接入手機後，DeepSeek難“轉正”_風聞

2025開年之後，手機圈掀起了一場詭異的AI軍備競賽——爭相接入DeepSeek。隨着時間的推移，這股年初的狂熱已然降温。

當潮水退去之後，暴露出手機AI領域的殘酷真相：市面上手機自帶的AI能力，沒能像DeepSeek一樣，挑起用户對手機AI的強烈渴求。

如今，大眾對各類AI大模型，已經形成了固有印象：ChatGPT是海歸留學生，月費高，沒錢請不起；DeepSeek是本土學霸，很聰明會思考，但不愛幹活，動不動就服務器繁忙；手機自帶的AI，則是佔着“編制”的關係户，能力為零，炒不掉，又指望不上。

雖然廠商爭着“聘用”DeepSeek，但手機AI還是會以廠商自研大模型為基石。而手機AI讓用户感覺到單薄的問題，是無法靠引入臨時工DeepSeek徹底解決的。

所以，比起接入DeepSeek，手機廠商的當務之急，是把DeepSeek核心的“系統2”慢思考，煉成自家AI的基本功。

截至目前，國內主流手機廠商全部都已接入DeepSeek。同樣都是DeepSeek，不同手機的差異究竟在哪？

可以把DeepSeek在手機中的角色，大致分為三類：

一是“臨時工”。因為用户急迫地想用上DeepSeek，而官方app又總是繁忙，手機廠商通過調用API直接整合到自家的語音助手，就算完成了對 DeepSeek 模型的接入。這種替代方案主打一個快，所以在版本適配、能力表現上，跟官方滿血版有一定差距，相當於僱個臨時工，先頂上一陣兒。

二是“派遣工”。一些擁有AI底牌和技術能力的廠商，深度融合DeepSeek，就像是勞務派遣，需要DeepSeek對廠商的手機AI體系有深入的瞭解，跟正式工緊密協作。比如榮耀憑藉系統級AI能力，成為安卓陣營首個系統級整合DeepSeek的廠商。以“藍心智能”作為AI體系的vivo也宣佈將推出深度融合DeepSeek的藍心小V助手。聯想moto背靠多年硬件終端研發能力，成為首家支持DeepSeek-R1滿血版（671B參數對推理硬件的要求高）的手機廠商。

三是“智囊團”。這種接入模式中，手機廠商對自家AI更重視，用户需要DeepSeek的話就去請外援，平時還是自家AI挑大樑。比如鴻蒙NEXT系統的小藝助手接入DeepSeek-R1，就是通過小藝助手App的智能體廣場來調用，相當於外部合作的“智囊團”，核心AI能力來自自研的盤古大模型。

而像蘋果、三星還是專注於打造自己的手機AI，都暫未直接接入DeepSeek。

至此不難發現，不同廠商的AI能力各有差異，對DeepSeek的依賴程度也不同。但無一例外的是，接入DeepSeek只是權宜之計，頭部廠商還是希望讓自研AI，來挑AI手機的大梁。

説句公道話，頭部手機廠商的原生AI能力，其實不算差。

中文大語言模型榜單上，主流廠商的大模型家族都有不錯的成績和性能表現，並且都結合端側計算、存儲等特性，進行了專項優化，所以在生成速度、隱私安全等方面，手機廠商的自研AI，其實比第三方AI模型表現更好。

很多用户覺得手機自研AI是“0能力關係户”，説明在榜單之外，消費者心中還有一杆秤，來稱量AI在手機中的份量。

讓廣大用户感覺到手機裏的AI有一些不同，這是最難量化卻又真實存在的市場競爭點。DeepSeek出圈的一大原因，就是將理性的技術優勢變為感性的產品討論度。而手機自研AI，遲遲沒有迎來“aha moment”。

一方面是因為，手機AI作為手機的一部分，首先要服務於手機的核心價值體系，因此，手機AI大多是在這些基礎價值座標系上的再創新。

對於手機來説，拍照影像、續航散熱、通信通話等功能，是永遠不能打折的基礎價值。而在此基礎上的AI創新，不像橫空出世的DeepSeek-R1、Sora、GPT-4o等大模型一樣驚豔。

比如在圖片庫中通過語音搜索圖片、視頻，生成個性化相冊；在文檔應用中使用AI摘要來總結文本，在拍照完成後進行“AI消除”。這些基於大模型的手機AI能力，雖然給用户日常生活帶來了極大便利，但都是手機用户早已習慣的場景了。手機智能語音助手默默優化了十代的語音喚醒率，遠不如DeepSeek寫首藏頭詩來得炸場。

此外，由於手機AI的顛覆式功能無法快速覆蓋全場景，就像體系內改革總是先從一些小部門開始試點，很難讓用户短期內感覺到變化。

過去一年來，手機AI也有不少顛覆式創新，比如去年AI agent帶來的手機自動駕駛體驗，榮耀的“一句話點瑞幸咖啡”“一句話取消付費套餐”、OPPO的“一鍵問屏”、vivo的“高情商回覆”等，就讓不少人印象深刻。這些good case，在部分場景下能有穩定而優秀的表現。

但總體來説，這些AI功能的適用範圍還比較小，無法覆蓋人們日常使用手機的各個場景功能。目前還不能從整體上改變人們使用手機的效率和體驗。尚未在端側全面鋪開的AI功能，難以支撐起AI手機的概念。

自研AI在手機上的第三重限制，就是端側AI天然的硬件、倫理等限制。

端側AI要兼顧吞吐速度、本地隱私與內容安全合規，DeepSeek也需要針對性優化才能被整合到手機上。就好比在編的正式員工，往往受到組織規章制度的約束，無法放飛自我，所以在AI生成的表現上也中規中矩，無法像DeepSeek R1那樣，給用户留下強烈的印象。

顯然，要撕掉AI界“關係户”的標籤，手機AI不能只停留在接口調用找外援，而要提煉DeepSeek的核心能力，來重構自身的底層能力。

DeepSeek打動全球用户的核心能力，到底是什麼呢？就是基於長思維鏈的慢思考。

本質上，DeepSeek R1是在reasoning LLMs（推理模型）這一技術路線上的工程化創新，利用思維鏈（CoT）獲得邏輯推理能力，進一步提高了推理模型的效率，降低成本。這種邏輯思考能力，才是手機AI智能進化的關鍵。

接下來，手機廠商大概率會加速提升自研AI邏輯思考能力。手機AI會有什麼不一樣？我們不妨提前暢想一下。

1.智能體。此前邏輯推理能力受限過程，所以很多應用場景AI Agent無法自動完成任務，只能點外賣、點咖啡、取消套餐等少數case，一旦遇上步驟流程較多的複雜任務，比如“定餐廳”，成功率就會大幅下降。而基於慢思考的手機AI agent，能夠對任務進行更好的理解和分解，實現複雜任務的全流程自主編排，讓智能體在更多任務、更多場景中普及.

2.安全。此前在網上進行搜索，搜完關鍵詞就開始收到相關廣告推送，讓人感覺被窺視，手機AI通過實現系統級整合，疊加上本地化隱私保護能力，可以重塑移動終端的服務體驗。比如結合本地數據，wx聊天中朋友提及的“老地方”，常用的XX電商平台，可以提供用户不願意被雲端大模型所學習到的信息，來完成個性化任務。

3.綜合服務能力。從用户喚起功能轉變為主動提供綜合性解決方案。比如用户詢問手機助手“最近頭暈可能缺什麼營養”，自研AI可以結合本地健康APP數據（血氧/睡眠質量）、外賣訂單（連續7天高鹽飲食）、運動手環數據（平均步數下降40%），再結合慢思考的邏輯推理能力，生成更懂用户的個性化方案。

總的來説，自研AI+慢思考，可以打造出第三方AI模型很難實現的差異化體驗。這些“人無我有”的能力，無法通過接入API來實現，往往需要跟AI基礎設施、操作系統、端側安全架構與權限訪問體系、開發者生態等，進行深度融合、協同進化。

而這些底座，才是手機廠商自研AI最重要的砝碼。流量窗口期永遠是短暫的，靠接入DeepSeek博得一時熱度，不如把握住一項能真正改變AI手機體驗的核心能力。

當手機AI告別“關係户”的標籤，讓消費者發出“哇”的一聲驚歎，AI手機的換機潮或許就真的來了。