Apple在WWDC25上展现了其在AI领域的最新进展，核心战略是将Apple Intelligence深度整合到所有设备平台，并着重强调隐私保护和设备端处理。其中，开放设备端基础模型给开发者无疑是关键一步，旨在激发新一轮智能化、私密化的应用体验。本次WWDC预示着AI将重塑Apple生态，同时也为开发者生态带来了新的机遇和挑战。
Apple Intelligence：无处不在的智能体验
Apple Intelligence正在被深入整合到iPhone、iPad、Mac、Apple Watch和Apple Vision Pro等核心应用和操作系统中，旨在全面提升用户体验。
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iPhone、iPad和Mac：通过实时翻译、视觉智能更新以及Image Playground和Genmoji等创意表达工具，通信体验得到显著增强。同时，快捷指令现在可以直接利用Apple Intelligence，为用户提供更加便捷的自动化操作。例如，用户可以直接通过语音指令让Siri总结最近的会议记录，并自动生成待办事项，极大地提升了工作效率。
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Apple Watch：全新的“Workout Buddy”功能通过分析实时和历史健身数据（例如心率、配速、距离和活动圆环），提供“个性化的激励见解”。这些见解以“使用Fitness+训练师的语音数据构建的动态生成语音”的形式呈现。更重要的是，这些数据通过Apple Intelligence进行“私密且安全地”处理，保障用户隐私。想象一下，在跑步时，Apple Watch能够根据你的心率和配速，实时调整激励语言，鼓励你突破极限，同时，你的个人健康数据不会被上传到云端，完全在本地设备上处理。
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Apple Vision Pro (visionOS 26)：获得了Apple Intelligence功能，包括Image Playground更新和对新语言的支持。生成式AI被用于创建“具有惊人逼真深度的照片的空间场景”，提供更具沉浸感的观看体验。人物角色也使用机器学习和体积渲染“转换得更加自然和熟悉”。例如，用户可以通过Vision Pro将普通的照片转换为具有3D效果的沉浸式场景，或者将人物照片转换为更加生动、自然的虚拟形象。
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核心应用程序：
- 提醒事项：可以自动识别和分类来自电子邮件、网站或笔记的相关操作。例如，用户在收到机票预订确认邮件后，提醒事项会自动创建航班提醒，并自动填充航班信息。
- Apple Wallet：可以“识别和总结来自商家或送货公司的电子邮件中的订单跟踪详细信息。”例如，用户在Apple Wallet中可以直接查看包裹的物流信息，无需打开快递App。
- Messages：可以检测何时可能需要进行投票并建议一个，用户可以使用Image Playground创建独特的背景。例如，在群聊中讨论周末活动时，Messages会自动建议发起一个投票，方便大家选择。
设备端AI：开发者生态的“地震式变革”
Apple决定允许开发者通过新的Foundation Models框架直接访问其设备端大型语言模型（LLM），这被描述为一场“地震式变革”，并“改变了开发者世界”。
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直接访问和离线功能：开发者可以“直接利用Apple Intelligence核心的设备端基础模型”，使他们能够“在Apple Intelligence的基础上为用户带来智能、离线且保护其隐私的新体验，使用免费的AI推理。”这与许多具有有限免费层的基于云的LLM形成对比。这意味着开发者可以在本地设备上运行AI模型，无需依赖云端服务器，从而降低了开发成本，提升了用户体验。
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用例：例如，一个教育应用程序可以从笔记生成个性化的测验，而无需云API成本，或者一个户外应用程序可以添加离线工作的自然语言搜索功能。使用本机Swift支持，开发者可以使用“仅三行代码”轻松实现生成功能。例如，开发者可以使用Swift语言，通过简单的几行代码，实现文本摘要、情感分析等功能，极大地降低了开发门槛。
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对小型开发者的影响：这对小型和独立开发者来说是“巨大的”，因为它消除了“获得AI服务所需的货币投资”，从而允许“我们所有应用程序中的少量AI”。这意味着小型开发者可以更容易地将AI技术融入到自己的应用中，从而提升应用的竞争力。
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模型功能：约30亿参数的设备端语言基础模型擅长文本任务，如摘要、实体提取、文本理解、细化、简短对话和生成创意内容。它“并非旨在成为用于一般世界知识的聊天机器人。”这意味着该模型更专注于特定的文本处理任务，而不是提供通用的聊天服务。
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Xcode集成：Xcode 26将利用像ChatGPT这样的大型语言模型，为开发者提供“Xcode的编码工具和其他智能功能”。例如，Xcode 26可以根据开发者的代码注释，自动生成代码文档，提高开发效率。
隐私至上：AI发展的基石
Apple强调其在Apple Intelligence中“AI隐私方面的突破”：
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设备端处理：许多模型“完全在设备上运行”，确保“用户数据永远不会存储或与Apple共享；它仅用于满足他们的请求。”这意味着用户的数据不会被上传到云端，而是在本地设备上进行处理，从而保障用户隐私。例如，当用户使用Siri进行语音搜索时，语音数据不会被上传到Apple服务器，而是在本地设备上进行识别和处理。
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Private Cloud Compute (PCC)：对于需要更大模型的请求，PCC将iPhone的隐私和安全扩展到云端。PCC的关键要求包括：
- 对个人用户数据进行无状态计算：数据仅用于请求，并且“不得保留，包括通过记录或调试。”
- 可执行的保证：安全和隐私保证是“完全可以通过技术手段执行的。”
- 无特权运行时访问：即使在事件期间，Apple的员工也无法绕过隐私保证。
- 非目标性：如果没有广泛的系统妥协，复杂的攻击者无法针对特定用户。
- 可验证的透明度：安全研究人员“必须能够验证”PCC的隐私和安全保证以及生产软件与检查的软件是否匹配。PCC节点在每次重启时都会加密删除数据，并且会定期回收内存以限制意外的数据保留。
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道德AI开发：Apple负责任的AI方法“将用户信任和安全放在AFM开发的最前沿”，包括“严格的数据筛选到高级红队方法。”
Core ML和机器学习研究：持续的技术创新
Apple继续推进其底层机器学习技术和研究：
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Core ML：这个用于设备端机器学习模型的框架正在被开发者积极使用。例如，实时绘图识别、裸露/不雅图像检测（100%离线）、WhatsApp对话分析以及预测用户是否正在骑摩托车。开发者可以使用Python训练模型，并使用coremltools将其移植到Core ML。Core ML的离线能力，意味着即使在没有网络连接的情况下，用户也能享受到智能化的服务。
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机器学习研究：Apple的ML研究人员在ICLR 2025上展示了工作，包括：
- Depth Pro：一个模型，可以“从单个图像合成具有无与伦比的清晰度和高频细节的高分辨率深度图”，“而不依赖于相机内部参数等元数据的可用性。”
- LLMs for Sequential Decision Making：研究探索了如何利用LLM的通用知识来用于强化学习代理，可能“放弃代价高昂的人工设计的奖励函数，而支持由通用基础模型进行的自动注释。”
- Cut Cross-Entropy (CCE)：一种用于训练大型词汇语言模型的新方法，可以“在不牺牲训练速度或收敛性的情况下显着减少内存消耗。”
- Sigmoid Self-Attention：Transformer架构中softmax注意力的一种替代方案，提供“改进的规律性”和“在H100 GPU上比FLASHATTENTION2快17%的推理内核速度。”
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模型优化：Apple开发了新的模型架构来提高效率，包括用于设备端模型的双块结构，以将KV缓存内存使用量减少37.5%，以及用于服务器模型的并行轨道混合专家（PT-MoE）设计，以减少同步开销。
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视觉能力：开发了一个在大型图像数据（60亿图像-文本对）上训练的视觉编码器，带有一个视觉语言适配器，用于将特征与LLM令牌表示对齐。这为设备端（ViTDet-L）和服务器（ViT-g）模型启用了视觉感知能力，并采用了一种新颖的注册窗口（RW）机制，以改进上下文捕获。
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语言扩展：文本分词器词汇已从10万扩展到15万，以支持更多语言，从而实现更好的表示质量。
开发者工具增强与儿童安全
除了AI之外，Apple还发布了针对开发者的其他重要更新：
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Swift 6.2：引入了增强性能、并发性和与其他语言（C++、Java、JavaScript）互操作性的功能，并获得了“对WebAssembly的支持”。它还通过允许模块或文件默认在主actor上运行来简化单线程代码。
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新软件设计（“Liquid Glass”）：“优雅的新软件设计”提供了一种“基于软件的新材料，称为Liquid Glass”，旨在使应用程序“更具表现力和令人愉快”。这种设计扩展到iOS 26、iPadOS 26、macOS Tahoe 26、watchOS 26和tvOS 26上的界面元素。
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儿童安全工具：新的工具，包括Declared Age Range API，允许开发者“根据用户的年龄范围提供适合年龄的内容”，同时保护隐私，因为只有在父母允许的情况下才会共享年龄数据，并且可以禁用。这建立在现有的家长控制和敏感内容分析框架之上。
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跨平台eSIM传输：iOS 26引入了跨平台eSIM传输，可能会降低对运营商的依赖。
总结：AI驱动的未来，开发者生态的无限可能
Apple的最新公告表明，其战略重点已转向将AI深度嵌入其生态系统中，并着重强调隐私保护的设备端智能。向开发者开放其基础模型是关键一步，可能会促进应用程序开发的广泛创新，尤其是对于小型开发者而言。尽管一些最初的Apple Intelligence功能被认为是“无趣的”，但潜在的技术进步以及致力于为开发者提供私密的设备端AI能力表明，这是一种强大的长期战略，旨在将Apple与主要专注于基于云的AI的竞争对手（如Google和Microsoft）区分开来。Apple正通过其软硬件生态的紧密结合，以及对用户隐私的极致重视，打造差异化的AI体验，并赋能开发者构建更智能、更安全的应用。
WWDC25的发布预示着Apple的AI战略正在从概念走向落地，从通用走向专用，从云端走向设备端。随着Apple Intelligence的不断完善和设备端基础模型的开放，我们有理由相信，一个由AI驱动的更加智能、更加私密、更加便捷的Apple生态正在加速到来。同时，这也意味着开发者们将迎来新的机遇和挑战，需要不断学习和探索新的技术，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。未来，AI将成为Apple生态的核心竞争力，也将成为开发者们实现创新和增长的关键驱动力。