智譜今天給十四億人發了臺 AI 手機，好用嗎？

好消息，好消息！

各位差友們，村里這下真的是發手機了！

不過不是在手里，而是在云上。

當然，這事也絕對不是普普通通的云手機那么簡單，不然我也沒必要這樣把大家給叫出來是吧。。。

不知道差友們有沒有過這種感覺：我們離一個真正的 AI 助手，好像永遠都差那么 " 最后一百米 "。

你讓它來定個鬧鐘，沒問題，用它來查個天氣，So easy。

可一但要整點復雜的操作，那人工智能就秒變成了人工智障。

想讓 Siri 去餓了么上幫我點個奶茶，它開始搜索餓了么的門店在哪里？？？

我說前門樓子，它直接聽成了胯骨軸子，然后開始自顧自的干活。

為了不讓 AI 的能力白白浪費，去年的時候，智譜這家公司整了一個好活，在別家的大模型還在只顧著卷著在做問答，寫代碼，編音樂，畫 PPT 的時候。

人家直接開展了驚世智慧，一步到位，讓大模型來操作你的手機，只要扒拉扒拉嘴皮子，大模型就會理解你的想法，然后一步一步的操作手機來獲取信息。

去年的時候，就能用在我的手機上操縱小紅書來查攻略了

也能直接讓模型在手機上干點實在點的事兒，比如說讓大模型來幫我點杯奶茶，甚至差評君還搶到過它給我發的紅包。

而今年，他們在這個基礎上又整了點花活，直接操作你的手機，已經滿足不了智譜了。

畢竟讓 AI 來直接操作咱們的是手機這件事，看起來雖然很酷，但是由于現在 AI 干活的速度太慢了。

它操縱我的手機把活給干完了，但那用的是我玩手機的時間啊！

這怎么行！

于是為了避免這種資源浪費的情況出現，他們今年直接給大家一人發了一臺云手機和云電腦，24 小時待命。我們只要動動嘴，它就能像一個真人一樣，在那個云手機上幫你操作各種 APP，完成各種任務。

打開 AutoGLM App，就會看到這倆準備好的云手機和云電腦

不管是安卓還是 iPhone 用戶都能用上，而且還不要錢。

差評君也私底下找智譜的朋友問了一下，問他們為啥這會發產品這么豪橫，人人都能免費用。

結果人私下給我透了個底，說他們這模型背后用的都是自研的大模型，成本賊低。

跑一個任務背后的成本，大概在 0.2 美元左右。

大家可能對這個數字沒啥概念 ，這么說吧，隔壁 Manus 同樣是做 Agent 的，就因為用了 Claude 的 API，跑一個任務大概得花 2 美元，是 AutoGLM 的十倍。

那么價格打下來了之后， AutoGLM 干起活來表現到底怎樣呢？我也幫大家簡單測了一下，就拿點飲料這個場景來說吧，我只需要直接表達想法：" 幫我去美團上點五杯蜜雪冰城的檸檬水，并且直接下單。"

然后咱們就會看著云手機開始哼哧哼哧一步步的操作：

先是打開美團，然后在搜索框里輸入蜜雪冰城，然后開始進入店鋪，找到檸檬水，最后連點五次 "+" 號，將五杯檸檬水給放到購物車里，然后讓我來做最后的買單確認的行為。

這里的 GIF 是為了壓縮大小，有點加速

我只需要付錢就可以了，AI 要考慮的可就多了。

其它像是買車票，訂酒店這些類似的場景，AutoGLM 都可以直接幫咱們操作，當然，還是和前面點奶茶的情況一樣，到了最后真正付錢的時候，還是得讓我親自來操作才行。

而且人不光能控制單個 App，還能在云手機的不同 App 里給來回轉跳，幫我把最實惠的產品給找出來。

就比如這回、我想買個羅技的 Mx Master 鼠標，就可以讓 AutoGLM 幫我去淘寶京東拼多多里逛一圈，然后幫我找到最有性價比的那一個。

而在收到了我的命令之后，AutoGLM 則是會自動的拆解任務，然后啟動的在隔壁的云手機里不斷的執行。

讓 AutoGLM 來幫我在不同的 App 里查詢比價。

最后匯總出在各個平臺上整理出來的結果，直接端上來給我。

雖然執行任務的速度可能看起來算不上很快，但是人畢竟是在專門的云手機里干活的，不管干的速度咋樣，都不影響我自己玩自己的手機。

如果說過去的大模型是在讓我們提高干活的效率的話，那么現在的 AutoGLM 就像是讓我們能直接一心二用，多線程操作。

更牛逼的地方在于，他們并不想把這種能力給局限在自家的 APP 里，而是通過開放 API，把這個云手機、云電腦的控制權，交到了每個開發者手里。

這就意味著任何可以和訪問網絡的設備，都可以通過 API 來訪問到 AutoGLM 里的云手機。

在看到這件事的第一時刻，我就想到了一個之前搗鼓過的開源項目 —— OpenGlass。

有沒有一種可能，不用手機，也能控制云手機？

簡單介紹一下，這所謂的 OpenGlass，就是一個開源的小設備，可以通過外掛的方式，把我的眼鏡給弄成智能眼鏡。

雖然看著是有些粗糙對吧，但畢竟是開源項目，也管不了那么多了。

于是我就申請了一下 AutoGLM 的 API，花了一個晚上的時間把它接進了 OpenGLass。

這樣一來，我就能通過直接說話的法子，跳過手機，直接讓眼鏡來幫我訂酒店。

買機票了

當然了，論項目的完成程度，差評君自己 DIY 出來的這么個 AI 眼鏡模塊，肯定比不過市面上大廠成熟團隊做出來的產品。

而且看智譜這次放出來的消息，他們其實已經在和專門做智能眼鏡的廠商在做對接，可能都不需要一年，這類產品就會真正的走進現實。

但這回的折騰，更像是一次有趣的實驗，或者說是一次偷看。這么個簡陋的眼鏡，在接入了智譜的 AutoGLM API 之后，我甚至感覺可能提前看到了下一代移動交互技術里，一種可能演變的方向。

自打 2007 年初代 iPhone 問世，那個小小的 Home 鍵和一塊電容屏，就徹底定義了這種以觸摸為核心的交互方式。

就是這么個如今大家習以為常的本能，讓蘋果將諾基亞斬于馬下，開啟了移動互聯網的黃金時代。

那么，快 20 年過去了，當我們開始對滑動和點按感到麻木時，下一個能夠顛覆行業的交互方式會是什么？

誰、又會成為下一個 iPhone？

這個問題，就是懸在所有科技巨頭頭頂的達摩克利斯之劍。沒人能給出確切的答案。

也正因如此，我們能看到一場無比精彩的軍備競賽：

蘋果推出了 Vision Pro 試水空間計算，Meta 從 VR 頭顯一路干到和雷朋合作的智能眼鏡，谷歌重啟 Project Glass 尋求卷土重來，國內的廠商們也不甘落后：小米、雷鳥、Rokid 紛紛發布各自的新款 AI/AR 眼鏡。

形態不一，功能不同，萬類霜天競自由。

沒有答案，但或許人人都是答案，或許真正能決定下一代移動設備平臺的關鍵點，或許不光是在硬件本身，而是在硬件背后的靈魂里：

那是一個能真正理解我們意圖，并為我們執行任務的 AI。

我們需要的不是一個戴在頭上的語音問答機，而是一個能像是 AutoGLM 這樣，能夠調動全世界資源來幫我們解決問題的賈維斯。

這條路如果能真的走好，走順，走穩當。

那或許，你的下一個手機，真的不只是一個手機了。

撰文：早起