接入手机后，DeepSeek难“转正”

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，动不动就服务器繁忙；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 背靠多年硬件终端研发能力，成为首家支持 DeepSeek-R1 满血版（671B 参数对推理硬件的要求高）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天然的硬件、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、操作系统、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。流量窗口期永远是短暂的，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。