东吴证券报告认为，2025年将成为端侧AI Agent从技术验证走向规模化应用的转折年。LLM在复杂输入理解、推理规划、工具使用等能力上的突破为Agent落地提供技术前提。手机厂商凭借脱敏用户轨迹数据、App和传感器资源调用权限、系统级命令执行能力等不可复制的生态优势，站上端侧AI舞台中央。苹果软硬一体生态有望引领端侧AI浪潮，果链创新周期将全面开启。
2026端侧AI Agent技术演进与手机厂商核心壁垒
端侧AI Agent的核心能力分为规划层和执行层。LLM在规划层取得显著进展——理解复杂输入、多步推理、任务分解能力持续增强。执行层成为瓶颈所在，大多数错误出现在执行而非规划层面。由于缺乏全面API支持，UI界面仍为Agent与App交互的主要方式，如何将规划好的指令精准映射到GUI元素——跨设备兼容性、执行多样性、场景复杂性——构成重大技术挑战。Aria-UI等视觉定位方案成为执行层训练的重要探索方向。
LLM规划能力突破与执行层挑战并存
Agent执行任务时需独立规划操作路径，并可能返回用户获取更多信息或判断。相比传统ML方法泛化能力弱、路径硬编码等局限，LLM在开放式问题中能从环境获取"真实情况"并动态调整。但执行层缺乏全面API支持，UI交互成为主要障碍。训练Agent执行UI操作需大量跨App、跨设备交互数据，这正是手机厂商的优势所在——互联网数据由静态内容组成，而手机厂商持有大量脱敏用户操作轨迹，其他参与方若投入巨量资源进行监督或强化学习，仍面临高质量训练数据匮乏的结构性劣势。
手机厂商数据+权限+生态三位一体优势解析
Agent架构需要管理App、传感器、物联网设备等外部数据，同时结合用户情境和用户记忆。手机厂商具备三重不可复制的优势：其一，高质量用户交互数据——脱敏后的点击流、App使用习惯、情境切换轨迹；其二，本地资源访问权限——日历、通讯录、位置、传感器等系统级数据读取能力；其三，命令执行权限——外卖下单、消息发送、设置变更等Action输出能力。互联网公司无法访问手机日历，无法调用本地传感器，无法执行系统级Action，在Agent架构中处于底层权限缺失状态。手机厂商从数据输入到指令输出的闭环能力构筑了Agent时代的核心护城河。
苹果引领端侧AI浪潮，果链创新周期开启
苹果作为稀缺的操作系统/软件生态/硬件产品三位一体产业巨头，在软硬生态要求极高的端侧AI领域具备领先优势。2025年iPhone 17系列发布叠加WWDC新iOS操作系统AI能力升级，将开启端侧AI实际落地的元年。后续硬件参数提升（NPU算力、统一内存带宽）和折叠产品形态创新有望进一步加速行业迭代。苹果AI路径不仅限于云端大模型调用，更强调端侧推理与隐私保护结合，对产业链带动效应从SoC、存储到光学、结构件全链条覆盖，果链核心供应商迎来从"存量换机"到"AI换机"的创新周期跃升。
表：手机厂商端侧AI Agent核心优势对比| 优势维度 | 手机厂商 | 互联网公司/第三方 |
|---|
| 用户交互数据 | 脱敏点击流、App使用轨迹、情境切换数据 | 公开数据或合成数据，缺乏高质量真实交互 |
| 本地资源权限 | 日历、通讯录、位置、传感器系统级读取 | 需用户授权，权限颗粒度受限 |
| 命令执行能力 | 系统级Action输出（下单、设置、发送等） | 仅限App内操作，无法跨应用系统执行 |
| Agent架构完整性 | 情境理解→规划→执行→反馈闭环 | 规划层依赖API，执行层碎片化 |
