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      用AI重構人機關系,OPPO智慧服務帶來了更“懂你”的體驗

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      移動互聯網進入存量競爭后,用戶與開發者被推向了一道無形的“窄門”。

      對用戶來說,是“選擇的過載”。

      手機里安裝了上百個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“復雜操作”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”,用戶耐心在層層跳轉中不斷稀釋。結果就是,服務長期處于“沉睡狀態”,難以在用戶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戶呢?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,即人機關系將從“命令與執行”轉向“理解與協作”。

      過去二十年里,人機關系都是“指令式”的,我們告訴機器“做什么、怎么做”,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,讓人機關系發生了根本性改變,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,用戶只需要用自然語言表達意圖,AI就能主動匹配服務并執行結果。

      但愿景和現實之間,往往存在一道道鴻溝。

      聚焦到服務分發的語境里,傳統的人機交互是 “人找服務”的被動式響應,而用戶在很多場景下可能并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,用戶必須首先思考“我該用哪個APP”;精準分發的前提是用戶意圖的準確識別,僅僅依賴用戶的單次搜索或點擊行為,很難捕捉到用戶的真實需求……

      針對上述痛點,OPPO是怎么跨越鴻溝的呢?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、流體云、小布建議、全局搜索等等,相當于打通了無處不在的服務觸達網絡,并將“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。



      當用戶需求明確時,全局搜索讓用戶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,將用戶的常用服務、關鍵信息以卡片形式集中呈現。

      當用戶需求尚在萌芽或比較模糊時,流體云、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“流體云”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。

      借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,可以在用戶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:怎么安全、準確地識別用戶意圖,并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。

      簡單來說,OPPO通過整合地理位置、行為習慣、設備狀態等多維感知數據,構建了更精準的用戶意圖識別模型。在保障用戶隱私安全的前提下,意圖識別模型可以結合上下文背景和情境,對用戶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。

      用戶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,并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”:

      用戶走出辦公樓時,小布建議基于授權的位置信息,智能推送“打車回家”卡片;

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

      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戶;

      甚至化身為用戶的“貼身向導”,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……. 全程在用戶知情、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“智慧服務伙伴”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,為開發者和用戶搭了一座橋

      站在開發者的立場上,當AI能夠讀懂用戶、預判場景,意味著人與服務的關系將被重新定義。

      不同于移動互聯時代的“應用為王”,越來越多的企業和開發者已經意識到:在“智能體”的新敘事里,服務不應再被封裝在一個個APP內,而是以可感知、可理解、可調用的形態存在于系統中,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,雙方基于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說,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規范,有著不同的技術框架、API接口和數據協議,以至于每適配一個入口,就相當于增加了一個需要獨立維護的“新客戶端”。像是一道無形的高墻,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、云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,極大降低了適配的復雜度。

      二是一站式平臺賦能全開發流程。

      相較于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,以及統一的發布和審核流程,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戶體驗的無縫流轉。

      三是遵循行業標準的3大安全準則。

      針對開發者和用戶在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、云側、快應用接入時,做到端側敏感數據不出端,不上云;云側脫敏數據不被追蹤、不存儲、不參與算法訓練;數據獲取全程經由用戶授權,支持用戶自主開啟或關閉數據授權,刪除數據,真正做到開發者接入無憂,用戶使用服務無憂。

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

      03 寫在最后

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

      真格基金管理合伙人戴雨森也曾在媒體采訪中提到:互聯網時代的競爭是占領更多的用戶時間,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,用戶需要主動打開應用、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范式: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”。

      在新范式下,曾經困擾用戶和開發者的“窄門”變得越來越“寬”:

      對于用戶,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。

      對于開發者,可基于意圖識別、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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