苹果的Apple Intelligence，如何重新定义AI？

在刚刚结束的WWDC，苹果发布了他们的第一个人工智能系统Apple Intelligence。作为七巨头中最后一家发布AI系统的大公司，苹果如何定义Apple Intelligence？AI手机、端侧AI的时代是否要到来了？Apple Intelligence对当前的AI生态会带来哪些变化？

划重点：

苹果发布Apple Intelligence：作为硅谷七大巨头中最后一家发布AI系统的公司，苹果发布了名为Apple Intelligence的人工智能系统，更侧重用户体验和应用层面。

AI手机时代的来临：讨论了苹果发布AI系统是否预示着AI手机时代的真正到来。

Apple Intelligence对AI生态的影响：探讨了Apple Intelligence可能对当前AI生态带来的变化，包括端侧AI的发展。

端云混合AI模型：Apple Intelligence采用了端云混合的AI模型，强调了在端侧设备上运行AI的能力，以及与云端的加密通信。

个性化和隐私保护：Apple Intelligence重视个性化服务和用户隐私保护，使用户数据在本地完成处理，减少对云端的依赖。

应用与服务的重构：预计Apple Intelligence将改变应用与服务的交互方式，从传统的应用开发转向为智能代理提供接口和服务。

情感价值与用户体验：讨论了AI在提供情感价值和改善用户体验方面的潜力，未来智能手机有望实现更高程度的个性化和情感价值。

大模型竞争格局：分析了不同公司在AI大模型领域的竞争状态，包括Open AI、Google等，并讨论了苹果在这一领域的定位。

AI技术的未来趋势：对AI技术的未来发展趋势进行了预测，包括个性化AI模型、多模态交互和端侧智能的提升。

端侧AI的多样化发展：苹果AI可能会推动端侧AI设备的多样化发展，包括可穿戴设备、家用机器人和车载系统等。

Apple Intelligence带来哪些新变化

徐思彦：如何评价这次Apple Intelligence发布会？

Indigo：我对发布会很期待，我觉得今年的WWDC很有时代意义。因为时代在改变。虽然苹果可能被迫做出动作，但实际上苹果早就开始行动了。他们通常会等市场比较成熟时才会采取行动。现在的苹果不同于过去，他们需要维护他们所在的市场。因此，他们需要有全面的计划来保护市场，包括发展人工智能。他们的重点应该是设备，如iPad，iPhone和Mac，以及在这些设备上运行AI。

发布会的重点是在设备上运行AI，也就是Apple Intelligence。这是一种混合AI，可能会有一些合作伙伴，如OpenAI。不过，Apple Intelligence的主角还是苹果自己。他们的AI是在设备上运行的，并且有清晰的架构。他们的AI在设备和云中是一体的，可以在手机端，芯片级别进行加密通讯。

苹果做了一套模型，包括一个在手机上运行的小模型和一个在云上运行的大模型。这些模型可以处理手机完成不了的任务，所有这些通讯都是加密的。每个用户都有一个小模型和一个大模型在为他们服务。所有的用户数据，包括第三方应用的数据，都会被转化为向量化的数据，发送到云端的大模型进行处理。

苹果的模型是个性化的，它是一个设备和云的混合模型。苹果如果发现自己的云端处理不了的任务，就会建议用户使用OpenAI。用户也可以选择使用OpenAI，但苹果也会判断如果自己完成不了的事情，也会交给OpenAI来做。

陈然：事实上，我最关心的是苹果会叫这套新东西什么名字。苹果很擅长创新命名，例如在深度学习时代，他们不叫深度学习，而是叫Apple Neural Engine。在AR/VR时代，他们不叫AR/VR，而是叫Spatial Computing。这次他们给AI取名为Apple Intelligence，我觉得很有趣。

苹果一贯擅长做应用，把更好的用户体验带给大家。这次升级了Siri，让更多用户第一次真正接触到智能助手。科技圈的人可能早就开始使用基于GPT的工作流管理，享受科技带来的生产力提升。但是苹果一次做到位，整合到Siri里，串联了很多应用。这对大多数用户来说，就像魔术一样，他们能享受到科技的乐趣。

苹果拥有强大的用户数据，如屏幕、日历、邮件、照片等，这对做机器学习的人来说，是非常宝贵的。我会关注苹果如何在其框架下，开放这些数据给其他应用，如果想要进一步发展，这些应用必须要访问到这些敏感信息。我关注的是苹果如何在其隐私框架下，控制和提供这些敏感信息。

我认为可能还有一个点我觉得很有意思，但大家没有太多讨论。不仅是苹果智能（Apple Intelligence）这次发布，很多人会吐槽说苹果的一些功能都是一些细微的改变，包括emoji变得更漂亮了，文字变大了，可以跳动等。所以就有很多人会有所担忧。但实际上，我认为这是另一个范式的思考，人工智能给我们带来的到底是知识价值还是情感价值？

我认为这是一个大的范式，我们作为技术的关注者，往往关注的是能否更快地获取更多的数据。而对于一个用户而言，他可能觉得更好的永远是有更多情感价值的出现。那人工智能在那里，它能够时刻响应你的回复，虽然有时候功能可能没有那么华丽，但实际上它绝对能给你提供超出你预期的一些情感价值。我觉得这个价值可能被低估了。

我为什么看好苹果？不仅是Siri，还有它在你屏幕上的陪伴，因为我觉得它后面会不断迭代出会让你更开心的一种感觉。这种感觉会让你更喜欢这个手机，你会觉得它懂你，你会对这个手机产生更大的依恋感。我觉得这是大模型能够潜在给人带来的一种情感价值的支持。这种价值比较难以量化，但我认为这是一个正在发生的大趋势。

Neethan：我觉得开始时网上会有许多不同的意见，比如把Siri换成GPT等等，包括底层模型。那时我觉得苹果可能不会用其他公司的模型，可能短期内会妥协，这符合我们的预期。但可能用外界的角度来看，它和OpenAI的结合并不深，我觉得这可能是好事。

我觉得长远看有两个方向：第一，我们可以看到，通过Siri直接唤醒GPT。苹果相当于官方化了这样一个东西。以这个维度看，Apple Intelligence像一个Super App，它具有很多AI相关的能力，如做图，写文章等，它扮演的是一个App的角色。

另一方面，我们把OpenAI和其他的一些三方模型作为一个call back，当苹果的有些模型或者有些事情不适合，或者用户选择不用苹果自己的东西时，它可以作为一个第三方支持出现。

推特上OpenAI的人很兴奋，因为对OpenAI来说，苹果是一个大的流量入口，但实际上，我觉得目前可能并没有达到OpenAI或者像奥特曼想要的那个程度，因为他们关心的是用户海量的数据。以OpenAI现在的策略，他们希望能获取更多的数据，但以目前的合作来看，我觉得苹果做得很好，做到了隔离。这一点跟这家公司的隐私和私有策略有很好的结合。

胡延平：为什么发布会当天和之后各方对苹果的评估先抑后扬？为什么Apple Intelligence秋季才会正式发？为什么苹果生态内合作伙伴心态复杂？主因是Apple Intelligence发布坐实了6件事（前3件都是生态相变级别，而另外3件事悬而待解）：

1. 超级入口成型，已无悬念，且多因素促动，不止强智能。再次确证智能生态发展基于“端边云网感算数智”8要素，AI 2.0格局、与App尤其超级App关系指定要变。

2. 自然交互来临，语音-手势-体感-触感-空间计算，视觉是表，智能多模态+融合传感+云-端算力是里。会引导用户重新理解智能设备。

3. 应用原子化、数据原子化。从块状、碎片到颗粒度更小的原子，解构指向流量、秩序和利益的历史性重构。和之前聊过的超越算法推荐-走向智能耦合、媒体-自媒体-超级个体、大众-分众-微众、资讯-UGC-AIGC三个维度的转变历程异曲同工。

4. 端云协同的混合智能趋于最优解，是废话但却是需要被实证的“必然”，需要演进出真正高效率、高水准、高可用性的基本框架。

5. 封闭但内部深度整合的系统级生态，实现强智能更高效。这也是昨天为什么说到最后会发现最垄断的反倒成为最开放的选择，最封闭的反倒成了最高效的智能平台，App死在为Apps创造生态的生态里，人机转了一圈又回到的有人无机时代的自然交互，没理了。唯有芯片算力与基础设施不会辜负。

6. 生态级头部平台，AI底座一定是自己做，缝合GPT-4o只是权宜之计。所以发布之前，我预测“如果与OpenAI合作对苹果来说是负面”并没有被打脸。

徐思彦：关于未来，苹果的AI将通过什么方式呈现出来呢？它会是一个网页端设备，还是像现在的手机端？有人用“管道化”这个词来形容这一趋势，那么它究竟会像现在的Siri那样，还是将融入到各种应用当中呢？

Indigo：我觉得接下来我们都不叫“做应用”了。我们都在给这种智能代理开发接口。没有应用公司了，接下来可能只是人家硬件公司做这种系统级的这种壳公司。然后剩下的就是在壳下面，我们创建了一个智能代理，这个代理可以是Siri，也可以是你在Google上使用的代理，或者你使用的GPT。

最麻烦的是它没有硬件，没有身体，它需要去任何人那里。这个买入要花的钱，需要给现在的第一次好不容易跑到苹果那去的用户。所以，你想想看，这个入口非常重要，谁控制了入口，谁就控制了智能流量。这是非常重要的，特别是在应用能听懂你的“讲话”之后。你只需要和应用“讲话”就好了。有Siri或者这些智能代理帮你做和应用之间的复杂交互，那我们还需要做那么复杂的App界面设计吗？

不需要了，你很多东西只需要告诉它就好了，或者说这个交互就变成了你的方式。我问你怎么做，它弹出两个界面，然后再弹出两个结果。这个界面的设计会变得更复杂，交互设计会变成语音式的，然后App也会消失。所有东西都藏在智能手机或者未来的智能眼镜里。

我们可能都不再叫应用开发者，我们会成为一些Service Provider。然后把你的应用注册到最早的地方，他在一个对话框里面做plugin肯定是不行的。现在的操作系统层面上的壳效果，我们叫做“壳上做plugin”，因为是天然的，所以我觉得Siri能做得很好。它可以带来很多变化，其实使用率不需要很高的智能。不需要它，一切都可以在本地做，本地的30个3亿参数的语音引擎去理解多语言文字是没什么问题的。

徐思彦：我也对Neethan的想法很感兴趣，因为你是最早的语音交互产品的开发者。从最早的Alexa到现在的Siri，你认为它们的发展方向符合你的预期吗？

Neethan：我在推特上分享了关于Alexa、苹果智能和新Siri的看法。它们都有相似的功能，但也有很大的改变。

我要说的两点是：

苹果智能就像是App接口加PCC。Siri之前并不开放，但现在已经内置了很多原生功能。Alexa也有自己的技能，许多第三方开发者会提供很多东西，Google助手也有类似的功能。

苹果的设备是一个强大的流量入口。Alexa主要只能在家庭应用场景里面使用，而且在手机端的应用并不强大。Siri则可以整合很多功能，成为一个重要的新生态入口。

虽然看起来没有变化，但实际上有很大的变化。我认为真正的赢家是苹果，因为它已经打开了更大的流量入口，也打开了更多的可能性。苹果的这个动作非常聪明，它告诉我们AI是一个feature，而不是一个产品。苹果一直都擅长在终端上给用户提供一个无感的、很好用的体验。

苹果的很多产品在发布的时候都会被质疑，但用户用起来就是爽的，AI也是一样的。我期待苹果能在这方面做得很好，能给用户提供一个非常好的体验。

最后，我认为苹果是最大的赢家，因为它开放了更大的流量入口，也开放了更多的可能性。我认为这是其他公司做不到的。

徐思彦：苹果提出了一个名为Context AI的项目，特别是这个可以读屏的AI，在了解你的评估习惯、邮件等后，能给用户更智能的建议。这个方向的发展成立吗，会带来一些隐私问题吗？

Neethan：我觉得，Context AI并不新鲜，过去一年很多创业公司和大厂都在提供类似的服务。例如，我之前做广告时，已经有很多个性化的推荐系统，这些系统需要个人数据，如你在屏幕的停留时间，你阅读的邮件等。我认为这条路是行得通的，但可能并非通过录屏等行为。人们对此有很高的期待，但是否真的能火起来，还需要看用户的使用习惯。

大部分人的设备并非专业的AI设备，他们最多的需求是吃穿住行，叫Uber，叫外卖，或者突然想知道某个信息。因此，个人AI不一定局限于某些交互形式。在北美，用户的隐私是一个大问题。例如，欧洲已经发出了一些关于隐私的咨询。我觉得这很科幻，但是否真的能交付给用户，用户是否真的会这样用，还有待观察。

大部分用户最常问的问题还是关于衣食住行。那个是实际的personal AI的场景会通过Apple Intelligence去实现。我觉得会有许多应用开始尝试去接入苹果设备，尝试去抢这个接口，什么样的东西都可能尝试。其次，实际上来讲，这也非常依赖于苹果的分发和routing，关注用户如何使用。我觉得会优先的是一些生活场景化，或者是说非常简单的场景，如我想快速知道我email里面的某个信息。

我觉得所有的简短场景，关于信息展示和信息切分，App会更回归于业务本质，GUI会逐渐被淡化掉。例如，你可能会在Uber里面绑定银行卡，但是你叫Uber，查看路线图，查看ETA可能都会慢慢来到Siri或者Apple Intelligence这个层面上。但是，其他一些更长的沉淀，如你的路线计划等，可能还需要更长的时间，通过苹果提供更好的UX，慢慢再走到上一层上。我对苹果的隐私政策，还是比较有信心的。

胡延平：我们正在讨论的问题可以归结为以下几点。我们明确了六个事实，但有几个疑问，这是我们正在探索的。首先，这个事情会发展得多快？我认为可能不会很快，因为入口与应用之间的关系需要时间发展。

其次，入口的形态会是什么？目前，已经进入第三阶段。第一阶段是基本的问答，第二阶段开始连接一些服务信息或简单的应用。第三阶段的入口被称为超级入口，因为它有自然交互和智能，能有效地组织应用、服务信息、知识、内容和数据，并以用户需要的方式呈现。目前，很多方面还有待改善，但在封闭或整合的系统下，它效率最高。

关于形态，还有一些不确定的地方。除了自然交互和智能能力，还有端侧的算力，包括端侧的传感和深度感知。这些因素在此汇聚，因此大家对超级入口非常关注。

智能与智能的关系是什么？一种关系是可以接入各种智能，如Google G、Open AI的GPT等。另一种关系是这些App也有自己的智能，可以与苹果的AI能力结合、连接、融合或合作。如何更好地连接并给用户更好的体验，还需要观察。

如何获取深层的用户数据，如读屏，还不清楚。但一些服务，如旅行预订、天气预报、订餐、交通等，应该会首先实现。对于深层的任务，可能需要借助Apple Intelligence的功能来处理，这些任务通常是用户在App中进行的。

此外，智能与智能的关系也是一个需要解决的问题。在下一阶段，可能会出现一些问题，如强大的头部效应可能导致一部分App从入口获取大量的流量和用户，而其他部分可能被边缘化。在这种情况下，存在利益冲突。这个冲突可能导致App Store无法承载超级入口和Apple Intelligence的合作关系，也无法处理新生态中各方的利益分配。

我认为，必然会有一场利益冲突，这可能会和用户数据隐私保护，以及一些与竞争有关的问题相交汇。苹果可能需要考虑如何形成新的生态秩序，形成新的与开发者和应用之间的关系。这个过程可能比超级入口来得更慢，更晚一些，所以这几个问题仍然有待商榷。

入口之争，竞争新局面如何展开？

徐思彦：我们非常关注智能和智能之间的关系。这里面有两个问题，一个是苹果会如何影响未来模型底层的竞争格局？OpenAI能否维持其领先地位？如果可以，能维持多久？第二个问题是，模型之间是否可能互相调用？未来是走向融合还是分裂？我很想知道大家的看法，你们认为未来的模型竞争会是什么样子？

Indigo：我认为现在的AI模型，如Claude以及ChatGPT，已经很出色，甚至超过现有的测试基准。但有时候，我们并不需要那么高的智能。像OpenAI和Google这样的公司，他们的目标是创造超级智能，但像苹果这样的公司，他们的目标是创造一个简单的小助手。

我认为有两种竞争方式：一种是竞争最高智能，这是OpenAI和Google这样的公司的目标。另一种是提供用户最好的体验，这是苹果这样的公司的目标。

对于超级智能，每个公司有自己的定义。我认为，我们现在正在向这个目标迈进。我们现在可以给机器一些提示，然后让机器完成剩下的工作。随着技术的发展，可能我们只需要给一些简单的提示，机器就可以完成所有的工作。

徐思彦：我想听听你如何看待硅谷的几个大公司未来AI的方向。我最近用了Gamma做PPT，觉得非常好用。如果Google把它整合到自己的产品中，可能会对微软的Office造成挑战。硅谷的各个大厂现在的定位是什么？

Neethan：我和Indigo的看法一样。我认为在你解决问题后，应该回归产品本身，因为你最终是要做产品。苹果非常明确自己是做产品的，他们有用户，需要满足用户的需求。他们没有像Facebook那样的推广部门，也没有Google DeepMind那样的部门，他们的核心是产品。

其他的大公司也会有类似的做法。Meta一直在开源场景中探索模型，但如果你看看他们的应用场景，他们已经在广告平台上使用大量的AI技术，如文案生成，图片生成等。这些都是回归到业务和产品本身。

Google也是一样，他们把重心放在Google Workspace上，包括Gama，Google Space，Gmail等等。微软也是一样的，他们把重心放在CoPilot上。研究是研究，但业务是业务，你还是要找到自己的场景去看，我觉得这是很重要的。你可能需要适应流量入口，重新设计你的交互，但你能提供的场景，你能带来的价值，这些是不能被轻易替代的。所以，你还是要专注在你要解决什么样的问题。

徐思彦：Indigo之前在文章中提到了一个名为AI workforce的概念。陈然刚才讲的金融场景，实际上就是把AI当作一种新的劳动力来使用，它甚至有可能成为一个供应商。而对于苹果来说，可能仍然是应用的升级。你怎么看待未来这两种方式会越来越分化，还是在某些时候它们会融合在一起？

Indigo：我认为未来的发展可能会有所分化。各大公司如Google和苹果都在改进智能模型，但每家公司所需的模型不尽相同，因为每家公司都有自己的特定场景。我认为训练模型、数据调优和数据的独特性更重要。而且多模态和用户产生的特殊数据，如用户使用的屏幕数据，也更重要。

至于OpenAI的模型架构能领先多久，我不确定。我认为接下来的竞争将体现在结构改进和数据使用上。

在强化训练方面，我们可以用专家来训练模型，而不需要大量数据。专家可以为AI模型生成数据，这将使模型训练得更好。

在使用场景方面，我认为在agent时代，一个好的代理需要有好的记忆并能完成长时间的技术问题。目前所有的模型，包括GPT-4，都不能做到这一点。如果我们想要一个更好的代理，它需要有长时间记忆和推理能力。它可能会在云端实现，因为云端有更好的服务器架构，不会中断。

最后，我认为我们需要挑战现有的架构，实现更长远的规划，才能做出更好的产品。

EdgeAI的时代来了吗？

徐思彦：最后一个问题，我还是想请大家展望一下对未来的AI智能手机或者端测AI，大家有哪些预期？

Neethan：实际上，我对云端非常期待，因为我在会前说过，我期待苹果在PCC（private cloud compute）上的一些改进。我和朋友讨论过一些观点，我期待的是个性化模型。模型的训练成本降低，架构的改变，可以使其更小。用户维度，甚至可以引入一些个人偏好，这样它的推理能力可以在个人维度上产生变化。但是从现在的功能角度来看，要达到很好的效果还是比较难的。

我觉得PCC已经为这种可能性开了一个口子，无论是苹果在芯片上的一些储备，还是在架构上的一些储备。当然了，如果这个东西能在本地运行，这个个性化模型，我会非常期待。我觉得这会开辟更多的场景，让更多的交互成为可能。

胡延平：我期待每个人都能有自己的强大AI，而且希望它能更快地来到我们身边。虽然我们现在还在初始阶段，例如我手机里的模型是8B，电脑里的模型是70B，但是体验速度很慢，几乎没有多模态能力。这也是我期待苹果智能的原因。虽然现在的进展非常快，但是从用户体验来看，尤其是端侧模型，还处在原始的状态，可用性不强。我期待云端的能力更强大，但是离线可用，数据隐私和个人应用的整合等方面，我更希望端侧智能有很好的发展。

陈然：AI提供的情感价值，这个是我最关注的事情，因为我觉得，对一个普通人而言，他对于生产力也好，对一个设备的理解也好，跟我们可能专业的人是完全不一样的。那如果说一个智能，它希望能够触及到更广大的大众，一定是它提供了更高的情感价值，而这个反而也是AI更擅长的。

我觉得真正值得创新的点，或者说能创新、能够做AI native的东西，一定是提供了足够情感价值的一些东西，而不仅仅是说在业务逻辑上或者一些资源整合上的东西。所以，大家如果真的想做AI native的创新，在这个时代应该考虑用情感价值作为突破口。去思考怎么样让AI更好地陪伴人类、提供更多的情绪价值、引导思考，就是让大家能够过得更开心。

徐思彦：谈谈你对未来智能HAI创新的一些预测吧。

Indigo：我希望让大家用手机的时间少一些。让手机成为身上的计算中心，其他的可穿戴设备只是辅助设备。AI提供了一个好思路。例如，语音交互和视频的设备都已经实现，只是电池问题还没解决。Google和苹果都在准备这样的产品。如果有手表，耳机，眼镜等配件，我们就能少用手机。

苹果在2019年就启动了一个可行走的iPad项目，叫做Human Joy。这是一个机器人项目，用于家庭和办公室。许多公司都在做这样的陪伴机器人。

未来苹果的三大新的增长方向，一个是手机，一个是可穿戴设备，还有一个是可行走的机器人。机器人可以作为你的助理，不在你口袋里面，可能在你身边或者你随叫随到。未来的Mac可能会朝这个方向演化。

下一代的竞争将在端上，不在云端。端上的智能设备会很多，除了手机和可穿戴设备之外，还有家用机器人等。在不同级别的端上面，它们的智能程度也会不同。所有解决不了的问题都会去云端解决。未来会形成一个大的网络，端的数量会大于云端，云端会解决超级智能问题，云端会联网，形成一个超级大的网络Neural Network。不同公司的模型之间也可以协助调用，形成一个大的网络。

徐思彦：再次感谢各位嘉宾的精彩分享和总结。随着Apple Intelligence的发布，大模型的竞争已经进入到第二个阶段，端侧AI的大变革才刚刚展开。我们预测，未来可能会有更多不同的产品融入更高级别的智能，比如iPad，眼镜，汽车，家用机器人等。未来的变革速度将会越来越快，我们的手机也可能会变得更有个性和更有情感。我相信大家都非常期待看到这些变化。

本文来自微信公众号：腾讯研究院 （ID：cyberlawrc），对话嘉宾：Indigo（前微博创始团队Brilliant Phoenix Partner）、胡延平（FutureLabs未来实验室首席专家）、陈然（前机器学习总监硅谷AI应用创业者）、Neethan（Co-founder of Hallidai、前TikTok Tech Lead），节目主理人：徐思彦（腾讯研究院高级研究员）