从被动到主动，每一步都困难重重。

今年的AIOS们都在卷些什么？答案是智能助手。更聪明的智能助手，在大模型的加持下有了更强的任务执行能力，比如荣耀的YOYO智能体，vivo的蓝心智能等。

而海外手机厂商们在智能助理的玩法上有别的想法。知名博主yawn在社交平台X透露，三星OneUI 7的最新内测版中将加入名为“AI Brief”的功能，它能够智能地处理用户需要的一些信息，在某个时刻集中汇报。举个例子，有了这个功能后，Bixby可能会在每天早上提醒你天气如何、股票涨跌和邮件汇总。

（图源：X）

事实上，三星并不是第一个有这个想法的手机厂商，在AI Brief曝光之前，苹果的Apple Intelligence、Android 16都有了类似功能的演示和泄露，但目前都还没有正式上线。

以AI Brief为代表的AI重点通知功能，可能会是系统级AI从被动帮助到主动协助的关键一步。

AI重点通知与传统push消息有何不同？

重点通知其实在手机系统里并不能算是新功能，此前iOS、Android原生版本都有类似的能力体现：苹果在iOS 15中加入Siri“通知摘要”，能按照优先级整理和展示重要信息，让你在特定时间段查看通知，而不是被碎片化的信息轰炸；谷歌在Android 13中推出“优先通知”，它允许用户将重要联系人或应用的消息单独提取出来，形成自己关注的通知内容。

无论是iOS还是Android，在没有大模型的加持下，其实只能按照一套固有算法进行通知分类，哪怕在一段时间后用户的使用习惯有所改变，系统也很难会自动变化适应需求。

（图源：Apple）

而AI重点通知的意义就在于自适应，它能让用户感觉到智能助理像一个人类在思考。

从爆料信息来看，OneUI 7中内测的AI Brief实际上通过设备的权限，了解用户的位置、App启动频率、对各类通知的敏感度等信息，再结合大模型算法深度学习你的需求，最终实现在对的时间点给予对的通知汇总、信息提醒。比如知道你早上起床喜欢听什么音乐，突然下雨的时候，它能提前提醒你带伞。这些功能背后，其实是它一直在学习你的行为习惯。

AI重点通知需要借助手机本地的AI算力完成这一系列的理解、学习和分析。消息通知在绝大多数时候都是带有时效性的，比如天气预报，有时候局部地区突发降雨可能会在通知发送后的半小时内到来，及时通知就能降低出行所带来的不便，而本地分析可以提高处理的效率，避免这类紧急通知有所延误。同样的，由于理解和学习都是一个带有私密性的过程，那么数据不需要上传云端则成为大多数手机厂商保护用户隐私的最佳选择。

（图源：Apple）

为了降低AI算力的压力，苹果在iOS 18上推出的AI重点通知，实际上是根据每条通知的文本内容进行识别，相比起根据用户的喜好进行通知分类，苹果更倾向于简化通知内容，让用户一眼就明白这一大堆通知里到底说了些什么。

不过，AI重点通知对于三星、苹果和谷歌而言，能提供的帮助并不多，毕竟它们在AIOS的完整度上并不如国内厂商，尤其是荣耀、vivo、OPPO这类将系统与大模型深度融合的定制化系统，它们本身就有着很强的任务处理能力，与重点通知相结合才能更好地帮助用户们处理各类事件。

系统级AI成AI OS大战的新焦点

相比起去年各家AI系统问世时的青涩，今年的AIOS们都找到了最适合自己的方向，但无论是用何种呈现方式，一定都逃不开底层逻辑：系统级AI。

系统级AI其实就是全局性AI，用大模型算法布局系统的各个层面，包括底层系统架构、内存优化、AI功能调用以及API接口的开放。目前而言，荣耀的MagicOS 9.0可以说是最激进的一家，不仅拿到了首个L3级AI系统认证，还与大量第三方AI服务商合作，打造出独一份的AIOS特性。

（图源：Samsung）

MagicOS很早就有类似于AI重点通知的功能，比如在MagicLive时期，荣耀已经可以通过位置信息的获取，给用户提供有用的帮助和建议。在MagicOS 8.0上，YOYO助理也能在用户乘坐地铁时主动建议出示乘车码、快递到达驿站时提醒用户前去取件等。

除了荣耀之外，vivo的OriginOS、小米的澎湃OS2、OPPO的ColorOS 15都在系统级AI上作出了不少努力，尤其是vivo，与原子岛相结合的快捷式交互，缩短了用户的操作流程和步骤。

尽管今年各家都有做系统级AI，但各自的方向都不太一样。小米澎湃OS 2更多地是利用大模型做美化和系统底层优化，最显著的就是全新加入的AI动态壁纸，它能让用户自己选择的图片动起来；OPPO的ColorOS 15则是升级了小布助手，让它支持了连续提问和实时搜图等，此外还有AI消除反光等功能。这些系统级AI其实主要还是用户自主选择要执行的任务，还没有衍生出AI主动为用户提供服务的场景。

（图源：小米）

主动智能才是AI OS进化的终极形态

未来各家手机厂商的目标就是让AI在系统层面给予主动的帮助，这其中就包括了让大模型主动理解、学习、协助用户执行任务。随着AIOS能触达的场景越来越多，用户自然也不会仅要求系统只是停留在“智能”的阶段，而是希望它能越来越“懂我”。

这就使得系统级AI必须开始朝着从简单的“被动助手”转变为“主动伙伴”的转变，也可以简单理解为“手机就是我们的生活管家”。这种转变的需求是全面的提升，即从预判需求到全局协作，从即时响应到长期学习，这才能更好地理解用户的需求。这其中的第一步就是三星、苹果、谷歌都在做的AI重点通知。

但摆在定制化Android系统面前的问题也很明显，即便当前手机端侧+云端的算力已经足够让AI重点通知根据不同场景整合不同通知给用户，但第三方App们并不需要通过系统推送通知，这就导致AIOS们很难通过底层去做整个通知的整合，给用户实际的建议。况且，还在学习阶段的AI可能会给用户不少错误建议，这个过程也许很漫长，未必会有用户能有耐心地去AI共同成长。

目前最好的办法还是先放照Apple Intelligence的“通知简化”方案，让系统熟悉理解通知的过程，再通过不断提高硬件算力，使手机能够纯粹依靠端侧判断、整合通知内容。随着各家大模型算法的逐渐成熟，才能更好地让AI从被动地执行任务，到主动为用户提供建议，甚至于在特定场景下主动执行任务，解放用户的双手。

（图源：PC-Tablet）

可以预见，系统级AI的进化是一场持久战，将从如今的通知整合、语义理解，向全局任务管理、跨设备协作，甚至情感交互进化，这种演化并不仅仅是技术的单向升级，更是用户体验需求驱动下一次交互变革。而最先实现这种进步的厂商，将在这场AIOS大战中取得最终的胜利。

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