原标题：苹果AI大招全靠画饼 iPhone 16赶超安卓的希望渺茫
一年一度的科技圈春晚开始了，AI 毫不意外成为了这场晚会的重中之重。
北京时间 6 月 11 日凌晨，苹果进行了 WWDC（全球开发者大会）长达 1 小时 43 分钟的主题演讲，演讲的后半段基本给了「苹果智能」（Apple Intelligence，简称 AI），在近 40 分钟的时间内，苹果差不多提了 60 次 Apple Intelligence：
属实真 AI 了。
苹果营销团队也真的绞尽了脑汁，并没有和其他厂商一样使用「人工智能」或者「机器智能」的说法，而是取巧用了「Apple Intelligence」一词，既能让用户明白这是 AI，又能与其他 AI 系统区分开来，毕竟这是「A」pple 的 AI。
不过这些更多还是表面功夫，可以让人更容易记忆，但能不能让人「留住」还要看实际的功能和表现。
好在……相比已经上马的一众「AI 手机」，苹果好像也没有带来多少惊喜？
iOS 18 平淡升级，大模型压轴登场
作为 WWDC 最重要的平台，iOS 的每一次迭代都可以说牵动无数 iOS 开发者以及 iPhone 用户的心。在最新一代的 iOS 18 上，苹果可以说做出「违背祖宗的决定」，用户可以对主屏幕的应用进行自由放置，同时还支持了批量移动——国产安卓又领先了几个版本。
此外，iOS 18 还支持了 Material You 配色设计。好吧，这是谷歌（从 Android 12 开始）的，但总之 iOS 18 支持将所有应用图标「重绘」成统一的颜色，可以根据壁纸智能取色，也可以自定义。
当然，iOS 18 还对照片 App 做了大幅度的改造，开放更多小部件的入口，新增游戏模式、离线地图等，更具体的可以看看雷科技凌晨肝出来的《iOS 18 发布，就这？》。
实际上，比起常规更新，iOS 18 或者说这届 WWDC 最让外界期待的还得是 AI。
苹果也确实按照观众们的设想，在主题演讲的后半段端上了一桌的 AI 大宴，介绍了 Apple Intelligence 如何改变 iPhone、iPad 和 Mac 平台上的体验，还有跨平台、跨 App 操作的潜力。
最典型的一个改变还是发生在 Siri 上。
和其他厂商改由大模型驱动的 AI 助手一样，至少苹果宣称 Apple Intelligence 让 Siri 变得更聪明——能够更准确地理解用户的提问和需求，更深度地整合 iPhone、iPad 以及 Mac 上的邮件、照片、短信、地图、日历以及当前屏幕上的信息，更智能地执行操作和回答问题。
对了，Siri 还整合了 OpenAI 的 GPT-4o 模型，在遇到复杂问题时 Siri 会提示是否使用 ChatGPT 进行回答，如果同意则会通过 GPT-4o 进行免费输出。
Apple Intelligence 驱动的 AI 写作助手也来了，几乎支持所有涉及文本输入的原生和第三方 App，理论上用户在微信输入框也能用。但相对应的能力有一定限制，只能进行重写、润色和校对，而不能从零生成文本。
还有 AI 生成图片和 Genmoji 的功能，同样覆盖支持几乎所有原生和第三方 App。此外，苹果也在 iPhone、iPad 以及 Mac 平台上实现了 AI 整理通知、AI 通话转录和摘要功能。
不过要指出的是，Apple Intelligence 支持的机型不算多，而且不同于搭载 M 系列芯片的 iPad、Mac 产品几乎全线支持，支持 Apple Intelligence 的 iPhone 只有最新搭载 A17 Pro 芯片的 iPhone 15 Pro 系列：
iPhone 用户不 AI 了。
Apple Intelligence 和 GPT-4o，苹果选择了一条不一样的 AI 之路
严格来说，Apple Intelligence 其实是一款深度集成到 iOS 18、iPadOS 以及 macOS Sequoia 中的个人智能系统，由多个生成模型组成。但在大体上，你可以将这些模型分成端侧（设备端）和云端（服务器端）模型。
换言之，综合考虑成本、能耗、性能、隐私、安全和个性化优势之后，苹果也选择了混合 AI。这一点并不意外，因为这是也几乎是全球个人设备厂商的共识，从海外到国内，从 巨头到主流厂商，概莫能外。
不过苹果到底还是苹果：
在 Apple Intelligence 的架构下，设备端的语义索引会整理和提炼各种 App 中的信息，用户的提问首先会通过语义索引进行分配和操作。大多数涉及个人数据的模型都在 iPhone、iPad、Mac 等设备内本地运行，更大、性能更强的模型则运行在苹果基于「私有云计算」技术自建的数据中心内。
没错，就算是放在云端运行苹果也要强调隐私，苹果官方甚至还单独发布了一篇博文详细介绍「私有云计算」这一技术。简单来说，私有云计算不会储存用户数据，作为服务器方的苹果也无法访问，同时用户掌控服务器对话权限。
除此之外，苹果还有一层普遍意义上的云端模型——GPT-4o。
虽然今天的大模型各种各样，但 GPT-4o 依然是当下最 的模型，代表了最聪明的 AI。根据演示，GPT-4o 至少被集成在了 Siri 以及 AI 写作功能中，可以输出更好的回答，以及从零生成一段文本和图片。至于 GPT-4o 会不会被集成在更多地方，我们可能还要等秋天正式上线时才能确定。
相比之下，其他手机厂商采取的策略也各有不同。荣耀的思路是试图打造一个大模型平台，尽可能接纳更多的通用和垂直大模型，更多场景是用端侧模型分析用户意图，进而调用第三方大模型实现。
OPPO 的思路则相反，自主训练的安第斯大模型分为三个等级，包括设备端的 Tiny 版本，服务器端的 Turbo 以及 Titan 版本，同时也自建了数据中心，更专注于垂直的能力，只在智能体的层面开放给第三方。vivo 在大体上也是这个思路。
OPPO安第斯大模型，图/雷科技
当然，现在还很难说哪种路线能够走得最远，但苹果确实选择了最符合自身情况的应对策略。
同时在体验上，苹果主打的也是在系统层面提供更全面AI体验，将大模型的能力拆解成一个个API（应用程序接口）和功能模块，让用户可以用到全局的AI功能之余，也让开发者可以用上Apple Intelligence的能力。
下一代iPhone：A iPhone？Ai Phone？
AI会改变手机吗？对很多人来说，这个答案是肯定的。但AI会如何改变手机？恐怕没有任何人和厂商能够笃定。
在WWDC的主题演讲中，苹果其实也演示了AI如何改变iPhone、iPad以及Mac的使用体验，尤其强调Apple Intelligence的运行基于用户的个人信息和情境。比如简单情境下的「调出上周xx发给我的文件」「看看妈妈和我的所有照片」「播放前几天我太太发给我的播客」等。
又比如，苹果软件工程高级副总裁Craig Federighi就举了一个相对复杂的情境，即在会议推迟的情况下询问能否赶上女儿的演出。此时，Apple Intelligence将从设备上找出主体（女儿）的演出相关信息（时间、地点），以及会议的时间、地点，再依据常用交通方式和预计时间给出最终的回答。
这种想法并不稀奇，很多厂商在给AI手机画饼的时候其实也不少谈到「个人数字助理」的美好畅想，但实际根本没做到。
假设，苹果真的能够做到真正的个人化智能，依据散落在设备各个地方的信息和服务，给出真正具有参考价值的回答，那无疑会是AI手机的一次重大转折，也会在很大程度上决定下一代iPhone，到底是一台：
A iPhone？还是Ai Phone？
时间上，Apple Intelligence目前还没有实装，按照苹果的计划，今年夏天开始测试美式英语版本，秋天正式上线。换言之，iPhone 16应该会直接预装Apple Intelligence，iPhone 15 Pro系列以及搭载M系列芯片的iPad、Mac可能会陆续支持。
不过这仅限美式英语版本，中文以及其他语言版本的支持还要等到明年，目前暂无更具体的时间表。而且对国行中文用户来说，Apple Intelligence注定要大打折扣，包括可免费使用的GPT-4o。
另外从时间来讲，苹果的上线速度也着实慢了，也再一次说明了苹果的仓促上马。甚至在演讲中，苹果也只是反复强调Siri、Apple Intelligence以后会有更多/更好的功能，说是「画饼」都有些空洞。
总的来说，我倾向认为苹果可能自己也没想清楚Apple Intelligence的路线图。
苹果会重新定义AI手机吗？
不谈过去厂商宣传的AI手机，真正意义上引入端侧生成式AI的手机，可能也就追溯到今年1月发布的Find X7系列上。除了新的AI助手、AI生成图片等，Find X7系列上包括AI消除、AI通话/文章摘要等更具实际价值的AI功能，也开始逐渐普及各家的系统之中，走向大众消费者。
单就功能来说，苹果几乎没有带来全新的AI功能。包括AI写作辅助、生成图片、转录和摘要等，这些我们都在各家的旗舰手机上看过了。但和其他手机厂商相比，苹果也确实选择了不太一样的设备AI化路线，在系统架构上，也在多设备和多应用的场景实现上。
包括从开发者的角度，也只有苹果真正准备好面向第三方App开放AI能力，而且是从2017年的Core ML框架就开始了。
从这个角度，Apple Intelligence可能将彻底改变现有第三方AI应用散乱、无序的开发生态，甚至通过iPhone、iPad以及Mac影响Android、Windows的开发生态。
但问题是生成式AI的时代，还会是以应用为中心的时代吗？不知道，但以ChatGPT为代表的生成式AI，实际上已经衍生出了另一个完全不同的交互方式和生态，而且随着大模型的进步随时还可能发生改变。
从这个角度，苹果会如何重新定义AI手机、AI PC可能并不重要，重要的是OpenAI和GPT大模型会如何定义人与机器的交互方式。
