北京时间 9 月 10 日凌晨 1 点，一年一度的 " 科技春晚 " 在苹果总部 Apple Park 拉开帷幕，新任 CEO 约翰 · 特努斯带来了包括首款折叠屏手机 iPhone Duo 在内的多款新硬件。就在此次活动结束后，苹果就马不停蹄地向用户推送了 iOS 27 RC 版系统更新。

在 iOS 27 RC 的更新说明里，苹果明明白白地写到，" 更强大、更会聊天的 Siri 正在向用户推出，能理解个人上下文、操作 App、感知屏幕内容，还能调用广泛的知识库来帮你完成更多事 "。

在谷歌 Gemini 大模型作为个性化 Siri 的核心引擎后，Siri AI 终于可以用 " 真正懂你 " 来标榜自己了。

这一次 Siri AI 最大的卖点，是理解用户的个人上下文。比如，Siri 与灵动岛深度绑定，执行过程会实时显示，它还能识别当前屏幕内容，并根据上下文执行操作。例如一句 " 把邮件里的餐厅预订加入日历 "，它就会自动读取邮件、识别时间地点、创建日程，而不再像过去那样，只为用户弹出一个网页链接。

能理解个人上下文，为什么意味着 Siri 能真正懂你？阿里首席科学家周靖人在今年的外滩大会上就给出了答案，" 在我们实际应用中，经常会感觉到一个模型对个人还不够理解，最主要是因为缺少上下文。而智能体系统能够把相关信息有效组织起来，真正让模型知道上下文，这样模型就会更加懂人。"

虽然目前国内用户暂时还用不了 Apple Intelligence 支持的 Siri，但不妨碍大家借助互联网了解海外用户的吐槽，Siri AI 早就被挂上了理解偏差、响应迟钝、逻辑混乱等负面标签。特别是当谷歌拿出 Gemini Intelligence 后，Siri AI 更是堪称货比货得扔。

很多朋友第一次使用 Siri AI 在内的各类 AI 助手，都会经历一种分裂感。一方面，AI 助手极其全能，写代码、改文案、做总结、画图表等工作都不在话下，可另一方面它又会频频掉链子，比如改文章时它只有一堆假大空的套话，做 PPT 时又记不住你的要求。

事实上，业界很早就发现了这种情况，并将其称之为 " 上下文饥饿 "（Context Hunger）。其实不是模型不够聪明，而是它不知道把聪明用在你需要的地方。上下文是指大模型在单次对话或任务中能读取和记忆的全部信息‌，其中包括历史对话、指令、文件等，决定了 AI 能否连贯理解用户的意图。

在缺乏上下文内容的情况下，AI 面对用户提出的需求，就不知道用户到底相信什么，自然也就只能泛泛而谈，给出一个似是而非、但不出错的结论。并且随着模型的能力越来越强，上下文饥饿导致的问题就愈发突出。这是因为模型越智能，它的脑补能力就会同步提升，更有可能一本正经地替你补完没说清的部分。

那么上下文不足，多给一点信息不就好了？事情远没有这般简单，AI 需要的是与任务强相关的有效上下文。为此，有 AI 大神提出了所谓的上下文工程（ContextEngineering），通过给模型构建一个包含它完成任务所需的所有信息、背景和工具的世界，让模型拥有记忆力，从而实现你一张嘴，它就知道要干什么的效果。

那么问题就来了，有了上下文工程，为什么周靖人还会提及，在实际应用中，用户经常会感觉到一个模型对个人还不够理解？这是因为以往的端云混合型 AI 助手出于商业伦理的考量，默认不学习、不上传、不保存用户的对话内容，在底层就切断了从用户对话到模型训练的数据通路。

可反观 Siri AI，苹果押注端侧 AI 模型，坚持隐私优先、本地推理‌的路线，在 " 个人上下文 " 领域获得了意想不到的收获。而端侧 AI 最大的优势，就在于数据存储在设备端，再搭配约 200 亿参数的端侧模型 AFM 3 Core Advanced，Siri AI 已经能做到记住你在哪天订了哪个酒店的房间，让你能够直接向 Siri 索要确认邮件。

发生在 iPhone 上的一切 Siri 都记得，也就难怪约翰 · 特努斯敢于表示 iPhone 是目前世界上最好的 " 智能个人中枢 "。

【本文图片来自网络】

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