華為官宣「純血鴻蒙」！語音助手進化成「賈維斯」，AI時代的作業系統來了

2025-07-08 08:27 APPSO

很長時間以來智慧手機只有兩種，蘋果手機和 Android 手機，但現在這個說法不再準確。
根據研究機構 Counterpoint Research 釋出的最新資料，華為 HarmonyOS 在中國的市場份額已經上漲至 17%，超過 iOS 成為中國第二大作業系統。
在剛剛的華為開發者大會，鴻蒙作業系統迎來了誕生以來最大的一次更新。
華為正式宣佈 HarmonyOS NEXT 正式面向開發者和先鋒使用者啟動 Beta 版本，也就是說大家所說的「純血鴻蒙」，一個真正獨立於 Android 、iOS 的作業系統，很快就能用上了。
目前鴻蒙生態裝置突破 9 億臺，TOP 5000 應用已全部加入鴻蒙生態，吸引超過 254 萬開發者，一個打通多裝置、多場景，帶來全場景智慧作業系統體驗的系統生態已經初露崢嶸。
用餘承東的話說，這就是鴻蒙速度，華為全面突破了作業系統核心技術，用更短時間內走完了別人需要十年甚至更久才能走完的路。
華為也在這場釋出會，重新展示了對於 AI 體驗的佈局——「鴻蒙原生智慧」（ Harmony Intelligence）。
在原生鴻蒙裡，我們看到的，不只是華為在 1778 天裡突破核心技術的星河璀璨，也並非手機作業系統格局的變化，更重要的是，一個作業系統怎麼能將各種分散在大模型和應用裡的 AI 能力，轉化為每個普通使用者的日常體驗。
「純血鴻蒙」體驗升級：小藝進化成「賈維斯」
HarmonyOS NEXT 除了是一次底層架構的脫胎換骨，作為一次大版本的更新迭代，也帶來體驗上的飛昇，也是 HarmonyOS NEXT 區別於其他家系統的核心優勢。
可以說鴻蒙現在從 Android 的「出租房」中搬了出來，自己建了一個「鴻蒙小區」，自己規劃，自己管理，帶來了更強大的功能。
在這個小區中，鴻蒙帶來了更加強大的「管家」——Harmony Intelligence 鴻蒙原生智慧。HarmonyOS NEXT 依託昇騰的算力和盤古大模型，帶來了系統級的 AI 能力，實現「原生智慧」的體驗。
首先是比較基礎的「AIGC」體驗：
「AI 幫畫」可以根據人物五官、服飾等特徵生成各種有趣的風格，還能實現照片的「AI 消除」和「AI 幫畫」；
「AI 聲音修復」可以在面對面交流時，對難辨識的語音語句進行即時修復，助力障礙人群溝通交流；
得益於多模態能力，小藝智慧體能夠透過手機攝像頭分析現實世界，例如幫助視障人群找到冰箱中的食物，判斷食物的新鮮程度。
而全新的小藝超級智慧體與單純將大模型接入語音助手不同，在記憶感知、推理規劃、記憶增強、服務分發等多個方面都有了增強。以更強大的面目，出現在 HarmonyOS NEXT 系統的方方面面。
全新的小藝不僅是語音助手，還在導航條「隨時待命」，使用者可以隨時將文字、圖片、文件拖拽到導航條，讓小藝進行建立日程、以圖搜尋、一鍵聽書、表格提取、摘要問答等操作，還能根據資料圖片，生成一個數據檔案。
而鴻蒙原生智慧能做到的不僅限於此，來到了自己更熟悉的鴻蒙小區，AI 不再是一個單獨的預置應用，而是和系統的各個子系統深度整合，這才是鴻蒙原生智慧的真正王牌。
因此，應用和應用之間的壁壘被打破了，小藝能實現更便捷的跨應用操作。自研資料庫 ArkData 為小藝帶去了「記憶」，加上「意圖框架」帶來的意圖理解的能力，小藝能夠更智慧匹配使用者的個性化需求提供服務，也能讓開發者透過以小藝為入口，更精準地觸及目標使用者。
比如說，跟小藝說把昨天鴻蒙應用開發會議材料裡，涉及到技術的部份轉化為 PDF，小藝就會在手機裡找到對應的資料，把涉及技術的幾頁轉化為 PDF，使用者看完沒問題，又可以跟小藝說，回覆 Jason 的郵件，說請查收附件，附上這份 PDF，小藝也能按要求完成一個郵件。
何剛形容這種多應用協同的體驗：
這就像開啟了手機上的自動駕駛，只需要告訴它目的地，小藝就能幫你走到目的地
如果說打通應用只是打通「房間」之間的壁壘，那麼 HarmonyOS NEXT 的「全場景」還能打通「房子」，實現裝置之間更加流暢自然的互聯互通。
基於分散式技術和一次開發多端部署，HarmonyOS NEXT 真正實現統一生態的全場景體驗，三方生態都能高效呼叫。
跨裝置體驗原本就是華為和鴻蒙的強項，而現在這把利刃更加鋒銳。集成了接續能力的鴻蒙原生應用，可以在不同裝置之間無縫流轉；系統層的跨裝置複製貼上、音樂影片多媒體不中斷等等能力，讓體驗更「流動」，不侷限於不同裝置的方寸之間。
要想讓使用者「住」得更舒適，「小區」必須要有合理的「門禁」系統，特別是全場景流通，必須讓資料能既自由，又有序流通。
Android 因為早期過於開放，隱私管控粗放，導致不少「流氓應用」都要求索取過量的隱私許可權，一個讀書應用索取通訊錄許可權的情況比比皆是。
而 HarmonyOS NEXT 和 iOS 一樣，將系統許可權牢牢掌握在手裡，加上統一的管理機制和開發者證書，從根源上開發者惡意索取許可權隱私和誘導下載等亂象。
HarmonyOS NEXT 還帶來了首創的安全訪問機制，只有使用者同意給予資料，使用者才能獲取，從「管許可權」細化到「管資料」。
除了這些使用者剛需的系統安全和隱私管理，鴻蒙還帶來了更進階的資料安全，檔案可以實現「加密」，只有授權使用者能開啟，實現真正的轉發保密。
如果你告訴一個華為手機使用者，你的手機將徹底轉移到 HarmonyOS NEXT 系統，完全拋棄 Android 框架，他可能會聽不懂，也不理解這有什麼意義。
但他會發現手機上的語音助手更好用了，不會再問亂七八糟的許可權了，手機和自己的平板、智慧屏裝置協同更強了，還能加密檔案。
不破不立，徹底放棄了 Android 框架，HarmonyOS NEXT 才能為使用者帶去更核心的系統優勢，真正實現「萬物智聯」，吸引更多消費者加入鴻蒙生態。
HarmonyOS NEXT 將於今天正式啟動開發者 Beta，於 8 月啟動公測 Beta，第四季度正式在手機和平板上推出正式版。
鴻蒙原生應用居然比普通應用更好用？
對於一個新的作業系統，最大的挑戰就是應用生態的構建，這是連微軟 Windows Phone、三星 Tizen 都沒能解決的問題，自然也是籠罩在 HarmonyOS NEXT 上的烏雲。
一年的時間，5000+ 鴻蒙應用已經啟動開發，1500+ 應用完成上架，鴻蒙生態建設進入了最後的「衝刺期」。
與開發者的關係，是鴻蒙生態構建的重要基礎，官方提供開發套件和豐富的課程資源，整合 AI 輔助編碼工具，目前 HarmonyOS 開發者數量已達到 254 萬。
鴻蒙原生應用「全場景」原生多端的特徵，則可以透過一次開發，自動適配直板手機、摺疊屏、平板多種裝置螢幕尺寸和佈局；還提供了各種種類的鴻蒙應用 UI 規範，適配更加輕鬆；豐富的介面和 Kit，讓普通應用簡易適配也能成為全場景應用。
這帶來雙贏的局面：開發者適配工作量大幅降低，而消費者在不同的裝置上得到風格和體驗一致的家族化體驗。
鴻蒙的目標不僅僅在於單純佈局好「夠用」的應用生態，還要將生態作為「亮劍處」，深度與 HarmonyOS NEXT 系統體驗整合，帶來其他平臺沒有的獨門優勢。
其中的原生智慧 AI 能力，將會開放 API 提供給第三方開發者，讓開發者直接呼叫系統級別的 AI 功能，不需要開發者自己去研發 AI 功能。
例如小紅書，能夠根據使用者近期的照片推薦相關的筆記創作主題和配圖，還能呼叫系統級的 AI 摳圖。
不同的新聞和閱讀軟體，可以透過統一的播控中心進行管理，智慧語音體驗更一致。
接入「意圖框架」的第三方應用，則更加智慧。比如說支付寶會根據使用者的所在地，智慧匹配使用者可能需要的服務。
還有全場景下的應用流通，由於一次開發就可以實現多端部署，鴻蒙原生應用在體驗針對裝置最佳化的同時，還能實現體驗的統一化，裝置流轉更加方便快捷：手機的相簿，小紅書可以直接呼叫；釘釘會議不需要中斷，就可以跨裝置轉移。
一般的作業系統都是僅僅只是提供一個簡單的底座和平臺，和應用本身互動極少，而 HarmonyOS NEXT 整合了框架和介面，讓系統級功能也能接入第三方應用，強調系統對應用的賦能，同時讓鴻蒙、開發者、使用者三方都獲益的生態：
鴻蒙不是贏者通吃，而是各方共贏，是從一馬當先到萬馬奔騰。
純血鴻蒙，純在哪裡
放棄 Android 框架，HarmonyOS NEXT 迎來了脫胎換骨的自我重塑。
從作業系統核心、檔案系統到 AI 框架、程式語言，HarmonyOS NEXT 實現了全棧自主研發，真正成為獨立於 Android、iOS 的作業系統。
它摒棄 Linux 核心，換上了全新的鴻蒙核心，不僅結束了 30 年來終端作業系統核心長期被西方主導的歷史，同時效能較上一代提升 10.7%，在穩定性、流暢性與安全性上實現了質的飛躍。
餘承東在釋出會上自豪地說：
我們用十年時間幹了歐美同行三十多年才幹成的事情，這就是鴻蒙速度，是向下扎到根的全面的作業系統的核心技術的突破。
OpenHarmony 是發展最快的開源作業系統，Gitee 指數為 NO.1，社群貢獻者達到 7800+，程式碼數超過 1.1 億行，其中華為累計貢獻了 6200 多萬行核心程式碼。
HarmonyOS NEXT 首次公開亮相 HDC 互動展區，帶來原生智慧、全場景、原生安全等 6 大原生體驗，主打一次開發，多端體驗。
這種創新也滲透到了使用者與裝置互動的細微之處。
ArkGraphics 是業內首個高並行、低負載的統一渲染引擎，2D 繪製效能提升 26%，同時功耗降低 10%。
方舟多媒體引擎首次支援 HDR Vivid 圖片標準，圖片的動態範圍提升 2.7 倍，還原真實世界色彩；拍照時出圖速度提升 3 倍；影片播放負載降低 30%，延長了手機續航。
又或者自研的方舟編譯器/畢昇編譯器/方舟，在執行高效能程式碼時，能夠做到端雲芯協同，自適應最佳化。
例如，招行使用 ArkTS 和方舟編譯器執行時，效能提升 10% 以上；高德地圖的 C/C++ 程式碼使用畢昇編譯器重新編譯，效能就得到了大幅提升。
華為的 AI 功能升級為系統級別，不僅僅停留在使用者介面或應用層面，而是嵌入到作業系統的最基礎層面。
結合對各子系統（如媒體、檔案）進行智慧化升級，華為構築了一個原生智慧的系統底座，從而提供更加流暢和個性化的使用者體驗。
HarmonyOS NEXT 也推動了全場景智慧體驗的革新。
分散式軟匯流排技術全面升級，進一步強化了裝置之間的原生互聯和協同工作能力，連線速度提升 3 倍，能夠連線多個裝置，功耗降低 20%。
得益於根技術的全面突破和架構的創新，HarmonyOS NEXT 重構系統架構，深度整合軟硬芯雲，使得效能相比 HarmonyOS 4 提升 30%。
華為的目標是透過極簡架構極致並行，要讓整機的效能每年再提升 20% 到 30%，超越整個行業晶片工藝製程的進步速度。
華為終端 BG 軟體部總裁龔體在釋出會上強調，開發鴻蒙原生應用絕不只是簡單地重寫程式碼，而是重新設計使用者體驗。
例如，美團和華為進行了深度合作，重新設計了騎車的體驗。
過去騎車從解鎖手機到完成開鎖至少需要五步。那麼現在透過開發的掃碼直達能力，五步變一步，簡化操作流程，並且還能在鎖屏狀態下的實況窗一鍵還車。
HarmonyOS NEXT 也重新定義了應用獲取隱私資料的規則。
開發者再也不能過度申請許可權，只能獲取使用者明確授權的資料。就好比快遞員上門取件，他不需要拔你家的鑰匙，只需要帶走你的包裹——簡單、直接、安全。
至於金融級的安全能力，支付寶、建行、農行、工行、招行等企業都已經率先接入使用了。
作業系統與應用之間的緊密深度最佳化，讓鴻蒙原生應用執行更加流暢。比如淘寶的結算速度提升了 1.5 倍，美圖秀秀的 P 圖速度也提升了 1.7 倍。
比起更強的大模型，我們更需要一個 AI 作業系統
為什麼我們需要一個新的手機作業系統？在鴻蒙系統釋出 5 年後，這個問題有必要重新回答。
原生鴻蒙應用的到來，固然標誌著打破技術的封鎖和壟斷，在一系列大眾產品中擁有我們自主可控的技術，這是怎麼強調也不為過的價值，也註定在中國科技史揮下華章之濃墨。
然而我更想討論的是，我們需要的僅僅是一個自主版的 iOS 或 Android 系統嗎？
在大模型快速進化， AIGC 浪潮席捲而來後，雖然大部分人日常生活並沒有因此產生太多變化，但互動方式在悄悄發生變化。
1980 年代，圖形使用者介面（GUI）的出現看似平平無奇，最終卻發展成為現代作業系統，電腦、手機、平板、車機……我們今天幾乎所有帶螢幕的裝置互動都是以此為基礎。
年初我們在 ifanRank 提出一個觀點，AI 將成為智慧手機新的作業系統，而大模型就是智慧作業系統的核心。今天可以更新一下，將「智慧手機」換成「智慧裝置」。
將 AI 能力融合到系統層級，以最簡單、最直觀的互動方式呈現在使用者面前，這才是 HarmonyOS NEXT 在當下最大的價值。
比如我在螢幕前進行編輯文字、閱讀文件、觀看影片時，都可以直接將這些不同媒介的資訊拖拽至導航條，召喚「小藝超級智慧體」來進行表格提取，摘要問答等操作。
我還可以告訴小藝，將這些處理的文字圖片或影片傳送給某個人，同時提醒他在哪一天要來參加會議討論。這其實需要 AI 同時呼叫日曆、聯絡人、簡訊來執行任務，但因為盤古大模型隱藏在系統中，使用者不會察覺。
這樣的處理邏輯，讓我想起 OpenAI 創始成員、AI 技術大牛 AndrejKarpathy 去年提到一個概念：大語言模型作業系統（ LLM OS ），大模型某種程度來說就是一種新的計算機和作業系統，它可以連線各種軟體和硬體，以及所有模態資訊組成的外設，並透過透過函式呼叫執行各種任務。
基於原生鴻蒙的作業系統，試圖在讓使用者逐漸忘記應用，或者說忘掉那種需要在不同應用之間切換的「孤島感」。這也是鴻蒙上線之初我們的推測，也是「超級終端」的互動形態：將服務原子化。
日常超高頻的 App 被 API 形式的服務應用所替代，而對接這些服務到前端使用者的體驗，由 AI（人工智慧）來介入。AI 藉助語音、影像等感測器，進行意圖識別和服務排程。
比起大模型，和 AI 硬體，怎麼打造一個 AI 作業系統對使用者體驗的提升的價值甚至要更大。當然這還有一段路要走，怎麼在原生鴻蒙中構建起豐富的應用生態，這是 OpenAI 等 AI 明星公司也在嘗試但卻不太成功的領域。
在 AI 時代，華為一個更重要的角色就是「作業系統公司」，將 AI 的力量滲透到系統，塑造一個智慧化的生活和工作平臺，提供一種實用、觸手可及但隱形的 AI 體驗。

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