電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文 / 吳子鵬）日前，知名科技記者馬克?古爾曼 (Mark Gurman) 爆料稱，蘋果公司雖致力于重塑 Siri 以適配生成式人工智能時代，但其進展并不順利。蘋果設備用戶最早要到 2027 年，才能體驗到“真正現(xiàn)代化的對話式 Siri 版本”。

古爾曼認為，這標志著一個驚人時刻：這家向來以創(chuàng)新力著稱的科技巨頭，至少在當下，于 AI 領(lǐng)域遭遇了重大挫折。

Apple Intelligence 并不智能

回顧蘋果的智能化發(fā)展歷程，“Apple Intelligence”（蘋果智能）處于其智能化發(fā)展的第四階段。第一階段是 Siri 發(fā)布初期，2010 年，蘋果以 2 億美金收購了 “Siri” 項目。Siri 作為蘋果對人工智能的初次探索成果，由喬布斯主導，是一款智能語音助手，能讓用戶通過語音指令完成發(fā)送短信、查詢信息等常見操作，實現(xiàn)了人工智能在蘋果設備上的初步應用，也開啟了蘋果智能語音交互的先河。

第二階段為仿生智能階段。2017 年，蘋果推出 A11 Bionic 處理器，應用于 iPhone X/8/8 Plus。該處理器新增了 AI 運算加速內(nèi)核，即 NPU（嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡處理器），被視為人工智能芯片。自此，蘋果仿生芯片沿用至今，為蘋果設備的人工智能運算提供了更為強大的硬件支持。

第三階段是空間計算階段。在 2017 年至 2023 年期間，蘋果公司陸續(xù)推出 AR 項目以及空間音頻、增強現(xiàn)實等功能。這些技術(shù)為后續(xù)蘋果智能在空間感知和交互方面的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，并在 2024 年發(fā)售的 Vision Pro 中得到進一步整合與體現(xiàn)。

前三個階段均是以單一軟件、處理器和產(chǎn)品為基礎(chǔ)的智能化探索，而第四階段便是 Apple Intelligence。2024 年 6 月，蘋果在 WWDC 開發(fā)者大會上發(fā)布了 “Apple Intelligence”，將其定義為 “系統(tǒng)級 AI 助手”，集成于 iOS 18、iPadOS 18 和 macOS Sequoia 系統(tǒng)。Apple Intelligence 的核心功能包括：
·智能文本處理：支持郵件 / 文檔摘要生成、語氣風格改寫（專業(yè) / 簡潔 / 友好）；
·圖像生成：可創(chuàng)建個性化 Emoji、創(chuàng)意圖片；
·場景化服務：優(yōu)先級通知過濾、通話錄音（首次開放）、跨應用數(shù)據(jù)聯(lián)動。

雖然 2024 年 10 月第一版 Apple Intelligence 已上線，支持跨應用數(shù)據(jù)調(diào)用、多語氣生成等功能，但與其他智能手機、PC 的智能化程度相比，Apple Intelligence 顯得較為 “原始”。內(nèi)部數(shù)據(jù)顯示，Apple Intelligence 的使用率極低，這表明用戶對其當前 AI 功能的接受度不高，可能是由于功能實用性不強或用戶體驗不佳等原因所致，這也將影響蘋果在 AI 領(lǐng)域的進一步投入與發(fā)展。

同時，蘋果的隱私策略致使該公司的 AI 大模型存在先天不足。蘋果堅持用戶數(shù)據(jù)隱私優(yōu)先，強調(diào)數(shù)據(jù)本地化，這與部分 AI 模型訓練需要大量收集和使用用戶數(shù)據(jù)的需求相悖，限制了 AI 算法的訓練效果和功能優(yōu)化，使其難以提供更個性化、精準的服務。目前，蘋果的基礎(chǔ)模型和大語言模型已接近性能極限，而競爭對手仍在飛速發(fā)展，使得蘋果在競爭中處于劣勢，難以快速實現(xiàn)功能的突破與升級。

隱私政策導致蘋果公司在智能化發(fā)展方向上較為獨特。以 Siri 應用為例，Siri 是一個雙后端應用，有兩個獨立后端系統(tǒng)（分別處理簡單與復雜請求），這導致功能開發(fā)效率低下。盡管蘋果公司計劃在 iOS 19 中將其合并為統(tǒng)一的 “LLM Siri” 架構(gòu)，但因底層技術(shù)調(diào)試困難，對話式交互功能推遲至 2027 年。此外，蘋果堅持端側(cè)處理優(yōu)先的策略，但云端大模型能力不足，導致復雜任務（如多輪對話、實時學習）落后于 ChatGPT、Gemini 等競品約 2 - 5 年。

實際情況或許更為嚴峻。古爾曼表示，真正現(xiàn)代化、對話式的 Siri 版本最早也要到 2027 年 iOS 20 發(fā)布后才能與消費者見面，這意味著蘋果在這場競賽中落后了五年，比許多人預想的更為窘迫。

Apple Intelligence 如何突圍

古爾曼稱，蘋果公司歷史上向來以 “冰球策略” 擊敗對手，即滑向冰球即將到達的位置，而非追逐其當前位置。然而，在互聯(lián)網(wǎng)誕生以來最大的技術(shù)革命浪潮中，蘋果卻幾乎未能踏上 “冰場”。下一代 Siri 將成為蘋果能否翻盤的關(guān)鍵。

那么，蘋果該如何做才能讓 Apple Intelligence 絕地翻盤呢？

從目前進度來看，蘋果公司需做的事情眾多。首先，要重新梳理系統(tǒng)架構(gòu)，加大研發(fā)投入，優(yōu)化自研的基礎(chǔ)模型和大語言模型，提升模型的準確性、泛化能力和運算效率。例如，可通過研究 “LLM in a flash” 等技術(shù)，利用閃存存儲優(yōu)化等方式，提升在有限內(nèi)存設備上運行大型語言模型的效率。同時，需合并 Siri 原有的分裂后端架構(gòu)，持續(xù)推進端側(cè) AI 的發(fā)展，使更多 AI 任務能在本地設備高效運行，減少對網(wǎng)絡的依賴，提高響應速度和隱私安全性，降低對云端計算資源的需求。

其次，在現(xiàn)代化 Apple Intelligence 發(fā)布前的空窗期，蘋果需善用外部 AI 工具。據(jù)悉，蘋果計劃將谷歌 Gemini 和 OpenAI 模型接入 Apple Intelligence，借助外部優(yōu)秀模型提升自身功能與性能，為用戶提供更精準的上下文響應，待自研技術(shù)成熟后再逐步減少對第三方模型的依賴。不過，即便引入外部 AI 模型，蘋果也需把握好應用策略，將 AI 智能化導向用戶剛需業(yè)務，而非僅作錦上添花之用。

最后，蘋果需在隱私政策框架內(nèi)，適當開放生態(tài)，為開發(fā)者提供更豐富的接口和工具，允許他們深度調(diào)用設備端 AI 能力，鼓勵第三方開發(fā)者基于 Apple Intelligence 開發(fā)更多創(chuàng)新應用，繁榮應用生態(tài)。deepseek 的成功已表明，更開源的 AI 才能更好發(fā)展，封閉生態(tài)會制約 AI 發(fā)展。

但正如古爾曼所擔憂的，蘋果在發(fā)展，競爭對手發(fā)展更快，蘋果需找到革新之法。AI 正催生全新生態(tài)系統(tǒng)與技術(shù)范式，這對蘋果的商業(yè)模式構(gòu)成了根本威脅。