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蘋果發佈Siri AI重構個人助理,這是Siri自誕生以來最大幅度的重建

蘋果正式發佈Siri AI,這是Siri自誕生以來最大幅度的重建,也是Apple Intelligence迄今爲止最重要的落地更新,隨iOS 27、iPadOS 27、macOS 27等系統更新一同推送。

新版Siri最核心的變化是具備了理解用戶個人數據的能力——過去的Siri只能回答通用問題或執行簡單指令,而新版Siri可以跨應用搜索用戶的郵件、短信、照片,把散落在不同App裏的信息串聯起來。蘋果給出的典型場景是:當用戶詢問家人來訪時可以一起做什麼,Siri能從短信裏找到"一起烤個家傳食譜"的對話記錄,再從郵件裏翻出親戚之前發過的具體做法,最後自動把所需食材加入提醒事項裏的購物清單,這種跨應用的信息整合能力是此前版本的Siri完全無法實現的。

新版Siri還新增了"屏幕感知"(onscreen awareness)能力,能夠看懂用戶當前屏幕上顯示的內容並據此採取行動;"視覺理解"(Visual Intelligence)功能則從原本只支持iPhone擴展到了iPad、Mac和Vision Pro全平臺,用戶可以直接對着屏幕截圖或攝像頭畫面向Siri提問;寫作工具也被直接嵌入Siri內部,在任意文本輸入框裏都能讓Siri幫忙起草或修改內容,寫郵件和短信時甚至能模仿用戶平時對每個具體聯繫人的溝通風格。

蘋果這次還爲Siri單獨做了一個獨立App,對話記錄通過iCloud實現跨設備同步,用戶可以在iPhone上開始一段對話,切換到Mac上無縫接着聊,這一設計釋放的信號是蘋果不再把Siri定位成一個快捷指令入口,而是要把它打造成一個可持續對話的AI助手;Mac端的Siri AI則直接集成進了Spotlight搜索框,搜索框本身就能直接提問。

Apple Watch這次拿到一組名爲"音頻智能"(Audio Intelligence)的新功能,硬件門檻要求Series 12或Ultra 4機型;其中最受關注的是Live Rewind功能,雙擊數碼錶冠即可把最近15秒的對話實時轉成文字顯示,對聽力障礙用戶或開會走神的人尤其實用;配套的Siri Recap功能會在對話結束後自動生成摘要和要點,不過這兩項功能要到2026年底纔會以測試版形式上線,且初期不支持歐盟地區。此外,Image Playground新增寫實風格圖片生成能力,Safari能自動按主題整理標籤頁並根據描述創建自定義擴展,快捷指令也支持用自然語言直接描述來創建複雜自動化流程。

從產品競爭格局看,Siri AI是蘋果對ChatGPT、Google Gemini等AI助手這一波競爭浪潮的正面回應,其最大的差異化優勢在於蘋果生態內的深度數據整合能力——能夠調用用戶所有原生App裏的個人數據,這是任何第三方AI助手目前都無法做到的護城河;不過蘋果這次在硬件門檻(iPhone需16系列或15 Pro/Pro Max起、iPad與Mac需M1芯片及以上)和語言支持(首批僅支持英語,下月加入法語、日語、韓語、葡萄牙語和西班牙語,中文暫未列入支持計劃且暫無時間表)上設置了明顯限制,疊加中國大陸因監管要求暫時無法使用Siri AI及其他新版Apple Intelligence功能,這意味着短期內能實際用上完整體驗的用戶羣體集中在英語市場,蘋果生態內的用戶粘性提升效應將率先在這些市場兌現,而中文用戶和中國大陸市場的體驗升級將明顯滯後。

來源:公開信息

ABAB AI 解讀

蘋果在AI助手領域的歷史進展相對滯後且坎坷——2011年Siri隨iPhone 4s首次亮相,一度是行業首個主流語音助手,但此後近十餘年功能迭代緩慢,長期落後於亞馬遜Alexa和Google Assistant;2024年蘋果在WWDC上首次發佈"Apple Intelligence"戰略,原計劃在2025年爲Siri帶來大規模的個性化與跨App理解能力升級,但相關功能一再跳票,一度被曝出因技術不成熟而推遲發佈,此次Siri AI的落地,某種程度上是蘋果爲兌現此前跳票承諾補上的一課。

爲追趕生成式AI浪潮,蘋果此前已與OpenAI達成合作,將ChatGPT整合進Siri用於處理部分複雜查詢,同時也曾傳出考慮引入Google Gemini爲Siri提供底層大模型能力;這意味着蘋果在自研大模型能力尚不完全成熟的情況下,同時通過內部研發投入和外部大模型採購合作兩條腿走路,資本調動的核心目標是儘快彌合與OpenAI、谷歌在生成式AI體驗上的代際差距,同時把蘋果生態自身積累的海量用戶數據(郵件、短信、照片等)作爲差異化競爭資產投入其中。

這與微軟將Copilot深度嵌入Windows和Office生態、谷歌將Gemini嵌入Android與Workspace生態的打法處於同一競爭邏輯——巨頭們都在把生成式AI能力嵌入自家操作系統與原生應用生態,以數據和分發渠道優勢對抗OpenAI這類"裸模型"廠商;不同的是,蘋果這次選擇的差異化路徑是極致強調"設備端數據整合"能力,而非單純比拼模型本身的通用智能水平。當前行業正處於"操作系統廠商利用生態數據反攻通用大模型公司"的關鍵窗口期。

這本質上是定價權轉移:AI助手的核心競爭力正從"底層大模型能力"向"平臺數據整合能力"轉移。其發生機制在於,隨着主流大模型能力本身的差距逐漸收窄,單純依靠模型智能水平已經難以構成決定性壁壘,而誰能夠合規、安全地調用用戶跨App、跨設備的個人數據並將其轉化爲實際可用的助手體驗,誰就能在用戶粘性和產品差異化上重新掌握主動權,這也是爲什麼蘋果儘管在通用大模型能力上落後,依然能夠憑藉生態數據整合能力在這一輪AI助手競爭中重新構築護城河的核心原因。

ABAB News · 認知定律

  1. 模型拼智商,生態拼記憶

  2. 數據在誰的App裏,護城河就在誰那裏

  3. 落後者的反攻武器,永遠是自己的存量用戶