近期，近期围绕“豆包AI手机”的讨论升温，再次把“AI手机”推到行业视野中心。根据路透社报道，字节跳动推出基于豆包大模型的AI语音助手，并率先落地在中兴努比亚nubia M153原型机上，支持用户通过语音完成搜索内容、订票等操作；字节跳动同时强调并无自研手机计划，后续将与更多手机厂商推进适配合作。
与以往“应用内AI功能点”不同，新的AI手机方向正在尝试把AI助手更深地嵌入系统与日常操作链路：理解用户正在做什么、读懂屏幕内容，并把自然语言指令拆解成跨应用的连续动作，从而让AI从“工具”变成体验入口。与此同时，系统级能力也带来更尖锐的安全与隐私命题——当AI需要跨应用调用、读屏与执行操作时，势必会触达聊天内容、账户信息等高敏数据，如何在提升能力的同时约束权限边界，成为行业必须回答的问题。
在这一背景下，“端侧AI”价值被进一步放大。业内普遍的共识是：复杂任务可通过端云协同完成，但涉及大量隐私与实时交互的数据，尽可能在本地处理更可控、更安全，也更利于降低时延与提升可用性。而要把“长对话、多轮推理、系统级代理”真正跑顺，最终仍会落到手机SoC的AI算力、能效与系统级调度能力上——CPU、GPU、NPU、ISP等异构单元能否按任务特征智能分工，决定了AI体验能否从“能用”走向“好用”。
以联发科最新一代旗舰平台天玑9500为例，这款面向智能体AI的旗舰SoC ，其NPU 990和超能效NPU组成双NPU驱动，与生成式AI引擎2.0一起带来算力与能效提升，同时支持BitNet 1.58-bit大模型处理等特性，以降低端侧大模型的资源与功耗压力。
从影像等高频场景看，端侧AI的意义也不仅是“跑得动大模型”。当NPU与ISP等模块更紧密协同，AI可在拍摄链路中更早介入，对场景、人像、噪点与动态范围进行更实时的理解与优化，推动体验从参数堆叠转向“智能增强”。在行业看来，未来手机可能不再只是多个应用的“集合”，而是以系统级智能体为核心的新型终端形态；而SoC也将从单纯的性能引擎，逐渐演化为端侧AI的计算中枢与隐私安全底座——这场“AI手机进化”，正在把芯片竞争推向新的维度。
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