绪论

Apple Intelligence，又称 Apple 智能，俗称「苹果 AI」，发布（WWDC24，2024 年 6 月）已有一年半的时辰，从 iPhone 15 Pro 系列开动境外开发者 Beta 测试，到 iPhone 16 全系以 AI 手脚主要卖点时国行仍为「为 Apple 智能盘算好」景象，再到 iPhone 17 全系国行激活数目超千万（2025 年 11 月），咫尺国行 Apple 开采依旧停留在「为 Apple 智能盘算好」的阶段。

讨论到 2025 年 11 月底 Apple 短时辰内上线又下线的简体中语 Apple Intelligence 问卷，以及各路小谈音信默示 Apple Intelligence 上线国行 Apple 开采的前期责任仍是接近尾声，亦然时候再来聊聊 Apple Intelligence 了。

咫尺在国行开采上「体验」Apple Intelligence 的神志有限，由于 Apple Intelligence 在国行开采的长久缺席，大多数用户只可通过有限的视频演示或是图文先容等神志了解，对其相识可能不够系统、全面、客不雅，甚而存在一些误区；国行 Mac 不错通过剧本启用 Apple Intelligence，但经由中需要关闭系统齐备性保护（SIP），也可能会给系统治来风险，这种要领对普通用户而言存在一定的操作门槛；Misaka26 诈欺已知裂缝，不错在 iOS/iPadOS 26 Beta 1 及更低版块的开采上，修改销售地区和型号版底本启用 Apple Intelligence，但此举会导致开采濒临概汗漫变砖、丢失一谈数据、失去保修等风险，且该裂缝已在 iOS/iPadOS 26 Beta 2 上成立。

故通过以上神志开启了 Apple Intelligence 功能的国行开采暂不在本文的筹商范围。

本文旨在尝试用阳春白雪的言语，从技巧角度启程解释 Apple Intelligence 的瞎想架构、选型合感性以及现阶段所濒临的逆境，尽最大可能为人人提供一个更全面、更系统线路 Apple Intelligence 的视角。

Apple Intelligence 的架构

诚然本文并不是要先容「什么是 Apple Intelligence」，但要正确线路 Apple Intelligence 咱们照旧不可幸免地要望望它的架构，最直不雅、最高效的呈现神志是下图：

上图比较复杂，又终点蹙迫，快速提真金不怕火一下：左半边是开采端侧（On-device），右半边是云表劳动器（Servers）。

左半边开采端中间的「个东谈主智能系统」（Personal Intelligence System），由三部分组成：语义索引（Semantic index）、App 意图器具箱（App Intents Toolbox）和端侧模子（On-device Models）。

语义索引能够更长远地线路和诈欺用户的个东谈主数据。这项功能通过创建一个语义索引库，将用户的相片、日期事件、文献、邮件和音信等信息进行组织和索引。通过语义索引，不错完满智能搜索和信息索求。

App 意图器具是面向开发者用于界说配合 Siri、快捷指示或其他系统与 App 功能交互使用的动作。

端侧模子又分为言语模子和图像模子，其中多个小块是言语模子和图像模子被微调为用于不同的任务的微调模子。

援用自知乎，有转变。

驻扎，「个东谈主智能系统」诚然本色由语义索引、App 意图器具箱和端侧模子三部分组成，但为了下文浅显表述咱们暂且将它们用「端侧模子」一个词来指代。

不难发现，一些误区举例「Apple Intelligence = 接入 ChatGPT」「Apple 与 Open AI ChatGPT 合作才推出了 AI 功能」中的 ChatGPT，其实根底儿不是 Apple Intelligence 的组成部分，至少不是狭义上 Apple Intelligence 的组成部分。

那么 Apple 为怎样此瞎想 Apple Intelligence？Apple 所指的开采端侧和云表又是怎样单干、怎样合作的？下文将慢慢回答这些问题。

「个东谈主智能」的愿景

要筹商 Apple 为怎样此瞎想 Apple Intelligence，咱们必须先探讨 Apple 试图惩办什么问题。

在 Apple 的视角里，2023 年（Apple Intelligence 发布的前一年）的 AI 海浪诚然喧嚣，但其时的 AI 器具对普通用户而言，普遍存在三个主要的体验断层：

「AI 孤岛」酿成的数据割裂。2023 年的 AI 在体式瞎想上大多无外乎两种——安适的 App 或网页，当你需要 AI 帮你处理责任时，你需要把邮件里的内容拷贝出来粘贴给 AI，再将 AI 的回复拷贝粘贴回邮件。清贫个东谈主语境。要是一位用户尝试究诘 ChatGPT 我方下昼是否有空，ChatGPT 将无法回答，因为 ChatGPT 之类的 AI 并莫得获取个东谈主日期日程的权限，也不相识用户的一又友或是共事，通用模子领有海量的天下学问（World Knowledge），但关于用户自己却一无所知。「阴私心焦」与「云表算力」存在矛盾。连续上极少问题，用户要是需要赢得通用 AI 的智能，则需要糟跶一定的阴私数据上传云表。

Apple 注重的是用户体验的连贯性、软硬聚拢以及用户阴私保护，因此当然不会心仪于已有的 AI 决策。不久前微软 Windows 部门的高管走漏要进一步实施 Copilot，将 Windows 打酿成「智能体操作系统」(一语气)。这一言论引来了大波用户的品评和反对，也解说强即将「聊天机器东谈主」式的 AI 大模子同操作系统各处松驰缝合并不是可行之路。

客不雅上来说，AI 算力开采采购不及以及从 Google 转来的前机器学习与 AI 策略操纵 John Giannandrea，彼时并未深度融入 Apple 团队、与 Apple 文化/理念分歧，也导致了 Apple 难以拿出与竞争敌手匹敌的云表大模子；但简略亦然「收之桑榆」，大模子方面的弱势促使 Apple 进一步长远技巧、仔细念念考「什么才是普通用户皆想用的 AI」这个问题，幸免了重叠造「大模子」轮子。

在明确了针对问题的对应解法，以及关于 AI 模子的条目之后，咱们不难发现：即便基于现存的 AI 大模子决策稍加改革修剪，也无法心仪 Apple 的需求。从零开动打造 Apple Intelligence 大势所趋。

于是 Apple 采取销亡与科技巨头在通用大模子参数上的武备竞赛，转而诈欺其在芯片、操作系统和阴私安全上的自身上风，去构建一个劳动个东谈主、与系统深度集成、端侧优先、阴私至上的搀杂 AI 架构。Apple Intelligence 莫得追求万亿级的参数目，而是采取一条更为沉重但求实的谈路：端云协同、以端为主。

不错说 Apple 是用短期技巧上的弱势，去考据长久上「个东谈主智能」使用场景道路的可行性。

Apple Intelligence 瞎想的合感性

Apple 采取将端侧模子手脚主力，那么当今的 Apple Intelligence 瞎想合理吗？

要回答这个问题，咱们应该要关注 Apple Intelligence 是否达成了上一节说起的、惩办 AI 大模子弊病的计算。

瞎想计算在完满上的合感性

最初是与系统各处的无缝集成。

咫尺，写稿器具不错在简直所有地方（有文本框的地方）唤出使用、智绘颜料简直能在所有不错发送 emoji 的位置创作 Genmoji，信息、邮件、备忘录、相片以及提醒事项等宽敞第一方应用皆能见到 Apple Intelligence 的影子。用户不需要为了使用 AI 而打断现时的责任流，AI 不再是喧宾夺主的中心，而是「出入相随」的提拔。

第二是多模态。

写稿器具、见告回来、邮件智能回复等功能代表 Apple Intelligence 处理文本内容方面的智商，而图乐土、智绘颜料、图像魔法棒等则意味着图像内容的智商。但是语义索引功能，即 Apple Intelligence 最蹙迫的功能之一——基于个东谈主场景的情景智能迟迟未能上线，果真令东谈主失望。

第三是全新的计较架构。

在著述起首咱们了解到 Apple Intelligence 中间是「个东谈主智能系统」层，主要有「端侧模子」和「云表模子」两部分，且这两部分皆是由 Apple 开发并运行在搭载 Apple 芯片的用户开采/Apple 劳动器上；同期咱们又已知 Apple Intelligence 能土产货惩办就不上云的策略，端侧模子能够保证个东谈主数据一谈在土产货处理，并不会被上传到云表碰到数据表现的风险。

这里一个最典型的例子是，前段时辰基于努比亚 M153 的豆包手机助手技巧预览版技惊四座，但频繁截图上传劳动器推理的运作神志也令大量用户质疑其阴私安全性。在科技媒体 Android Authority 近日对 ARM 的采访中，ARM 高管 Chris Bergey 也绝对招供基于端侧 AI 发展所在。

要是用户最体恤的操作无法在土产货惩办，那 Apple 又是怎样瞎想云表的呢？这里就引出了 Private Cloud Compute（独有云计较，下文简称 PCC）。

PCC 不是普通的云表大模子，而是一个在硬件层面复刻了 iPhone 安全机制（如 Secure Enclave，安全隔区）的劳动器集群。当数据被发送至 PCC 处理复杂任务时，数据是「阅后即焚」的。劳动器不保留日记、不存储数据，Apple 的工程师莫得权限稽查。

Apple 甚而敞开了 PCC 的镜像供安全研究东谈主员审查。另外，在用户需要恳求 ChatGPT 时，系统会弹窗让用户主动阐明，尽最大可能保险用户的阴私安全。这种将阴私保险从「策略信任」培育到「代码与架构信任」的作念法，咫尺在业界应该是唯一无二的。

此外笔者以为，聚拢端侧 AI 功能的技巧需乞降 Apple 自身的价值不雅至少这两方面的要素来看，Apple Intelligence 的瞎想还有以下几点值得筹商：

不彊制依赖采集，各式景象下皆能及时响应响应/处理速率用户的学习老本端侧模子的领域与算力/功耗需求买卖阵势的可持续性

这些内容差别对应端侧需求在完满上的合感性、易用性上的合感性、架构瞎想与伦理上的合感性以及买卖上的合感性，下文将一一张开。

端侧需求在完满上的合感性

最初是及时响应。

及时响应就条目模子能够离线使用、不依赖于采集，这就意味着模子势必是运行在土产货的。这么的瞎想使得用户免受因采集这种外部要素的干预，保险体验的一致性和连贯性，舍弃「连上采集是东谈主工智能开采，断开采集便是智障开采」的可能。

第二是响应速率。

这极少需要与 Apple Intelligence 所能够惩办的问题或是使用场景聚拢来看。举例见告回来、邮件回来这类及时性条目高的功能，端侧模子不错自动完成，用户无需介入，所有这个词体验是无感的。

这类需求要是交给云表大模子去作念就会濒临需要联网、列队、推理、回传等问题，尽管得益于云表模子更大的领域，其生成扫尾的准确度会更高一些，只是为了培育极少准确度要糟跶大量响当令辰，即便抛开所有这个词链路的延伸不谈，从技巧角度而言亦然分歧理的——让一个千亿甚而万亿参数的模子去判断你的见告是否蹙迫、如何回来，不仅是算力的极大糜掷（大材小用），更触及复杂的高下文传递。

故在此处云表模子的抽象用户体验反而是更差的。

易用性上的合感性

本节筹商用户的学习老本，或者说上手使用的难度。在探讨这个话题前，咱们不妨纰漏筹商一下如何诈欺好 AI。你信托看到过或神话过以下故事或情景：

使用不救济多模态的大言语模子处理图像问题。所有发问皆开启「深度念念考」功能。绝对信托 AI 生成的一谈内容。忽略 AI 模子 磨练所接纳数据集/学问库 的日期截止时辰。……

导致上述问题的原因可能并不绝对在用户，某些 AI 模子/器具自己的瞎想亦然一方面的要素。咫尺的 AI 潮水免强用户学习一种新言语——Prompt（领导词）。这不仅加多了领会负荷，也糟塌了「科技应当劳动于大多数东谈主」的初志。

这反应出云表大模子的特色：智商上限高、使用难度/充分诈欺的难度高。

咱们说往往要是一个东谈主向他东谈主建议问题，往往具备一定念念考、形色愈加详确全面的问题会有更高的概率赢得更详确更高质料的回答。（如何建议更高质料的问题？这里建议阅读「发问的智谋」，诚然「发问的智谋」发轫面向门径员编写，但其中的发问念念维则不错供五行八作的东谈主士学习。）

这么的真理关于 AI 大模子来说一样适用。即领导词的质料很猛进程上会影响 AI 模子输出回答的质料。举例以下两种领导词：

浑水处理厂有哪些种类？请从浑水处理厂处理浑水的种类、接纳的浑水净化技巧、处理厂的领域等方面先容一下浑水处理厂有哪些种类。

咱们不错直不雅地看到更详确的发问会成绩更详确更优质的回答。

又比如 Google 最近推出的令东谈主咋舌的全新图像生成模子 Nano Banana Pro，在此不错给出两个用于生成自行车部件爆炸图(立体装置图，用于示意自行车各零部件的组成和拼装的神志)但形色详确进程绝对不同的领导词供人人测试：

请生成一张自行车部件爆炸图。生成一张自行车车架和组件的爆炸视图，技巧蓝图作风，接纳蓝版印刷，以毫米为单元凝视测量值，齿轮和链条已拆卸，一分彩透视图，干净的线条，白色配景，16:9比例。

灾难的是，实践中许多东谈主并不一定擅长将自身需求形色明晰，在这么的情况下很难指望 AI 模子输出高质料的扫尾。因此云表大模子（尤其指「聊天机器东谈主」式的依赖领导词驱动的 AI）并不得当所有东谈主使用。关于人人用户而言，低学习老本的 AI 才是最佳的 AI，条目所有东谈主皆写长长的领导词可能并不是当代个东谈主 AI 助手的正确发展所在。

咫尺 iOS 开采已在全球售出超 20 亿台，iOS 障翳的用户群极为宏大。尽管这其中并非所有开采皆救济 Apple Intelligence，但 Apple Intelligence 有后劲触及到的用户领域仍在握住增长。要为天下级用户领域的操作系统无缝地集成 AI 方面的智商，就必须赋予易用性很高的优先级。

事实确乎如斯，咱们看到 Apple Intelligence 是滋长在系统里的，不需要用户徒劳无力编写领导词。Apple Intelligence 将 AI 智商拆解为具体的 UI 控件。举例在邮件应用中，它并不是给用户一个对话框让用户输入「帮我把这封信的语气改得更专科」，而是径直提供了一个 [重写] 或 [专科的语气] 的按钮；而在邮件的快速回复中，AI 仍是提前阅读了对方发来邮件的内容，并针对可能的回复内容瞎想了易于采取的选项，用户唯独快速点选几个采取就不错得到大差不差的一篇智能回复；又比喻图乐土 App，用户不需要编写冗长的生图领导词，而是不错在上方径直采取生图作风、下方采取内容主题，如需为图片添加更多细节，只需不才方纰漏输入几个要道词即可。

架构瞎想与伦理上的合感性

往往 AI 模子会对内存、算力建议很高的条目，功耗亦然端侧运行阵势下蹙迫的讨论要素。Apple 的作念法不是加载一个巨大的通用模子，而是先加载一个中枢底座模子（Base Model），然后把柄任务动态挂载微细的适配器（Adapters）：需要处理文本时，系统加载「写稿适配器」；触及图像处理时，系统加载「图像适配器」。

这么的作念法有用幸免了宏大模子在内存中的永劫辰驻留，简陋了系统内存占用，又有可控的能耗推崇。

在将 AI 封装为信托功能选项完满 AI 易用化的同期，Apple Intelligence 诚然亏蚀了 AI 的多种可能性，但同期也给用户带来了可控性。这种可控性使得 Apple Intelligence 顺应伦理、幸免幻觉（参考 Google AI 曾建议用户「吃石头」、微软劝诫用户 Win11 的 AI 智能体可能出现「幻觉」局面），也镌汰了被注入挫折的风险，是一种克制下的安全。

事实上，Apple 在生成式内容上推崇得终点严慎，更多聚焦于「改写」、「回来」已有信息，而不是「造谣创作」。手脚领有超 20 亿活跃开采的厂商，用肃穆的 AI 策略来幸免 AI 妄言连篇可能愈加适当。关于面向人人用户的居品而言，也许「不出错」比「惊艳但会发疯」更蹙迫。

买卖上的合感性

终末浅谈一下 Apple Intelligence 的买卖策略。

在 AI 的大潮下，大量企业皆在亏钱作念 AI。这是由于大部分企业皆押注大模子、云计较，举例 OpenAI 和 Google 为了搪塞握住增长的恳求，需要握住膨胀劳动器计较卡的领域，同期职守持续飞腾的电费；不仅如斯，OpenAI 还在用户侧闭幕使用额度、推出更为细分的 Plus（20 好意思元/月）和 Pro（200好意思元/月）筹办，握住提高 AI 的入场门槛。

而 Apple Intelligence 的架构瞎想则可能形成咫尺最为可持续的 AI 买卖阵势。Apple Intelligence 的计较主力在用户端，即用户开采中的 Apple 芯片。这使得 Apple 能够专注于 Apple Intelligence 自己的功能开发，并以极低的边缘老本提供 AI 劳动。即便 Apple Intelligence 也有独有云计较劳动，比拟起纯云表 AI 劳动供应商，Apple 也不需要在云表劳动器方面持续大量烧钱。

有报谈称，OpenAI 正在试图构建属于 ChatGPT 的应用商店，通过将第三方 App 智商接入到 ChatGPT 的体式，用户不错让 GPT 完成原先需要手动操作的功能。但是咫尺接入到 ChatGPT 的应用数目比较有限，许多仍是接入的应用与大模子配合责任的成果也不太梦想。而时于当天 Apple 的 App Store 仍是坐拥数百万款 App，要是 App 的开发商能够适配 Apple Intelligence 往时的情景智能功能，Apple 的各系统平台更有契机在更短的时辰内形成一个 AI+App 的生态。

另据多方媒体音信，OpenAI 也在积极开发万般硬件居品，意在融入公司已有的 AI 智商，试图将旗下的 AI 实施至更渊博的用户群体。这似乎默示了软件或劳动必须要依赖硬件载体智力赢得更好的发展。软硬聚拢对 Apple 来说则是一贯的封锁，Apple Intelligence 的定位是劳动好系统、劳动好硬件的求实功能，而不是用于拉高公司市值的叙事技巧。

Apple Intelligence 不错依托既有的老到硬件（iPhone、iPad、Mac 等）、老到系统（iOS、iPadOS、macOS 等），通过系统更新就能完满更广的障翳和更高效的用户触达，镌汰了用户使用的门槛；同期 Apple Intelligence 又融于系统的方方面面，它不单是是一种「智商」，更是一种「体验」。

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是以当咱们看到邮件 app 自动标出「优先邮件」、或者在备忘录里顺手画的草图被「图像魔法棒」好意思化成紧密插画时，感受到的不是握住修改领导词的困顿，而是开采自己变得更懂我方的需求了。这是一种极其精巧却又极具粘性的体验，亦然那些竞争敌手难以复制并突出的「护城河」。

Apple Intelligence 推出于今虽有针对其功能方面的品评，但未见大领域的反对声息或者接洽从系统当中绝对移除 Apple Intelligence 功能的筹商。至此咱们不错下一个论断：诚然 Apple Intelligence 咫尺上线的功能仍有不全之处，但是其瞎想理念和念念维总体白璧微瑕；Apple 通过工程化技巧、硬件垂直整合和阴私架构改动，在功耗、阴私、性能和体验之间找到了一个均衡点。

Apple Intelligence 咫尺的逆境

既然 Apple Intelligence 在技巧选型和完满上总体是合理的，那么为什么如今关于 Apple Intelligence 的主流评价是休戚各半的呢？

抛开一些已被反复说起反复筹商的话题，这里笔者以为还有几个方面的内容值得筹商，差别是领域感问题、短时刺激与长久发展的矛盾、预期治理问题。

领域感问题

前文提到，Apple Intelligence 将多种智商封装为信托性功能选项提高了 AI 器具的易用性，但这也使得 Apple Intelligence 具有昭彰的领域——选项里的操作一谈可用，选项外的可能性一概莫得。用户以 Apple 所构画的神志使用 Apple Intelligence 时不错赢得通顺连贯的体验，而一朝用户的需求超出了可选项的范围则需要寻求其他决策，就会导致使用体验出现一个昭彰的割裂。

因此均衡易用性与器具智商是 Apple 需要面对的难题。Apple 简略应逐步提供更多的选项，亦或是将 Apple Intelligence 在某些方面瞎想成半敞开体式，允许用户在一定范围内进行渐进式的需求明确。

短时刺激与长久发展的矛盾

在云表 AI 大模子领域，每个季度甚而每个月皆有新的更强的模子/更好的应用出现。这么的更新节律握住刺激着用户，并在媒体的进一步催化下，普通用户逐步习气于快节律的模子迭代和握住刷新领会的模子智商上限。

比拟之下，受限于 Apple Intelligence 的定位（集成于系统各处的功能）和其自己的迭代节律，Apple 难以高频率地拿出各不疏通又合手东谈主眼球营销材料，让用户直不雅感受到 Apple Intelligence 的变化。因此考据长久上「个东谈主智能」使用场景道路的可行性，与心仪短期刺激上的矛盾在一时辰可能无法统一。

预期治理问题

从激情学的角度而言，厂商的营销策略作用于破钞者预期治理的有用性会在很猛进程上影响居品的销量和评价。举例分析师和爆料东谈主员经常放出新一代 iPhone 可能加价的信息，这可能导致破钞者潜相识地以为下代 iPhone 势必会加价。但是当新一代 iPhone 厚爱推出并保管与前代疏通的起售价时，破钞者可能会对现存的价钱推崇出更高的接受度。

而若从一样的视角看，Apple Intelligence 的营销则是预期治理失实。Apple 的高管在 WWDC 2024 上详确展示了Apple Intelligence 的所有智商，甚而包括技巧团队从 Keynote 演示中初度得知的某些功能。尽管关于 Apple 而言，在 AI 海浪的压力下急于推出惩办决策、修起商场需求的作念法存在一定的合感性，但这一详确的展示无疑过度拉高了用户关于 Apple Intelligence 的预期值，以至于当用户本色体验 Apple Intelligence 时，演示内容与本色落地功能之间的落差令用户感到失望。

雪上加霜的是，WWDC 2024 上所展示的重头戏——基于个东谈主场景的情景智能时于当天仍未落地，进一步影响了 Apple Intelligence 的口碑。

一些误区Apple Intelligence 便是套壳的 ChatGPT？

这可能是最大的误会。前文仍是展示了 Apple Intelligence 的架构，它是一个齐备的、多脉络的技巧栈，包含了：

端侧模子（On-device Model）：处理绝大多数日常、高频、阴私明锐的任务。独有云计较（Private Cloud Compute）：处理端侧算力不及的中等复杂度任务。

ChatGPT 至少并不是狭义上 Apple Intelligence 的组成部分，而只是一个可选的第三方膨胀。确凿的中枢智能则绝对由 Apple 自研模子驱动。

Apple 需要撤废阴私智力换来 AI 智商的培育？

有东谈主以为 AI 需要海量的数据来磨练和调优，Apple 在严格的阴私数据保险情况下无法培育 AI 的智商。

在这里普通的「数据」主见不行同「阴私数据」同日而谈，况且 AI 的发展与个东谈主的阴私数据表面上不存在对立关系。个东谈主数据是阴私（Privacy），而互联网上公开领域的数据许多是学问（Knowledge）。

用学问来磨练 AI 是行业共同的神志，至于 Fine tuning 微调，表面上也不需要个东谈主数据。因为生的（Raw）磨练数据要作念标志、要经过清洗等前处聪敏力诈欺。不错借助已有的 AI 来生成范例化的「伪个东谈主数据」（pseudo data）提高效劳。

其次 Apple Intelligence 的主力是端侧模子，能有用保证推理经由中需要用到的明锐数据一谈保存在土产货。而独有云计较（Private Cloud Compute）则是通过迥殊的架构瞎想和敞开安全审查保证个东谈主阴私不会融合。

Apple Intelligence 由于云表模子国内合作伙伴的问题，导致无法落地？

前文仍是展示了 Apple Intelligence 的架构，云表模子并非狭义上 Apple Intelligence 的组成部分，且国内已备案商用的云表大模子已有许多采取，并不组成 Apple Intelligence 落地的贫寒。

Apple 在 AI 方面仍是远远落伍？

聚拢前文的筹商感性地来看，Apple Intelligence 与其他厂商在 AI 领域走不是合并个所在/赛谈。

Apple Intelligence 不是一个仓促上马的 App /「聊天机器东谈主」，而是对 iOS、iPadOS 和 macOS 方方面面智商的深度改进；它将 AI 变成了像文献系统、采集条约一样的基础设施。

其他厂商在 AI 大模子自己高出，而 Apple 则是聚焦于软硬聚拢，专注于个东谈主智能系统的布局。

尾声

手脚别称技巧可爱者，剥离营销术语、探索底层技巧架构是令东谈主旺盛的。

Apple Intelligence 的出现，意味着 AI 不一定是一种需要用户主动探索的「器具」，而不错是一种无处不在的「智商」。Apple Intelligence 不是成为最会写诗的 AI，但它很有可能是第一个确凿了解你、尊重你，况且能沉默完成日常任务的 AI——但是不齐备的落地功能、失实的预期治理也让 Apple Intelligence 暂时不行让东谈主绝对风物，对 Apple 而言完满好意思好的 AI 蓝图还有很长的一段路要走。

终末感谢您读到这里。以上内容仅为笔者基于现存的信息和线路所作念的整理和回来，其中不免存在技巧裂缝或线路偏差。个东谈主水平有限，文中若有失当之处，恳请诸位前辈和同业不惜指正，以便握住改进与培育。

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