2026-07-15 02:07:31 9233次浏览

当前，全球AI产业的竞争，正从模型能力转向终端入口乃至于智能体系统的争夺。而手机这一已被验证的终端超级入口，也正吸引越来越多的模型厂商投入更多的精力。 7月13日，在OpenAI AI手机处于PPT阶段、豆包手机2.0未公开亮相时，阶跃星辰抢先推出了首个大模型原生AI终端品牌STEPX，并同步推出全球首个智能体原生操作系统Step AOS（Step Agentic-native OS）和新一代个人智能体伙伴阶跃Amoo，正式打通了从基座模型、智能体系统到硬件终端的“三位一体”完整链路。发布会现场，全球首款大模型原生智能体手机（Agentic Phone）STEPX Neo同步亮相。目前，市⾯上的AI⼿机仍多停留于在传统操作系统上叠加AI的阶段，但传统系统里本质上为“⼈的操作”⽽设计的系统，软件能⼒被封装在界⾯之内，智能体⽆法直接调⽤，且在智能体进行跨应用操作和长流程任务时得不到充分的支持，这无疑限制了智能体能力的延伸。 据悉，基于阶跃最新发布的智能体原生操作系统Step AOS，阶跃星辰此次发布的大模型原生智能体手机STEPX Neo，内置个人智能体阶跃Amoo。智能体具有感知环境、拆解任务、调⽤工具等能力，真正实现了从“人操控手机系统”到“⼈与智能体协作操作手机”的转变。作为中国AI基模实力选手，当所有人在卷模型参数时，阶跃加码了多模态；当所有人在做OS+AI叠加时，阶跃选择重构系统范式，打造大模型原生智能体系统Step AOS；当所有人还在讨论AI终端概念时，阶跃抢跑AI落地，推出AI智能体手机。 这三个重要抉择，分别对应了智能体走向物理世界所需的“大脑”、“环境”与“身体”。虽然充满挑战，但交出了业内目前最闭环的一套“AI+终端”逻辑，最终也将带来AI原生新物种。 多模态卷王，要给AI智能体手机一个聪明大脑 年初智能体概念的爆火，源于一个前提：一颗足够聪明的大脑——模型。 三年前阶跃星辰成立，从⼀开始就预⻅到了智能体时代的需求，布局了多模态。在基础模型上，阶跃形成了完整梯队：旗舰模型Pro系列，标准模型 Flash系列，端侧模型Edge系列等等。此外，阶跃还是业界公认的“多模态卷王”，模型覆盖⾳频、图像、视频、⾏动等全模态矩阵，尤其是语⾳模型，在行业遥遥领先。近日阶跃刚刚发布了全新的Step Edge端侧基座模型“在29项权威基准评测中位列同类端侧模型第一。” 多模态技术的储备，以及完整的模型梯队，为阶跃专为智能体手机等终端产品打造专属的智能体系统，打下了良好的“智能”基础。在手机内，智能体的感知横跨物理（传感器矩阵）与数字两个世界（屏幕语义理解、⾏为上下⽂）。这对智能体多模态感知能力提出了极高的要求，但对于阶跃星辰而言，却正是其多年积累的自然延伸。 据悉，面向物理世界，阶跃星辰通过传感器矩阵实时融合语音、视觉等多模态输入，可实现毫秒级的环境感知与语音交互，让智能体能听到你在说什么，也能看到你在做什么，不需要你特意切换模式或唤醒。而在数字世界，智能体也被赋予了屏幕语义理解能力，能读懂当前界面的信息结构、数据流与行为上下文，能让智能体知道你现在在做什么、接下来可能需要什么，且保证所有感知数据全程端侧处理，不出安全边界。 此外，基于自研的双域六层结构化记忆，以及三步持续演化等技术，阶跃星辰实现了AI手机记得全、记得清、忆得准、忆得快等能力。在PersonalMem、LongMemEval、HaluMem 等国际评测基准达到 SOTA。 基于出色的感知与记忆能力，阶跃Step AOS端云协同路由可进一步基于端侧或云端模型进行任务规划，实现端侧百毫秒级响应，日常高频交互秒回；云侧深度推理循环，复杂任务全局编排。真正实现该快的快，该深的深。 与此同时，阶跃还通过⽀持MCP、A2A、CLI等多通道协议，赋予了智能体直接调用Tools、系统命令、其他智能体通信等能力，让智能体手机真正通过一句话，便能快速调用整个系统中的各项能力、应用，自主完成复杂任务。从感知、记忆、决策，到最终的执行，Step AOS真正实现了从思考到执行的闭环，也真正地走出了区别于当前行业“OS+AI”的AI手机方案。 重构系统，给智能体生长的“环境” 如果说，STEPX为智能体手机等终端产品打造“智能大脑”是第一个“敢为”，那么阶跃星辰做的第二个“敢为”，则是围绕智能体从零重构了“系统底层”，做到了真正的智能体原生。 本质上，传统“OS+AI”⽅案还是在为“⼈的操作”⽽设计：在现有⼿机OS上叠加AI能⼒，以插件的形式给系统加上⼤模型的调⽤能⼒、⼀个语⾳助⼿⼊⼝，出发点仍是“让现有系统更聪明”。但在处处为“⼈”设计的环境⾥，智能体依然迈不开步。具体表现为三堵墙：1.记忆墙：传统操作系统中，各层级数据不流通，端与端之间的数据更是彼此割裂，app级的智能体注定只有“局部记忆”。只有重构操作系统层，才能让智能体拥有统⼀、跨应⽤、跨设备的记忆体系。 2.决策墙：好的决策既需要端侧的快反应：即时响应、实时感知；也需要云端的深思考：复杂推理、全局规划，两者在传统系统⾥缺乏统⼀协同的调度机制，效率不够⾼。唯有智能体系统级的端云协同，快慢结合，才能既有效率，⼜有质量。 3.⾏动墙：没有原⽣接⼝，智能体只能模拟点击；没有合法⾝份，智能体拿不到授权。智能体在⾏动前，需要系统给予两样东西，可信的⾏动通道，可管、可回溯的超级权限，并以此与应⽤⽣态共⽣。 在旧系统上给 AI 打补丁，打不破这三堵墙，而阶跃的选择是不做OS+AI的缝合，⽽是从零打造⼤模型原⽣的智能体系统Step AOS，是从“Agent需要什么样的系统才能自主思考和行动”这一问题出发重新设计。这一设计带来的核心差异在于：别人的Agentic OS是在旧系统上给Agent开一扇窗，Step AOS是直接为Agent盖一座房子，让智能体成为原住民。 而这一举措，让智能体真正有了扎根生长的“土壤”与“环境”，让AI智能体的能力有了真正的施展拳脚的空间，真在兑现“办事”的能力。具体来看，阶跃星辰围绕智能体重构系统底层，实现了三⼤层面的重构。 1.计算层⾯：系统供给引擎对CPU、GPU、NPU异构算⼒统⼀调度优化，实现端侧模型的全⽣命周期管理，让智能体常驻运⾏的同时保障快、稳、省的基础体验。 2.数据层⾯：统⼀语义数据层将感知、⾏为与个⼈数据统⼀采集、加⼯为语义⽂件，经⾼速混合数据库极速传输，为智能体的记忆与理解提供地基。 3.应⽤及服务层⾯：原⼦能⼒引擎将系统与应⽤功能拆解为数千个最⼩能⼒单元，覆盖通讯、应⽤、⽂件、系统四⼤类，并通过系统服务框架以MCP标准统⼀开放，智能体与第三⽅开发者即插即⽤，可⾃由编排、并⾏执⾏。 通过重新分配硬件资源、重构传统OS，对Android、Linux、RTOS等传统操作系统的系统能⼒体系进⾏拆解，从中提取对智能体运⾏真正关键的三类资源：计算、数据、应⽤与服务，将其原⼦化，并⾯向智能体调度⽅式重新组织和供给，让AI智能体真正具备了专属于自己的运营环境，有了向下扎根的“土壤”。 发布STEPX，抢跑原生AI终端落地 为智能体打造“聪明的大脑”并创造“生长环境”后，阶跃的第三个“敢为”，是让智能体走进物理世界，真真正正地落地。 发布会上，全球首款大模型原生智能体手机STEPX Neo惊喜亮相，并预告将于7月17日世界人工智能大会（WAIC）首秀。据介绍，STEPX Neo智能体手机搭载Step AOS，内置阶跃Amoo，旨在打造真正的“模型、软件、硬件”三位一体AI新物种，实现效率与体验的双重升级。该产品已经通过国家首批《人工智能终端智能化分级》系列国家标准L3等级认证，这是当前开放测试的最高级别，同时STEPX Neo也是目前唯一获得L3级证书的智能体手机，成为AI终端智能化水平的国家级标杆。据悉，目前阶跃STEPX已与携程、支付宝、滴滴、美团、WPS、剪映等生态伙伴达成AI深度合作，整合旅游出行、民生政务、本地生活、办公提效、内容创作等全场景服务，打造一体化AI服务新体验，以生态融合共生引领原生AI终端产业范式革新，将共建开放共赢的智能体全新产业生态。结语：信任即壁垒，共建智能体可信生态 如果说，智能体“大脑”“环境”与“身体”的三次敢为，让STEPX在智能体时代重新定义人与AI的关系——不是“工具”与“使用者”，而是“共生伙伴”，让其具备了真正走向物理世界办事的可能。 但要完成这一闭环，还须具备一个最为重要的前提——信任。 放眼整个AI原生终端行业，最大的产品壁垒其实不在参数，而在信任。面对层出不穷的AI终端，用户的核心担忧从未改变：数据归谁？谁为智能体的行为负责？AI出了错怎么办？这些问题的答案，决定了用户愿意把多少生活交给AI。 发布会上，STEPX宣布联合上海人工智能实验室发布《新一代智能体系统安全技术白皮书》及《端侧大模型网络安全指南》，首次系统提出“可信、可见、可控、可逆”的智能体安全框架，共同研制智能体安全技术国家标准，在智能体能力跃迁的同时建立可信边界。具体来看，“可信”即所有智能体操作在可信执行环境中完成，端到端加密，数据不出安全边界；“可见”即每一步操作都可审计、可回溯，用户对智能体行为有完全知情权；可控即所有行为在沙箱中隔离运行，权限按需授予，用完即收；可逆即任何误操作支持一键撤回与按步骤回滚，行动永远可控。 当一个AI终端真真正正能思考、有土壤、可执行、被信任——AI智能体真正走出数字世界、走进生活的全新时代，即将开启。

　　恍惚間，蘇雲雲好像看到了媽媽。


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  • 软件大小  35.01MB
  • 最后更新  2026-07-15 02:07:31
  • 最新版本  {随机版本}
  • 文件格式  apk
  • 应用分类 ios-Android 51PORNY179902
  • 使用语言  中文
  •   需要联网
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