今天小编分享的互联网经验：接入手机后，DeepSeek难“转正”，欢迎阅读。
文 | 腦极体
2025 开年之后，手机圈掀起了一场诡异的 AI 军备竞赛——争相接入 DeepSeek。随着时间的推移，这股年初的狂热已然降温。
当潮水退去之后，暴露出手机 AI 领網域的残酷真相：市面上手机自带的 AI 能力，没能像 DeepSeek 一样，挑起用户对手机 AI 的强烈渴求。
如今，大众对各类 AI 大模型，已经形成了固有印象：ChatGPT 是海归留学生，月费高，没钱请不起；DeepSeek 是本土学霸，很聪明会思考，但不爱干活，动不动就伺服器繁忙；手机自带的 AI，则是占着 " 编制 " 的关系户，能力为零，炒不掉，又指望不上。
虽然厂商争着 " 聘用 "DeepSeek，但手机 AI 还是会以厂商自研大模型为基石。而手机 AI 让用户感觉到单薄的问题，是无法靠引入临时工 DeepSeek 彻底解决的。
所以，比起接入 DeepSeek，手机厂商的当务之急，是把 DeepSeek 核心的 " 系统 2" 慢思考，炼成自家 AI 的基本功。
截至目前，国内主流手机厂商全部都已接入 DeepSeek。同样都是 DeepSeek，不同手机的差异究竟在哪？
可以把 DeepSeek 在手机中的角色，大致分为三类：
一是 " 临时工 "。因为用户急迫地想用上 DeepSeek，而官方 app 又总是繁忙，手机厂商通过调用 API 直接整合到自家的语音助手，就算完成了对 DeepSeek 模型的接入。这种替代方案主打一个快，所以在版本适配、能力表现上，跟官方满血版有一定差距，相当于雇个临时工，先顶上一阵儿。
二是 " 派遣工 "。一些拥有 AI 底牌和技术能力的厂商，深度融合 DeepSeek，就像是劳务派遣，需要 DeepSeek 对厂商的手机 AI 体系有深入的了解，跟正式工紧密协作。比如荣耀凭借系统级 AI 能力，成为安卓阵营首个系统级整合 DeepSeek 的厂商。以 " 蓝心智能 " 作为 AI 体系的 vivo 也宣布将推出深度融合 DeepSeek 的蓝心小 V 助手。联想 moto 背靠多年硬體终端研发能力，成为首家支持 DeepSeek-R1 满血版（671B 参数对推理硬體的要求高）的手机厂商。
三是 " 智囊团 "。这种接入模式中，手机厂商对自家 AI 更重视，用户需要 DeepSeek 的话就去请外援，平时还是自家 AI 挑大梁。比如鸿蒙 NEXT 系统的小艺助手接入 DeepSeek-R1，就是通过小艺助手 App 的智能体广场来调用，相当于外部合作的 " 智囊团 "，核心 AI 能力来自自研的盘古大模型。
而像苹果、三星还是专注于打造自己的手机 AI，都暂未直接接入 DeepSeek。
至此不难发现，不同厂商的 AI 能力各有差异，对 DeepSeek 的依赖程度也不同。但无一例外的是，接入 DeepSeek 只是权宜之计，头部厂商还是希望让自研 AI，来挑 AI 手机的大梁。
说句公道话，头部手机厂商的原生 AI 能力，其实不算差。
中文大语言模型榜单上，主流厂商的大模型家族都有不错的成绩和性能表现，并且都结合端侧计算、存储等特性，进行了专项优化，所以在生成速度、隐私安全等方面，手机厂商的自研 AI，其实比第三方 AI 模型表现更好。
很多用户觉得手机自研 AI 是 "0 能力关系户 "，说明在榜单之外，消费者心中还有一杆秤，来称量 AI 在手机中的份量。
让广大用户感觉到手机里的 AI 有一些不同，这是最难量化却又真实存在的市场竞争点。DeepSeek 出圈的一大原因，就是将理性的技术优势变为感性的产品讨论度。而手机自研 AI，迟迟没有迎来 "aha moment"。
一方面是因为，手机 AI 作为手机的一部分，首先要服务于手机的核心价值体系，因此，手机 AI 大多是在这些基础价值坐标系上的再创新。
对于手机来说，拍照影像、续航散热、通信通话等功能，是永远不能打折的基础价值。而在此基础上的 AI 创新，不像横空出世的 DeepSeek-R1、Sora、GPT-4o 等大模型一样惊艳。
比如在图片库中通过语音搜索图片、视频，生成个性化相册；在文档应用中使用 AI 摘要来总结文本，在拍照完成后进行 "AI 消除 "。这些基于大模型的手机 AI 能力，虽然给用户日常生活带来了极大便利，但都是手机用户早已习惯的场景了。手机智能语音助手默默优化了十代的语音唤醒率，远不如 DeepSeek 写首藏头诗来得炸场。
此外，由于手机 AI 的颠覆式功能无法快速覆盖全场景，就像体系内改革总是先从一些小部门开始试点，很难让用户短期内感觉到变化。
过去一年来，手机 AI 也有不少颠覆式创新，比如去年 AI agent 带来的手机自动驾驶体验，荣耀的 " 一句话点瑞幸咖啡 "" 一句话取消付费套餐 "、OPPO 的 " 一键问屏 "、vivo 的 " 高情商回复 " 等，就让不少人印象深刻。这些 good case，在部分场景下能有稳定而优秀的表现。
但总体来说，这些 AI 功能的适用范围还比较小，无法覆盖人们日常使用手机的各个场景功能。目前还不能从整体上改变人们使用手机的效率和体验。尚未在端侧全面铺开的 AI 功能，难以支撑起 AI 手机的概念。
自研 AI 在手机上的第三重限制，就是端侧 AI 天然的硬體、伦理等限制。
端侧 AI 要兼顾吞吐速度、本地隐私与内容安全合规，DeepSeek 也需要针对性优化才能被整合到手机上。就好比在编的正式员工，往往受到组织规章制度的约束，无法放飞自我，所以在 AI 生成的表现上也中规中矩，无法像 DeepSeek R1 那样，给用户留下强烈的印象。
显然，要撕掉 AI 界 " 关系户 " 的标签，手机 AI 不能只停留在接口调用找外援，而要提炼 DeepSeek 的核心能力，来重构自身的底层能力。
DeepSeek 打动全球用户的核心能力，到底是什么呢？就是基于长思维链的慢思考。
本质上，DeepSeek R1 是在 reasoning LLMs（推理模型）这一技术路线上的工程化创新，利用思维链（CoT）获得逻辑推理能力，进一步提高了推理模型的效率，降低成本。这种逻辑思考能力，才是手机 AI 智能进化的关键。
接下来，手机厂商大概率会加速提升自研 AI 逻辑思考能力。手机 AI 会有什么不一样？我们不妨提前畅想一下。
1. 智能体。此前逻辑推理能力受限过程，所以很多应用场景 AI Agent 无法自动完成任务，只能点外卖、点咖啡、取消套餐等少数 case，一旦遇上步骤流程较多的复杂任务，比如 " 定餐厅 "，成功率就会大幅下降。而基于慢思考的手机 AI agent，能够对任务进行更好的理解和分解，实现复杂任务的全流程自主编排，让智能体在更多任务、更多场景中普及。
2. 安全。此前在网上进行搜索，搜完关键词就开始收到相关广告推送，让人感觉被窥视，手机 AI 通过实现系统级整合，叠加上本地化隐私保护能力，可以重塑移动终端的服务体验。比如结合本地数据，wx 聊天中朋友提及的 " 老地方 "，常用的 XX 电商平台，可以提供用户不愿意被云端大模型所学习到的信息，来完成个性化任务。
3. 综合服务能力。从用户唤起功能转变为主动提供综合性解决方案。比如用户询问手机助手 " 最近头晕可能缺什么营养 "，自研 AI 可以结合本地健康 APP 数据（血氧 / 睡眠质量）、外卖订单（连续 7 天高盐饮食）、运动手环数据（平均步数下降 40%），再结合慢思考的逻辑推理能力，生成更懂用户的个性化方案。
总的来说，自研 AI+ 慢思考，可以打造出第三方 AI 模型很难实现的差异化体验。这些 " 人无我有 " 的能力，无法通过接入 API 来实现，往往需要跟 AI 基础设施、作業系統、端侧安全架构与权限访问体系、开发者生态等，进行深度融合、协同进化。
而这些底座，才是手机厂商自研 AI 最重要的砝码。流量視窗期永远是短暂的，靠接入 DeepSeek 博得一时热度，不如把握住一项能真正改变 AI 手机体验的核心能力。
当手机 AI 告别 " 关系户 " 的标签，让消费者发出 " 哇 " 的一声惊叹，AI 手机的换机潮或许就真的来了。
