今天小编分享的科学经验：鸿蒙的“AI野望”：让AI融入作業系統，数亿补贴寻应用开发者，欢迎阅读。
一个时代有一个时代的作業系統。
但已经趋势明确的 AI 时代，作業系統究竟长什么样？该有怎样的能力？以及谁会是那个天命 OS ……通通还没有共识。
或者更准确地说，共识正在达成中。
因为共识达成的第一步，就是AI 时代的作業系統，一定不是基于移动互联网时代作業系統的修修补补，它可能需要兼容，但更需要面向 AI 能力的架构和潜力。
这是过去一年，在终端和 AI 领網域最被热议的话题。底层芯片玩家、軟體作業系統、手机 OEM 纷纷从自身的立场给出了答案。
但更大的难题留给了生态、留给了开发者。
一边是确定无疑的 AI 新趋势，但另一边当前的选择依然是卷无可卷高度饱和的 iOS 和安卓……
所以不难想见，为何原生鸿蒙引发的效应，会如深水炸弹一样无声却搅动浪潮。
甚至在海外的关注度超出了原本的预期，还有人感慨，原生鸿蒙在人和地利之后还享有天时——
作为一个极速拓展开发者生态的作業系統，它既处在移动互联网最后的红利期，又长在 AI 作業系統共识达成的风口前线。
越多开发者加入鸿蒙，鸿蒙就可能越早接近 AI 作業系統的标准制定——复刻通信领網域的轨迹。
这几乎是明牌，因为对开发者的呼唤，不仅在发布会上被强调，也被用更长尾更实际的行动推向新高潮。
一场鸿蒙对开发者的 " 数亿补贴 "，正在高调展开。
发布应用，平台还给奖金？
这个补贴计划，正是" 鸿蒙原生应用开发者激励计划 "，真金白银地奖励开发者。
简单粗暴来说，只要开发一个鸿蒙原生应用，就有机会得 2000 元现金，每位开发者可获得最高奖金高达百万。
另外还有价值五百万的流量支持，也帮你免去了开发出应用没人用的后顾之忧。
当然了，除了给钱给流量，开发者面对全新的开发环境的挑战，也是个现实问题。
君欲善其事必先利其器。这一点，华为在设计鸿蒙开发者平台的时候就已经考虑到了。
为了让全新环境下的开发工作不至于太过艰辛，华为应用开发平台直接准备了丰富的模板和组件，覆盖了 11 个行业。
而且只要开发一次，就能在手机、平板、手表等等不同的鸿蒙终端完成部署，可以说大幅减轻了工作量。
此外，华为为此准备了开发者学堂，从入门到实战讲解鸿蒙生态、开发工具、语言、SDK 等等内容，哪怕没搞过开发也能学习。
最后，华为还有一个组织叫做开发者联盟，手把手给开发者提供 " 售后 "。
简单的问题可以直接问 AI 客服，AI 解决不了的还可以下工单给人工，或者到论坛中和其他的开发者交流经验。
所以在鸿蒙开发，只是把过去 App 范式重新做一些吗？
不不不，除了做传统意义上的应用，还有更加轻便、入口更多、免安装的元服务可以选择。
举个例子，南京三零幺科技有限公司就用元服务的方式，在鸿蒙 NEXT 系统中上线了一款智能证件照生成工具。
这个工具的作用，就是利用 AI 技术，智能识别并自动调整证件照，去匹配不同用途下千奇百怪的尺寸、底色等各类要求。
别看又是 AI 又是修图，实际上，它的开发流程，从创建项目到正式上架，只用了三天时间。
如果你觉得有团队协作，三天开发一款应用也不是什么难事的话……
那就再举个个人开发者的例子好了。
个人开发者孙天雨，就利用鸿蒙开发者平台，制作出了一款拯救选择困难症群体的利器——帮你抽签决定下一餐要吃什么的元服务 " 味知 "。
它还能根据现有的食材帮你做更好的食谱规划，甚至还能记录饮食习惯。
但这里想强调的是，这样的一个工具，一个人就能开发出来，而且只需要一个星期就能完成整个流程。
这一波，鸿蒙生态给卷不动传统应用的开发者，开辟了第三战线。
这条战线，既是 iOS 和安卓之外的新蓝海、真金白银和流量的激励、面向全球最大用户市场的确定性红利；更面向未来面向 AI，提供一个风口最前线的卡位。
虽然 AI 作業系統究竟长什么还在被构想，但大方向已经基本确定，作業系統的 " 天命人 " 也并非无迹可寻——所谓得民心者得天下，回顾作業系統领網域的分久必合，最后起决定性因素的也是开发者生态。
中国有全球最大的用户市场，有全球数量最多的开发者，也在这一波 AI 浪潮中从手机、可穿戴设备、XR、汽车到具身机器人，有万物互联的基建和基础。
既然一个时代有一个时代的作業系統，那当前这个时代为什么不能是鸿蒙？
鸿蒙有这种潜力吗？
或者说，鸿蒙具备 AI 作業系統的需求了吗？
AI 作業系統？
无论是自成一脉的苹果，还是百花齐放的安卓，往系统里加入 AI，都已成为了一项不约而同的举措。
从这几个月各大厂商密集的发布来看，AI 作業系統很大概率就是作業系統未来的样子。
但 AI 作業系統又是什么？能运行 AI 的作業系統，就是 AI 作業系統吗？
显然不是。
我们能够感受最深的变化，大概就是互動方式，就像从按键手机到触屏手机一样，AI 作業系統的互動方式，也会变得和现在不一样。
纵观今年发布的 AI 手机，无一不在宣传，只要动动嘴就能完成搜资料、查地图、订票等等复杂的操作。
当然动嘴是个表象，实质上看，在 AI 手机当中，对话式的操作方式将逐步替代现在所采用的触控方式。
这种互動方式的改变也意味着，我们的需求都会由 AI 进行处理，这也会让 APP 间的界限会变得不再那么明显，" 服务 " 将会变成 AI 作業系統中新的基本单元。
到这里，AI 作業系統的概念已经和 " 普通系统 +AI 应用 " 的模式相去甚远。
换句话说，在 AI 作業系統中，AI 不再是 APP 一样的 " 可拆卸扩展包 "，而是深入到了系统内部。
拿游戏来比喻的话，就是从 DLC 变成了游戏本体的一部分。
在 AI 作業系統当中，AI 不仅要能够和我们对话，还要能够管理调度系统中各式各样的服务，甚至是管理分配硬體资源。
但不管是到哪个层次，为了实现这种新的互動形式，系统都需要弄明白一件事——用户意图。
举个例子，假如你想点外卖，在普通作業系統中，通常是找到外卖軟體然后打开，搜索想吃的食物……
在这个过程中，我们还得对 " 点外卖 " 这个意图层层拆解，通过触控依次告诉系统，我要打开外卖軟體、要看这家店、要点这个菜……
步骤虽然多，但在手机看来，接下来每一步要调用的组件、代码都很明确。
但是在对话式互動当中，我们直接用对话的形式告诉系统 " 我要点 XX 家的豉汁排骨 "，这时就需要系统来替我们完成意图拆解的工作，分析都需要什么步骤，每一步需要调用什么样的模块。
把我们的指令变成衣务模块调用方案的这个过程，就是系统通过不断感知我们的意图完成的。
但这里语言仅仅是抛砖引玉，实际上，在系统感知意图的过程中，位置、环境，甚至时间这样的信息，都是需要考虑到的条件。
所以，AI 作業系統可以有成百上千特性，但其中最首要的硬实力，一定是意图感知。
有意思的是，原生鸿蒙发布后，在 AI 领網域被关注和解读最多的，正是意图感知。
意图感知，原生鸿蒙藏不住的 "AI 野望 "
在鸿蒙系统当中，盘古大模型、多维设备感知等 AI 能力，会准确及时地捕捉用户的意图。
而且不仅是从对话中读取表面的意图，还会结合各种各样的状态分析更为潜在的想法，甚至是预判还没有出现的意图。
举个例子，有用户在购物軟體当中看中了一款包包，但价格还不够美丽，所以放到了购物车当中继续观察。
某一天，这个心水的包包突然降价，捕捉到这个信息的 AI 作業系統，就会发出提示，等收到指令后进行后续的动作。
当然不只是购物，还有外卖、机票、打车、充话费等等各种各样的场景。
而且这个意图感知框架会不断学习用户习惯，越用感知就越精准，手机也就越好用。
比如有人特别喜欢看视频，系统摸清这个习惯之后，在某个时间预测到这个人想看视频的概率较高，就会选择最近观看但又没看完的视频内容进行推荐展示。
在感知的基础之上，鸿蒙系统当中设计了智慧分发系统，所有开发者都可以把自己的应用或服务接入。
只要系统捕捉或预测到了用户的意图可能和你的应用相关，就能触发推荐。
也就是说，过去的 " 人找服务 "，变成了 " 服务找人 "，开发者的产品，直接成为了 AI 作業系統中的一份子。
当然如果想走另一条路，给自己的应用加些 AI，鸿蒙系统也提供了不同层次的支持。
如果你不想自己造模型，那可以直接调用现成的 AI 模块，像什么语音识别、影像分割，都能快速搞定。
如果有自己的模型，也可以通过鸿蒙系统里的 MindSpore 推理框架快速部署，而且是在端侧直接运行，不仅比云端稳定流畅，也不用担心在隐私安全上出现疏漏。
为了帮开发者把模型放到端侧，华为通过神经网络运行时（NNRt）服务，把推理框架和底层的 AI 芯片连接到了一起。
总之，从芯片到应用，鸿蒙系统似乎都准备好了。
剩下的只有两件事：
第一是开发者生态，得民心者得天下；
第二是与时间交朋友，让时间成为壁垒的一部分。
AI 呼唤作業系統，为什么不能是鸿蒙？
当前，鸿蒙还没有以 AI 作業系統示人。
对于那些坚信 " 一个时代会有一个时代的作業系統 " 的开发者，希望成为新时代作業系統的第一批红利人的开发者，鸿蒙似乎还不是一个 100% 确定的答案。
但鸿蒙却是最具可能性的那个选项，因为它正在集齐天时地利人和的所有要素。
它为解决几代中国人 " 缺芯少魂 " 的隐痛而生，并且是置之死地之下交出的答卷，从根本上解决国产作業系統缺乏的痛点，需求明确，从一开始就获得产业和用户的支持。
它又背靠全球最大的用户市场，有十亿量级的手机、平板，有正在蓬勃发展的智能网联汽车，还有可穿戴设备、XR、具身机器人……万物互联的场景和未来，从未如此真切和可到达。
行业正在形成大一统生态，行业也需要一个大一统作業系統。
而当前也只有鸿蒙，能够在如此量级的市场、如此量级的终端数上，实现一次开发、多终端部署，并且在最大规模的反馈中迭代。
唯一的不确定，只是 AI 还在快速发展，未来的 AI 作業系統也只能窥见零星碎片，处在 AI 风口最前线的鸿蒙，会是最后赢得比赛的那一个吗？
不知道。
但历代站上浪潮之巅的作業系統往事告诉我们：用的人多了，也就成为时代作業系統了。
