4月23日和24日，微软和苹果相继开源了各自的小参数大模型，此举意味着巨头们开始布局移动端AI。微软曾经的移动梦想——Windows Mobile虽然被安卓击败，但在大模型和AI时代，微软或许能凭借终端智能卷土重来。

  终端智能在未来两年将成为一个很重要且热门的概念。需要明确的是，终端智能并非AI PC。

  尽管PC具有一定的便携性，但其应用场景其实是固定场所办公，缺乏位置和移动属性。而手机则不同，它记录了大量的用户身份、行为和位置信息。

  用户在运动、出行甚至走路时都会使用电子设备，这使得手机成为了承载终端智能的最佳平台。

  当前的生成式人工智能，例如ChatGPT，主要基于全网数据训练，具备强大的语言理解和内容生成能力，可称之为内容智能或语言智能。而手机上的智能则更进一步，它可通过用户的授权，访问用户的行为数据，从而形成行为智能。

  通过分析用户的行为数据，AI可以理解用户的行为模式，并进行预测。智能的核心特点是预测，一旦人工智能能够预测用户的行为，就能为用户更好的提供更主动、更个性化的服务，例如预订机票、酒店、安排行程、购物等。

  未来的人工智能架构将类似于云计算，形成云、管、端三位一体的结构。部分计算任务仍然在云端进行，但与个人隐私信息相关的处理和分析将更多地放在终端侧，尤其是在以手机为主的移动终端上。

  未来两年，大量具备强大AI功能的原生应用将出现在手机上。这些应用能够采集并利用用户的行为数据，形成对用户的深度理解，从而提供个性化服务。

  这些新的AI原生应用将催生一大批用户侧应用，与以往的商家侧应用（例如微信、淘宝）不同，用户侧应用将成为用户的个人助手，例如购物、出行、饮食等方面提供专家级的建议和服务。这些应用将存储用户的个人数据并做多元化的分析，但数据不会上传到云端或交给商家，从而更好地保护用户隐私。

  终端智能的实现需要多方面的技术上的支持：首先是硬件能力的提升，尤其是在手机中大量应用AI计算芯片；其次是适合手机使用的小参数大模型的开发；最后是如何让AI程序与手机上的其他程序进行交互，像用户一样操作手机。目前，一些公司已在这方面做了测试，开发出能够模拟用户操作的AI agents。

  未来的终端智能并非仅仅依靠一个大模型，而是一组AI agents团队协作的结果。一些AI agents负责综合分析用户的需求，并将任务分配给其他专业的AI agents，例如负责与微信、淘宝等特定应用交互的agents。

  终端智能的核心在于行动，通过对用户行为的理解和预测，帮助用户进行决策和执行。未来，用户都能够将购物、出行等任务交给AI agents，享受更便捷、更高效的生活。

  终端智能的兴起预示着人工智能从感知、认知阶段向行动阶段的转变。这不仅仅是技术上的进步，更是服务模式的革新。

  未来，任何一个人都将拥有专属的AI助手团队，这将极大地提升个人生活效率，并释放出巨大的生产力。同时，终端智能也带来了新的挑战，例如如何平衡用户隐私和数据利用、如何确保AI agents的安全性和可靠性等等。

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