最近數碼圈的一場口水戰，直接把各大廠在AI時代的濾鏡給震碎了。

小米工程師在微博上公開吐槽：“現在做大模型，某些公司只會比嗓門、比情懷、搞捆綁。” 吃瓜群眾都覺得，這槍口對準的就是剛在HDC 2026大會上高調宣布余承東重新掛帥、發誓要拿下行業第一的華為盤古大模型。

圖源（雷科技）

在外行眼里這不過是日常互懟，但在雷科技（ID：leitech）看來，這幾句吐槽剛好戳中了2026年手機AI戰場的集體焦慮。

大家都發現云端堆參數、跑分沖榜的戲碼已經不吃香了，現在的手機AI想活命，就得看這兩個趨勢：

一個是端側AI能不能在本地硬扛住算力壓榨；

二是系統級的智能體（Agent）能不能真正幫用戶干活，把App之間那堵墻給砸穿。

順著這兩條線，雷科技（ID：leitech）結合近半年的實測體驗和行業觀察，把各大廠的底層猛料全翻了出來，看看這場AI新戰事里，各家手里到底攥著什么牌。

拆解八大手機巨頭AI真實底牌

1、華為：手握全棧自主體系，“軟硬芯云”筑起圍墻

在HDC 2026大會上，華為所展現出的打法不僅是單點技術的突破，更是目前行業內極其罕見的“全棧全場景”體系化作戰。

從底層的算力芯片到最上層的AI應用，華為正在用一條完全自主的技術鏈條筑起生態壁壘。

依托昇騰算力架構和完備的云端算力基礎設施，為大模型的持續演進提供了源源不斷的數據吞吐保障。

在端側，華為深度融合了“麒麟芯片親和”技術，遵循能效比與算力協同的“韜定律”，成功將原生30B入端模型（包含2B激活參數）常駐在常規運存中。借由量化剪枝和專家預測算法，手機在本地運行時不僅做到了高頻小任務的低時延響應，還避開了發熱功耗紅線。

作為整套體系的智力中樞，openPangu 2.0大模型今年再次展現了技術厚度。不僅支持高達512K的長上下文，還計劃陸續開源7大核心組件，實現了端云協同。

系統層面，Harmony OS更是國產唯一的全自研系統，最新發布的HarmonyOS 7將“Agent親和系統架構”放在了核心位置，直接重構了應用與系統的關系，能直接將傳統應用拆解、重組為可隨時調用的Skills和智能體，實現服務的一語直達。

站在最前端的小藝系統智能體，日均喚醒已高達30億次，具備2100+系統級能力和500+伙伴精選Skill。在HarmonyOS 7的加持下，小藝變成了一個擁有空間感知、能跨設備執行復雜流轉任務的超級調度官。

華為最大的優勢，是它終于有機會把芯片、系統、生態和AI串成一套閉環，為擁有多設備的用戶提供了高度連貫的Agent流轉體驗，也進一步夯實了鴻蒙生態的壁壘。

2、蘋果：放棄自研AI請外援，借力打力的超級玩家

WWDC 2026上亮出的Apple Intelligence和全新Siri AI，雖然對國行用戶來說依舊是海市蜃樓，但它把系統層融合玩出了高段位。蘋果的核心大模型AFM，本質上是找谷歌買了一份Gemini的食譜，拿回來自己魔改私有化的產物。

蘋果把交互和系統權限挖得極深，Siri AI不僅有了獨立的交互歷史App，還長出了多模態屏幕感知能力。它能看著屏幕上的賬單直接算AA制每個人給多少錢，能跨App翻找私人郵件并自動規劃三天兩夜的行程。

在應用層，Safari和快捷指令玩起了Vibe Coding。相冊甚至能利用端側模型將2D照片重新渲染，拓展出帶有Z軸深度信息的空間構圖壁紙。

靠著嚴苛的私有云計算（PCC）架構，蘋果守住了的隱私底線。借谷歌的大腦幫自己充值智商，同時牢牢捏住系統調度大管家的地位，蘋果依然精于算計。

加上蘋果在軟件生態的號召力，Siri AI可能會是成長最快的Agent。

3、小米：深耕自研技術基座，模型與算力兩手抓

小米在2026年是深耕端側算力的代表。今年他們直接投了160多億元搞AI，剛發布的Xiaomi MiMo-V2.5-Pro旗艦基座，端側激活參數直接飆到了42B。

為了讓如此龐大的模型適配更多設備，小米專攻FP4（4位浮點數）量化技術。它在極限壓縮模型體積的同時最大化保留原生推理精度，其特調版甚至在通用GPU上把生成速度飆到了1000 tokens/s。

有了算力兜底，小米之前開啟了移動端原生智能體Xiaomi miclaw的小范圍封測。它直接深入系統底層，能調用50多種系統級工具。比如收到購票短信，它能自動完成讀短信、建日歷、設鬧鐘、查天氣甚至提前打開乘車碼等7步操作，全程只需你最后確認。

更狠的是，它完整接入了米家IoT生態，能讀取并調度超10億臺智能設備。

不拼純軟件應用，而是用Agent去盤活龐大的米家硬件生態，這才是小米獨有的護城河。

4、OPPO：讓AI不炫技只干活，一切圍繞用戶需求

兩年前高調官宣“all in AI手機”的OPPO，在ODC25和ColorOS 16上，終于用一套AI思路重構了系統。他們沒走堆參數的路線，而是推出了三大技術底座：

On-Device Compute（端側智能計算）在本地跑出了峰值300 tokens/s的理論性能和128K長上下文；

PersonaX記憶共生引擎為用戶構建了多模態的“終生記憶”；

Agent Matrix智能體生態框架則賦予了小布跨設備執行任務的能力。

在功能層，刷B站時激活“一鍵閃記”，AI不僅能近乎實時生成大綱和思維導圖，點擊大綱時間軸還能一鍵跳回視頻對應段落。利用圖像識別的一鍵記賬和一鍵記錄取餐碼功能也很實用，甚至配有專屬動態圖標。

比起模型算力和各種技術細節，這種能幫你省掉日常麻煩、越用越懂你的“小確幸”，對普通用戶來說才是最容易感知的。

5、vivo：深耕端側輕量化，回歸最真實場景

作為國內最早深耕自研大模型矩陣的廠商之一，vivo從2023年發布藍心大模型開始，就一直在端側輕量化這條路上狂奔。

vivo深知用戶的痛點：如果斷了網，AI是不是就變成廢品了？通過小V記憶 2.0，vivo在手機本地直接構建起了一張完全離線的知識圖譜。在不聯網、絕對保護隱私的情況下，依然能讓藍心小V從海量照片和復雜文件中精準檢索。

前文雷科技（ID：leitech）實測提到，雖然千元機跑大模型被折磨得夠嗆，但在旗艦機vivo X300 Pro上僅用32秒就能搞定復雜的圖片識別。這種算力調度的深厚功底，讓人對即將發布的端側AI折疊屏vivo Fold 6充滿期待。

6、榮耀：AI手機激進派，不卷參數卷交互

榮耀在2026年基本不提自家大模型參數，而是走了一條討巧的路線，把精力砸在了重構底層交互和硬件形態上。

在硬件形態上，MWC 2026展示的Robot Phone背部搭載了微型三軸機械防抖云臺，鏡頭能像脖子一樣自動追蹤主體，甚至隨音樂律動，給同質化的影像旗艦提供了一種物理交互思路。

在系統側，YOYO智能體基于AHI（個人+全局+邊端協同）戰略，可自動執行場景突破3000+，并且帶頭首發接入微信A2A協議。

榮耀這種避實就虛的打法，用系統級的調度去連接第三方垂域大模型，反而讓他們在打破App孤島這條路上跑得相當順暢。

7、谷歌：將Gemini塞入安卓，建立端側生態霸權

作為安卓生態的親爹，谷歌在AI時代的野心絕不僅限于做個App，而是要徹底掌控系統底座。

在端側下沉方面，谷歌推出了主打完全離線運行的Gemma 4模型，并在Google AI Edge Gallery中測試Mobile Actions功能，試圖讓自然語言指令直接轉化為系統級操作。

雖然前文雷科技（ID：leitech）實測它在千元機上表現不佳，但這其實是谷歌在給全行業“立規矩”，用系統級軟件生態的硬性要求，倒逼高通、聯發科等芯片廠商加快中低端NPU的算力迭代下放。

谷歌最恐怖的底牌在于其生態的統治力，上有谷歌全家桶，下有安卓生態，Gemini本身也有很強的實力，當蘋果需要找Gemini深度融合，當各家安卓旗艦將其作為全場景Agent的核心大腦，谷歌其實已經贏麻了。

谷歌不僅在制定端側AI的系統級調度標準，更是在重新發放未來十年移動生態的入場券。

8、三星：堅持“外包”路線，全球化左右逢源

在端側大模型和Agent這條賽道上，三星的走法相當務實，起步太晚，不如直接找外包。

在海外市場，三星深度綁定谷歌，Galaxy S26系列直接用Gemini大模型做底座。在MWC展會演示中，其Agent能直接在后臺掃描家庭群聊，檢測到大家討論點披薩，就會自動在后臺打開外賣App把商品塞進購物車，直到付款前一步才停下來讓用戶確認。

而在國內市場，為了合規，三星靈活地接入了百度文心一言、美圖等國內大廠的AI服務。

聽起來像是在吃百家飯，但我必須承認三星在體驗打磨上的功力。

無論是即圈即搜、通話實時翻譯，還是相冊智能修圖，三星把這些看似東拼西湊的能力縫合得極其順滑。只要能配合自家頂級的硬件讓消費者用得舒服，用誰家的引擎并不重要。

旗艦機可以了，如何讓AI下沉到中低端？

把大模型直接塞進手機本地運行，聽起來很好，不依賴網絡、零延遲、還絕對保護隱私。

但現實是，旗艦機跑本地AI是在享受科技，中低端機跑本地AI純粹是在受刑。

今年4月谷歌推出了主打完全離線運行的移動端模型Gemma 4，網上拿萬元旗艦機跑測試全在叫好。

但雷科技（ID：leitech）拿搭載天璣7400中端芯片、配有NPU 655的vivo Y500 Pro去跑，結果直接讓人看傻眼。

回答成了無效信息的重災區：讓它推薦長途高鐵看的電影，它在本地哼哧哼哧跑了500字，足足花了2.8分鐘，最后還廢話連篇地提醒我記得帶耳機。

邏輯題直接整不會了：做一道排座位的邏輯推理題，它在本地亮屏算了3.3分鐘（期間還不能退后臺），結果最后給出的還是個錯誤答案。

識圖直接卡到死機：丟一張大商場的圖，它認不出圖里那么大一個Apple Store招牌；再丟一張綠植圖，它直接在原地轉圈加載了5分鐘，直接卡死。

作為對比，同款模型在旗艦機vivo X300 Pro上，1.6分鐘就能跑完邏輯題，圖片識別只要32秒。

這就是冰冷的行業現實，沒有強大的硬件算力兜底，端側大模型純粹就是折磨用戶的營銷噱頭。

為了解決本地運存和帶寬被擠爆的痛點，大廠們開始在底層魔改算法。

比如小米專攻FP4（4位浮點數）量化技術，在極限壓縮模型體積的同時最大化保留原生推理精度，在通用GPU上把生成速度飆到了1000 tokens/s。

傳音則走實用路線，把離線模型壓縮進手機，在網絡不好的非洲和中東地區，實現了多種復雜方言的離線實時翻譯，實打實地用端側AI消除了數字鴻溝。

不只是搜索畫圖，智能體手機要幫你干活

2026年的AI手機，本質是在搶操作系統入口。

大廠們集體患上入口焦慮，電源鍵、負一屏、側邊欄全塞滿了AI，甚至有些廠商開始測試實體AI按鍵。

但入口堆得越多，用戶越懵。真正實用的Agent，是要手機自己能完成操作，幫用戶減少操作步驟。

行業過去最頭疼的是App之間的孤島效應，手機助手想發個微信，得靠暴力讀屏和模擬點擊，稍微碰上風控就得卡殼，比如說去年的豆包手機。

而最近微信終于把大門打開了一條縫，聯合華為、榮耀、小米等大廠推出了A2A（Agent-to-Agent）協議。大模型不用再裝作聽不懂，而是手機助手直接把工單發給微信Agent，由微信自己執行并返回結果。

雷科技（ID：leitech）拿榮耀Magic8 RS實測，喚醒YOYO后說一句“給三明治發微信說原神啟動”，系統能一句話跨越生態壁壘直接執行。

而沒接入A2A的手機助手遇到這指令，最遠只能走到“打開微信”這一步，然后就被系統彈窗拒絕。

微信這次開放，給全行業提供了一個大廠智能體之間高效協作、互不搶流量的基建范本。

在MWC 2026上，我們也看到不少優秀樣本，努比亞M153則通過端側Nebula-GUI在后臺開虛擬機，直接模擬人類手指去各種沒API的App里操作，完成一句話跨平臺比價和預訂。

結束語

盤完2026年這一整圈大廠的真實底牌，不難發現，不管高管們在臺前怎么唇槍舌劍，真到了落地的層面，大家都朝著相同的方向發展：

• 模型必須向端側壓縮，否則低配算力純粹是在折磨用戶；
• AI必須進化為多模態Agent，從AI手機到Agent手機，未來的智能手機必須長出眼睛和手去打破App之間的圍墻；
• 隱私安全必須成為不可動搖的底線。

AI手機真正的戰爭，不在于誰的模型名字更長，在于誰能讓普通人每天省出多少時間。畢竟，手機不是論文答辯現場，最后決定勝負的，不是參數表，而是每天拿起來的那幾分鐘。