如何评价华为Mate 80系列首发搭载A2A系统级AI？

在当下的科技圈，有一个有趣但悲哀的现实：

那些模型刷榜跑分的参数越来越大，手机的硬件性能越来越强。

但我们用手机的方式，从未变轻松过。

比如，为了完成一次简单的旅行或者出差规划，你需要在购票APP、日历、地图、以及微信之间反复横跳。

复制、粘贴、切屏、分屏……

这些年，我们的生活并没有因为手机多一个能写诗作曲的AI聊天机器人，而发生什么变化。

为什么？

当然，无论是写代码，还是自动化，以及创意生成，我毫不怀疑AI在生产力方面的变革会改变世界。只是，在当下大家真的累了，也对百模大战麻了，需要有用的产品站出来。

特别是AI手机，它的尽头，一定是服务用户，服务那些具体的人。

华为在手机阵营当中是在不断反思这种怪象的。

比如这代华为Mate 80系列，它确实做了很多真的对具体的人真正有用的东西。

它没有去卷云侧纯粹的军备竞赛，而是选择解决移动互联网时代最大的痛点：应用孤岛林立，用户需要在不同App间频繁跳转的低效交互。

这就有了Mate 80系列所搭载的HarmonyOS 6首发的A2A（Agent to Agent）系统级AI能力。

在这里，我们不能忽视承载这一能力的底座。Mate 80首发搭载的鸿蒙6，不仅实现了从鸿蒙5到鸿蒙6的代际跨越，更是鸿蒙生态经历一年飞速成长后，从 “能用” 到 “全面好用” 的里程碑。

如今鸿蒙原生应用与元服务已超30万，适配度超过98%，这是一份中国千万生态开发者极限突围交出的答卷。正是因为有了这样成熟、独立且互联的操作系统土壤，华为才能跳出安卓的限制，长出完全不同的AI果实。

所以，这次的AI升级就不再是个单纯的语音助手升级，更进一步，从人机交互变成人与智能体交互。

通俗点说，以前的手机系统像个房东，把房间租给各个APP，但APP之间老死不相往来，门窗紧锁。

但是今天，Mate 80把这些墙打通了。

举个具体的例子：要做个PPT，过去你需要打开浏览器搜索资料，切换到新闻App找资讯，再打开文档粘贴整理，最后还得打开Office软件。这个过程需要手敲很久，又心累又费劲，非常窒息。

而在Mate 80上，小艺可以作为“主智能体”，能自主调度120多种对接工具和三方“子智能体”进行协作。这时你只需一句话，小艺自己拆解任务，调度搜索、资讯、文档等应用。短时间内，它不仅能生成图文并茂、分章节的报告，还能自动生成PPT并将结果保存到本地。

这才是AI本来的样子：不需要让人学习怎么用复杂的工具，直接让工具自己来服务用户。

为什么只有华为能做到？

很多人会问，别的厂商目前为什么不做A2A？

对于安卓手机厂商来说，本质上是在上游的地基上盖房子。

而华为的特殊性在于，它掌握了从硬件底层芯片到软件底层的完整控制权。

HarmonyOS 6之所以能实现跨应用的调度，是因为它制定了一套新的规则，让原本彼此不相往来的APP开放，汇聚一起。

而且，除了打通APP的墙，Mate 80还打通了设备的墙。

基于鸿蒙的分布式特性，AI的智慧不再局限于你手中的屏幕。在Mate 80的演示中，我们看到了“泛在智能”的雏形：你在开车时的一个灵感，告诉车机小艺，它不仅能听懂，还能无缝指挥你口袋里的手机记录下来，甚至回家后直接同步到平板上继续编辑。

在这里，AI变成了一种像空气一样的存在，它跟随着人走，而不是被困在某一台设备里。能实现这个，也就意味着，在华为体系内，AI并不局限于单一设备，它能通过鸿蒙分布式软总线，让最合适的设备在最合适的位置做出响应。

此外，这次Mate 80的小艺智能体还在情绪感知上实现了突破，它能识别11类情绪，在不同场景下提供拟人化的交互与关怀。让科技真正有了温度，而不仅仅是冷冰冰的工具。

现在来看，Mate 80系列的A2A能力，实际上就是定义了AI时代手机操作系统的新标准。

它引领了这个行业从“功能机”、“智能机”正式向一个新的形态跨越。

回想过去20年，App生态虽然丰富，但也规训了我们——我们习惯了寻找图标、点击按钮、输入关键词。这种基于GUI的交互，本质上是人适应机器。

但Mate 80展示的A2A，正在让机器适应人，LLM摧枯拉朽一样干掉了这些软件之间的壁垒。

也就是说，你不要再去纠结我该点哪个菜单、我该用哪个软件，你只需要表达你自己所想。

最终，那些滥用GUI、隐藏入口、迫使我们在各个APP辗转腾挪用手机的日子，终会翻篇。

其实你看看华为在Mate 80上的发布，不难发现，它们在本质上不认同在今天的GUI中硬塞进AI的方式，而是提供完全与众不同的、更自然的和机器智能交互的方式。

这正是Agent to Agent的意义所在。

大模型真正的价值，从不在于token长度，不在于RAG能力，也不在于个人矢量数据库能记住你多年前干了什么事情，说了什么话。一个经过良好训练的，真正通过训练数据获得“智能”的Agent，会让你瞬间理解何为AI。

最终，消费者也会明确做出选择，答案也很简单，在智商相对在线、功能相对实用的Agent面前，哪怕有人布置10层模型，干1000个矢量数据库，turning我100年的数据，我也不会选择和后者费劲。LLM 的核心能力，还是有用的“智能水平”，别的都是扯淡。

在此方面，华为无比清醒。

我们到底如何看待AI ？

用GUI时代的方式和他打交道是否最优？

AI为人类创造价值的方式，到底应该是指令〉反馈的命令，还是欲望〉结果的委托？

这个问题难有答案。

但从Mate 80来看，华为不愿建空中楼阁，讲的还是一个传统智能手机升级AI的故事。

一方面GUI的本质确实是对象和指令，但是目前人机交互中确定性的交互意图始终是占大部分的，GUI目前肯定比回合制效率更高，但是未来它终究会过时。

我们需要AI Agent，找到对象发布指令是AI Agent的事。

只有AI Agent，才能让人和AI之间的交流，从对象和指令变成欲望和结果。

这让我想到了干掉命令行的图形界面的由来——它源于施乐的成果：一台不需要输入命令行的有可视化图形界面的电脑。乔布斯完整吸收了这套工业方案，并将图形界面的设计用在了日后的Macintosh上，盖茨要给Macintosh开发软件，也不再关注Dos，转进Windows。

自此，电脑才有了未来。

当年，GUI图形界面之于命令行的革命，是让电脑不再只是懂代码的人才会使用，任何一个普通人都能快速掌握它的基本操作，让复杂的交互变成简易的点击。

同样，LLM AI大模型把自然语言带给搜索引擎、带给语音助手、带给手机，那么这些东西的本质都会变得不同，用户将拥有提需求的能力，一切复杂、个性、细节的想法，都可以交给AI去做。

与之相比，传统的输入关键词然后自行搜寻查找结果，就和在Dos写命令没什么区别了。

现在，无论是我们看到复杂的办公写作场景中一句话调度搜索、资讯、文档，还是手机流转车机小艺接管应答进行备忘记录，它们本质就是一个需求，把它发给语音助手或者搜索引擎，它们是看不懂的。

但是能够处理自然语言的LLM AI大模型知道我要什么，它会执行我的要求。如果我自己来，也会这么操作，只不过要花很久。

这还是搜索吗？

好像也是，只不过它把搜索私有化了。

在此之前，OpenAI 提出了AI能力的5个阶段：

基础AI（Emerging AGI）：语言处理，对话，汇总信息。

推理者（Reasoners）：高级的逻辑推理和复杂问题解决能力。能学习细分领域专业知识。

代理（Agents）：可以基于理解和推理来真正分布策划和执行任务。

创新者（Innovators）：这个阶段的AI能够辅助发明创造。

组织者（Organizers）：能够完成组织工作。管理和协调复杂的项目。

目前大量的通用AI智能最多都在第二个阶段，但只有来到第三阶段，普通人的生活才能发生真正意义上的天翻地覆的变化。

而这，恰恰就是华为在手机行业当中首发的Agent to Agent正在做的事情。

要记住，AI Agent的定义是一个能够自主感知需求、理解指令、跨应用完成任务的综合体。

尽管AI Agent和你见到的那些第三方AI应用都以语音助手作为交互接口，但二者差异巨大。

你见到的那些第三方通用AI应用，并不具备主动感知的能力，无法主动探索、学习用户习惯和需求；背后也缺乏能力底座作为支撑，无法分解复杂任务，开展跨应用操作。

现在，华为选择的路线是，将AI能力渗透到整个操作系统底层，赋能终端，AI能力可无缝集成到日常的应用场景中，通过语音助手作为用户交互接口，灵活调动底层AI能力。

简而言之，AI Agent一定是未来大模型与终端用户的核心交互介质。它必将走向多模态的发展路径，定义智能终端交互的下一幕。

以上。