今天小編分享的互聯網經驗：接入手機後，DeepSeek難“轉正”，歡迎閱讀。
文 | 腦極體
2025 開年之後，手機圈掀起了一場詭異的 AI 軍備競賽——争相接入 DeepSeek。随着時間的推移，這股年初的狂熱已然降溫。
當潮水退去之後，暴露出手機 AI 領網域的殘酷真相：市面上手機自帶的 AI 能力，沒能像 DeepSeek 一樣，挑起用戶對手機 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，動不動就伺服器繁忙；手機自帶的 AI，則是占着 " 編制 " 的關系戶，能力為零，炒不掉，又指望不上。
雖然廠商争着 " 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 讓用戶感覺到單薄的問題，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，國内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 "。因為用戶急迫地想用上 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，所以在版本适配、能力表現上，跟官方滿血版有一定差距，相當于雇個臨時工，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 體系有深入的了解，跟正式工緊密協作。比如榮耀憑借系統級 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 也宣布将推出深度融合 DeepSeek 的藍心小 V 助手。聯想 moto 背靠多年硬體終端研發能力，成為首家支持 DeepSeek-R1 滿血版（671B 參數對推理硬體的要求高）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，用戶需要 DeepSeek 的話就去請外援，平時還是自家 AI 挑大梁。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，相當于外部合作的 " 智囊團 "，核心 AI 能力來自自研的盤古大模型。
而像蘋果、三星還是專注于打造自己的手機 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。
說句公道話，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，并且都結合端側計算、存儲等特性，進行了專項優化，所以在生成速度、隐私安全等方面，手機廠商的自研 AI，其實比第三方 AI 模型表現更好。
很多用戶覺得手機自研 AI 是 "0 能力關系戶 "，說明在榜單之外，消費者心中還有一杆秤，來稱量 AI 在手機中的份量。
讓廣大用戶感覺到手機裡的 AI 有一些不同，這是最難量化卻又真實存在的市場競争點。DeepSeek 出圈的一大原因，就是将理性的技術優勢變為感性的產品讨論度。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，首先要服務于手機的核心價值體系，因此，手機 AI 大多是在這些基礎價值坐标系上的再創新。
對于手機來說，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 "。這些基于大模型的手機 AI 能力，雖然給用戶日常生活帶來了極大便利，但都是手機用戶早已習慣的場景了。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，由于手機 AI 的颠覆式功能無法快速覆蓋全場景，就像體系内改革總是先從一些小部門開始試點，很難讓用戶短期内感覺到變化。
過去一年來，手機 AI 也有不少颠覆式創新，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 " 高情商回復 " 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。
但總體來說，這些 AI 功能的适用範圍還比較小，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 天然的硬體、倫理等限制。
端側 AI 要兼顧吞吐速度、本地隐私與内容安全合規，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，給用戶留下強烈的印象。
顯然，要撕掉 AI 界 " 關系戶 " 的标籤，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 打動全球用戶的核心能力，到底是什麼呢？就是基于長思維鏈的慢思考。
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復雜任務，比如 " 定餐廳 "，成功率就會大幅下降。而基于慢思考的手機 AI agent，能夠對任務進行更好的理解和分解，實現復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，疊加上本地化隐私保護能力，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，可以提供用戶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。從用戶喚起功能轉變為主動提供綜合性解決方案。比如用戶詢問手機助手 " 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，生成更懂用戶的個性化方案。
總的來說，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、作業系統、端側安全架構與權限訪問體系、開發者生态等，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。流量視窗期永遠是短暫的，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 告别 " 關系戶 " 的标籤，讓消費者發出 " 哇 " 的一聲驚嘆，AI 手機的換機潮或許就真的來了。
