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2026-07-21 04:13:29
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81,920 块积木，6 台机械人，连续 15 小时。阶跃展区给今年 WAIC 备的开场，是一场 AI「体力活」。前两年一家模型公司的展台，或许就会看到满墙参数和榜单第一。阶跃这次有点意思，它把手机、汽车和机械人一股脑搬了进来，其中另有一台拿了本届「镇馆之宝」的智能体手机�？醋攀撬母銎�，其实都在回覆同一个问题：大模型已经有了一颗足够智慧的「大脑」，怎么给它接上一副真能动的身体？在阶跃展区，我们抢先看到了谜底——它会看、会听、有影象，也能挪用工具替人效劳。在手机里，它试着接管 App 之间的琐碎操作；同源的智能体逻辑能在手机和电脑之间接力；坐进汽车，它开始琢磨门路、目的地和人临时冒出来的念头；到了机械人这儿，模型得把计划酿成物理世界里真实、连续的行动。阶跃这次给的谜底很直接。模型不可只待在云端，Agent 也不可只活在聊天框里。模型、系统、终端，得拧成一件事。APPSO 这就带你看看阶跃这个展台有什么好玩的工具，你也可以凭据阶跃给出的同款路线来体验。阶跃展区位于本届 WAIC 的焦点展馆世博 H1，融合了目前阶跃最重要的几大业务：端云协同的 Step 模型矩阵、STEPX Neo 大模型原生智能体手机 、智能体原生操作系统 Step AOS、AI 模型实验室、车机模型体验，以及最新的具身智能应用场景。特别是在最新建立的阶跃终端所卖力的智能体手机展台，人流相当密集。STEPX Neo 并非第一台「AI 手机」，但却是差别于其他手机的全新物种，也引来了大批参展者驻足。阶跃 Amoo ——造型既熟悉又足够有辨识度的智能体，成为了全场的主角。这正好代表了阶跃在本次 WAIC 上参展的基调：拥有多种级别和差别能力的阶跃模型家族，配合托起了一个强有力的 Agent，让它可以落地到差别的场景，接管整个世界。 大模型开始找「身体」已往两年，大模型公司最爱展示的是一块屏幕。左边输入问题，右边吐出谜底。模型会写代码、做数学题、生成图片和视频，排行榜上的分数一路涨�？扇苏嬲畹氖澜�，不是一个无限延伸的对话框。订一次差旅，信息散在日历、地图、航旅、酒店和支付 App 里；干一份活，需求在手机上收到，文件却躺在电脑里；坐进车，导航、座舱和辅助驾驶又是几套各管各的系统。至于机械人面对的，是会移动、会蜕化、按不了取消键的物理世界。从「回覆问题」到「完成任务」，中间隔着感知、影象、计划和执行。这也解释了，阶跃为什么要搭一套看着有点「过于完整」的模型体系。阶跃现在已经形成 Pro、Flash、Edge 三层 Step 模型矩阵。Pro 啃庞大推理，把能力上限拉满；Flash 面向高频 Agent 事情流，在速度和本钱之间找平衡；Edge 钻进手机、汽趁魅这些终端，管外地感知和即时反应。横着看，这套矩阵又笼罩了语言、多模态理解与生成、语音、图像、视频和音乐，累计发了凌驾 40 款模型，多模态占了八成以上，圈内给它起了个外号，多模态卷王。Step 3.7 Flash 是面向 Agent 的高效大脑，StepAudio 系列管实时对话、语音理解与生成，视觉模型让设备看懂屏幕和情况，Step Edge 全家桶则把文本、视觉、语音、GUI 操作和图像生成一起带到外地�；痪浠八�，阶跃没有拿一个模型硬塞进所有终端，它先备齐差别尺寸、差别模态、差别速度的「脑区」，再按任务组合。别人做的模型矩阵像是各不相干的产品线，而阶跃造了一台会自动换挡的变速箱。阶跃在 WAIC 前夕刚发的 Step Edge 端侧模型全家桶，在涵盖图像理解、OCR、GUI 操控的 29 项权威基准评测里拿了同类端侧模型第一，把 Qwen3-VL、MiniCPM-V 这些主流敌手压在身后。找照片、设闹钟、调系统这种高频小事，交给它，外地工具挪用最低能压到 0.1 秒；碰上跨应用计划、长链路推理，再把活交给云端模型。敏感的文字、视觉和语音留在外地，庞大任务又不必被端侧那点算力卡住�？斓牧粼谑稚�，难的送上云端。印奇认为，「如果不做大模型，做欠好小模型。」这套端云结合，简单把大模型「压小」塞进设备远远不敷，得让 Agent 自己拎得清，什么时候入手，什么时候该找更强的大脑资助。模型这层备齐，才有了统一的落点：让 AI 离开聊天框，进到终端里。 第一副身体，是一台不想让你老盯着看的手机整个展区里，最可能成为人气中心的，无疑是前几天宣布的大模型原生首款智能体手机 STEPX Neo，这是它第一次在线下果真亮相。在现场，阶跃不但提供了完整的功效和技术逻辑讲解，更提供了真机 demo。APPSO 昨天已深度使用这台手机完成了种种智能体任务，但看到它在现场拥挤的网络和庞大的展示情况下，仍然能够以极低的延迟执行种种简单或庞大的指令，印象很是深刻�？骨�，STEPX Neo 已经拿下本届 WAIC「镇馆之宝」，也是目前唯一通过首批《人工智能终端智能化分级》国家标准 L3 级测试的智能体手机。同批入选的另有中科曙光的全国产十万卡超算这些硬货，一台手性能挤进去，自己就说明它靠的不是硬件参数。阶跃真正想改的，是我们用手机的方法。你只要说一句「帮我安排下周去上海见客户的差旅行程，不要早起」，换古板手机，你得自己查日历、看天气、比机票、找酒店，再一个个 App 填信息；在 STEPX Neo 上，阶跃 Amoo 先听懂「见客户」和「不要早起」这两个条件，再拆任务、调效劳，最后把一份能直接确认付款的行程单递回来。阶跃管这叫「结果交互」。人只管把想要的结果说清楚，中间的活交给智能体。印奇说得更直接：「你尽量少去看它，能够比较少地跟它交互，就能完成任务。我们并不想它一直获得你的注意力。」一台上来就劝你少看它的手机，在这个所有 App 都在抢屏幕时间的年代，属实有点反骨。听着像个更强的语音助手？差得远。普通助手住在系统里的一间「客房」，干点事就得申请权限，还翻不过 App 之间那堵数据墙。阶跃 Amoo 在 Step AOS 里是系统级的原住民。印奇的比方是：「在旧系统上给智能体开一扇门，它永远是访客。为智能体盖一座屋子，它才是原住民。」Step AOS 从底层重做了三件事：把散在各处的数据整理成 Agent 读得懂的影象，把差别巨细的端云模型统一调理，再把通讯、应用、文件和系统能力拆成能自由组合的原子效劳。于是阶跃 Amoo 不可是能听懂一句话，还能记着偏好、计划办法、真正执行。权限越大，越吓人。阶跃为此加了「可信、可见、可控、可逆」四道闸：历程能审计，权限用完就收，碰到付款、删除这种敏感操作必须交还给你确认，办错了还能撤回。这是 STEPX Neo 最值得关注的地方。它的处理器、影像、续航还没完全揭晓，价格和开卖时间也没定。但阶跃已经先把一个问题抛了出来：哪天手机的第一入口不再是 App，酿成一个懂你的智能体，操作系统该从哪儿重新盖起？ 从手机到电脑，Agent 不应困在一块屏幕上手机给了阶跃 Amoo 一个随身入口�？扇瞬换嶂辉谑只细苫�。在阶跃的展台上，「阶跃 AI」就给我们展示另一种和 AI 的相处模式：你在手机上发一句指令，电脑端接住，自动去排版文件、整理资料，甚至替你在飞书上发消息。指令、上下文、进度在两块屏之间同步，你不必把文件传来传去，也不必换台设备再把配景重讲一遍。令 APPSO 感应意外的是，在多端 Agent 联动上并非首创者的阶跃，做出了比 Codex/ChatGPT 的 Remote Control、Claude Dispatch 等「前辈」们越发优秀和直观的多设备 agent 接力体验：我们设计了一个庞大的跨端文件操作任务：「找到电脑上某个文件，编辑其中的内容，再转换花样发回手机端。」推理、思考、拆解，仅用了短短数秒。然后，我们发明电脑就已经进入事情状态了。具体原理是阶跃桌面端 Agent 利用 computer use 能力来直接操作电脑。而更有趣的是，手机端也泛起了一个「预览屏幕」，就像远程操控一样，但完全不需要用户自己来操控。凭据阶跃事情人员介绍，这个设计并非「必须品」，但它能够带给用户更直观的视觉上的「确认感」。已往说多端协同，大都指剪贴板互通、文件接力、通知同步。说穿了，是把同一份工具在设备间搬来搬去。阶跃想做的更进一步：搬的不是文件，是任务自己。这意味着手机不必缩成一台小 PC，PC 也不必照搬手机那套 App。每台设备只干自己擅长的部分，Agent 治理解目标、分派活儿、把结果交出来。如果说 STEPX Neo 是给阶跃 Amoo 的一副新身体，阶跃 AI 更像它在设备之间穿行的方法。同一个大脑，换一双手接着干。 坐进汽车后，Agent 要学会的不可是聊天手机上点错了，最多多点两下。车里做错决策，对应的是一段真实的路。这也是 AI+ 终端最难啃、又最值得认真做的一块。在 WAIC 上，阶跃联手祥瑞、千里科技带来全新升级的汽车「超等智能体」，放在了一台极氪 8X 上展示。它想甩掉的，是那种只会调空调、放音乐的车载语音助手，把智能座舱、辅助驾驶和生活效劳串成一条任务链。一句「带我去接孩子，路上找家麦当劳，5 点前要到学校」，一点都不严谨�？上低车锰锩娴哪：馔�，计划路线和时间，启动辅助驾驶，还得顺手把途中临时加的那顿麦当劳办了。它既要会开车，也要会效劳。背后照旧那套端云逻辑。Step 3.7 Flash 卖力啃下模糊指令、计划任务，端到端语音模型让对话更自然，视觉模型看懂车内外情况再据此决策；接下来端侧模型还会让更多高频、隐私敏感的任务留在车端就地办。这套相助里还藏着一个要害的人。印奇同时是阶跃星辰董事长和千里科技董事长，「AI 大脑」和「终端载体」握在同一个人手里，这在海内车企和模型公司的相助里并未几见。手机、电脑和汽车的界面完全差别，但 Agent 面对的焦点任务没变：搞懂人真正想干什么，再调动终端能力把事情办完。这也是为什么，阶跃跟车厂的相助，比「把一个大模型接进车机」要重得多。大模型是脑，整车系统是身体。只有舱、驾、生活效劳真买通，智能体才不可是副驾座上一个会聊天的声音。 身体像人，大脑像人，事情起来才像人手机和汽车好歹另有成熟的操作系统和工业链托底�；等嗣娑缘�，是最不讲情面的现实世界。一块积木偏 1 毫米，后面的结构就层层累积误差；一台机械人停顿，其他几台的分工得随着重排；连着干 15 小时，任何一次识别或抓取失败，都可能让挑战就地中断。所以今年阶跃展区最可能吸睛、也最「下笨功夫」的一项，是它携手原力灵机，让 6 台差别类型的机械人挑战协同拼装一座 3 米长的积木长城。81,920 块微型积木，计划连续作业 15 小时。算下来每小时得拼 3413 块，平均每台机械人每 12 秒就要完成一次精准拼装，综合手速直逼熟练工。我们加入时机械人已经进行了长达 7 小时的拼装事情，进度接近一半。APPSO 注意到，一个颇为有趣的设计：这次挑战并不是人形机械人简单的定位、识别、寻址，而是一个涉及多所在、多机械人类型的庞大流程事情。人形机械人从库位抓起单独的积木，拿到一旁的组装台；在组装台上，有机械手卖力将零碎的积木拼装成整块，这样的组装台共有 4 组；等大块组装完成后，机械人再将其转移到最终拼装的「主舞台」的对应位置。这种「团队协作」的感受，也是具身智能机械人未来与相互、与人一同事情，该有的样子。6 台机械人得自主感知、独立决策、动态分工，在亚毫米标准完成精细操作，这个精度已经凌驾人手的生理极限，人手自然颤抖约莫在 0.3 到 1 毫米。阶跃基础大模型当「大脑」，理解总目标、拆任务、排顺序；原力灵机 DM0.5 具身通用基础模型像「运动小脑」，把计划落成稳、准、微的行动。一个卖力想，一个卖力做。并且要一直做下去。 我在阶跃展台，看到了大模型的下一站把 STEPX Neo、阶跃 AI、极氪 8X 和 6 台机械人拆开看，每一个都够撑起一个独立展区。但阶跃这次真正想证明的，是另一件事：这四样工具，其实是同一颗大
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作者：网友计划
作者简介:擅长写短篇小说与情感日记，作品语言优美、情感真挚，是读者心中的“文字共识者”。
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