智谱突然向全民推送AI手机：十四亿人能用上吗？

智谱AI手机引爆全民热议：十四亿人真能人人拥有吗？

　　 好消息，好消息！

　　 各位差友们，村里这下真的是发手机了！

　　 不过不是在手里，而是在云上。

　　 当然，这绝不仅仅是一台普通的云手机，否则我也不必特意把大家召集到这里来。

　　 不知道有没有人和我一样，感觉我们距离真正意义上的AI助手，似乎总是差那“最后一百米”。

　　 你让它来定个闹钟，没问题，用它来查个天气，So easy。

　　 一旦涉及复杂的操作，人工智能就立刻变成了人工智障。

　　 我想让Siri帮我通过饿了么点一杯奶茶，结果它开始在搜索附近的饿了么门店位置？？？

　　 我说前门楼子，它直接听成了胯骨轴子，然后开始自顾自地干活。 在日常交流中，语言的误听现象时有发生，这不仅可能引发误会，也可能带来一些令人忍俊不禁的场景。就像有人提到“前门楼子”，却被人误解为“胯骨轴子”，随后对方便按照自己的理解继续做事，这种沟通中的偏差反映出信息传递过程中存在的不确定性。在新闻报道或公共讨论中，准确表达和倾听同样重要，任何细微的误差都可能影响信息的完整性与真实性。因此，在传播信息时，保持清晰、严谨的语言表达，是避免误解、提升沟通效率的关键。

　　 为了不让AI的能力被浪费，去年智谱公司做了一件颇具创意的事情。当其他公司的大模型还在专注于问答、写代码、编音乐、制作PPT等功能时，他们已经另辟蹊径，探索更具价值的应用方向。

　　 有人直接启动了惊人的智能技术，一步到位地让大模型来操控你的手机。只需动动嘴，大模型就能理解你的意图，然后逐步操作手机帮你获取所需信息。

　　 去年的时候，就可以用在手机上操作小红书来查找攻略了。

　　 也能直接让模型在手机上做些实际有用的事情，比如让大模型帮我点杯奶茶，甚至差评君还抢到过它发的红包。 在我看来，这种技术的应用正在逐步贴近日常生活，让人工智能不再是遥不可及的概念。从点一杯奶茶这样的小事，到抢红包这类互动行为，都显示出大模型在提升用户体验方面的潜力。随着技术的不断进步，未来它们或许能承担更多实际任务，真正成为人们生活中的得力助手。

　　 而今年，他们在这个基础上又整了点花活，直接操作你的手机，已经满足不了智谱了。

　　 毕竟让AI直接操作我们的手机这件事，听起来虽然很吸引人，但目前AI的处理速度仍然较慢，这在实际应用中可能会带来一定的不便。

　　 它操纵我的手机把活给干完了，但那用的是我玩手机的时间啊！

　　 这怎么行！

　　 为了避免资源浪费的情况再次发生，今年相关方直接为每人配备了一台云手机和云电脑，实现24小时在线待命。只需简单口述指令，这些设备就能像真人一样，在云手机上操作各类APP，完成各项任务。 这种模式的推广，反映出技术在提升效率方面的潜力，同时也引发了对劳动替代与人机协作关系的思考。随着云计算和人工智能的不断发展，类似的技术应用或将更加普及，如何平衡效率与就业、技术与伦理，将成为社会需要持续关注的问题。

　　 打开 AutoGLM App，就会看到这俩准备好的云手机和云电脑

　　 不管是安卓还是 iPhone 用户都能用上，而且还不要钱。

　　 差评君私下向智谱方面的朋友了解过，询问他们为何此次推出的产品如此开放，甚至让所有人都能免费使用。 在我看来，这种“豪横”的策略背后，可能不仅仅是出于市场推广的考虑，更可能是想通过降低使用门槛，快速积累用户规模和口碑。在当前AI技术竞争日益激烈的环境下，免费试用无疑是一种有效的引流方式，也反映出企业对自身产品信心十足。不过，这种做法是否能在长期中保持可持续性，仍需观察后续的商业模式和用户反馈。

　　 有消息人士私下透露，他们所使用的模型背后其实都是自主研发的大模型，成本非常低廉。

　　 跑一个任务背后的成本，大概在 0.2 美元左右。

　　 大家可能对这个数字没有太多概念，这么说吧，隔壁Manus同样是做Agent的，就因为用了Claude的API，跑一个任务大概要花2美元，是AutoGLM的十倍。这反映出不同模型在成本上的显著差异，也让人开始关注AI服务背后的经济逻辑。对于开发者来说，选择更经济的方案无疑能提升项目的可持续性，而这也可能影响未来技术发展的方向。

　　 价格下降之后，AutoGLM在实际应用中的表现如何呢？我也简单测试了一下，以点饮料为例，我只需直接表达需求：“帮我到美团上点五杯蜜雪冰城的柠檬水，并且直接下单。”从测试结果来看，系统能够较好地理解指令并完成操作，展现出一定的实用价值。不过，这类任务仍需依赖平台接口的稳定性与准确性，未来仍有提升空间。 

　　 然后咱们就会看着云手机开始一步步地运行操作，有条不紊地完成各项任务。 **看法观点：** 随着技术的不断进步，云手机逐渐成为人们日常生活中不可或缺的工具。它不仅提升了操作的便捷性，也让复杂的任务变得更加高效。这种逐步推进、稳定运行的特点，体现了科技在实际应用中的成熟与可靠。未来，随着更多应用场景的拓展，云手机有望在更多领域发挥重要作用。

　　 首先打开美团应用，在搜索栏中输入“蜜雪冰城”，进入店铺页面后，找到柠檬水商品，随后连续五次点击“+”号，将五杯柠檬水加入购物车，最后由我完成支付确认的操作。

　　 这里的 GIF 是为了压缩大小，有点加速

　　 我只需要付钱就可以了，AI 要考虑的可就多了。

　　 比如买车票、订酒店等类似的操作，AutoGLM也可以直接帮我们完成。当然，和之前点奶茶的情况一样，到了真正需要支付的时候，还是需要我本人来进行操作。

　　 而且人不光能控制单个 App，还能在云手机的不同 App 里给来回转跳，帮我把最实惠的产品给找出来。

　　 就比如这回、我想购买一款罗技的MxMaster鼠标，可以让AutoGLM帮我到淘宝、京东和拼多多等平台搜索一下，帮我找出其中性价比最高的那一款。

　　 而在收到了我的命令之后，AutoGLM 则是会自动的拆解任务，然后启动的在隔壁的云手机里不断的执行。

　　 让 AutoGLM 来帮我在不同的 App 里查询比价。

　　 在各个平台上整理出的结果最终汇总如下：数据显示，截至今年9月，某平台的用户活跃度同比增长了12%，而另一平台的用户日均使用时长达到了78分钟。此外，相关数据显示，社交媒体上的相关内容讨论量在最近一周内增长了约25%。这些数据反映出当前用户对相关话题的高度关注与参与。 从观察来看，这种现象的背后可能与近期的社会热点事件密切相关。随着信息传播速度的加快，公众对于热点问题的关注度也在不断提升。同时，不同平台之间的数据差异也显示出用户在内容消费习惯上的多样化趋势。值得注意的是，尽管各平台的数据表现有所不同，但整体上呈现出积极向上的发展态势。这不仅体现了用户对信息获取的迫切需求，也反映了平台在内容运营和用户体验方面的持续优化。

　　 虽然执行任务的速度可能看起来不算很快，但人是在专门的云手机中进行操作的，无论处理速度如何，都不会影响自己正常使用自己的手机。 在我看来，这种工作方式体现了技术发展带来的灵活性。云手机的出现让任务执行与个人使用可以并行不悖，既保证了工作效率，又不影响日常体验。这种方式在一定程度上平衡了效率与便利之间的关系，值得进一步关注和探索。

　　 如果说过去的大模型是帮助我们提升工作效率的话，那么现在的AutoGLM就像是让我们能够同时处理多项任务，实现多线程操作。

　　 更值得称道的是，他们并未将这种能力仅限于自家的应用程序中，而是通过开放API的方式，将云手机、云电脑的控制权交到了每一位开发者手中，赋予了更广泛的使用可能。 在我看来，这种开放的态度不仅体现了技术共享的精神，也预示着未来生态合作的新方向。通过让开发者自由调用这些资源，不仅能激发更多创新应用的诞生，也有助于构建更加灵活和多元的技术生态。这种做法无疑为行业树立了一个积极的榜样。

　　 这意味着，任何能够连接网络的设备，都可以通过API调用的方式访问AutoGLM中的云手机服务。

　　 在看到这件事的第一时刻，我就想到了一个之前捣鼓过的开源项目 —— OpenGlass。

　　 有没有一种可能，不用手机，也能控制云手机？

　　 所谓的OpenGlass，是一款开源的小型设备，可以通过外接的方式，将普通眼镜升级为智能眼镜。

　　 虽然看起来有些粗糙，但毕竟这是一个开源项目，也只好接受这种现状了。 在我看来，开源项目的开发往往更注重功能实现和社区协作，而非外观的精致程度。这种以实用为导向的风格，虽然在视觉上可能不够吸引人，但也正是其开放性和包容性的体现。对于用户来说，只要核心功能稳定、可扩展性强，外在的不完美是可以被理解和接受的。当然，随着项目的不断发展，界面优化和用户体验的提升也值得期待。

　　 我申请了AutoGLM的API，花了一整晚的时间将其集成到了OpenGLass中。

　　 这样一来，我就能通过直接说话的法子，跳过手机，直接让眼镜来帮我订酒店。

　　 买机票了

　　 当然了，论项目的完成程度，差评君自己动手打造的这款AI眼镜模块，确实难以与大厂成熟团队精心打磨的产品相提并论。尽管如此，这种DIY的尝试仍然展现了个人在技术探索上的热情与创造力，也为未来的技术发展提供了另一种可能性。

　　 而且看智谱这次放出来的消息，他们其实已经在和专门做智能眼镜的厂商在做对接，可能都不需要一年，这类产品就会真正的走进现实。

　　 但这回的折腾，更像是一次有趣的实验，或者说是一次偷看。这么个简陋的眼镜，在接入了智谱的 AutoGLM API 之后，我甚至感觉可能提前看到了下一代移动交互技术里，一种可能演变的方向。

　　 自2007年第一代iPhone发布以来，那个小小的Home键和一块电容触控屏，彻底确立了以触摸操作为核心的交互模式。

　　 正是这种如今被人们视为理所当然的直觉，使得苹果超越了诺基亚，开启了移动互联网的黄金时代。

　　 那么，快 20 年过去了，当我们开始对滑动和点按感到麻木时，下一个能够颠覆行业的交互方式会是什么？

　　 谁、又会成为下一个 iPhone？

　　 这个问题，悬在各大科技巨头头顶的，是一把随时可能落下的达摩克利斯之剑。目前，没有人能够给出明确的答案。 在这场科技与监管的博弈中，各方都在试探边界。尽管政策方向逐渐清晰，但具体如何落地、影响多大，仍是未知数。这种不确定性，正成为科技企业前行路上最大的挑战之一。

　　 也正因如此，我们能看到一场无比精彩的军备竞赛：

　　 苹果发布了VisionPro，试水空间计算领域；Meta则从VR头显扩展到与雷朋合作的智能眼镜；谷歌重新启动Project Glass，试图重返市场；国内厂商也积极跟进，小米、雷鸟、Rokid等相继推出各自最新款的AI/AR眼镜。

　　 形态不一，功能不同，万类霜天竞自由。

　　 没有答案，但也许每个人本身就是答案，或许真正决定下一代移动设备平台的关键，并不仅仅在于硬件本身，而在于硬件背后所蕴含的灵魂。

　　 那是一个真正能够理解我们需求，并帮我们完成任务的AI。

　　 我们不需要的只是一个戴在头上的语音问答设备，而是一个像AutoGLM那样，能够调用全球资源来帮助我们解决问题的“贾维斯”式智能系统。 在我看来，未来的智能助手不应仅限于简单的语音交互或信息查询，而应具备更强大的资源整合与问题解决能力。像AutoGLM这样的技术探索，正是朝着这个方向迈出的重要一步。它不仅仅是一个工具，更可能成为人类在面对复杂问题时的智能伙伴。随着技术的发展，我们期待看到更多具备全局思维和协作能力的智能系统出现，真正实现“贾维斯”般的智能化服务。

　　 这条路如果能真的走好，走顺，走稳当。

　　 那或许，你的下一个手机，真的不只是一个手机了。