苹果作为计算机产业独树一帜的纵向一体化企业，实现产业从底层芯片、计算设备、操作系统、应用软件到销售与分销各个环节的全覆盖，一切都离不开凭借其

　　苹果凭借其创始人对产品设计艺术的执着追求和对用户的深刻洞察，创造性的设计了一系列颠覆性的硬件产品，iPod（2001年）、iPhone（2007年）、iPad（2010年）MacBook Air（2008年）、Apple Watch（2015年），引领者全球计算硬件设备的未来方向。

　　苹果基于自研的iOS、macOS、watchOS、tvOS等操作系统，将各个设备之间的数据和链接从底层打通，实现各设备间的无缝衔接，同时苹果的App Store提供了海量的应用程序，满足用户的各种需求，为用户提供了便捷丰富的体验

　　苹果将终端设备作为流量入口，通过广告、数字软件和应用订阅三大软件服务业务，依托iOS封闭性操作系统和完整生态链，将软件商店转型为商业平台，依托庞大的硬件保有量和活跃用户基数，强化共生系统，进一步筑牢生态系统的“围墙花园”模式，持续推动服务业务增长。

　　苹果通过独特的商业模式吸引客户服务器ip代理手机怎么用苹果、通过各类创新交互革命留住客户、通过全渠道销售模式运营客户，最终培养出强大的“果粉”忠实客户群，构建起高价值的消费者生态，在没有颠覆性技术冲击时形成护城河。

　　苹果凭借领先全球的产品定义能力、供应链环节的严格把控标准以及技术、性能、外观等全球领先的高门槛壁垒，构建品牌共生生态系统，持续获取多元收入和超额利润。

　　苹果2024年2月正式宣告放弃造车，从战略定位的困局到技术路线的摇摆，再到项目团队的动荡，背后均指向苹果的创新精神匮乏，苹果已经失去创新能力，再也无法颠覆特斯拉

　　l 早期战略决策上的错误埋下失败种子：早期苹果缺乏ALLIN智能汽车的战略勇气，导致入局时间太晚；目标定位与实际竞争定位相悖；战略决策的失误与跨产业的傲慢，使苹果的产品定义能力失效。

　　l 技术路线的反复摇摆导致错失时机：苹果最初选择了“高档定位+整车路线级别”技术路线的造车计划。在路线选择上，苹果选择了发展受阻的跨越式技术路线，阻碍了苹果汽车的落地；没有整车制造能力，但又低估汽车供应链整合难度；技术路线的反复摇摆最终导致错失赶超时机。

　　l 项目团队的用人失败，背后也是CEO的战略路径思考不清：造车团队人员频繁变动，使得项目难以持续开展，从历任汽车项目负责人经历来看，苹果未能精准找到真正自动驾驶出身的专家人才；最终库克放弃造车、拥抱AI，既是性价比之选，也是库克的能力局限，最终作为CEO库克还是缺乏“乔布斯”这样的开创者的战略远见。

　　AI+AR的产业与技术发展已来到快速发展期，新的AR产品层出不穷，苹果也在积极布局AR业务，试图作为支撑企业发展的下一个战略级单品。

　　l 失去产品定义时机：在AR眼镜/头显赛道上，苹果着眼高端市场，布局了Apple Vision Pro和Apple Glass两款产品，但产品发布时间较晚，且在此之前已有成功产品占领市场，再次丧失该赛道的产品定义权。

　　l 产品设计与市场定位失利：Vision Pro在高端的市场定价下，产品硬件和设计不足极大降低用户的使用体验；与应用场景不贴合的产品交互逻辑与不成熟的应用生态使得用户缺乏使用粘性，总之在硬件设计、产品体验、交互方式、应用生态等产品定义层面决策失利，以及市场营销定位与定价的失败，使得该产品或将于2024年底停产，转而着手研发下一代平价版产品

　　l 竞品大获成功：作为苹果AR产品市场上的对手，META Glasses做到了以设计弥补技术不足，其交互逻辑更符合AIUI，同时具备未来AI硬件特征，背靠顶端供应链，最终实现了销量预计破两百万，或是改变AI交互形式的下一代AI硬件。

　　l 合作方：苹果AI服务在中国市场目前无法完全应用，目前苹果积极寻求与国产大模型合作商字节和腾讯的合作。

　　l 用户端：AI功能是苹果用户选购手机极为关注的因素，但iphone16的使用体验未能使大部分苹果用户感到满意，目前苹果AI服务的成熟度未能使AI手机概念转化为苹果用户的换机行为，市场舆论评价和手机销量都未呈现积极信号

　　l 资本端：资本市场看好的是苹果的AI概念对手机更新周期和销量的推动，且目前在高端手机领域还没有替代品出现，如果用户对AI功能不买账或出现黑马竞争者，将会对苹果市值造成冲击

　　l 硬件、软件、模型、服务的无缝协作：苹果作为唯一整合算力层、中间层、模型层和应用层的全栈能力的科技公司，将优势集中于Apple Intelligence生态体系，确保它们能够无缝协作，为用户提供一个统一且智能的体验。这一战略不仅仅是将AI嵌入到设备中，更重要的是通过硬件、软件和服务的协同工作，形成一个完整的智能生态系统

　　l 端侧布局：端侧AI布局旨在将AI计算能力嵌入到设备中，减少对云端计算的依赖，提供更加实时、高效的智能体验。通过在设备端进行AI任务处理，苹果不仅能够提供更快速的响应，还能确保用户隐私得到更好的保护

　　l 隐私优先的AI战略：苹果的AI业务始终将隐私保护作为核心，随着人工智能技术的广泛应用，数据隐私和安全问题日益成为用户关注的焦点，苹果在推动AI技术发展的同时，始终坚持保护用户隐私，并确保所有AI应用都符合最高的数据保护标准

　　苹果布局了用于手机的A系列芯片、用于电脑的M芯片、以及为数据中心和AI计算服务的服务器芯片M2 Ultra。

　　l 端侧移植：芯片是AI手机竞争的核心，而支持端侧算力成为芯片竞争的核心。通过端侧计算的持续优化，苹果整合硬件、算法和工具链，构建全面的AI生态体系，持续进行“端侧移植”

　　l 内置“神经引擎”：大幅提升了Mac产品的性能与能效，在AI计算能力上实现了飞跃性发展，最新一代M4芯片以领先的算力与技术架构，为人工智能任务提供更高效、更精准的解决方案，相比竞争对手展现出显著优势，是执行基于人工智能任务的完美芯片

　　l 统一内存架构：苹果芯片统一内存架构彻底改变了传统计算架构规则，是性能提升、功耗降低、效率提高、节省内部空间的核心技术，为人工智能端侧应用奠定了高效、便捷和集成的技术优势

　　l 前瞻布局存算一体：苹果手机芯片设计要求新的内存速率、数据吞吐量提升至少 5 倍，且将在iPhone 18放弃封装堆叠内存 改成芯片与内存分离式设计，预计是为存算一体来大幅提高端侧模型AI能力做准备

　　手机行业的“30年河东与河西”：经历功能机、智能手机，再到AI手机的演变阶段，每一次技术变革都带来了行业洗牌与生态重构，从手机迭代来看，每一个新手机时代的到来，都是行业洗牌、产业生态重组的战略时机

　　智能手机市场围绕AI功能展开新一轮竞争，厂商通过布局差异化的生态链与交互体系争夺市场主导权，形成“以设备为主”与“人、车、家”全生态链两大核心方向的竞争格局，特斯拉的悄然高维跨界布局更值得我们关注

　　AI PC通过集成内嵌AI大模型和硬件协同，提供强大的本地AI处理能力，塑造用户个性化智能体验并推动计算机市场的智能化转型，呈现出用户智能体和PC智能体两大特征，更加侧重工作场景

　　AI PC将催生市场新需求，电脑设备渗透率增长迅速，同时价格区间将逐步下沉，但AI软件服务业务有望提供价值增量，各大厂商谁做好应用生态谁将拥有客户粘性与更加广阔的盈利空间

　　为了促进开发者进一步完善苹果的产品生态，苹果提供全面的AI开发工具链和AI社区资源，降低AI开发的门槛并推动AI应用生态的广泛普及，促进端侧AI应用的快速孵化和爆发

　　编程语言：SWIFT是由苹果公司开发的通用编程语言，于 2014 年发布，旨在为 iOS、macOS、watchOS 和 tvOS 平台上的应用程序开发提供一个现代、安全和高效的语言，并开始运用于AI领域

　　开发工具：Xcode是Apple开发的集成开发环境 (IDE)，支持 macOS 平台上的软件开发，提供了一套全面的工具，用于创建、测试和部署各种应用程序，包括使用AI 技术的应用程序

　　Turi Create用于简化机器学习模型开发，已整合到macOS系统中，开发者可以使用它来快速构建用于图像分类、物体检测、推荐系统等任务的机器学习模型

　　Create ML是个更简单的机器学习工具，非专业的程序员也能用它来训练自己的AI模型，让开发者使用简单的拖放操作，训练用于图像、声音、文本分类等任务的机器学习模型，并将其集成到他们的应用程序中

　　机器学习框架：Core ML是苹果公司的机器学习框架，将机器学习模型集成到iOS，MacOS等设备上高效运行，可在无需互联网连接的情况下执行复杂的AI任务，从而增强用户隐私并减少延迟，有助于开发者构建智能、安全的AI应用，能够支持 iOS、MacOS、tvOS和 watchOS系统整个操作生态

　　API：苹果的 On-device APIs (设备内置API) 提供了模块化的视觉、自然语言、语音和声音分析功能一系列机器学习功能，使得开发者能够轻松集成到他们的智能应用程序中，无需具备机器学习方面的专业知识

　　语言模型：Ajax GPT大语言模型为内部大型模型，能力超越Chat GPT3.5， Open ELM大预言模型后者为开源模型，在代码、预训练模型权重以及训练和评估流程上全部开放，旨在促进开放研究和社区的进一步发展

　　多模态大模型MM1：拥有30亿~300亿参数不等的多个版本，采用MoE架构，具备图像识别和自然语言推理能力，不仅在预训练指标中实现最优性能 SOTA，在一系列已有多模态基准上监督微调后也能保持有竞争力的性能

　　多模态大语言模型Ferret：具备细粒度理解和定位图像中任意形状区域的能力。它结合了混合区域表示和空间感知的视觉采样器，支持开放词汇的应用，并使用大规模的GRIT数据集进行训练，以提高模型的准确性和效率

　　基于多模态大语言模型Ferret设计的Ferret-UI，针对移动用户界面屏幕理解而优化，具备了解决现有大部分通用多模态大模型所缺乏的理解用户界面（UI）屏幕并与其有效交互的能力，进而执行复杂的用户指令

　　Apple Intelligence通过自有、私有云和第三方的分层模型部署，具备支持端侧设备AI应用的独特优势，实现高效能与隐私保护兼具的智能生态系统，构建未来AI开放新格局。苹果AI硬件本质上在定义AI时代的体验和入口，Clips、Shortcuts 和 Siri 不仅是工具，更是新的交互范式，通过多模态交互（语音、触控、硬件入口）为未来的智能硬件提供核心支持

　　端侧模型：一个30亿参数的语言模型，旨在设备上运行以保护隐私和提高效率，通过优化技术实现性能与资源消耗的平衡

　　云端模型：运行在搭载Apple芯片的服务器上，提供强大的云端语言模型支持。这些模型专为用户日常任务设计，能够动态适应用户当前的活动，同时确保数据处理过程中的隐私和安全

　　第三方云端模型：已接入第三方大模型 ChatGPT，用户将能够在 iOS、iPadOS 和 macOS 上直接使用 ChatGPT 的功能，包括图像和文档理解等，且Siri 也可以根据需要调用 ChatGPT 的特殊功能

　　基于智能化时代软件定义硬件的价值再分配、苹果产品创新与定义者的市场定位、维持苹果的盈利能力和市值稳定考虑，苹果想要继续走在智能硬件的前沿，就必须拿出有竞争力的自研云端大模型，提供符合「苹果风格和价值观」的AI服务

　　端侧技术集成：苹果已将众多端侧AI技术集成到硬件终端中，自2013年Siri首次亮相以来，苹果不断推进自然语言处理等AI技术的发展，并开发了智能图片、虚拟数字人等端侧AI功能，强化了AI与硬件产品的集成，其中苹果最为主打的便是Personal Intelligence：

　　应用场景打造：Apple Intelligence以“为大众设计的人工智能”为理念，将AI模型结合现有产品和服务，通过本地化的AI能力，赋能原生的订阅服务和原生APP,未来进一步向应用商店全场景的第三方APP覆盖，拓展AI应用付费市场，为用户打造多元的AI应用使用场景。

　　跨设备操作：借助系统+模型+芯片+终端的一体化优势，结合个人用户数据，Apple Intelligence能够理解并实现跨应用操作，苹果希望借此拉开与现有安卓AI手机的差距

　　Siri足够大的定位格局赋予了苹果一定的AI先发优势，但在Siri的定位模糊、管理层的忽视和苹果本身的封闭生态下优势逐渐被消耗殆尽。

　　苹果开始发力在AI上进行追赶，延续“垂直整合+软硬结合”思路下的AI策略，力图做到让AI无所不在，但封闭生态下的关键研发人才流失和软硬件的创新者窘境，使得苹果的AI追赶策略并未明显奏效

　　基于未来AI手机的技术储备要求，苹果在端侧芯片、模型压缩技术、AI语音交互技术上的技术积累并未形成明显领先，这与乔布斯创造iPhone时关键技术领域的绝对领先尚有差距。

　　l 端侧芯片方面，苹果芯片的算力表现并不算突出，芯片生成速度并没有遥遥领先，同时存在不适配AI算法的问题。

　　l 模型压缩技术方面，产品落后远滞后于论文发表，与行业内专注于大模型的AI企业相比进度同样滞后。

　　l AI语音交互技术方面，Siri的表现相比于头部企业显得笨拙滞后，这逼迫苹果放弃自研构建的绝对竞争力而选择外部合作。

　　在AI代表/领军人物层面，苹果团队的核心人物和管理层少有一流大学AI方向的博士和教授，缺乏在AI学科和产业中真正有实际影响力和号召力的专家人物，进一步削弱苹果对人工智能一流优秀人才的吸引力

　　苹果积极从外部科技企业吸引和引进最优秀的AI人才和专家，其中谷歌成为苹果AI人才的第一来源地，反映了苹果在AI人才的内部培养上优秀人才的厚度严重不足

　　高管层面，近两年苹果乔布斯时代的高管陆续离职，十余位领导层的大换血引发苹果继任者危机，离职原因与苹果作为一家大公司的内部管理僵化和资源分配有关。

　　除美国本土研发中心外，日本、欧洲、新加坡均在建或设有承担人工智能研发任务的中心，但其研发中心的具体创新性并不如本土强

　　苹果近年来在在AI数字助理和AR/VR领域布局大量专利试图在关键技术能力上实现追赶，但专利主要集中在渐进式创新，没有大规模颠覆式改进

　　苹果对外以收购外部小型初创公司为主，并将其产品技术与自家产品相结合，而非替代自身的产品开发过程，是苹果的一贯策略。苹果倾向于在趋势和技术达到主流采用之前，鉴别并投资于它们，苹果投资近百家初创企业，布局从AI助手、自然语音技术到端侧应用等人工智能领域。

　　但苹果更多的将收购视为填补研发和产品线空白的工具，因此缺乏基于未来颠覆性技术的前瞻收购和未来业务布局的突破性收购

　　传统苹果公司的职能型组织结构，能够很好服务于苹果“垂直整合+软硬结合”下产品力驱动的公司创新，其核心是给到专家决策权，但这要求其领导者要对产品足够专业甚至卓越，能够引领和融合各专业条线意见

　　库克时代领导下，乔布斯时代提供“产品专业性”的职能型管理结构已经逐渐崩解， Vision Pro 头显开发团队更名、苹果手表团队内部条线分开领导，苹果汽车设立独立团队等，苹果产品创新与产品定义的基本能力被削减

　　灵魂人物乔布斯是引领与创造消费者需求来达成产品创新与定义的能力，本质上个人能力而非组织能力。苹果失去乔布斯，失去了产品定义权，更丧失了对新品类的定义能力。与此同时，乔布斯时代传奇设计师乔纳森及设计团队高管们的出走，苹果产品设计能力和设计文化逐渐减弱

　　苹果AI研发组织是基于产品设计的研发组织架构，构筑了四大AI业务发展路线，分别由四大AI研发团队（基础模型团队，软件工程团队，硬件团队及服务团队）负责。而真正引领世界的AI科技企业的研发组织结构是从AI技术路线图出发，力求在每个前沿领域上找到下一代的颠覆性技术，通过技术创新构建持续的创新能力

　　苹果本质上是一家产品创新与生态公司，而非一家通过科技创新力重新定义产品的公司，乔布斯时代是借助美国成熟技术体系去重新定义产品，而库克是构建了产品生态护城河，苹果需要颠覆性技术重新定义产品的能力，当苹果失去乔布斯后，在这个技术变革的历史时期，苹果失去了很多重新定义产品的机会

　　目前市场上的产品升级主要集中在硬件+AI逻辑上，但遵循普适计算基本原理，AI+硬件（AI原生系统）才是手机Iphone 时刻爆发的地方

　　（1）在早期硬件+AI的赋能升级阶段，硬件+AI的策略包括将产品做的更有陪伴性和细分赛道下用AI升级原有硬件两个方向。在手机+AI方向下，此时的AI手机更多的是通过AI功能赋能手机实现多场景效率的大幅提升和用户体验的有效改进

　　（2）在AI+硬件的产品颠覆阶段，AI定义硬件会从传感器、计算中心（AI芯片）、以及UIUX设计（AI交互）三个层面改变未来的AI硬件。

　　l AI重塑需求：AI定义硬件的核心是AI通过驱动和争夺人类的深层次亲密关系重塑需求，支撑这一AI硬件的产生需要硬件技术尤其是传感器的升级与革新，一个更加智能的、用AI驱动深层次亲密关系的个人计算设备时代离人们将不再遥远

　　l AI改变交互：AI+硬件将改变硬件的交互逻辑，未来的AI硬件会是基于意图的结果交互AIUI，未来AIUI会是混合用户界面，由LUI和GUI结合使用能提供I/O密度最大化的交互体验，同时结合基于意图和基于命令的界面元素

　　l 未来的AI硬件形态：根据普适计算原理，下一阶段的AI硬件（可穿戴设备）应当具备更随身、更小、更轻、更便宜以及更强感知力和网络访问能力的特征，更直接地收集用户的生理数据，并与用户进行交互；在AI技术生态更加成熟的将来，中心位的AI硬件可能会消失，在各个终端之间形成一个因人驱动的，各个设备无缝切换的去中心化的AI生态结构，充当一个随身助理的角色。

　　特斯拉展现的“Model π” 手机实现星链的互联，融入到未来汽车、家居、太空等构筑的高维生态中，未来更是会结合颠覆性技术脑机接口技术取代今天的AI手机，成为未来生态的智能中枢

　　人工智能是赋能手机能力提升的又一技术奇点，但是人工智能时代到来后，我们在思考：手机还会存在吗？

　　假设1-AI手机是未来AI生态的主要场景部件之一：特斯拉等跨行业强者自己下场做AI手机，对苹果形成降维打击，手机领导者变更。

　　假设2-AI手机会被跨界替代：AI手机被未来AI交互新型硬件或系统取代，AI手机消失或被AI智能体取代。

　　特斯拉展现的“Model π” 手机实现星链的互联，融入到未来汽车、家居、太空等构筑的高维生态中，未来更是会结合颠覆性技术——脑机接口技术，取代今天的AI手机，成为未来生态的智能中枢。

　　苹果面临智能手机向AI手机转型的历史时刻，AI颠覆性技术与重构高维生态将会成为打破长期战略竞争优势的两大路径。

　　我们认为，国家整体产业技术与生态优势将会成为大国角力的关键胜负能力，也许在国家整体产业竞争下，“三星”们将像诺基亚一样，逐步退出历史舞台。返回搜狐，查看更多