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电子发烧友网报道(文 / 吴子鹏)日前,苹果知名科技记者马克・古尔曼 (Mark Gurman) 爆料称,遭重争对苹果公司虽致力于重塑 Siri 以适配生成式人工智能时代,挫落但其进展并不顺利。后竞苹果设备用户最早要到 2027 年,手年才能体验到“真正现代化的苹果对话式 Siri 版本”。
古尔曼认为,遭重争对这标志着一个惊人时刻:这家向来以创新力著称的挫落科技巨头,至少在当下,后竞于 AI领域遭遇了重大挫折。手年
Apple Intelligence 并不智能
回顾苹果的苹果智能化发展历程,“Apple Intelligence”(苹果智能)处于其智能化发展的遭重争对第四阶段。第一阶段是挫落 Siri 发布初期,2010 年,后竞苹果以 2 亿美金收购了 “Siri” 项目。手年Siri 作为苹果对人工智能的初次探索成果,由乔布斯主导,是一款智能语音助手,能让用户通过语音指令完成发送短信、查询信息等常见操作,实现了人工智能在苹果设备上的初步应用,也开启了苹果智能语音交互的先河。
第二阶段为仿生智能阶段。2017 年,苹果推出 A11 Bionic处理器,应用于 iPhoneX/8/8 Plus。该处理器新增了 AI 运算加速内核,即 NPU(嵌入式神经网络处理器),被视为人工智能芯片。自此,苹果仿生芯片沿用至今,为苹果设备的人工智能运算提供了更为强大的硬件支持。
第三阶段是空间计算阶段。在 2017 年至 2023 年期间,苹果公司陆续推出 AR 项目以及空间音频、增强现实等功能。这些技术为后续苹果智能在空间感知和交互方面的发展奠定了基础,并在 2024 年发售的 Vision Pro 中得到进一步整合与体现。
前三个阶段均是以单一软件、处理器和产品为基础的智能化探索,而第四阶段便是 Apple Intelligence。2024 年 6 月,苹果在 WWDC开发者大会上发布了 “Apple Intelligence”,将其定义为 “系统级 AI 助手”,集成于 iOS18、iPadOS 18 和 macOS Sequoia 系统。Apple Intelligence 的核心功能包括:
·智能文本处理:支持邮件 / 文档摘要生成、语气风格改写(专业 / 简洁 / 友好);
·图像生成:可创建个性化 Emoji、创意图片;
·场景化服务:优先级通知过滤、通话录音(首次开放)、跨应用数据联动。
虽然 2024 年 10 月第一版 Apple Intelligence 已上线,支持跨应用数据调用、多语气生成等功能,但与其他智能手机、PC 的智能化程度相比,Apple Intelligence 显得较为 “原始”。内部数据显示,Apple Intelligence 的使用率极低,这表明用户对其当前 AI 功能的接受度不高,可能是由于功能实用性不强或用户体验不佳等原因所致,这也将影响苹果在 AI 领域的进一步投入与发展。
同时,苹果的隐私策略致使该公司的 AI 大模型存在先天不足。苹果坚持用户数据隐私优先,强调数据本地化,这与部分 AI 模型训练需要大量收集和使用用户数据的需求相悖,限制了 AI 算法的训练效果和功能优化,使其难以提供更个性化、精准的服务。目前,苹果的基础模型和大语言模型已接近性能极限,而竞争对手仍在飞速发展,使得苹果在竞争中处于劣势,难以快速实现功能的突破与升级。
隐私政策导致苹果公司在智能化发展方向上较为独特。以 Siri 应用为例,Siri 是一个双后端应用,有两个独立后端系统(分别处理简单与复杂请求),这导致功能开发效率低下。尽管苹果公司计划在 iOS 19 中将其合并为统一的 “LLM Siri” 架构,但因底层技术调试困难,对话式交互功能推迟至 2027 年。此外,苹果坚持端侧处理优先的策略,但云端大模型能力不足,导致复杂任务(如多轮对话、实时学习)落后于 ChatGPT、Gemini 等竞品约 2 - 5 年。
实际情况或许更为严峻。古尔曼表示,真正现代化、对话式的 Siri 版本最早也要到 2027 年 iOS 20 发布后才能与消费者见面,这意味着苹果在这场竞赛中落后了五年,比许多人预想的更为窘迫。
Apple Intelligence 如何突围
古尔曼称,苹果公司历史上向来以 “冰球策略” 击败对手,即滑向冰球即将到达的位置,而非追逐其当前位置。然而,在互联网诞生以来最大的技术革命浪潮中,苹果却几乎未能踏上 “冰场”。下一代 Siri 将成为苹果能否翻盘的关键。
那么,苹果该如何做才能让 Apple Intelligence 绝地翻盘呢?
从目前进度来看,苹果公司需做的事情众多。首先,要重新梳理系统架构,加大研发投入,优化自研的基础模型和大语言模型,提升模型的准确性、泛化能力和运算效率。例如,可通过研究 “LLM in a flash” 等技术,利用闪存存储优化等方式,提升在有限内存设备上运行大型语言模型的效率。同时,需合并 Siri 原有的分裂后端架构,持续推进端侧 AI 的发展,使更多 AI 任务能在本地设备高效运行,减少对网络的依赖,提高响应速度和隐私安全性,降低对云端计算资源的需求。
其次,在现代化 Apple Intelligence 发布前的空窗期,苹果需善用外部 AI 工具。据悉,苹果计划将谷歌 Gemini 和 OpenAI 模型接入 Apple Intelligence,借助外部优秀模型提升自身功能与性能,为用户提供更精准的上下文响应,待自研技术成熟后再逐步减少对第三方模型的依赖。不过,即便引入外部 AI 模型,苹果也需把握好应用策略,将 AI 智能化导向用户刚需业务,而非仅作锦上添花之用。
最后,苹果需在隐私政策框架内,适当开放生态,为开发者提供更丰富的接口和工具,允许他们深度调用设备端 AI 能力,鼓励第三方开发者基于 Apple Intelligence 开发更多创新应用,繁荣应用生态。deepseek 的成功已表明,更开源的 AI 才能更好发展,封闭生态会制约 AI 发展。
但正如古尔曼所担忧的,苹果在发展,竞争对手发展更快,苹果需找到革新之法。AI 正催生全新生态系统与技术范式,这对苹果的商业模式构成了根本威胁。
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