7 款手机端侧大模型完成备案:苹果、三星与国产手机的端云路线
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Last checked: 2026-07-22
2026 年 7 月 21 日,多家媒体根据公开信息报道,新一批手机端侧生成式人工智能服务备案涉及 7 款产品:苹果智能、三星盖乐世 AI、华为小艺、OPPO AndesGPT、vivo 蓝心端侧大模型、小米澎湃 AI 和努比亚豆包手机大模型。这个名单第一次把苹果、三星与多家国产手机厂商放进同一个端侧 AI 合规观察窗口,也让“AI 手机”从发布会功能竞争进入模型、系统、芯片、账号和区域共同约束的产品阶段。
先说明证据边界:截至 2026 年 7 月 22 日,RadarAI 找到了可访问的公开完整报道,但没有在可直接检索的国家网信办完整页面中取得这 7 项监管原表。因此正文把名单写成“公开报道披露的备案批次”,不会伪装成 RadarAI 对监管数据库的独立提取。后续若监管原表开放,应补充备案编号、主体和服务名称的逐项映射。
更重要的是,备案不等于所有功能已经在每一台手机、每一个账号、每一个地区立即开放。一项服务仍可能受到机型、NPU、内存、操作系统版本、语言、账号资格和灰度发布影响。判断“能不能用”,需要同时核对合规状态、产品入口、设备条件和真实网络行为。
公开报道中的 7 款手机端侧 AI 服务
| 产品或服务 | 厂商体系 | 这次信息能确认什么 | 仍需逐机核验什么 |
|---|---|---|---|
| Apple Intelligence / 苹果智能 | Apple | 进入公开报道所述的新一批备案名单 | 中国大陆功能范围、系统版本、支持机型、合作模型与上线节奏 |
| Galaxy AI / 三星盖乐世 AI | Samsung | 进入公开报道所述名单 | 不同 Galaxy 设备的本地/云端任务分配、语言和账号条件 |
| 小艺 | 华为 | 进入公开报道所述名单 | 具体模型版本、鸿蒙版本、设备矩阵和分批开放情况 |
| AndesGPT | OPPO | 进入公开报道所述名单 | 哪些功能完全本地运行,哪些调用云端服务 |
| 蓝心端侧大模型 | vivo | 进入公开报道所述名单 | 模型占用、支持 SoC、系统版本和功能边界 |
| 澎湃 AI | 小米 | 进入公开报道所述名单 | 机型、地区、账号、语言和网络要求 |
| 豆包手机大模型 | 努比亚及合作模型体系 | 进入公开报道所述名单 | 商用设备范围、厂商与模型方责任、数据路径 |
名单本身不能形成“谁最强”的排名。端侧产品体验取决于至少六层:芯片与 NPU 能否高效运行模型;内存能否容纳模型和应用;操作系统是否给模型足够权限;厂商如何选择本地、云端或混合路线;具体功能是否完成备案和灰度;用户的数据、账号与地区是否满足条件。
同一个品牌还可能有多种模型:小模型在本地做唤醒、分类或摘要,大模型在云端做复杂推理,影像功能使用另一个专用网络。用“这台手机搭载一个大模型”概括整条链路,会掩盖真正决定延迟、隐私和费用的路由策略。
备案究竟证明了什么
备案最直接的意义,是服务主体和产品进入相应的合规管理流程。对于厂商,它减少了在中国大陆提供相关生成式 AI 服务的一项不确定性;对于开发者和用户,它提供了一个可以继续核对主体、服务名称与功能边界的入口。
备案不自动证明四件事。第一,不证明每项宣传功能都属于这次备案的服务范围。第二,不证明每台旧设备都有足够算力或会获得系统更新。第三,不证明任务完全在本地完成。第四,不证明模型质量、耗电、温度和稳定性达到同一水平。
因此更准确的可用性检查应写成一条链:
备案/合规状态
-> 厂商正式功能说明
-> 支持机型与 OS 版本
-> 账号、地区和语言条件
-> 本地/云端数据路径
-> 真实任务验收
其中任何一环缺失,都不能用“已备案”替代。特别是苹果智能,全球产品页能说明 Apple Intelligence 的公开功能和隐私架构,却不能单独证明中国大陆上线日期、合作模型或完整功能列表。三星官方 Galaxy AI 页面同样提供产品背景,但美国页面不是中国备案证明。
端侧大模型不是把云模型缩小后塞进手机
手机的功耗、内存、散热和网络条件迫使模型做明确分工。端侧适合低延迟、频繁、隐私敏感且任务边界清楚的工作,例如唤醒、输入预测、简单改写、通知分类、局部图像理解、离线转写和个人习惯匹配。云端适合需要更大模型、长上下文、实时知识、复杂工具调用或高质量生成的任务。
真正可用的 AI 手机通常采用端云协同:设备先判断意图和敏感性,能在本地完成的直接执行;需要云端时对数据做裁剪、授权或脱敏;结果回来后再由系统应用完成动作。用户看到的是一个助手,背后可能经历多个模型和服务。
| 任务 | 优先端侧的原因 | 何时需要云端 | 验收重点 |
|---|---|---|---|
| 语音唤醒与短指令 | 要求低延迟、常驻、断网可用 | 多步规划或实时知识 | 唤醒误触、离线成功率、待机耗电 |
| 会议转写 | 原始音频敏感,端侧可减少上传 | 多语种高精度、长会后分析 | 字错率、说话人分离、网络行为 |
| 通知摘要 | 内容私密、文本较短 | 跨应用长历史整合 | 漏掉关键事项、错误行动建议 |
| 图片整理 | 相册隐私强、本地索引可持续 | 开放世界识别或联网搜索 | 错标、索引速度、温度与占用 |
| 行程规划 | 本地有联系人和日历上下文 | 实时航班、地图、价格和预订 | 授权、工具调用、回滚与确认 |
| 长文研究 | 本地可做预处理和隐私筛选 | 大上下文推理与检索 | 引用、缓存、费用和数据保留 |
“端侧”也不是绝对隐私标签。模型权重可能需要联网下载,遥测可能上传,部分功能遇到复杂输入会回退云端,第三方应用也可能复制结果。厂商需要公开数据何时离开设备、发送哪些字段、由谁处理、保留多久以及用户如何关闭。测试时应同时观察功能说明和网络行为。
国家移动终端 AI 中试基地透露了产业真正缺的环节
7 月 22 日发布的国家人工智能应用中试基地 WAIC 报道提供了另一个重要信号:端侧 AI 的难点不只是训练模型,而是把芯片、操作系统、模型、应用和云服务打通,并在样机到量产之间完成兼容与场景验证。
该基地被报道为全国唯一聚焦消费终端领域的国家级人工智能中试平台,由中国联通承建、采用双城共建模式。它在 WAIC 展示的国产 AI PC 使用“端云协同 × AI Agent × 操作系统 × 场景智能”架构,端侧承担低时延和数据安全,云端增强复杂推理;验证服务覆盖算力适配、操作系统兼容性与 AI 场景测试。
这套路径虽然针对基地和 AI PC 项目,不等于 7 款手机都采用相同架构,却准确说明了规模化前的工程工作:同一个模型需要适配不同芯片;操作系统权限会影响工具执行;模型压缩可能损伤质量;量产固件会改变性能;真实用户输入远比演示复杂。没有中试,问题会在售后阶段暴露。
对手机厂商和应用开发者,至少应建立四张矩阵:模型 × 芯片、功能 × OS 版本、任务 × 本地/云端、设备 × 资源占用。只做一台旗舰机、一段官方演示,无法支撑大规模发布。
离线会议助手:30 分钟录音的端侧设备矩阵
一个更能检验端侧价值的案例,是让手机处理真实但可脱敏的会议,而不是问助手一个常识问题。测试团队准备一段 30 分钟普通话会议录音,三名说话人,包含 12 个明确行动项、8 个日期或数值、6 个容易混淆的产品名。人工校对稿约 4,500 至 6,000 个汉字,作为基准。
设备至少覆盖三档:8GB、12GB 和 16GB RAM,各记录 SoC、NPU、OS 构建号、可用存储和电池健康。每台设备执行四种条件:正常联网、飞行模式、锁屏或后台(若产品宣称支持)、20% 低电量。每次从同一电量和温度区间开始,避免把环境差异误认为模型差异。
第一阶段只做转写。抽样计算字词错误,记录说话人分离、专有名词、断句、首次输出延迟、总处理时间和崩溃次数。第二阶段生成摘要和行动项,逐项核对 12 个行动项是否出现、责任人和日期是否正确,禁止模型用合理但不存在的信息补空。第三阶段观察资源:峰值内存、存储增长、电量下降、表面温度和后台存活。
最关键的是数据路径测试。在飞行模式下确认哪些功能仍可用;恢复网络后观察是否自动补传;在系统授权与产品隐私说明允许的范围内记录域名请求。若 UI 标注“本地处理”但功能静默切到云端,测试必须记为边界不透明,而不是只看最终摘要是否漂亮。
| 环节 | 数据规模 | 建议通过标准 | 暂停或失败信号 |
|---|---|---|---|
| 转写 | 30 分钟、3 人、4,500-6,000 字 | 关键数值和产品名准确率达到团队预设阈值 | 断网后功能无说明消失或转写大量遗漏 |
| 行动项 | 12 项,含责任人与日期 | 至少召回 11 项,且不虚构责任人和日期 | 出现虚构任务或错误日期导致执行风险 |
| 离线 | 飞行模式完整复跑 | 明确标注本地可用范围 | 声称本地但静默请求云端或恢复网络后补传不明 |
| 资源 | 三档内存设备 | 无崩溃,温度和电耗在产品定义内 | 持续过热、系统杀进程、异常电池下降 |
| 隐私 | 原始音频、转写、摘要 | 数据路径与用户选择一致 | 敏感音频或全文在未授权情况下离开设备 |
这个任务不能用一台手机一次成功作为结论。至少重复三次,并保存失败样本。若 8GB 设备频繁退回云端、16GB 设备能完整离线,产品页面就应按设备等级写清能力,而不是统一标注“支持端侧大模型”。
为什么 AI 手机比拼最后会落到系统权限
模型可以生成建议,但“替用户做事”需要系统权限:读取日历、选择联系人、调用地图、编辑文档、发送消息或控制设置。权限越大,产品价值越高,错误代价也越大。端侧 agent 不仅要判断任务,还要获得最小必要权限、在关键操作前确认、保留日志,并支持撤销。
一个成熟的手机 agent 不应因为用户说“帮我安排一下”就自动发送消息和付款。它应先展示计划、来源与将要调用的应用;对外发送、删除、支付和隐私变化必须二次确认。模型是否端侧,不会自动解决权限设计问题。
手机厂商较难复制的系统能力包括安全调用框架、跨应用协议、个人上下文管理和失败恢复。第三方模型厂商可以提供更好的推理模型,手机厂商仍需负责系统动作和用户信任。
用户选 AI 手机时应问的八个问题
第一,具体功能在哪些机型和 OS 版本可用。第二,哪些任务完全本地,哪些会上传。第三,断网时能做什么。第四,模型和个人数据占多少存储。第五,长时间运行的电耗和温度。第六,云端功能是否收费、是否有额度。第七,生成错误后能否撤销系统动作。第八,设备停止支持或换机时,个人模型和数据如何迁移或删除。
如果厂商只给出“搭载端侧大模型”而不回答这些问题,用户无法比较。一个参数较小但边界透明、断网稳定、权限清楚的实现,可能比参数更大却频繁跳云的实现更有价值。
哪些结论现在不能下
不能根据备案名单判断七款服务同一天全量开放;不能根据品牌名称判断全部 AI 功能本地运行;不能从全球产品页推导中国大陆功能范围;不能用一次离线演示证明持续可用;不能把端侧等同于零数据上传;也不能把模型参数当成整机体验排名。
这次备案报道把多家主流厂商推到相近的合规起点。下一阶段需要补充备案编号与主体原表、支持设备清单、端云数据路径、资源占用、实际开放日期和用户可关闭选项。
常见问题
这 7 款手机端侧 AI 是哪些?
公开报道列出苹果智能、三星盖乐世 AI、华为小艺、OPPO AndesGPT、vivo 蓝心端侧大模型、小米澎湃 AI 和努比亚豆包手机大模型。
备案后苹果智能就会立刻在所有国行 iPhone 上开放吗?
不能这样推导。仍需等待 Apple 对中国大陆功能范围、支持机型、系统版本、合作架构和分批上线时间的正式说明。
端侧大模型一定不联网吗?
不一定。很多产品采用端云协同,部分任务本地完成,复杂推理、实时信息或工具服务可能上云。应查看功能级说明并在飞行模式下验证。
为什么要关注内存和电池?
模型权重、KV cache 和中间数据会占用内存,长时间推理还会增加功耗和温度。设备资源决定功能能否持续运行,而不只是能否完成一次演示。
RadarAI 是否拿到了网信办七项原始备案表?
截至 2026 年 7 月 22 日没有取得可直接检索的完整监管原表。本文名单来自可访问的公开完整报道,并明确保留这一证据限制;未来取得原表后应补充编号和主体映射。
来源与核验入口
- 公开报道:苹果智能等 7 款手机端侧 AI 已备案,发布 2026-07-21;用于名单线索,非 RadarAI 监管数据库提取。
- 广州日报:国家人工智能应用中试基地亮相 WAIC 2026,发布 2026-07-22。
- Apple Intelligence 官方页面,访问 2026-07-22;仅作为全球产品和隐私架构背景。
- Samsung Galaxy AI 官方页面,访问 2026-07-22;仅作为产品背景,不作为中国备案证明。