6 月的第二周，全球科技圈被三件事同时轰炸。

北京时间 6 月 9 日凌晨，蒂姆·库克以 CEO 身份主持最后一届 WWDC，Siri 迎来 2011 年诞生以来最大规模重构，独立 App、对话式交互、底层模型切换至谷歌 Gemini。

不到 48 小时前，谷歌 Pixel 10 系列仍在持续发酵，Tensor G5 芯片首次由台积电 3nm 代工，TPU 提升 60%，Gemini Nano 常驻端侧，实时翻译、屏幕理解、语音转录全部本地执行。

而在此之前的 3 月，一个几乎被英文媒体忽略的事件发生了：小米 MiMo-V2 Pro 端侧大模型正式上线，MiMo-V2 Pro总参数超过1万亿（1T），激活参数420亿，AI 文案生成只需 2 秒。同月，国内主流手机厂商集体突破端侧千亿参数关卡，搭载千亿端侧大模型的手机出货量突破 2000 万台。

三条平行线在同一时空交汇，端侧 AI 的路线之争，正在 2026 年 6 月迎来终极对决。

模型搭载：三种哲学，三条路线

端侧 AI 这条赛道上，苹果、谷歌和中国厂商选择了完全不同的底层哲学。

苹果选择了“投降式合作”，Siri 重构的核心不在于交互界面，而在于底层模型架构的戏剧性转向。苹果在 WWDC26 正式推出 Foundation Models Framework 升级版，将其从一个封闭的端侧模型接口，改为一个统一语言模型路由层，开发者可以调用苹果自研端侧模型、Private Cloud Compute 云端模型，以及谷歌 Gemini（1.2 万亿参数，需至少 12GB 内存）和 Anthropic Claude 等第三方模型。

翻译成大白话：苹果不自己做大模型了，它做分发。

苹果与谷歌已确认达成多年合作，下一代 Apple Foundation Models 将基于 Gemini 模型和云技术构建。据多家媒体报道，苹果每年向谷歌支付的合作金额约为 10 亿美元。同时，苹果正在测试 Extensions 系统，允许用户将 ChatGPT、Claude、Qwen、Kimi 等设为 Siri 的默认应答引擎。

这不是“苹果终于有 AI 了”的故事。这是“苹果承认自己做不出最好的大模型，所以把所有能打的都请进门”的故事。

谷歌选择了“垂直整合”，Pixel 10 搭载的 Tensor G5 是谷歌第一次彻底摆脱三星代工、转投台积电 3nm 的产物。CPU 性能较 G4 提升 20%-35%，TPU（谷歌的 NPU 等效单元）提升高达 60%。更重要的是，这是首款搭载最新 Gemini Nano 模型的芯片，谷歌将端侧 AI 能力直接写进了硬件层面。

Gemini Nano 在 Pixel 10 上常驻运行，无需联网即可完成上下文建议、文本摘要、实时翻译、语音增强和媒体处理。谷歌的路线是从模型到芯片到应用的全栈自研，大模型是我的，芯片是我的，操作系统是我的，手机也是我的。这条路，只有谷歌走得通。

中国厂商选择了“参数军备”，2026 年 3 月，小米 MiMo-V2 系列正式发布，MiMo-V2 Pro总参数超过1万亿（1T），激活参数420亿。通过 4-bit 极致量化和稀疏混合架构，模型体积从数百 GB 压缩至 5GB 以内。华为麒麟 9010、OPPO、vivo 的旗舰机型同期实现了千亿模型本地运行。

但这仅仅是手机厂的故事，芯片层面，联发科天玑 9300 的 APU 790 已支持最高 330 亿参数大模型端侧部署，通义千问完成适配；天玑 9600 预计 2026 年 9 月登场，目标是能够在端侧稳定运行更大规模模型。高通骁龙 8 Gen 5 NPU 正在推动新一代端侧 AI 体验。阿里、字节、阶跃星辰、腾讯混元（HY-1.8B-2Bit，仅占 600MB 内存，生成速度提升 2-3 倍）各自推出端侧模型方案。中国手机 AI 的模型供给，已经进入“百花齐放”阶段。

一个事实是，参数最多的一方，恰恰是技术话语权最弱的一方。 苹果不拼参数，拼的是全球约 2.4 亿部 iPhone 年出货量背后的换机周期撬动能力。谷歌不拼参数，拼的是从芯片到应用的不可复制垂直整合。中国厂商的参数军备，本质上是用“看得见的数字”弥补“看不见的生态”差距。这条路能走多远，取决于端侧真实体验能否匹配参数表的震撼。

端侧能力：离线场景才是真正的试金石

讲完了底层模型，我们来看最直接的问题：断网之后，这些手机还能干什么？

屏幕理解方面，OPPO 暂时领跑，在 PConline 2026 年 4 月发布的十三品牌手机 AI 横评中，ColorOS 16 的智能助手拿到满分 5 分。其“AI 一键闪记”功能可以在 30 分钟内将视频内容压缩为 3-5 个结构化要点，召回率超 85%。苹果 Siri 的屏幕感知能力紧随其后（4 分），但国行版功能阉割严重。小米超级小爱的“一步直达”具备跨应用精准跳转能力，直接跳转订单详情页取消订单，而不仅仅是停留在应用首页，拿到了 4.5 分。Pixel 的 Gemini Nano 在技术上最强（4.5 分），但国内因谷歌服务不可用，实际体验几乎为零（国内得分 2 分）。

离线对话是中国厂商意外占优的战场，小米 MiMo-V2 Pro 在断网状态下，文案生成速度做到了 2 秒，和联网时体验完全一致。所有数据不上传、不缓存、不被训练。

苹果 Siri 的离线能力高度依赖芯片代际，需要 A17 Pro 或 M1 以上才能运行完整的端侧 AI 功能。但即使是最新芯片，也面临一个物理瓶颈：当 NPU 试图长时间运行 3B+ 参数量的端侧模型时，整机功耗会迅速突破 6W 红线，导致机身发烫和屏幕强制降亮度。苹果为了保续航，牺牲了端侧模型的能力上限。

谷歌 Gemini Nano 在 Pixel 10 上做到了真正的“常驻端侧”，实时翻译、录音转写、智能来电过滤全部本地执行。但笔者必须加上一个残忍的注脚：Pixel 在国内是一台半残的手机，谷歌服务不可用，基带兼容性是硬伤，保修需寄境外。“买 Pixel 是为了研究 AI，不是为了过日子”。这是 Pixel 用户的真实写照。其年出货量仅有 1000 万-1300 万台级别，在全球智能手机市场中被归入“其他”类别。

实时翻译方面，谷歌最强，但国产不弱，三星 Galaxy AI 的实时翻译在出国场景中表现出色。Pixel 的 Voice Translate 可以在通话中打破语言障碍。中国厂商并未掉队，OPPO、vivo、小米的系统级翻译大多集成在智能助手中，体验日趋成熟。差异不在于能不能翻，而在于翻译的上下文准确度和多语种覆盖。

图像生成与编辑是中国厂商正在定义新标准的维度，也是本轮对比中差距最大的一个。ColorOS 16 的“极光引擎”通过 NPU 推理管道共享，将 AI 消除耗时降低 40%，且消除后自动分析光源方向、色温实时补光，一步到位。在 2026 年 4 月的横评中，ColorOS 的 AI 消除拿到满分 5 分。苹果 iOS 26 的 CleanUp、Reframe、Extend 三件套海外版很强，但国行功能阉割严重，实际体验打七折（3 分）。华为 HarmonyOS 6 原生甚至没有一键 AI 消除，需要借助第三方 App（2.5 分）。

国产手机在 AI 图像处理上的领先，本质上是一个“接地气”的故事，他们比苹果和谷歌更理解中国用户拍了什么（密集人群、复杂光照、玻璃反光），也更愿意在消除/美化这个最卷的单点上投入资源。不是技术更先进，是场景更懂。

功耗与续航：端侧 AI 的物理天花板

功耗是所有端侧 AI 叙事的终极约束。

苹果这边，性能足够，但热到降频，A18 Pro 的 Neural Engine 纸面算力足够强大（A18 Pro 首发台积电 N3P 3nm，CPU 性能较 A17 Pro 提升 15%，能效提高 20%），但苹果从未公开过手机端 Neural Engine 的具体 TOPS 值。真正的问题出在能效比，当端侧模型持续运行时，发热是死敌。前述分析指出，运行 3B+ 参数模型时功耗突破 6W，触发降亮度、降频。苹果在 iOS 27 中宣称内存占用减少 20%、日常续航延长 1-2 小时，但这更多是系统优化的功劳，而非端侧 AI 效率的质变。

苹果选择用“分层执行”来规避功耗天花板，简单任务端侧跑，复杂任务抛给 Private Cloud Compute 或云端 Gemini。这很聪明，但也意味着苹果端侧 AI 的能力上限被功耗卡住了脖子。

谷歌靠 3nm 救场实现了能效翻身，Tensor G5 转投台积电 3nm，终于解决了 G4 时代最被诟病的能效问题。CPU 性能提升 20%-35%，但 Geekbench 6 多核跑分仅 5598，AnTuTu 10 约 141 万分，这大约是骁龙 8 Gen 2 的水准。GPU 更是短板，3DMark Wild Life Extreme 仅约 19 FPS（Pro 机型），远低于骁龙 8 Elite 机型。

但谷歌的策略不同，Tensor G5 不是为跑分设计的，是为 Gemini Nano 设计的。台积电 3nm 让 G5 “运行更凉爽、更稳定”，16GB 内存和均热板保证了持续 AI 任务不降频。功耗数据官方未公开，但多家评测指出，Pixel 10 在日常场景中终于做到了“全天续航不焦虑”。

中国厂商则依靠骁龙 + 天玑组成能效双雄，国产 AI 手机绕开了自研芯片的深坑，直接站在高通和联发科的肩膀上。天玑 9300 的 APU 790 支持 330 亿参数端侧运行，生成式 AI 处理速度是上代的 8 倍。天玑 9600 预计 2026 年 9 月登场，目标直指骁龙 8 Elite Gen 6。

功耗层面，2026 年的旗舰骁龙和天玑芯片在台积电 3nm/4nm 制程下，AI 推理能效比已大幅优化。搭载这些芯片的国产手机，在端侧 AI 功能全开的情况下，普遍能做到一天一充。但笔者需要指出：当国产厂商宣传“1200 亿参数端侧运行”时，这些模型不是常驻运行的，它们通过智能调度机制，在不用时自动压缩、用时快速唤醒。这和谷歌 Gemini Nano 的“常驻端侧”是两种不同的技术路线。

生态适配：苹果的护城河 vs 谷歌的孤岛

如果前三轮是技术对决，这一轮是商业模式的终极较量。

苹果最被低估的杀手锏是 App Intents，WWDC26 真正值得关注的技术发布，不是 Siri 独立 App，而是 App Intents 框架。它本质上是一个标准化的工具调用层，开发者通过标准化 schemas 将应用内容接入 Spotlight 语义索引，将应用功能开放给 Siri AI 调用。若接入速度足够快，苹果有机会将 App Store 中数百万应用转化为 Agent 可调用的 Skills，形成类似移动互联网时代 App Store 的新一轮生态锁定。

再加上 Foundation Models Framework 的 Dynamic Profiles 功能（允许同一会话内动态切换模型、工具和指令），苹果正在构建的不只是一个语音助手，而是一个模型路由 + Agent 编排平台。第三方 AI 模型的 Extensions 系统意味着，用户可以在 Siri 中选择 Gemini、GPT、Claude、Qwen、Kimi 等作为默认引擎，苹果不生产最好的大模型，但它控制着你用什么模型。

谷歌的情况是技术最强，但生态最孤，Pixel 的 Gemini 生态在北美和欧洲无敌，Google One AI Premium 订阅（购买 Pixel 10 免费送一年）、Gmail/Calendar/Maps/Photos 的深度 AI 整合、Android 系统级的 Gemini Nano API 对所有开发者开放。但这一切在国内归零。Pixel 年出货量仅 1000 万-1300 万台，在全球智能手机市场份额统计中被归入“其他”，技术标杆再高，也改变不了它是一个小众产品的现实。

中国厂商数量取胜，但深度不够，中国手机 AI 生态的一个显著特征是“多而散”。小米有 MiMo + 超级小爱 + miclaw 智能体，OPPO 有 ColorOS AI + 极光引擎，vivo 有蓝心小 V，荣耀有 Magic Live，华为有小艺 + 鸿蒙跨设备协同，每一家都有自己的助手、自己的模型、自己的 API。在横评中，HarmonyOS 6 的跨设备协同被评为国产最强，OPPO 的 ColorOS 16 在单机 AI 体验上拿满分，但各家生态互不打通，开发者需要为每一个平台单独适配。

从第三方技能接入数量来看，苹果的 App Store 生态厚度无可匹敌。中国厂商目前仍处于“自己做应用、自己调 API”的阶段，阶跃星辰的 GUI-MCP 开放协议（宣称“短至 10 分钟即可部署一台有 Agent 能力的手机”）代表了从封闭走向开放的趋势，但距离苹果级别的生态网络效应还有显著差距。

2026 年中国新一代 AI 手机出货量预计达到 1.47 亿台，首次突破 50% 的渗透率。这个数字背后意味着，中国 AI 手机的战场已经不只是技术，而是谁能率先将端侧 AI 能力开放为真正的开发者生态。目前来看，没有一家真正做到了。

终局判断：三种终局，一个方向

回到标题的问题，端侧 AI 三强对决，谁是赢家？

笔者的判断是：短期内苹果赢在生态，谷歌赢在技术，中国厂商赢在规模。但长期来看，三方正在殊途同归。

苹果用“投降 + 路由”的策略，把 Gemini、Claude、GPT 全部纳入 Siri，实质上放弃了自研最强模型的竞赛，转而押注终端入口和隐私架构的不可复制性。这很苹果，不追求单点最优，追求系统最优。

谷歌用“垂直整合”的策略，从芯片到模型到应用一手包办，Gemini Nano + Tensor G5 + Android 的三位一体在端侧 AI 体验上有机会做到最流畅。但 Pixel 的硬件体量太小，年出货量仅千万台级别，对比苹果 2.3 亿部和中国 AI 手机 1.47 亿台年出货量，谷歌的端侧 AI 更可能是一个“技术标杆”而非“市场赢家”。

中国厂商用“参数 + 场景”的策略，率先将千亿模型压进手机，在最卷的 AI 消除、离线对话、跨应用操作上打磨出切实可用的体验。但参数军备的边际收益正在递减，当 1200 亿参数的模型在 99% 的场景中与 300 亿参数表现无异时，“更大”就不再是更好的同义词。

真正决定端侧 AI 终局的因素，不是参数，不是 TOPS，不是谁接入的第三方模型更多，而是谁能在不烧穿电池的前提下，让 AI 成为用户每天都要用、离不开的东西。 从这个标准来看，这三家到今天还没有任何人真正拿到资格赛的入场券。

当 Siri 等了 15 年终于向 Gemini 低头，当中国手机在参数表上把硅谷巨头按在地上摩擦，当谷歌把一颗训练了十年的 AI 大脑塞进 5 寸屏幕，端侧 AI 的战争早已超越了技术之争。它真正的命题是：在口袋这个终极战场上，谁先定义“智能”的日常形态。而那个定义权，三强争了三年，至今无人真正到手。

（本文首发钛媒体APP，作者 | AGI-Signal，编辑 | 赵虹宇）

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（本文作者为 AGI-Signal，钛媒体经授权发布）

刚刚落幕的江苏昆山FCVC氢能大会上，氢能产业被定调为“迈向规模化发展新阶段”。据公开数据统计，2026年前四个月氢燃料电池汽车累计交付1832辆。政策端同样在加码：政府工作报告首次将氢能定位为“新增长点”，三部门启动了第二轮氢能综合应用试点。

然而，就在同一片产业热土上，今年年初广东佛山南海区的一个客运站停车场里，二十多辆崭新的天蓝色公交车被拔掉钥匙，静静地停在草地上任由风吹日晒。它们并没有发生任何机械故障，但挡风玻璃上却贴着一张告示：“氢气车够里程安排停驶，不能运营”。

车没坏却要强制停驶？这仅仅是氢能公交一系列矛盾的缩影。

在苏格兰，曾经耗资数千万英镑、被誉为全球标杆的阿伯丁氢动力双层公交车队，在2026年初被市议会叫停并全面废弃，彻底转向电动车。在中国西南，重庆市更是直接发文废止了氢能汽车产业指导意见，官方目标完成率不足三成。

种种迹象似乎都在宣告氢能公交正在遭遇大溃败。然而，矛盾的是，就在2025年12月，广州砸下4.83亿元的采购大单，一口气采购了450辆氢能公交车。一面是存量停运潮，一面是政策与市场同步加码，氢能产业的撕裂感从未如此强烈。

在疯狂停运弃用，与重金逆势狂奔之间，氢能公交这盘棋，究竟在下什么？要回答这个问题，需要拆解三层逻辑：技术之困、经济之困，以及藏在账本最深处的政治经济学。

原理完美，物理不答应

从科学原理上看，氢能公交几乎是人类想象中理想的环保工具。它的动力来源不是内燃机的直接燃烧，而是氢气与氧气在燃料电池中发生电化学反应，唯一的副产物只有纯净的水，实现了零碳排放。氢气质量能量密度极高，一辆氢能公交加满气只需不到15分钟，就能行驶500到800公里；而纯电动客车充电动辄需要几个小时，续航仅有200至400公里，且还要搭载沉重的电池包挤占载客空间。

既然如此完美，为何在现实中却被电动车大幅超越？核心原因在于热力学效率的物理瓶颈。

从发电、电解水制氢，到高压压缩、重型管束车运输，再到燃料电池逆向发电，每一次能量形态的转换都会损失大量能量。苏格兰斯特拉斯克莱德大学的能源专家测算，同样输入100度初始电力，纯电动车的最终能量利用率可达70%—80%，而氢能车仅剩30%左右。在同等能源消耗下，电动公交的实际行驶距离是氢能公交的两倍。

其次，氢气体积能量密度低、极难压缩且易燃易泄漏，必须使用35兆帕甚至70兆帕的碳纤维高压储氢瓶，制造与储运成本居高不下。建设一座加氢站动辄上千万元，基建瓶颈直接锁死了大规模推广的可能。

技术层面的结论已经清晰：在城市公交这条赛道上，氢能从物理效率上就输给了纯电动路线。

补贴一停，立刻停驶

回过头来看，佛山的氢能公交为什么没坏却要强制停在草地上闲置？答案就在那张“够里程安排停驶”的告示上。这背后是一笔沉重的地方财政账目。

佛山曾是全国最激进的氢能先行示范区，累计斥资超10亿元买入近千辆氢能公交。这些车单价一度高达180万元左右，是同级别纯电动车的两倍多。在当时的政策红利期，每辆车通过国家和地方的双重补贴机制，最高可套取近80万元的巨额财政补贴。

但要拿到这笔补贴有一个硬性门槛：车辆必须累计跑满2万公里的真实运营里程。

问题出在日常运营成本上。全国范围的交强险及行业数据显示，氢燃料客车的每公里运营成本约1.8元，而电动车仅为0.8元。在佛山，除了南海区有加氢补贴（将终端氢价压至33元/公斤）外，其他各区均面临约50元/公斤的高昂市场价。氢能公交的盈亏临界点是35元/公斤。这意味着一辆日均耗氢13公斤的公交车，单日燃料成本轻松突破三四百元，跑一趟亏一趟。

为了拿到那几十万的购车补贴，公交公司只能承受每天高昂的燃料亏损，拼命让车跑。广东省交通厅数据显示，这批停驶的氢车平均每辆已安全行驶超过9万公里，早已跨过了补贴门槛。在补贴到账后，面对公交客流的逐年锐减和地方财政的吃紧，公交公司选择把成本最高的氢能公交直接停驶，切断每日加氢亏损。这是最现实但也唯一理性的商业抉择。

上游同样惨淡，就连“氢能第一股”亿华通，也在经历资本市场的考验。

由于严重依赖政策红利和补贴迟缓导致的回款黑洞，公司连续六年录得净亏损，且亏损持续扩大。2025年其实现营收仅为2.59亿元（几乎倒退回8年前的规模），但归母净利润巨亏超过6.71亿元。为了在寒冬中求生，这家标榜硬核科技的企业甚至两年来大幅裁减了研发人员，2025年末研发团队已从鼎盛期的300多人缩减至90余人。

经济层面的结论同样清晰：氢能公交在运营端是一笔算不通的账，无论对公交公司还是对上游供应商。

地方政府的产业赌注

既然技术输给了纯电，经济上算不过账，头部企业持续亏损，为什么广州市依然逆势抛出4.83亿元的450辆客车大单？

因为地方政府算的根本不是公交公司的“车票钱”，而是招商引资的“产业经济账”。

对于地方政府而言，花几个亿买公交车，本质上是一笔产业投资的“入场券”。以佛山为例，虽然公交运营端承受了巨额亏损甚至闲置，但通过这些巨额的政府采购大单，佛山成功在南海区造出了一个估值惊人的“仙湖氢谷”。如今这里集聚了百余家涉氢企业，带动了区域内超400亿元的总投资，并提出了2035年产值突破千亿元的目标。

广州的4.83亿大单同样遵循这一逻辑：中标的主力直接给了本土企业广州开沃，单价被极限压缩至107万元左右。这450辆车将直接拉动广州开发区内二十余家氢能零部件核心企业的超2亿元产值需求，形成高度本地化的“内循环”闭环。他们是在用财政真金白银买单，给本地高新技术产业链输血。

当一项技术拥有“高科技”光环，却在现实中遭遇深层商业化死锁时，往往会引来投机者的围猎。2019年轰动全国的河南南阳“水氢发动机”事件，便是产业投机最极端的注脚。

当时，地方媒体在头版高调宣传青年汽车集团研发的“神车”下线，号称“车辆只需加注自来水，就能实时制取氢气行驶”。这种公然违背基本物理“能量守恒定律”的伪科学，与南阳市政府达成了总投资近80亿元的合作协议，其中地方政府平台被要求注资40亿元。科学界迅速指出：所谓加水就能跑，其实是靠昂贵的铝基催化剂与水反应，而制取这些高能催化剂耗费的电能极其庞大，经济上是个无底洞。不仅如此，创始人庞青年名下公司曾158次被最高法列为失信被执行人，有严重的“老赖”和骗取政策资源的记录。在巨大的舆论风暴中，工信部介入，禁止该车型上路并彻底堵死其申请新能源补贴的路径，这场荒唐的闹剧才收场。

当然，南阳与佛山、广州有本质区别：前者是伪科学骗补，后者是用财政订单换产业链落地。但它们的共同点在于，氢能公交从来不是单纯的技术叙事或商业叙事。它是一场由财政补贴驱动、地方政府主导、产业资本逐鹿的“产业锦标赛”，赢家拿到千亿级产业链，输家留下一堆闲置的公交车和一张张“够里程安排停驶”的告示。

公交赛道已封，重卡赛道开启

经历三轮拆解，结论已经清晰：在城市公交这条赛道上，氢能既输给了物理极限，也输给了经济账。整个行业已经形成共识，氢能公交在运营端和技术端都走不通。至于地方政府为什么还在买，那是另一本账，产业招商账。两本账互不矛盾，只是算账的人不同。

那么，氢能汽车的未来究竟在哪里？答案是商用重卡。

2025年，中国新能源重卡销量突破23万辆，行业渗透率逼近30%，但其中绝大多数是纯电重卡，只能在港口或封闭厂区内进行几十公里的短驳。在大型露天矿区、极寒地带或跨省长途干线物流等极限场景下，纯电重卡必须背负重达数吨的电池包，不仅吃掉宝贵的载货吨位，动辄数小时的充电更是拖累了物流的流转效率。2026年5月，东风汽车发布全球首款400kW重卡电堆，49吨氢能牵引车百公里氢耗降至7kg，全生命周期成本开始对标燃油车。

这正是氢能重卡的机会窗口。

同样的热力学效率30%，为什么在公交上输给了纯电，在重卡上反而成了优势？因为重卡场景下，纯电的物理瓶颈，电池自重吃掉载货吨位、充电时间拖垮物流效率，比氢能的效率瓶颈更致命。两害相权取其轻，氢能重卡自重轻、加气快、无惧极寒的优势得以凸显。2026年初，工信部等部门已明确发文，将氢能定义为工业园区内部物流等场景的重要清洁燃料。

同期，东风汽车氢燃料整车累计销量突破9200辆，市占率超过30%，场景遍布全国40余座城市，氢能重卡的商业化正从示范走向批量落地。

技术之困、经济之困、政治经济学，三层逻辑走下来，氢能的真正出路不在城市公交，而在矿山、极寒地带与跨省长途干线物流。这才是氢能产业在经历资本骗局与政策摇摆之后，唯一可行的方向。

（本文首发钛媒体APP，作者 | AGI-Signal，编辑 | 林深） 

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