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印奇的手机 阶跃星辰的赌局

伯虎团队 2026-07-21 12:24
伯虎团队 2026/07/21 12:24

邦小白快读

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本文核心介绍了大模型企业阶跃星辰跨界打造大模型原生AI手机的前因后果,核心干货信息如下:

1.核心事件:2025年7月13日阶跃星辰举办发布会,推出大模型原生AI终端品牌STEPX、智能体原生操作系统Step AOS、个人智能体Amoo,以及大模型原生智能体手机阶跃STEPX Neo,目前尚未公布价格和发售时间。

2.跨界动因:阶跃星辰是国内AI六小龙之一,此前布局C端应用未跑出爆款,ToB商业化落地慢,同行已经跑通API变现模式,当前国内外头部玩家都在加速卡位AI终端赛道,阶跃上市窗口期收窄,急需通过做硬件完成软硬一体闭环,获得资本市场认可。

3.核心创新:和豆包手机外挂AI的模式不同,Step AOS在安卓底层增设专属运行层,联合主流APP开放接口,让智能体直接调度任务,安全性更强。

本文梳理了AI终端赛道的最新发展动向,能给AI相关品牌的战略布局提供参考,干货内容如下:

1.行业消费与技术趋势:当前AI端侧已经成为大模型企业和手机厂商共同争抢的核心赛道,行业判断未来每一台终端设备都会配备智能体Agent,软硬一体是中国大模型商业化的核心发展路径。

2.产品研发方向参考:不同于行业普遍在现有操作系统外挂大模型插件的开发模式,原生重构适配智能体的底层运行层,联合APP厂商开放接口的方案,能解决现有AI终端的安全、功能短板,是值得尝试的研发方向。

3.竞争战略参考:当前大模型赛道模型能力逐渐趋同,抢占AI终端入口就能掌握用户数据、场景和交互主动权,跨界做硬件打样是打开品牌认知、获得资本市场认可的有效方式,同时需要注意解决合作方权限开放难的核心痛点。

本文披露了AI智能终端赛道的最新变化,能给相关赛道的参与者提供机会与风险参考,干货内容如下:

1.市场机会:AI端侧是当前大模型领域确定性最高的增长方向,软硬一体的智能体原生终端是全新的品类机会,目前头部大模型和手机大厂都在加速布局,赛道仍有占位空间,资本市场也认可该方向的发展前景。

2.风险提示:AI终端赛道竞争十分激烈,前有苹果华为等大厂卡位原生AI能力,后有豆包、OpenAI等抢先定义用户心智,上市窗口期不断收窄;同时存在硬件供应链门槛高、合作方权限开放难、核心流量入口难以打通等实际问题。

3.可参考的模式:如果不想做重资产的自有硬件,可尝试转型做中立Agent系统层,开放给合作方调用模型、分配数据,按Token消耗获得分成,降低合作方的顾虑。

本文介绍了大模型原生智能终端的发展现状,能给消费电子生产制造工厂带来启发和机会,干货内容如下:

1.产品生产和设计新需求:当前AI手机不再是传统手机的参数升级,而是需要适配原生智能体的底层架构,对硬件的算力适配、接口开放能力提出了新的要求,工厂可提前布局相关生产线的改造升级,适配新的生产需求。

2.明确的商业机会:目前阶跃星辰已经获得华勤、龙旗、豪威、中兴等多家消费电子产业链核心企业的投资,越来越多的大模型企业开始布局自有硬件,会给代工厂、核心零部件厂商带来更多的订单需求,工厂可主动对接大模型企业的硬件打样和量产需求,拓展业务增量。

3.数字化转型启示:AI+软硬一体是消费电子产业发展的大方向,工厂可加快推进自身数字化转型,适配AI终端的柔性生产、定制化生产要求,抓住新一波产业升级的红利。

本文梳理了当前大模型商业化落地的行业趋势和核心痛点,能给AI相关服务商提供参考,干货内容如下:

1.行业发展趋势:大模型赛道模型能力逐渐趋同,商业化落地的核心战场已经从模型本身的竞争转向AI端侧落地竞争,软硬一体、智能体原生终端是未来的主流方向,ToB和ToC端的智能体落地需求会持续增长,给服务商带来更多市场空间。

2.行业核心客户痛点:当前大模型企业做ToB落地存在落地周期长、主动权掌握在硬件厂商手中、用户数据难以沉淀、商业化变现慢的痛点;传统外挂式AI手机存在安全风险、复杂任务执行能力弱的痛点,都需要新的解决方案。

3.解决方案方向参考:可以参考阶跃星辰的方案,在现有安卓底层上增设智能体专属运行层,联合APP厂商开放接口,既不用完全重构操作系统,也能实现智能体直接调度任务,有效解决现有模式的核心短板。

本文披露了AI终端赛道对平台层的新需求,能给布局AI赛道的平台企业提供参考,干货内容如下:

1.行业新需求:当前大模型企业和终端品牌都需要能适配智能体原生运行的平台层,现有外挂大模型插件的模式不能满足行业需求,行业呼唤更适配的平台层改造方案,给平台商带来新的机会。

2.核心待解决问题:当前AI终端平台需要解决和APP厂商的接口开放合作问题,平衡智能体调度能力和APP厂商的流量控制权,同时还要获得硬件厂商的系统权限开放,才能真正完成商业闭环,目前这两个问题都是行业共性难题。

3.可参考的发展方向:平台商可尝试走中立Agent系统层路线,开放给不同合作方调用模型、自行分配数据权限,按Token消耗获得分成,能有效降低合作方的顾虑;同时可主动对接大模型企业的硬件打样需求,开展相关招商合作,抢先占位赛道优势。

本文记录了中国大模型产业发展的最新动向,总结了大模型企业跨界做硬件的新商业模式,对相关研究有较高参考价值,干货内容如下:

1.产业最新动向:当前大模型产业已经从早期百模大战的模型能力竞争,转向AI端侧入口的生态竞争,头部大模型企业纷纷开始布局AI手机、智能座舱等终端硬件,软硬一体成为中国大模型企业探索差异化商业化路径的重要方向。

2.产业新出现的问题:大模型企业跨界做终端,面临硬件厂商不愿意开放系统权限、APP厂商接口开放深度不足、行业竞争激烈导致上市窗口期收窄等新问题,现有模式的商业可行性仍待市场验证。

3.新商业模式研究样本:除了传统的API卖模型、ToB解决方案的模式,当前阶跃星辰探索了两种新商业模式,一是做自有软硬一体终端,靠Agent服务和Token消耗赚钱,二是做中立Agent系统层,按Token分成,丰富了大模型商业化的研究样本。

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我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

This article explains why Yueyue Xingchen (Jump), a major Chinese large language model (LLM) company, is entering the AI smartphone market with a LLM-native device. Key takeaways are as follows:

1. Core announcement: At its July 13, 2025 press conference, the company launched STEPX, a new LLM-native AI terminal brand, alongside Step AOS (an agent-native operating system), a personal AI agent named Amoo, and the company's first LLM-native agent smartphone, the STEPX Neo. Pricing and a release date have not yet been announced.

2. Motivation for the crossover: As one of China's top six emerging LLM players, Yueyue Xingchen has yet to produce a hit consumer app and has seen slow progress in B2B commercialization. Meanwhile, LLM peers have already established profitable API monetization models. With top domestic and global players rushing to secure positions in the AI terminal track and Yueyue Xingchen's window for an IPO narrowing, launching hardware is a urgent move to build a closed loop of integrated hardware-software capabilities and win recognition from capital markets.

3. Key innovation: Unlike Doubao's AI add-on model for smartphones, Step AOS adds a dedicated operating layer on top of the Android base, works with mainstream apps to open interfaces, and allows AI agents to directly schedule tasks, delivering stronger security performance.

This article outlines the latest developments in the AI terminal track, offering strategic insights for AI-related brands. Key insights include:

1. Consumer and technology trends: On-device AI has become a core competitive battleground for both LLM developers and smartphone makers. The industry broadly expects that every future terminal device will integrate an AI agent, and integrated hardware-software development has emerged as the core commercialization path for Chinese LLMs.

2. Product R&D reference: Unlike the common industry approach of adding LLM plugins as an afterthought to existing operating systems, building a native agent-adapted bottom operating layer and partnering with app developers to open interfaces addresses the security and functional weaknesses of current AI terminals, making it a promising R&D direction worth exploring.

3. Competitive strategy takeaways: As LLM capabilities gradually converge across the industry, controlling the AI terminal entrance gives companies ownership of user data, scenarios and interaction control. Launching branded hardware as a proof of concept is an effective way to build brand recognition and win capital market approval, though brands should note that gaining open permissions from partners remains a core bottleneck.

This article discloses the latest shifts in the AI smart terminal track, offering reference on opportunities and risks for industry participants. Key insights:

1. Market opportunities: On-device AI is currently the most high-certainty growth direction in the LLM space, and agent-native integrated hardware-software terminals represent an entirely new product category with untapped opportunity. While leading LLM developers and major smartphone makers are accelerating their布局, room still exists for new players to establish positions, and capital markets widely endorse this sector's growth prospects.

2. Risk warnings: Competition in the AI terminal track is already extremely fierce. Incumbents including Apple and Huawei hold strong positions in native AI capabilities, while players like Doubao and OpenAI have already shaped early user心智. At the same time, players face high barriers to entry in hardware supply chains, difficulties securing open permissions from partners, and challenges accessing core traffic entrances, all while IPO windows continue to narrow.

3. Alternative model reference: For players that do not want to pursue capital-intensive self-owned hardware, pivoting to build a neutral Agent system layer that allows partners to call models and allocate data, with revenue earned via per-token commission, can reduce partner concerns.

This article outlines the current state of LLM-native smart terminal development, offering insights and opportunities for consumer electronics manufacturing factories. Key takeaways:

1. New product design and manufacturing requirements: Today's AI phones are not just incremental parameter upgrades of traditional smartphones. They require underlying architecture adapted for native AI agents, which places new requirements on hardware computing power adaptation and open interface capabilities. Factories can upgrade production lines in advance to meet these new manufacturing requirements.

2. Clear commercial opportunities: Yueyue Xingchen has already secured investment from multiple leading consumer electronics supply chain players including Huaqin, Longcheer, OmniVision and ZTE. As a growing number of LLM companies begin developing their own hardware, foundries and core component manufacturers will see growing order demand. Factories can proactively connect with LLM companies to support hardware prototyping and mass production, unlocking new revenue growth.

3. Digital transformation insights: AI + integrated hardware-software is the core growth direction for the consumer electronics industry. Factories can accelerate their own digital transformation to meet the flexible and customized production requirements of AI terminals, and capture dividends from the new wave of industrial upgrading.

This article summarizes the current industry trends and core pain points of LLM commercialization, offering insights for AI-related service providers. Key takeaways:

1. Industry development trends: As LLM capabilities gradually converge across the industry, the core commercial battleground has shifted from competition over model performance to competition for on-device AI deployment. Integrated hardware-software and agent-native terminals have become the mainstream direction going forward, and growing demand for agent deployment in both B2B and B2C markets will open up more market space for service providers.

2. Core client pain points: Current LLM companies face long deployment cycles, limited control over outcomes (with主动权 held by hardware makers), difficulty retaining user data, and slow monetization for B2B projects. Meanwhile, traditional add-on AI phones suffer from security risks and poor performance on complex tasks, creating demand for new solutions to these problems.

3. Solution reference: Providers can adapt Yueyue Xingchen's approach: adding a dedicated agent operating layer on top of the existing Android base and partnering with app developers to open interfaces. This approach avoids the need to fully rebuild an operating system while still enabling agents to directly schedule tasks, effectively addressing core weaknesses of existing models.

This article explores new demand for platform layers in the AI terminal track, offering insights for platform companies developing AI capabilities. Key takeaways:

1. New industry demand: Today's LLM developers and terminal brands require a platform layer natively adapted for agent operation, and existing add-on LLM plugin models cannot meet industry needs. Demand for more adapted platform layer transformation solutions creates new opportunities for platform players.

2. Core unsolved problems: Current AI terminal platforms need to resolve interface open cooperation with app developers, balance agent scheduling capabilities with app developers' control over traffic, and secure open system permissions from hardware manufacturers to complete a closed commercial loop. Both of these are currently common industry-wide bottlenecks.

3. Promising development directions: Platform providers can pursue a neutral Agent system layer model, which allows different partners to call models and manage their own data permissions, with revenue earned via per-token commission. This approach effectively reduces partner concerns. Platforms can also proactively partner with LLM companies for hardware prototyping and launch related recruitment cooperation to secure an early competitive position in the track.

This article documents the latest developments in China's LLM industry and summarizes the new business model of LLM firms entering hardware, offering high reference value for relevant research. Key insights:

1. Latest industry developments: The LLM industry has shifted from the early "hundred models war" focused on model capability competition to ecosystem competition for on-device AI entrances. Leading Chinese LLM companies have increasingly begun to enter terminal hardware including AI smartphones and smart cockpits, and integrated hardware-software development has become a key direction for Chinese LLM firms to explore differentiated commercial paths.

2. New emerging industry problems: LLM companies entering terminal hardware face new challenges including hardware makers' unwillingness to open system permissions, insufficient interface openness from app developers, intense industry competition that narrows IPO windows, and the commercial viability of existing models remains to be validated by the market.

3. New research samples of business models: Beyond the traditional API model sales and B2B solution models, Yueyue Xingchen is exploring two new commercial models: 1) building an owned integrated hardware-software terminal that generates revenue through Agent services and token consumption; and 2) operating a neutral Agent system layer that collects revenue via per-token commissions. These new models expand the research pool for LLM commercialization.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

来源 | 伯虎财经(bohuFN)

作者 | 楷楷

7月13日,阶跃星辰在上海举办发布会,推出了大模型原生AI终端品牌STEPX、智能体原生操作系统阶跃Step AOS、个人智能体Amoo,以及大模型原生智能体手机阶跃STEPX Neo等多项创新成果。

阶跃星辰董事长印奇表示:“请教了很多终端朋友,大家都让我们不要碰硬件。我们本来很想听劝,但最终还是决定做了。”

这当然不是一个轻松的决定。前有豆包手机发布一周就被APP厂商封杀;后有OpenAI造手机被苹果起诉的纠纷,大模型企业跨界做硬件,注定是一条艰难的路。

但印奇还是做了,要理解这个决定,有三件事情值得我们关注:

7月15日,网信办公示最新一批深度合成服务算法备案,苹果、华为、小米等七家手机厂商全部在列,包括备受外界期待的苹果Apple Intelligence。

7月16日,DeepSeek被传开始筹备上市,新一轮投前估值达到710亿美元(约合人民币4813.9亿元)。7月17日,中兴努比亚搭载豆包的AI智能体手机在2026 WAIC首发亮相。

将三件事放在一起看,便能读懂印奇的紧迫感:在AI端侧领域,大模型和手机厂商正在同时发起进攻;在大模型领域,阶跃星辰已逐渐成为“AI六小龙”中落后的那一位。

前有堵截,后有追兵。就像印奇自己说的那样:“如果什么也不干,以后什么也干不了了。”

被逼出来的战略跃迁

阶跃星辰并非一开始就打算自己“造手机”的。

2023年4月,阶跃星辰正式成立,但在这一年的“百模大战”中,它并没有特别亮眼的表现。

一直到2024年3月,阶跃星辰首次对外发布了千亿参数模型,才被外界与智谱、MiniMax、月之暗面、百川智能、零一万物并列为第一梯队,合称“AI六小龙”。

但“六小龙”的名头,只是意味着“还活着”,能不能“活得更好”,还要看企业各自的战略布局和模型能力。阶跃星辰在攻坚AGI模型的同时,开始把目光投向模型之外的战场。

它布局C端,推出“跃问”和“冒泡鸭”两个AI应用,但在大厂和同行的夹击下,一直未能跑出爆款;也曾与新华传媒合作切入金融场景,也未能打造出足够亮眼的商业化案例。

真正让它看到确定性的,是终端硬件。

2024年底,阶跃星辰创始人兼CEO姜大昕明确以“汽车、手机、具身智能、IoT”为四大核心的终端场景战略,将战略中心转向B端业务。

姜大昕表示,“智能终端将成为Agent技术大规模应用的关键载体。我们判断,未来每一台终端设备都会有一个Agent,帮助我们完成复杂任务”

接下来,阶跃星辰开始陆续与汽车、手机等品牌合作,把模型嵌入硬件,做大模型供应商。

据官方数据,其已跟超60%的国产手机厂商建立合作关系,装机量超4200万台;在汽车端和吉利体系合作推出的智能座舱解决方案,已进入量产车型。

一切看起来都在轨道上,但这样的商业化节奏还是太慢了。

智谱、Minimax、月之暗面等同行,已经在全球Token狂欢这股风潮中,率先跑通了卖API的收入模式,智谱的市值更一度突破万亿元的高点。

而阶跃星辰虽然已经摸索出商业化路径,但大模型企业的商业化困境有目共睹——研发投入成本高,ToB业务落地周期长,更重要的是,阶跃星辰还未上市。

今年1月,阶跃星辰官宣印奇正式出任公司董事长,负责整体战略节奏与技术方向的制定,这也被视为一场“救火式”的掌舵。

印奇创办了旷视科技,曾深度参与阶跃星辰早期的战略规划,目前还兼任千里科技董事长。他的加入,把阶跃星辰的“AI+终端”战略,从技术到产品再到场景的闭环串联了起来。

在印奇看来,AI跟物理空间的结合是走向AGI的必经之路,他认为中国大模型要走出一条自己的商业化之路,不一定是Coding,他更相信会是软硬一体。

值得一提的是,印奇加入阶跃星辰的同一天,公司宣布完成超50亿元B+轮融资,刷新国内大模型赛道单笔融资纪录。

资本市场似乎更认可这条细分路径,逻辑也很简单——在模型能力逐渐趋同的背景下,谁能抢占AI终端的入口,谁就能掌握用户数据、场景和交互的主动权。

但问题是,阶跃星辰只有软件,并没有硬件。

阶跃星辰作为大模型供应商,模型能力再强,都要先过硬件厂商这道“关卡”,数据和交易也留在别人的系统里,阶跃难以掌握更多的主动权。

印奇想让阶跃星辰再进一步。

印奇没有其他选择

于是,阶跃星辰端出了自己的手机。

在7月13日这场发布会上,阶跃星辰一口气发布了终端品牌STEPX、操作系统Step AOS、个人智能体Amoo,以及大模型原生智能体手机STEPX Neo。

在豆包、OpenAI之后,阶跃星辰要做手机这件事,其实并不令人意外。

不过,在这场没有公布价格、发售时间的发布会上,与其说阶跃星辰在做“手机”,倒不如说它在讲“故事”——它真正想讲的,是一个操作系统的故事。

印奇在采访中坦承,尽管阶跃星辰的团队有超过十年的硬件供应链经验,但他们对做硬件这件事依然充满敬畏,因为这是一件难而正确的事情。

印奇表示,阶跃曾尝试跟不同终端合作,但还是没找到最合适的,如果自己不能先做出创新终端,就无法形成“模型-软件-硬件”闭环,也很难真正到达消费者。

所以,阶跃星辰决定亲自打板,成为“大模型原生终端”这一品类的定义者。

三年前,阶跃就已开始这“三位一体”的底层架构布局。

首先是大模型,它是智能终端的大脑。截至目前,阶跃星辰已搭建覆盖基模、多模态模型的Step系列 "1+N" 模型矩阵,覆盖语音识别、语音生成、多模态理解等全面能力。它的Step Edge端侧模型全家桶,在29项核心评测指标中位列同定位端侧模型第一。

其次是软件,也是本次发布会的重头戏Step AOS。

印奇解释,Step AOS 不同于行业普遍在现有操作系统外挂大模型插件的开发模式,是从零重构底层框架,打造原生适配智能体运行的Step AOS。

这套系统并非脱离安卓重写的操作系统,而是在硬件、安卓底层之上增设专属运行层,将硬件能力与系统资源转化为智能体可调用的接口,改造智能体执行任务的链路。

这种模式跟去年发布的豆包AI手机不同,豆包AI手机是由AI模拟人类的视觉识别和模拟触控来操作APP,好处是泛用性极强,但存在安全风险。

而Step AOS没有沿用豆包的GUI路线,它跟支付宝、美团、携程、高德、京东、滴滴等APP厂商合作,共同约定开放接口,由智能体直接调度系统能力去执行任务。

最后是硬件,要说服投资者、合作客户相信这个“故事”,阶跃星辰需要一个物理载体,没有任何一个智能终端,比自己造一台手机更好。

从这个角度来看,阶跃这台手机会不会量产,能否打得过手机厂商,其实并没有那么重要。重要的是,资本市场是否愿意相信这个故事。

IPO窗口正在收窄

但目前来看,阶跃星辰最大的挑战,不是说服投资人,而是如何先说服合作商。

阶跃星辰自己做手机,当然可以给智能体开全权限。但换成其他手机厂商,它们是否愿意交出系统级权限,让阶跃收集用户数据、掌握应用分发权,甚至让渡部分数据控制权?

阶跃跟APP厂商的合作也是同一个逻辑,虽然阶跃拿到了合作APP的接口,但这个接口的开放深度,恰恰是最难谈拢的部分。

开放得太浅,智能体只能完成简单查询;开放得太深,APP厂商就会失去对流量的掌控权。

值得一提的是,腾讯虽是阶跃星辰的股东,却并未出现在首批APP合作名单中。一款搞不定微信的AI手机,很难说真正跑通了服务闭环。

不过,阶跃星辰还是将这盘“刚熟”的“菜”先端上桌,因为,留给它的时间不多了。

在硬件赛道,OpenAI手机的量产时间从原定的2028年提前至2027年上半年;豆包手机2.0已在WAIC上亮相,备货约20万台,它们都在抢先定义“AI手机”的用户心智。

在操作系统赛道,则更是一片红海。

阿里联合荣耀,或带来下一代终端操作系统Agentic OS;还有华为小艺、小米澎湃AI、苹果Apple Intelligence,这些大厂的原生AI能力早就准备好了。

然而,大模型赛道的竞争,才是最让阶跃星辰感到焦虑的。

在智谱和MiniMax之外,阶跃星辰被视为最有可能挑战“大模型第三股”的企业。今年4月,阶跃星辰已完成股份制改造;5月,多家媒体报道其已拆除红筹架构,为赴港IPO做准备。

但突然,DeepSeek被曝正在筹划于2027年上市。虽然,DeepSeek和阶跃星辰并非直接竞争对手,但同为头部大模型企业,如果DeepSeek交出更可观的商业化成绩,将会拉高资本市场对阶跃星辰的期待,阶跃的成果和故事来得越晚,它的定价能力就越弱。

此前,有媒体报道称,阶跃星辰的目标是在2026年底前完成上市。

但在这个节骨眼上,阶跃在硬件、软件和大模型赛道上的对手,却在同一时间加速卡位,它的上市窗口期正以肉眼可见的速度收窄。

于是,阶跃星辰拿出了自己最大的诚意。

但市场是否接受,不在于一场发布会,而是看阶跃星辰能否验证这套商业模式——不仅仅是模型供应商,而是智能终端品牌,可以靠Agent服务和Token消耗来赚钱。

今年5月,阶跃星辰被曝已完成近25亿美元的融资,投资人包括华勤、龙旗、豪威、中兴等多家手机及消费电子产业链公司。

阶跃星辰或许也准备了另外一条路,那就是跟消费电子产业链合作,做一个中立存在的Agent系统层,合作厂商可以调用其他模型,也能自行分配数据。

但这样的话,阶跃星辰兜兜转转,又回到了供应商的定位。只是,这一次它不是按产品分成,而是按Token分成。

既然如此,那倒不如放手一搏。

对于阶跃星辰来说,能先把故事讲下去,比故事本身是否完美更重要。

注:文/伯虎团队,文章来源:伯虎财经(公众号ID:bohuFN),本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

文章来源:伯虎财经

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FAQ回顾

阶跃星辰是什么企业?

阶跃星辰成立于2023年4月,属于国内大模型第一梯队“AI六小龙”之一,核心布局大模型研发及AI终端场景,已与超60%国产手机厂商达成合作,大模型装机量超4200万台,目前正在筹备赴港IPO相关事宜。

阶跃星辰为什么要自研大模型原生智能体手机?

当前大模型行业模型能力逐渐趋同,抢占AI终端入口可掌握用户数据、场景及交互主动权;阶跃星辰此前作为大模型供应商受硬件厂商限制,自研手机可打通“模型-软件-硬件”闭环,探索新型商业化路径。

Step AOS操作系统和常规AI外挂模式有什么不同?

Step AOS没有采用行业普遍的在现有操作系统外挂大模型插件的开发模式,而是在安卓底层之上增设专属运行层,将硬件能力与系统资源转化为智能体可调用的接口,可直接调度合作APP开放接口执行任务,安全性更高。

当前大模型原生AI终端赛道竞争情况怎么样?

当前大模型原生AI终端赛道竞争激烈,硬件端OpenAI手机量产时间提前至2027年上半年,豆包手机2.0已备货约20万台;操作系统端华为、小米、苹果等厂商均已布局原生AI系统,玩家普遍在抢先卡位用户心智。

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