DeepSeek接入手机后，很难“转正”

03-11 11:57

2025年开始后，手机圈掀起了一场奇怪的AI军备竞赛——争相接入DeepSeek。随着时间的推移，这个年初的狂热已经降温。

随着潮水的消退，手机AI领域的残酷真相显露出来：市场上手机自带的AI能力，未能像DeepSeek那样，激发用户对手机AI的强烈渴望。

如今，人们对各种AI模型形成了固有的印象:ChatGPT是海归，月费高，没钱请不起；DeepSeek是当地的校长。他很聪明，会思考，但是不喜欢工作，服务器总是很忙。手机自带的AI占据了“编制”关系户，能力为零，无法投机，无法期待。

虽然制造商争相“聘请”DeepSeek，然而，手机AI仍将基于制造商开发的大型模型。然而，手机AI不能通过引入零工DeepSeek来彻底解决让用户感到单薄的问题。

所以，与接入DeepSeek相比，手机制造商的当务之急是慢慢思考DeepSeek的核心“系统2”，并将其提炼成自己的AI基本功。

DeepSeek接入手机，但是很难转正。

到目前为止，国内所有主流手机厂商都已经接入了DeepSeek。同样是DeepSeek，不同手机的区别究竟在哪里？

可将DeepSeek在手机上的角色大致分为三类：

首先是“零工”。因为用户急于使用DeepSeek，官方app总是很忙，手机厂商通过调用API直接将其整合到自己的语音助手身上，即使完成了。 DeepSeek 模型访问。这种替代方案主要是快速推广，所以在版本适应性和能力表现上与官方满血版有一定差距，相当于先请一个零工，顶部一段时间。

第二，“派遣工”。一些拥有AI底牌和技术能力的厂商，与DeepSeek紧密结合，就像劳务派遣一样，需要DeepSeek全面了解厂商的手机AI系统，与正式工人紧密合作。比如荣耀凭借系统级的AI能力，成为安卓阵营第一家系统级整合DeepSeek的厂商。Vivo以“蓝心智能”为AI系统，也宣布将推出与DeepSeek紧密结合的蓝心小V助手。凭借多年的硬件终端R&D能力，联想moto成为第一家支持DeepSeek-R1满血版(671B参数对推理硬件要求较高)的手机制造商。

第三，“智囊团”。在这种接入模式下，手机制造商更注重自己的AI。如果客户需要DeepSeek，他们会邀请外援。通常，他们会选择自己的AI。比如鸿蒙系统NEXT系统的艺术助手访问DeepSeek-R1，就是通过艺术助手App的智能体广场调用，相当于外部合作的“智库”。核心AI能力来自自主研发的盘古大模型。

和苹果、三星一样，还是专注于打造自己的手机AI，还没有直接进入DeepSeek。

在这一点上，不难看出，不同厂商的AI能力各不相同，对DeepSeek的依赖程度也各不相同。但是，无一例外，接入DeepSeek只是权宜之计，头部厂商真心希望让自己开发AI，挑选AI手机的大梁。

移动电话自研A1，为何成为0能力关系户？

说实话，头部手机厂商的原生AI能力，其实并不差。

在中文大语言模型榜单中，主流厂商的大模型家族都取得了不错的成绩和性能，都结合了终端计算和存储的特点进行了专项提升。因此，在生成率、隐私安全等方面，手机厂商的自主AI实际上比第三方AI模型更好。

很多用户认为手机自研AI是“0能力关系户”，说明消费者心中除了榜单之外还有一杆秤来称量手机中AI的重量。

使广大用户感觉到手机中的AI有些不同，这是最难量化但又真实存在的市场竞争点。DeepSeek走红的一个主要原因是将理性的技术优势转化为情感商品讨论。然而，手机自主研发的AI并没有迎来“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，大多数手机AI都是在这些基本价值坐标系上的再创新。

对手机而言，照相图像、续航排热、通讯通话等功能，是永远无法打折的基本价值。AI创新与DeepSeek-R1不同，它是基于AI创新的。、Sora、GPT-像4o这样的大模型同样令人惊叹。

比如通过语音搜索图片库中的照片和视频，生成个性化相册；在文档应用中使用AI摘要总结文字，拍照后进行“AI清理”。虽然这些基于大模型的手机AI能力给用户的日常生活带来了极大的便利，但却是手机用户早已习惯的场景。移动电话智能语音助手默默地提高了十代的语音唤醒率，远不如DeepSeek写首藏头诗。

另外，由于手机AI的颠覆性功能无法快速覆盖整个场景，就像系统内的改革总是从一些小部门开始，客户很难在短时间内感受到变化一样。

在过去的一年里，移动AI也有很多颠覆性的创新，例如去年的AI。 agent带来的手机自动驾驶体验，荣耀的“一句话点瑞幸”“一句话取消付费套餐”、OPPO的“一键问屏”、vivo的“高情商回复”等等，让很多人记忆深刻。 case，有些场景可以有稳定而优秀的表现。

但总的来说，这些AI功能的应用范围还是比较小的，无法覆盖每个人日常使用手机的各种场景功能。目前，人们使用手机的效率和感受无法总体改变。AI功能还没有在端侧全面启动，很难支撑AI手机的概念。

手机上自研AI的第三个限制，就是端侧AI的硬件、伦理等限制。

终端AI要兼顾吞吐率、当地隐私和内容安全合规性，DeepSeek也需要目的性的提高才能整合到手机上。就像正式的员工一样，他们通常受到组织规章制度的约束，无法释放自己，所以他们在AI生成方面也不起眼，不能像DeepSeek那样。 R1给用户留下了强烈的印象。

显然，为了撕下AI界的“关系户”标签，手机AI不应该只停留在接口中寻找外援，而应该提炼DeepSeek的核心能力来重构自己的底层能力。

手机厂商还应该让A1做些什么来缓慢思考？

DeepSeek触动了全球用户的核心能力，究竟是什么？基于长思维链的慢思维。

实质上，DeepSeek R1是在reasoning。 LLMs(推理模型)这条技术路线的工程创新，运用思维链（CoT）获得逻辑推理能力，进一步提高推理模型的效率，降低成本。手机AI智能进化的关键在于这种逻辑思维能力。

下一步，手机厂商很有可能会加速自研AI逻辑思维能力的提升。移动AI会有什么不同？每个人都可以早点想象一下。

1.智能体。以前逻辑推理能力有限的过程，所以AI在许多应用领域 Agent不能自动执行任务，只能点外卖、点咖啡、取消包装等少数案例。一旦遇到步骤和流程较多的复杂任务，比如“定餐厅”，通过率会大大降低。基于慢思维的手机AI agent，能更好地理解和分解任务，实现复杂任务的全过程自主安排，让智能体在更多的任务、更多的场景中普及。

2.安全。之前在网上搜索过，搜索过关键字就开始收到相关的广告推送，让人感觉被窥视，通过实现系统级整合，叠加本土化隐私保护能力，手机AI可以重塑移动终端的服务体验。。比如结合本地数据，朋友在wx聊天中提到的“老地方”和常用的XX电商平台，可以提供用户不愿被云模型学习的信息，完成个性化任务。

综合服务能力。由客户唤起功能转变为主动提供综合解决方案。例如，当用户询问手机助手“最近头晕可能缺少什么营养”时，自研AI可以结合当地健康APP数据(血氧/睡眠质量)、外卖订单(持续7天高盐饮食)、运动手环数据(平均步数降低40%)，结合慢思维的逻辑推理能力，生成更加了解用户的个性化解决方案。