今天小編分享的科學經驗：鴻蒙的“AI野望”：讓AI融入作業系統，數億補貼尋應用開發者，歡迎閲讀。
一個時代有一個時代的作業系統。
但已經趨勢明确的 AI 時代，作業系統究竟長什麼樣？該有怎樣的能力？以及誰會是那個天命 OS ……通通還沒有共識。
或者更準确地説，共識正在達成中。
因為共識達成的第一步，就是AI 時代的作業系統，一定不是基于移動互聯網時代作業系統的修修補補，它可能需要兼容，但更需要面向 AI 能力的架構和潛力。
這是過去一年，在終端和 AI 領網域最被熱議的話題。底層芯片玩家、軟體作業系統、手機 OEM 紛紛從自身的立場給出了答案。
但更大的難題留給了生态、留給了開發者。
一邊是确定無疑的 AI 新趨勢，但另一邊當前的選擇依然是卷無可卷高度飽和的 iOS 和安卓……
所以不難想見，為何原生鴻蒙引發的效應，會如深水炸彈一樣無聲卻攪動浪潮。
甚至在海外的關注度超出了原本的預期，還有人感慨，原生鴻蒙在人和地利之後還享有天時——
作為一個極速拓展開發者生态的作業系統，它既處在移動互聯網最後的紅利期，又長在 AI 作業系統共識達成的風口前線。
越多開發者加入鴻蒙，鴻蒙就可能越早接近 AI 作業系統的标準制定——復刻通信領網域的軌迹。
這幾乎是明牌，因為對開發者的呼喚，不僅在發布會上被強調，也被用更長尾更實際的行動推向新高潮。
一場鴻蒙對開發者的 " 數億補貼 "，正在高調展開。
發布應用，平台還給獎金？
這個補貼計劃，正是" 鴻蒙原生應用開發者激勵計劃 "，真金白銀地獎勵開發者。
簡單粗暴來説，只要開發一個鴻蒙原生應用，就有機會得 2000 元現金，每位開發者可獲得最高獎金高達百萬。
另外還有價值五百萬的流量支持，也幫你免去了開發出應用沒人用的後顧之憂。
當然了，除了給錢給流量，開發者面對全新的開發環境的挑戰，也是個現實問題。
君欲善其事必先利其器。這一點，華為在設計鴻蒙開發者平台的時候就已經考慮到了。
為了讓全新環境下的開發工作不至于太過艱辛，華為應用開發平台直接準備了豐富的模板和組件，覆蓋了 11 個行業。
而且只要開發一次，就能在手機、平板、手表等等不同的鴻蒙終端完成部署，可以説大幅減輕了工作量。
此外，華為為此準備了開發者學堂，從入門到實戰講解鴻蒙生态、開發工具、語言、SDK 等等内容，哪怕沒搞過開發也能學習。
最後，華為還有一個組織叫做開發者聯盟，手把手給開發者提供 " 售後 "。
簡單的問題可以直接問 AI 客服，AI 解決不了的還可以下工單給人工，或者到論壇中和其他的開發者交流經驗。
所以在鴻蒙開發，只是把過去 App 範式重新做一些嗎？
不不不，除了做傳統意義上的應用，還有更加輕便、入口更多、免安裝的元服務可以選擇。
舉個例子，南京三零幺科技有限公司就用元服務的方式，在鴻蒙 NEXT 系統中上線了一款智能證件照生成工具。
這個工具的作用，就是利用 AI 技術，智能識别并自動調整證件照，去匹配不同用途下千奇百怪的尺寸、底色等各類要求。
别看又是 AI 又是修圖，實際上，它的開發流程，從創建項目到正式上架，只用了三天時間。
如果你覺得有團隊協作，三天開發一款應用也不是什麼難事的話……
那就再舉個個人開發者的例子好了。
個人開發者孫天雨，就利用鴻蒙開發者平台，制作出了一款拯救選擇困難症群體的利器——幫你抽籤決定下一餐要吃什麼的元服務 " 味知 "。
它還能根據現有的食材幫你做更好的食譜規劃，甚至還能記錄飲食習慣。
但這裏想強調的是，這樣的一個工具，一個人就能開發出來，而且只需要一個星期就能完成整個流程。
這一波，鴻蒙生态給卷不動傳統應用的開發者，開辟了第三戰線。
這條戰線，既是 iOS 和安卓之外的新藍海、真金白銀和流量的激勵、面向全球最大用户市場的确定性紅利；更面向未來面向 AI，提供一個風口最前線的卡位。
雖然 AI 作業系統究竟長什麼還在被構想，但大方向已經基本确定，作業系統的 " 天命人 " 也并非無迹可尋——所謂得民心者得天下，回顧作業系統領網域的分久必合，最後起決定性因素的也是開發者生态。
中國有全球最大的用户市場，有全球數量最多的開發者，也在這一波 AI 浪潮中從手機、可穿戴設備、XR、汽車到具身機器人，有萬物互聯的基建和基礎。
既然一個時代有一個時代的作業系統，那當前這個時代為什麼不能是鴻蒙？
鴻蒙有這種潛力嗎？
或者説，鴻蒙具備 AI 作業系統的需求了嗎？
AI 作業系統？
無論是自成一脈的蘋果，還是百花齊放的安卓，往系統裏加入 AI，都已成為了一項不約而同的舉措。
從這幾個月各大廠商密集的發布來看，AI 作業系統很大概率就是作業系統未來的樣子。
但 AI 作業系統又是什麼？能運行 AI 的作業系統，就是 AI 作業系統嗎？
顯然不是。
我們能夠感受最深的變化，大概就是互動方式，就像從按鍵手機到觸屏手機一樣，AI 作業系統的互動方式，也會變得和現在不一樣。
縱觀今年發布的 AI 手機，無一不在宣傳，只要動動嘴就能完成搜資料、查地圖、訂票等等復雜的操作。
當然動嘴是個表象，實質上看，在 AI 手機當中，對話式的操作方式将逐步替代現在所采用的觸控方式。
這種互動方式的改變也意味着，我們的需求都會由 AI 進行處理，這也會讓 APP 間的界限會變得不再那麼明顯，" 服務 " 将會變成 AI 作業系統中新的基本單元。
到這裏，AI 作業系統的概念已經和 " 普通系統 +AI 應用 " 的模式相去甚遠。
換句話説，在 AI 作業系統中，AI 不再是 APP 一樣的 " 可拆卸擴展包 "，而是深入到了系統内部。
拿遊戲來比喻的話，就是從 DLC 變成了遊戲本體的一部分。
在 AI 作業系統當中，AI 不僅要能夠和我們對話，還要能夠管理調度系統中各式各樣的服務，甚至是管理分配硬體資源。
但不管是到哪個層次，為了實現這種新的互動形式，系統都需要弄明白一件事——用户意圖。
舉個例子，假如你想點外賣，在普通作業系統中，通常是找到外賣軟體然後打開，搜索想吃的食物……
在這個過程中，我們還得對 " 點外賣 " 這個意圖層層拆解，通過觸控依次告訴系統，我要打開外賣軟體、要看這家店、要點這個菜……
步驟雖然多，但在手機看來，接下來每一步要調用的組件、代碼都很明确。
但是在對話式互動當中，我們直接用對話的形式告訴系統 " 我要點 XX 家的豉汁排骨 "，這時就需要系統來替我們完成意圖拆解的工作，分析都需要什麼步驟，每一步需要調用什麼樣的模塊。
把我們的指令變成衣務模塊調用方案的這個過程，就是系統通過不斷感知我們的意圖完成的。
但這裏語言僅僅是抛磚引玉，實際上，在系統感知意圖的過程中，位置、環境，甚至時間這樣的信息，都是需要考慮到的條件。
所以，AI 作業系統可以有成百上千特性，但其中最首要的硬實力，一定是意圖感知。
有意思的是，原生鴻蒙發布後，在 AI 領網域被關注和解讀最多的，正是意圖感知。
意圖感知，原生鴻蒙藏不住的 "AI 野望 "
在鴻蒙系統當中，盤古大模型、多維設備感知等 AI 能力，會準确及時地捕捉用户的意圖。
而且不僅是從對話中讀取表面的意圖，還會結合各種各樣的狀态分析更為潛在的想法，甚至是預判還沒有出現的意圖。
舉個例子，有用户在購物軟體當中看中了一款包包，但價格還不夠美麗，所以放到了購物車當中繼續觀察。
某一天，這個心水的包包突然降價，捕捉到這個信息的 AI 作業系統，就會發出提示，等收到指令後進行後續的動作。
當然不只是購物，還有外賣、機票、打車、充話費等等各種各樣的場景。
而且這個意圖感知框架會不斷學習用户習慣，越用感知就越精準，手機也就越好用。
比如有人特别喜歡看視頻，系統摸清這個習慣之後，在某個時間預測到這個人想看視頻的概率較高，就會選擇最近觀看但又沒看完的視頻内容進行推薦展示。
在感知的基礎之上，鴻蒙系統當中設計了智慧分發系統，所有開發者都可以把自己的應用或服務接入。
只要系統捕捉或預測到了用户的意圖可能和你的應用相關，就能觸發推薦。
也就是説，過去的 " 人找服務 "，變成了 " 服務找人 "，開發者的產品，直接成為了 AI 作業系統中的一份子。
當然如果想走另一條路，給自己的應用加些 AI，鴻蒙系統也提供了不同層次的支持。
如果你不想自己造模型，那可以直接調用現成的 AI 模塊，像什麼語音識别、影像分割，都能快速搞定。
如果有自己的模型，也可以通過鴻蒙系統裏的 MindSpore 推理框架快速部署，而且是在端側直接運行，不僅比雲端穩定流暢，也不用擔心在隐私安全上出現疏漏。
為了幫開發者把模型放到端側，華為通過神經網絡運行時（NNRt）服務，把推理框架和底層的 AI 芯片連接到了一起。
總之，從芯片到應用，鴻蒙系統似乎都準備好了。
剩下的只有兩件事：
第一是開發者生态，得民心者得天下；
第二是與時間交朋友，讓時間成為壁壘的一部分。
AI 呼喚作業系統，為什麼不能是鴻蒙？
當前，鴻蒙還沒有以 AI 作業系統示人。
對于那些堅信 " 一個時代會有一個時代的作業系統 " 的開發者，希望成為新時代作業系統的第一批紅利人的開發者，鴻蒙似乎還不是一個 100% 确定的答案。
但鴻蒙卻是最具可能性的那個選項，因為它正在集齊天時地利人和的所有要素。
它為解決幾代中國人 " 缺芯少魂 " 的隐痛而生，并且是置之死地之下交出的答卷，從根本上解決國產作業系統缺乏的痛點，需求明确，從一開始就獲得產業和用户的支持。
它又背靠全球最大的用户市場，有十億量級的手機、平板，有正在蓬勃發展的智能網聯汽車，還有可穿戴設備、XR、具身機器人……萬物互聯的場景和未來，從未如此真切和可到達。
行業正在形成大一統生态，行業也需要一個大一統作業系統。
而當前也只有鴻蒙，能夠在如此量級的市場、如此量級的終端數上，實現一次開發、多終端部署，并且在最大規模的反饋中迭代。
唯一的不确定，只是 AI 還在快速發展，未來的 AI 作業系統也只能窺見零星碎片，處在 AI 風口最前線的鴻蒙，會是最後赢得比賽的那一個嗎？
不知道。
但歷代站上浪潮之巅的作業系統往事告訴我們：用的人多了，也就成為時代作業系統了。
