移動互聯(lián)網進入存量競爭后，用戶與開發(fā)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(fā)，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(fā)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(tǒng)的服務分發(fā)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(tài)”，難以在用戶需求產生的瞬間精準觸達。

而當大模型成為創(chuàng)新的主旋律，千行萬業(yè)都在被AI重構的時候，服務分發(fā)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(fā)者大會上，我們在智慧服務生態(tài)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(yè)已然達成一種共識，即人機關系將從“命令與執(zhí)行”轉向“理解與協(xié)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(guī)則執(zhí)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(chuàng)新，讓人機關系發(fā)生了根本性改變，在自然語言理解、多模態(tài)感知、場景推理、自主執(zhí)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(zhí)行結果。

但愿景和現(xiàn)實之間，往往存在一道道鴻溝。

聚焦到服務分發(fā)的語境里，傳統(tǒng)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(fā)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(tài)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(xiàn)。

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?shù)臅r機主動呈現(xiàn)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(tǒng)界面；鎖屏界面推送登機口信息、電影開場提醒等高優(yōu)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(tǒng)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(tǒng)級落地。

簡單來說，OPPO通過整合地理位置、行為習慣、設備狀態(tài)等多維感知數(shù)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(xiàn)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(lián)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(tǒng)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?shù)臅r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(fā)現(xiàn)，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(fā)賦予了新的想象空間。

02 告別適配困擾，為開發(fā)者和用戶搭了一座橋

站在開發(fā)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(lián)時代的“應用為王”，越來越多的企業(yè)和開發(fā)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(tài)存在于系統(tǒng)中，需要協(xié)同產業(yè)上下游構建意圖驅動的智慧服務生態(tài)。

比如OPPO和支付寶的合作，雙方基于A2A協(xié)議行業(yè)首發(fā)了多智能體互聯(lián)協(xié)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(yī)療健康、AI政務民生等服務。

只是對不少開發(fā)者來說，智慧服務生態(tài)是理想和遠方，擺在面前的卻是行業(yè)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(guī)范，有著不同的技術框架、API接口和數(shù)據協(xié)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(tǒng)級場景的深度融合，限制了整個智慧服務生態(tài)的繁榮。

OPPO對此開出了三劑藥方。

一是一套統(tǒng)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(fā)者的接入更靈活和高效，OPPO還通過定義意圖框架的統(tǒng)一標準接口和參數(shù)，實現(xiàn)了快應用、原生應用、云端服務等多種形態(tài)的統(tǒng)一接入。

言外之意，開發(fā)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(fā)，極大降低了適配的復雜度。

二是一站式平臺賦能全開發(fā)流程。

相較于移動網頁的功能缺失、原生應用的高開發(fā)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(fā)與分發(fā)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(tǒng)一的發(fā)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(shù)據互通等等，保障了快應用場景服務的精準觸發(fā)和用戶體驗的無縫流轉。

三是遵循行業(yè)標準的3大安全準則。

針對開發(fā)者和用戶在AI數(shù)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(fā)者在進行端側、云側、快應用接入時，做到端側敏感數(shù)據不出端，不上云；云側脫敏數(shù)據不被追蹤、不存儲、不參與算法訓練；數(shù)據獲取全程經由用戶授權，支持用戶自主開啟或關閉數(shù)據授權，刪除數(shù)據，真正做到開發(fā)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(fā)者和用戶間搭建了智慧服務的橋梁：讓開發(fā)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(yōu)質服務。

03 寫在最后

OPPO圍繞服務分發(fā)的創(chuàng)新實踐，驗證了AI時代的范式轉移——從“操作觸發(fā)”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(lián)網時代的競爭是占領更多的用戶時間，到了AI時代，企業(yè)需要思考的是如何成為智能體決策鏈上的必要節(jié)點。

傳統(tǒng)的互聯(lián)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(fā)者共建的智慧服務生態(tài)，詮釋了一種新的服務范式：服務的邊界從應用走向系統(tǒng)，從被動調用變?yōu)橹鲃痈兄�，服務不再需要“尋找”，而是在場景中自然而然地“出現(xiàn)”。

在新范式下，曾經困擾用戶和開發(fā)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(fā)者，可基于意圖識別、場景觸發(fā)、系統(tǒng)協(xié)同等能力，快速構建千人千面的安全智慧體驗，實現(xiàn)價值的最大化釋放。