编织了一张捕捉用户意图的大网。

对于开发者而言，接入鸿蒙生态，就意味着服务有机会在用户驾驶、运动、办公的全天候场景中自然流转与触达。

随着L3级智能体验的正式落地、全场景设备规模的爆发以及“意图-服务”商业闭环的跑通，鸿蒙AI生态已经跨越了早期的概念验证，进入了实质性的红利释放期。

对于开发者而言，加入鸿蒙AI生态，就是在抢占下一代服务分发入口的最佳窗口期。

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