当技术与规则发生缠绕与对抗时，AI手机创新究竟该以何种方式推进，海外成为摆在整个行业面前无法回避的科技WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91crane%20co%20valves问题。

“AI手机”近期在国内的AI手机爆火状态，为行业带来了一种似曾相识的海外冲击感。

它通过读屏、科技模拟点击、AI手机进程注入等方式，海外实现跨应用的科技自动化流程。用户只需一句明确指令，AI手机手机便能代为奔赴多个平台完成下单、海外搜索、科技规划或支付，AI手机在多个App之间来回穿梭，海外几乎无需人工介入。科技

这种跃进式的效率展示，在短时间内极大抬高了公众对AI助手能力的期待，也推动厂商密集展示跨应用自动化的最新进展。

但在体验之外，一种更隐约、却更难忽视的不安也开始浮现。有人开始意识到，这类能力的真正门槛并不完全来自模型或算法，而是建立在对系统权限边界的实质性突破之上。

当这种路径被迅速复制并放大，问题也随之变得尖锐：在效率、隐私与责任之间，AI手机究竟应当如何取舍？

值得关注的是，与国内当前一触即发的WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91crane%20co%20valves白热化氛围不同，整个海外市场的软硬件厂商还集体处在相对保守克制的状态。苹果、谷歌、三星，这些定义了智能手机过去十五年进化方向的公司，还没有推出类似的AI自动化体验，但在诸如A2A等AI智能体连接的技术框架上，逐渐探索出一条可治理、可规模化的演进路径。

這種反差本身也讓這股熱潮顯露出更復雜的另一面：當技術與規則發生纏繞與對抗時，創新究竟該以何種方式推進，成為擺在整個行業面前無法回避的问题。

1、海外巨头的克制，主流厂商的另一种答案

在是否让AI助手直接操作第三方应用的问题上，中美企业走出了两条不太一致的技术路径。

以手机端为例，纵观OpenAI、Anthropic、谷歌、微软、苹果与xAI等美国头部科技公司，其AI助手暂未采用读屏、模拟点击的方式代替用户操作手机应用，唯有谷歌Gemini与微软Copilot，在手机上推出了屏幕共享与实时问答能力，但AI助手仍然无法代替操作。

有限度的探索主要发生在PC端，并且被严格限定在受控环境内。

美国AI公司在GUI方向的尝试，大体可分为Browser Use（使用浏览器）与Computer Use（使用计算机）两类。前者只允许AI在浏览器中代理用户行为，后者则试图让AI操作整台电脑，但几乎无一例外地通过沙盒或虚拟机将其与真实设备隔离。

OpenAI于10月发布的Atlas浏览器，允许ChatGPT在网页层面执行任务，但明确禁止运行代码、下载文件、访问本地应用或文件系统，并反复强调提示词注入攻击的风险仍无法被完全消除。

Anthropic的Claude for Chrome、谷歌的Gemini Agent、微软集成Copilot的Edge浏览器，能力边界与之高度相似，且均处于预览或早期阶段，仅向部分用户开放。

在更进一步的Computer Use方向，美国公司的推进速度也显得相对谨慎。

Anthropic在2024年底就发布了Computer Use API，但至今仅供开发者测试，并在指南中反复要求使用虚拟环境、限制访问域名、避免触及敏感数据。谷歌今年10月发布的Gemini 2.5 Computer Use模型，同样停留在开发者预览阶段。

真正率先“售卖产品”的是OpenAI于7月推出的ChatGPT Agent，但其工作环境并非用户本地电脑，而是一台完全隔离的虚拟机。

微软的路径或许更具代表性：在Recall功能因高频截屏引发隐私与监管争议后，微软并未激进推进GUI接管，而是将功能拆分为Copilot Vision与Copilot Actions。前者只能在用户授权的应用范围内提供辅助信息，后者虽具执行能力，但必须在单独拉起的沙盒桌面中运行，并严格限制可访问的文件夹。

这些设计选择背后，折射出美国AI公司对AI Agent能力权限的警惕。即便是在数据敏感度相对较低的PC场景，这些公司仍优先通过浏览器、虚拟机等方式降低系统性风险。

在这一逻辑下，GUI并非能力问题，更可能是责任乃至法律问题：一旦AI被允许直接操纵真实设备，错误点击、越权访问、数据泄露乃至被诱导执行恶意指令，其后果将很难通过技术手段完全兜底。

与之相比，国内厂商在手机端进行读屏、点击、执行的尝试，其差异本源不在于工程能力高低，而是对风险边界与监管预期的根本判断不同。

从产业背景看，国内厂商倾向于选择手机端GUI路线并非偶然。国内移动互联网长期形成的“超级App”与“跨场景服务”传统，使厂商更习惯通过技术手段在前台整合服务，而非等待应用生态自发演进。在这一语境下，让AI直接“上手操作”，被视为缩短价值兑现路径的现实选择。

只不过，这种路径也意味着更高的系统性风险。

2、从“绕开应用”到“调用能力”：海外厂商的接口化路线探索

如果仅从GUI进展判断，美国AI助手似乎显得保守甚至迟缓，但在接口路线上的推进，其深度与系统性实则更为突出。

与“直接操作界面”不同，美国厂商目前倾向于让AI通过标准化接口调用第三方能力，将智能体嵌入既有软件体系之中。这一策略在OpenAI、操作系统厂商以及Anthropic身上，呈现出三种不同但彼此呼应的形态。

对OpenAI而言，接口几乎是其生态战略的核心。ChatGPT在拥有数亿级周活用户后，已不再只是对话产品，而是一个事实上的流量入口。

自2023年推出插件体系起，OpenAI便不断扩展其API能力，从函数调用到Assistants API、Responses API，再到今年基于MCP协议推出的Apps SDK，持续降低第三方应用被调用的门槛。

目前，Booking、Expedia、Spotify、Canva、Zillow等应用以卡片形式直接嵌入ChatGPT对话流程，使用户无需离开对话框即可完成预订、设计或搜索。OpenAI的逻辑不是让AI学会界面操作，而是让应用主动暴露能力，并让AI成为统一调度层。

以iOS、安卓、Windows等为代表的操作系统，其背后厂商采取了另一种更偏基础设施的路径。

苹果在2022年推出Apps Intent框架，鼓励开发者向系统声明功能供Siri调用，尽管进展缓慢，但始终没有开放通过读屏绕开应用本身的能力。在尚未落地的“屏幕感知”功能中，苹果也选择通过API将屏幕内容与上下文提供给Siri，而非直接操控界面。

谷歌在Android 16中推出的AppFunctions API，试图解决安卓生态中意图框架碎片化的问题，让系统能够统一发现并索引应用能力；微软在Windows 11上发布的Apps Actions API，同样强调由应用声明功能、由Copilot调用，并进一步支持MCP协议接入。

在这一格局中，Anthropic作为既无操作系统、也无应用生态的初创公司，选择将竞争焦点放在规则制定上。

2024年11月开源MCP协议后，Anthropic很快促成OpenAI、谷歌、微软、亚马逊等头部厂商接入，并在今年12月将协议捐赠给Linux基金会旗下的Agentic AI Foundation，试图确立其中立地位。

从数据上看，MCP的扩散速度已初具规模：活跃公共服务数量在一年内从2000增长至1万，并被ChatGPT、Copilot、Gemini、Cursor等主流产品采纳。相比之下，谷歌提出的A2A协议与国内的ANP协议仍处于更早阶段，但也反映出行业对“智能体之间如何通信、如何调用能力”的共同焦虑。

归根结底，接口路线的意义在于它为AI智能体提供了一条可规模化、可治理的演进路径。通过标准化协议与能力声明，AI不用需要理解每一个界面细节以及承担越权操作的风险，仅需被嵌入既有软件分工之中。

从长期看，这种方式会一定程度上丧失跃进式体验的惊艳感，但本质上更接近AI基础设施的稳定形态。

3、AI手机的真正分叉口：如何建立一套“可扩展的安全边界”

国内AI手机的发展，正在进入一个比“能不能做”更关键的阶段——如何在不失速的前提下，建立一套长期可扩展的安全边界。

这是一种微妙的分岔时刻：一条路追求速度，以跨应用操作与权限突破创新体验并推动技术迭代；另一条路则需要在更沉稳、更长线的方向上扎根。

正因如此，国内厂商内部开始出现分化。一部分团队仍在追求更激进的体验展示，也有些产品方表达了理性的观点。

如OPPO ColorOS 智慧产品研发总监姜昱辰在近期采访活动中表示，手机背后是一系列生态伙伴，在这方面的尝试牵一发而动全身，GUI Agent 是长尾场景的兜底技术手段，OPPO 更倾向通过 Agent to Agent 实现生态互联，就是在手机上怎么去与其他服务商的 Agent 进行交互。

在这一背景下，Agent to Agent（A2A）协作机制逐渐被视为更具前景的方向。与系统级AI直接操作应用不同，A2A的核心逻辑是“分权协作”：系统级AI只负责理解用户意图，并将任务拆解后分发给各应用自己的Agent，并由美团、高德、支付平台等应用侧智能体，在自身权限边界内完成执行。

这种模式下，每一次跨应用行为都发生在明确的责任与授权体系中，既避免了越权操作，也为事后审计与纠错提供了基础条件。

这一思路与Anthropic推动的MCP协议相对一致，均依赖开放生态、明确的接口与可审计的流程，不通过读屏技术挑战所有应用的隐私边界。这条路径更慢，也更考验生态协同，但其稳定性与可治理性，决定了它更可能成为长期主线。

与此同时，国内厂商也在另一条方向上持续投入，即端侧记忆系统的构建。

通过在本地存储用户偏好、行为习惯与上下文信息，AI得以在不读取其他应用数据、不上传云端的前提下实现个性化。这种“第二大脑”式的能力，避免了进一步侵蚀系统权限与触碰监管与生态的红线，却能持续提升AI的理解深度。

不过，行业内部真正的担忧不仅仅是进程慢。一旦各家厂商为了快速展示能力、争夺市场注意力而不断下探系统权限，整个生态可能被迫卷入一场权限竞赛的争斗中。在此境况下，生态将失去稳定性，安全与隐私风险会被指数级放大，而行业规范的重建成本或将远高于早期的节制。

因此，越来越多行业声音开始呼吁：权限突破不应成为长期竞争手段，跨应用协作必应当走向可审计、可治理的标准化道路。这意味着双重授权机制、清晰的权限分级、完整的行为日志，以及以A2A、MCP为代表的开放协议，将共同构成AI手机走向成熟阶段的必要基础设施。

中国正在加速进入AI手机时代，但越是高速演进的周期，越需要边界明确。因为真正决定行业上限的，或许不是哪一次“看起来更聪明”的演示，而是能够长久保证将聪明且安全的产品交到用户手中。