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title: "用 AI 重構人機關係，OPPO 智慧服務帶來了更 “懂你” 的體驗"
description: "移動互聯網進入存量競爭後，用户與開發者被推向了一道無形的 “窄門”。對用户來説，是 “選擇的過載”。手機裏安裝了上百個 APP，可每一次即時需求的觸發，比如下班回家的路上訂一份晚餐，需要先找到特定的 APP，在各種菜單間尋找對應的服務……人與服務之間的距離被 “複雜操作” 拉遠。對開發者而言，是 “連接的失語”。在信息過剩、注意力碎片化的時代，傳統的服務分發模式如同 “撒網捕魚”..."
type: "topic"
locale: "zh-HK"
url: "https://longbridge.com/zh-HK/topics/35394741.md"
published_at: "2025-10-20T10:18:22.000Z"
author: "[Alter聊科技](https://longbridge.com/zh-HK/profiles/8644227)"
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# 用 AI 重構人機關係，OPPO 智慧服務帶來了更 “懂你” 的體驗

移動互聯網進入存量競爭後，用户與開發者被推向了一道無形的 “窄門”。

對用户來説，是 “選擇的過載”。

手機裏安裝了上百個 APP，可每一次即時需求的觸發，比如下班回家的路上訂一份晚餐，需要先找到特定的 APP，在各種菜單間尋找對應的服務……人與服務之間的距離被 “複雜操作” 拉遠。

對開發者而言，是 “連接的失語”。

在信息過剩、注意力碎片化的時代，傳統的服務分發模式如同 “撒網捕魚”，用户耐心在層層跳轉中不斷稀釋。結果就是，服務長期處於 “沉睡狀態”，難以在用户需求產生的瞬間精準觸達。

而當大模型成為創新的主旋律，千行萬業都在被 AI 重構的時候，服務分發的癥結能否打破、如何將更智慧的服務體驗帶給用户呢？剛剛結束的 2025 OPPO 開發者大會上，我們在智慧服務生態分論壇上看到了新的可能。

# **01 OPPO 的解法，重塑 “人與服務” 的連接通路**

**在大模型浪潮的推動下，整個行業已然達成一種共識，即人機關係將從**“命令與執行” 轉向 “理解與協作”。

過去二十年裏，人機關係都是 “指令式” 的，我們告訴機器 “做什麼、怎麼做”，機器按照特定的規則執行。不管是輸入命令符、點擊按鈕，還是滑動界面，本質上都是人類在適應機器的邏輯。

大模型的革命性創新，讓人機關係發生了根本性改變，在自然語言理解、多模態感知、場景推理、自主執行等能力的加持下，用户只需要用自然語言表達意圖，AI 就能主動匹配服務並執行結果。

但願景和現實之間，往往存在一道道鴻溝。

聚焦到服務分發的語境裏，傳統的人機交互是 “人找服務” 的被動式響應，而用户在很多場景下可能並未意識到自己的潛在需求；海量服務被禁錮在一個個獨立的 APP 中，用户必須首先思考 “我該用哪個 APP”；精準分發的前提是用户意圖的準確識別，僅僅依賴用户的單次搜索或點擊行為，很難捕捉到用户的真實需求……

針對上述痛點，OPPO 是怎麼跨越鴻溝的呢？我們在智慧服務生態分論壇上捕捉到了兩個關鍵信息。

**首先構建了立體化的全場景入口矩陣。**

包括負一屏、桌面、鎖屏、流體雲、小布建議、全局搜索等等，相當於打通了無處不在的服務觸達網絡，並將 “人找服務” 的主動路徑與 “服務找人” 的被動路徑進行了深度融合。

當用户需求明確時，全局搜索讓用户可以通過一次簡單的搜索，直達 APP 內的具體功能或服務內容，極大縮短了操作鏈路；負一屏則像一個智能服務聚合中心，將用户的常用服務、關鍵信息以卡片形式集中呈現。

當用户需求尚在萌芽或比較模糊時，流體雲、小布建議、鎖屏等入口，能夠在最恰當的時機主動呈現服務。比如 “流體雲” 能將外賣進度、網約車到達時間等實時變化的信息，以一種輕量、不打擾的方式懸浮在系統界面；鎖屏界面推送登機口信息、電影開場提醒等高優通知。

**藉助立體化的全場景入口矩陣，OPPO 將服務從獨立的 APP 中解放出來，滲透到了系統的每一個角落，可以在用户需要的時候智能推薦，讓服務從被動轉向主動。**

**需要回答的另一個問題是：怎麼安全、準確地識別用户意圖，並精準匹配相應的服務呢？**

**答案是 AI 與意圖感知能力的系統級落地。**

**簡單來説，**OPPO 通過整合地理位置、行為習慣、設備狀態等多維感知數據，構建了更精準的用户意圖識別模型。在保障用户隱私安全的前提下，意圖識別模型可以結合上下文背景和情境，對用户意圖進行理解和分析，實現服務的精準觸達。

直接的例子就是出行場景。

用户只需給小布助手一個 “打車回家” 的指令，經授權即可自動關聯當前位置、結合歷史行程判斷 “家” 的位置，將信息同步給打車服務下單，並通過語音通報打車進程，整個過程甚至不需要看一眼屏幕。

不只是 “人找服務” 流程的簡化，同樣被重構的還有 “服務找人”：

用户走出辦公樓時，小布建議基於授權的位置信息，智能推送 “打車回家” 卡片；

用户來到某個收藏過的景點附近，系統根據用户主動標記的地點，在桌面 “彈出” 卡片提醒用户打卡；

購買過的某個餐廳的套餐即將過期時，也可以適當的時間主動提醒用户；

甚至化身為用户的 “貼身嚮導”，個性化推薦網紅美食、打開攝像頭實時翻譯外文路牌或菜單、利用 AR 虛實結合進行步行導航……. 全程在用户知情、允許的前提下提供更安心、貼心的智能服務。

不難發現，**小布助手、小布建議等作為 OPPO 智慧服務的 “主陣地”，悄然完成了從 “工具” 到 “智慧服務夥伴” 的角色轉變，通過重塑 “人與服務” 的連接通路，為服務分發賦予了新的想象空間。**

# **02 告別適配困擾，為開發者和用户搭了一座橋**

站在開發者的立場上，當 AI 能夠讀懂用户、預判場景，意味着人與服務的關係將被重新定義。

不同於移動互聯時代的 “應用為王”，越來越多的企業和開發者已經意識到：在 “智能體” 的新敍事裏，服務不應再被封裝在一個個 APP 內，而是以可感知、可理解、可調用的形態存在於系統中，需要協同產業上下游構建意圖驅動的智慧服務生態。

比如 OPPO 和支付寶的合作，雙方基於 A2A 協議行業首發了多智能體互聯協同方案 Agent hub access（AHA），未來小布 AI 將全面接入支付寶的 AI 出行、AI 醫療健康、AI 政務民生等服務。

只是對不少開發者來説，智慧服務生態是理想和遠方，擺在面前的卻是行業普遍存在的適配困境。

每一個入口對應一套獨立的交互邏輯和 UI 規範，有着不同的技術框架、API 接口和數據協議，以至於每適配一個入口，就相當於增加了一個需要獨立維護的 “新客户端”。像是一道無形的高牆，阻礙了海量服務與系統級場景的深度融合，限制了整個智慧服務生態的繁榮。

OPPO 對此開出了三劑藥方。

**一是一套統一的 “意圖標準”。**

通過和頭部廠商的開放合作，OPPO 定義了一套相對完善的意圖標準，目前已制定了覆蓋 4 大重點領域、超過 200 個場景的 “意圖標準”。為了讓開發者的接入更靈活和高效，OPPO 還通過定義意圖框架的統一標準接口和參數，實現了快應用、原生應用、雲端服務等多種形態的統一接入。

言外之意，開發者只需按照 “意圖標準” 接入，服務就能在負一屏、桌面、小布助手等全場景入口分發，極大降低了適配的複雜度。

**二是一站式平台賦能全開發流程。**

相較於移動網頁的功能缺失、原生應用的高開發成本，OPPO 在內的手機廠商紛紛選擇將快應用打造為智慧服務的高效載體。為了提升快應用的開發與分發效率，OPPO 在 IDE 中提供了豐富模板和組件，集成了真機調試功能，以及統一的發佈和審核流程，將快應用的上架效率提升了 50%。

同時在能力上，新增了地理圍欄智能感知、與 APP 的數據互通等等，保障了快應用場景服務的精準觸發和用户體驗的無縫流轉。

**三是遵循行業標準的 3 大安全準則。**

針對開發者和用户在 AI 數據安全隱私方面可能存在的擔憂，OPPO 在 “意圖標準” 的設計上遵循了嚴格的安全隱私標準：

開發者在進行端側、雲側、快應用接入時，做到端側敏感數據不出端，不上雲；雲側脱敏數據不被追蹤、不存儲、不參與算法訓練；數據獲取全程經由用户授權，支持用户自主開啓或關閉數據授權，刪除數據，真正做到開發者接入無憂，用户使用服務無憂。

打一個比方的話，**OPPO 扮演的是 “架橋者” 的角色，在開發者和用户間搭建了智慧服務的橋樑：讓開發者能夠 “理解每一個用户” 的意圖，讓用户可以在剛好需要的時候獲得優質服務。**

# **03 寫在最後**

OPPO 圍繞服務分發的創新實踐，驗證了 AI 時代的範式轉移——從 “操作觸發” 走向 “意圖理解”。

真格基金管理合夥人戴雨森也曾在媒體採訪中提到：互聯網時代的競爭是佔領更多的用户時間，到了 AI 時代，企業需要思考的是如何成為智能體決策鏈上的必要節點。

傳統的互聯網模式建立在 “吸引注意力” 的邏輯上，用户需要主動打開應用、搜索、選擇，再一步步完成目標。體驗路徑冗長且割裂，常常讓真正的需求被延遲甚至遺忘。

OPPO 與開發者共建的智慧服務生態，詮釋了一種新的服務範式：服務的邊界從應用走向系統，從被動調用變為主動感知，服務不再需要 “尋找”，而是在場景中自然而然地 “出現”。

在新範式下，曾經困擾用户和開發者的 “窄門” 變得越來越 “寬”：

對於用户，從 “人找服務” 到 “服務找人”，更懂你、更主動、更高效、更安全的伴侶式服務體驗，將成為 AI 時代的基礎設施。

對於開發者，可基於意圖識別、場景觸發、系統協同等能力，快速構建千人千面的安全智慧體驗，實現價值的最大化釋放。

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> **免責聲明**：本文內容僅供參考，不構成任何投資建議。
