年对Siri升级延迟做出的解释那样，“只是比我们预期的要花更长一点时间而已，没有其他复杂原因。”   那么，苹果到底想要打造一个什么样的Apple Intelligence？苹果公司高级副总裁、软件工程主管克雷格·费德里吉曾表示：“从Apple Intelligence立项之初，我们的目标就非常明确：不仅仅是为了打造一个聊天机器人。那从来就不是我们的目标，而且现在依旧不是我们最重要的目标。”   他还提到，没有必要为了抢先推出而发布错误的功能和产品，“只是为了成为第一个。我们最终的目标，是为用户打造合适的产品”。   仅从技术角度上看，AI大模型落地智能手机、智能音箱、AI眼镜等消费端产品的技术难点有哪些？   记者注意到，华为、小米、OPPO等国内厂商的高管近一年的公开场合都谈到过对大模型整合到AI助手及消费硬件的技术难点与挑战。   华为终端云服务小艺业务部总裁贾永利就表示，将大模型能力从“功能插件”转变为操作系统原生基因，需要重构底层架构，而非简单叠加；让大模型充分发挥终端硬件（如 NPU、传感器）的能力，同时优化资源占用和功耗。   在端侧AI方面，小米集团合伙人、总裁卢伟冰表示，端侧要追求轻量算力、低功耗和周期成本，才能普及端侧AI；另外，小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰表示，端侧设备（手机、音箱、手表等）算力和带宽相比云端有限，如何在低功耗下实现高性能推理是核心工程挑战；此外，还要考虑到跨芯片平台的兼容性问题，而模块化、通用化设计能确保在不同芯片平台上都能平衡兼容性与性能。   OPPO ColorOS智能助理部总经理万玉龙也指出，通用大模型难以适配端侧设备，需要基于特殊属性进行业务定制与小型化优化，同时保证用户体验不打折；对于覆盖手机、手表、平板、耳机等多种设备，如何实现跨端协同智能，提供一致且无缝的AI体验也是关键。   目前来看，有没有出现打造AI native产品的路径？   苏廉节坦言，之前字节跳动的豆包手机让人惊艳，做到了生态的打通以及意图的准确识别。   他表示，豆包手机能在不同平台进行产品搜寻、价格对比和下单付款，之前的展示都是用机器视觉模拟用户的操作方式来进行操作，“豆包是直接打通，在一个平台里就能自动把信息调出来，不必回到人们熟悉的界面进行操作”。   在他看来，这才是Apple Inteligence真正想解决的问题和实现的效果。责
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