跳出超級 App 之爭，鴻蒙系統級智能如何改寫 AI 賽道規則？

2025年，AI的熱潮已從“百模大戰”的喧囂逐漸沉淀為對落地場景的深耕。當互聯網大廠還在為超級App的流量入口廝殺時，華為在終端操作系統層面的一系列動作，正在開辟一條截然不同的AI賽道。

智能終端的“真智能”拐點

在近期舉辦的2025科創大會上，華為終端云服務小藝業務部總裁賈永利拋出了一個核心論斷：終端產業正迎來重要轉折點，智能終端將走向“真智能”。他指出，未來的體驗將從“單產品智能”走向“全場景無感互聯的智能體驗”。

這一論斷的背景，是當前行業普遍面臨的“AI功能堆砌”困境。盡管各類App都嵌入了AI助手，或者說是智能體（Agent），但用戶體驗依然割裂：訂票需要打開航空App，訂酒店要切換到OTA平臺，AI更多是應用內的“點綴”，而非能協調不同應用的“管家”。

隨著HarmonyOS 6的發布，鴻蒙試圖打破這一僵局。如果說傳統操作系統管理的是軟件和硬件，那么鴻蒙6則標志著終端操作系統開始轉向管理“用戶意圖”與“服務分發”。這種范式轉移，讓AI不再只是一個功能入口，而是成為了人機交互的底層“連接器”。

技術解構：HMAF如何打破“APP孤島”

鴻蒙實現這一構想的核心，在于其2025年中發布的鴻蒙智能體框架（HMAF）。這套框架采用三層架構設計，從底層重構了應用與系統的關系：

• 應用與智能體層：實現了“應用即智能體”。開發者無需從頭構建，普通App也能通過內嵌智能體模塊，具備自然語言交互能力。

• 協議層：這是連接的中樞，定義了意圖理解與分發協議。它像神經系統一樣，解析用戶模糊的自然語言指令，并調度相應的智能體。

• 平臺層：提供核心模型支撐與工具鏈，確保智能體的安全運行與高效分發。

在華為Mate X7上，A2A（Agent to Agent）智能體協作功能已首次商用，包括東方財富-妙想智能體、深圳航空-深航飛飛智能體、喜馬拉雅-小雅智能體、叮咚買菜智能體、大麥-麥寶智能體、云聽智能體、攜程旅行-攜程問道智能體等十余款鴻蒙應用智能體支持A2A智能體協作，覆蓋理財、購物、出行、娛樂等高頻場景。

一個典型的場景是：當用戶說一句“幫我用深圳航空訂一張去深圳的機票”，小藝便能調用深航飛飛智能體，進行訂票和選座。

這種“一句話”解決復雜任務的體驗，徹底改變了過去“人找服務”——需要在多個App間反復跳轉的操作模式，真正實現了“服務找人”的意圖直達。

戰略打法：系統級智能的差異化路徑

縱觀當前的AI賽道，各家大廠的打法涇渭分明。

阿里走的是典型的“B to C”路線，優先在B端深度滲透，側重云端賦能，C端應用如千問更多是作為大模型能力的展示窗口。字節跳動則延續了其流量邏輯，選擇“C to B”路線，依托豆包、抖音等App的龐大流量進行“侵入式”或“高頻試錯”的布局。

“B to C”路線，有利于揚長避短，卻缺乏與系統級入口的強綁定，未能從底層突破“單產品智能”的桎梏。而“C to B”路線，面臨著與硬件底層解耦的局限性，從目前市場反響來看，已經在某種程度上引發用戶的擔憂、應用廠商的抵制。

相比之下，鴻蒙選擇了一條更“重”但也更具護城河的“C+B”路線。

一是C端體驗的底層整合。鴻蒙不做單一的超級App來爭奪用戶時長，而是利用“1+8+N”的硬件底座優勢，將AI能力下沉到系統底層。無論是手機、平板還是車機，小藝都能跨設備調用硬件能力（如車載攝像頭、麥克風），這是純軟件廠商難以復制的優勢。

二是B端流量的重新分發。鴻蒙通過系統級入口（如小藝對話、導航條、負一屏等）為開發者提供了新的流量來源。當用戶的意圖被系統精準識別后，服務可以直接呈現給用戶，無需手動打開App，這種“去中心化”的分發模式，為中長尾應用帶來了新的機會。

此外還有隱私安全的“護城河”。在AI時代，用戶對隱私尤為敏感。鴻蒙強調“端云協同”，通過個人智能計算平臺（HPIC），敏感數據（如健康、金融）僅在端側處理或脫敏后上云，且上云僅服務于用戶請求而不存儲，真正做到了“數據不出端”，解決了用戶對AI“偷聽”、“偷看”的顧慮。

生態加速：降低門檻，做厚AI生態

生態的繁榮是AI操作系統成敗的關鍵。數據顯示，搭載HarmonyOS 5、HarmonyOS 6的終端設備數量已突破3200萬臺，首批80多個鴻蒙應用智能體也已正式上線，覆蓋了出行、金融、購物等高頻場景。由于這些場景的滲透，作為系統級智能入口的小藝，也在隨機用戶訪談中收到了“貼心”、“比我更懂我”這樣的評價。

為了讓更多開發者搭上這趟快車，華為推出了小藝智能體開放平臺，并提供了三種靈活的開發模式以適應不同需求：

• LLM（大語言模型）模式：適用于智能客服、寫作助手等需要強大語言理解能力的場景。

• Workflow（工作流）模式：適用于業務流程固定、可自動化的場景，如訂票、查詢。

• A2A（多智能體協同）模式：適用于需要多方配合的復雜任務，如Mate X7上的跨應用協作。

此外，華為還啟動了“天工計劃”，投入10億元人民幣支持AI生態創新。配合DevEco工具鏈中自然語言生成工作流等“黑科技”，開發者甚至可以通過對話自動生成代碼框架，極大地降低了AI開發的門檻。

結語：終端智能的未來

鴻蒙曾在《AI終端白皮書》中將AI終端的智能化分為不同等級，當前，鴻蒙正推動終端從L1（工具級）向L3（協作自治）邁進，未來的終端操作系統將演變為“以意圖為中心”的智能管家，這一進程的核心變量，則是小藝本身的角色躍遷——由一個更聰明的“對話框”，進化成為能自主感知與決策的系統級“中控大腦”。

當小藝能夠根據用戶意圖，在后臺悄無聲息地調度好機票、酒店和會議安排時，我們得到的不只是一個更易用的鴻蒙，而是人機交互歷史上的新紀元：終端操作系統從此有了“靈魂”，人類徹底從繁瑣的跨終端數字操作中解放，而開發者的智慧，將在這個新紀元中實現新的技術價值與商業閉環。