操作系统 终端「操作系统纷纷“入局”大模型，终端AI竞争升级」

通信世界网消息（CWW）6月21日，华为开发者大会上，HarmonyOS NEXT（鸿蒙NEXT）操作系统正式发布，独立于iOS与安卓，实现大模型时代国产终端操作系统的重大升级。新一代鸿蒙操作系统首次融入盘古大模型5.0，在AI能力上提升明显，实现了系统级的原生智能。此前，苹果在WWDC大会发布的iOS18也集成了OpenAI的大模型能力，支持对大模型的跨应用、跨终端调用。终端操作系统的AI升级将带来人机交互的全面革新，大模型将深入改变我们的日常生活。

主流操作系统厂商加速大模型布局

谷歌、苹果、华为相继发布了各自移动终端操作系统AI升级方案，通过系统层面的AI能力集成，为用户提供多模态交互、个性化、多样化的智能服务。

1.Android 15将融入谷歌Gemini大模型

Gemini代表了谷歌在生成式AI大模型领域的最新探索，并将其整合到安卓系统、搜索、Chrome和Gmail等所有自家产品中。在5月15日的谷歌I/O开发者大会上，为了满足不同场景的需求，谷歌发布了Gemini的新版本。其中，Gemini 1.5 Flash针对需要快速响应的高频、低延迟任务进行了优化。而Gemini 1.5 Pro则采用了MoE架构，拥有高达200万tokens的上下文长度，显著提升了模型处理大量数据的能力和效率。得益于Gemini的加持，Android系统将推出一系列新功能，包括更智能的照片搜索能力，能够识别不同的照片背景，甚至根据车牌号来搜索照片，以及回答有关照片内容的问题等，将为用户带来更加丰富和个性化的体验。

2.苹果推出iOS18集成Apple Intelligence

苹果在WWDC24上宣布与OpenAI建立合作伙伴关系，并整合ChatGPT技术推出Apple Intelligence。基于Apple芯片的超强算力，Apple Intelligence具备强大的自然语言理解能力与图像功能，可以通过对用户背景的理解，基于个人信息和上下文，分析用户屏幕上的内容，最相关的信息进行检索和分析，为用户提供最需要、最相关的信息，也可以处理和创建草图、插图、动画三种独特样式的图像。Apple Intelligence不是提供单一的AI功能，而是通过其强大的数据处理和情境感知能力，深度理解用户需求，并将多个功能整合成一个完整的系统，实现跨应用的智能协作。

3.华为发布独立于安卓的AI原生HarmonyOS NEXT系统

HarmonyOS NEXT操作系统首次将先进的AI能力融入其核心，实现了操作系统与AI技术的深度融合。小艺智能体作为系统的AI助手，经过升级后能够执行更加复杂的操作。在盘古大模型5.0的支持下，小艺智能体不仅具备了更好的场景感知、意图识别和用户理解能力，还能够提供更加精准的个性化服务。小艺智能体能够进行文本理解、图像识别、文档分析以及多模态信息融合等高级任务，展现出华为在AI技术应用和行业服务领域的强大实力和创新能力。

图：三家主流移动终端操作系统AI能力对比

终端操作系统集成大模型趋势判断

智能终端的进化史，实质上是其操作系统不断升级的历程，操作系统能力的提升，极大的促进了智能终端的发展。从允许用户自行下载应用的塞班系统，到苹果手机iOS智能系统的重大感知颠覆，再到智能语音助手在操作系统层面的集成，都是从操作系统层面抓住了用户需求。大模型时代，智能手机操作系统集成生成式人工智能，将极大提升用户体验，真正在操作系统层面实现各个零散应用的联动，将在以下几个方面推动智能终端的发展：

1.提升APP开发与运行效率

华为发布的HarmonyOS NEXT通过将系统级AI能力融入操作系统中，极大地提升了开发效率。开发者可以通过系统提供的接口与组件直接调用系统AI能力，无需从零开始编写和训练AI模型，能够快速实现如AIGC图像生成、声音修复、图像识别等功能，这些原本需要高度专业知识和资源密集型的任务现在变得触手可及。让开发者可以更专注于用户体验的设计，而不必深陷底层AI算法的实现细节，从而加快了应用的迭代速度和市场响应能力。由于系统级AI能力是在操作系统层面进行优化和集成的，相较应用自行开发的AI功能，可以更高效地利用硬件资源，提供更优的性能表现。系统级的优化还意味着更好的资源管理和功耗控制，为终端用户带来更流畅、更稳定的使用体验。

2.重塑人机交互模式

传统智能手机操作系统的逻辑是用户提出需求，系统进行响应，需要用户自己在应用中进行搜索和操作来执行特定任务。智能手机操作系统的AI化将实现系统判断用户意图与需求，为用户主动提供个性化的服务。智能操作系统终端可以使用面部、语音识别等技术，感知用户的情绪状态，并根据用户所在位置、以往使用习惯等信息，做出相应的情感支持。例如在感知到用户情绪低落时，播放些轻松音乐、讲些鼓励的话，或者推荐用户喜欢的美食等反应。

3.推进端侧算力提升

随着大模型在智能手机的应用，端侧算力持续提升。端侧算力具有低延迟性、高安全性的特点，且支持无网络使用，在移动设备的AI应用中具有重要作用。芯片厂商将进一步加强端侧计算能力，为大模型落地打牢地基。如第三代骁龙8是高通首个专为生成式AI打造的移动终端芯片，AI性能较前代提升98%。联发科发布的天玑9300芯片搭载专门支持端侧大模型的生成式AI引擎，生成式AI运算速度提升8倍。大模型时代，端侧算力将成为移动终端AI能力升级的重要保障。

4.推动电子产业升级

据IDC数据，2022及2023年全球智能手机、平板出货量连续下滑，市场需求不足。随着大模型在移动终端的落地，苹果、华为、小米等品牌智能手机将陆续搭载最新的大模型能力，且部分老旧机型难以支持AI应用带来的大规模计算压力，智能化应用有望推动消费者换机需求的提升。在此基础上，由上游硬件厂商、中游品牌商及代工厂商、下游大模型场景应用组成的消费电子产业链将迎来新一轮发展机会。预计在未来的2-3年内，AI终端加速渗透，换机潮将带来电子产业的持续升级迭代。

操作系统集成大模型背景下运营商发展建议

为应对大模型技术与智能手机操作系统深度融合的新形势，运营商需要在以下方面做好工作。

1.加强网络服务与保障

运营商应加大网络基础设施建设，保障网络的质量和覆盖范围。不仅需要通过智能网络管理，实现负载均衡和故障自动切换，确保现有用户在使用AI操作系统时的连续性和稳定性。还应加强如5G-A、6G等新一代通信技术研究探索，以满足不断增长的大模型应用对网络带宽和延迟的要求。

2.重视边缘计算节点建设

随着AI应用的云端一体化发展，边缘计算成为关键技术之一。应重视边缘计算节点的建设，将数据处理和存储能力部署在更接近用户的地理位置，从而减少数据传输的延迟，提高响应速度，优化用户体验。此外，边缘计算还能为运营商带来新的商业模式和服务创新，如本地化的内容分发和个性化服务。

3.应对人工智能带来的安全风险

大模型技术的应用降低了AI技术的门槛，同时也增加了安全风险。需要加强对移动终端的安全管理，建立全面的安全监控体系，以识别和防范潜在的安全威胁。这包括但不限于数据泄露、隐私侵犯、恶意软件攻击等。同时，运营商应与政府、安全机构和其他行业伙伴合作，共同构建一个安全的网络环境。

4.促进电子制造产业链深度协同

终端AI的发展为电子制造业带来了新的增长点。运营商应积极参与到产业链的协同创新中，与设备制造商、软件开发商、内容提供商等建立紧密的合作关系。通过共享资源、技术和市场信息，共同推动智能制造、软件开发等关键领域的进步。此外，运营商还可以通过投资研发、建立创新实验室等方式，加速新技术的商业化进程。