近年來，手機廠商在人工智能領域的布局愈發密集，從系統交互到應用聯動，AI能力正深度融入用戶日常操作。榮耀YOYO通過接入第三方智能體，打通了系統層與應用層的AI功能；華為小藝則憑借一句指令實現跨應用任務處理，展現出更強的場景適應能力。然而，這些看似強大的功能仍依賴云端算力，手機AI尚未突破“端云協作”的既有框架，本地化部署仍處于探索階段。
三星近期被曝出將在Galaxy S26系列中內置本地大模型，引發行業關注。該模型不僅具備高級權限，可自主清理內存以保障運行流暢，還能處理大部分AI任務。這一動作并非首次——三星早在2023年就曾展示過名為“高斯”的本地模型，但后續因與谷歌Gemini的合作而擱置。此次重新聚焦本地化，或標志著手機AI技術路徑的潛在轉向。
端云協同仍是當前主流方案，其優勢在于分工明確：云端負責復雜推理與模型迭代，端側承擔語音喚醒、基礎意圖識別等輕量任務。這種模式對低頻使用場景足夠高效，且能兼容性能較弱的設備。例如，用戶查詢天氣時，云端延遲一兩秒并不影響體驗；廠商也無需為舊機型增加硬件成本。然而，隨著AI目標從“回答問題”轉向“替代操作”，端云協同的局限性逐漸顯現。
當AI開始理解屏幕內容、拆解任務目標并規劃執行路徑時，高頻交互場景對實時性的要求陡增。弱網環境下云端響應延遲可能導致操作中斷，連續指令中網絡波動更會破壞流程連貫性。用戶對效率的敏感度提升，迫使廠商重新思考技術架構。近期“端側大模型”成為熱議話題，并非要完全拋棄云端，而是希望將即時判斷與關鍵決策權下放至設備本身，形成“端側預處理+云端深度支持”的新平衡。
本地化部署的挑戰主要來自硬件限制與維護成本。內存占用、算力需求與功耗控制構成三重門檻：即便模型規模適中，常駐后臺也會擠壓系統資源，蘋果甚至為此提升了iPhone內存配置。云端模型可通過OTA快速修復漏洞，本地模型則需依賴系統更新，測試周期與風險成本顯著增加。這些因素導致純端側方案長期難以落地，即便強如三星Galaxy S26，仍需通過定期清理資源來維持模型運行。
技術突破正在改變局面。2025年旗艦芯片的NPU性能大幅提升，為端側AI提供了硬件基礎。高通第五代驍龍8至尊版的Hexagon NPU在本地生成任務中可達200 token/s輸出速度，支持連續語言生成；聯發科天璣9500的NPU 990在3B規模模型上實現效率提升與功耗下降，使常駐運行更具可行性。廠商已開始利用這些紅利：榮耀YOYO在Magic8 Pro上支持3000+場景自動任務，豆包手機助手則嘗試讓AI直接理解屏幕內容并模擬用戶操作，推動交互模式從“問答”向“代理”演進。
盡管如此，純端側AI仍難獨立承擔復雜任務。華為小藝、小米超級小愛等系統級AI助理，核心架構仍以端云協同為主，端側負責感知與基礎理解，云端完成深度推理。這種選擇源于現實考量：當AI深度介入系統操作時，穩定性與資源控制比激進部署更重要。廠商不會因追求技術噱頭而犧牲用戶體驗，這解釋了為何本地化方案尚未成為主流。
