獵豹移動傅盛：AI讓機器圍着人轉 要找到好場景以終為始|財專訪

財聯社1月20日訊（記者 付靜）「喬布斯有句話是，每次UI的變革都是一次巨大的產業機會。以前是人圍着機器轉，但AI帶來的是機器圍着人轉。」近日在香港舉行的WAIC UP！全球年終盛會期間，獵豹移動（NYSE:CMCM）董事長兼CEO、獵户星空董事長傅盛接受財聯社記者專訪時表示。

上述頭銜之外，傅盛更受關注的成績或是，曾主導過多款在市場表現上獲得成功的互聯網產品，包括360安全衞士、Clean Master（獵豹清理大師）等。

作為一個經歷了三輪科技浪潮的從業者，傅盛曾用3年不到時間帶領獵豹移動登陸紐交所，在當下持續火爆的AI領域有接近10年經驗，獵豹移動也正從移動互聯網向以AI驅動的產業互聯網進行戰略升級。

展望行業的發展，他坦言「其實我們自己都挺興奮的。」

找到好場景以終為始

面對眼下AI原生的產品趨勢，傅盛告訴財聯社記者，「一句最‘土’的話就是所有的App都值得重做。」

談到在AI原生方面做的嘗試，他介紹，最近有一款AI原生的「電腦助手」軟件從金山毒霸獨立了出來，目前正在測試。此外，獵豹移動也對輕辦公類軟件做了AI體驗提升。

傅盛稱，AI對App的重塑體現在兩方面，其一是生產方式，「一個可能都沒怎麼寫過程序的人有個好想法，他會用AI把它寫出來，這在以前不能想象。」其二是體驗，AI Native（AI原生）App不再需要在傳統的界面點來點去，很多時候能夠根據用户意圖自主完成操作。

傅盛關注的不僅是App應用，本月初他曾參加國際消費電子展CES。談及展會見聞，他告訴財聯社記者，相比傳統硬件，AI眼鏡、AI玩具、AI商務應用產品（如錄音筆）等熱門品類的體驗已體現出質的差別。「AI+硬件應該是一個很大的機會。」

「機器人是一個在部分場景已經開始有商業化回報的方向，所以我們會以它為突破點。」同時傅盛對財聯社記者表示。

2016年9月，傅盛創立獵户星空（OrionStar），專注智能服務機器人領域。2025年7月，獵豹移動收購輕量協作機器人企業UFACTORY。據公開信息，該企業是業內少數以海外市場為主且實現盈利的機械臂公司。

「我們和今天的很多機器人廠商最大的不同在於，我們是‘以終為始’，找到一個好的應用場景，我們就落地，保證能跑起來。比如説在展廳的講解服務、餐廳的送餐服務、酒店的遞送服務上，今天的AI技術是完全可以落地的。」傅盛稱。

大時代開啟，基模仍有提升空間

AI技術不斷從研究語境走向現實，嵌入產業運行、資本流動乃至社會結構。

傅盛回顧一路以來在人工智能領域的佈局稱，「我們2016年喊出了ALL IN AI，為小愛同學做了語音識別，推出了機器人，跟着AI行業一起發展，一直等到了ChatGPT的出現。看到了AI從1.0到2.0、從模式識別到基於理解的真正具備甚至超越了人類智能的這樣一個大時代的開啟。」

身處這樣一個「大時代」，傅盛關注到了OpenAI或達7500億美元的這一驚人估值，對於OpenAI勁敵Anthropic在AI編程方面表現出的能力也頗為認可。最新消息稱，Anthropic擬以3500億美元估值籌集至少250億美元資金。

海外大廠的競爭持續加速，OpenAI將於未來幾周內率先於美國啟動廣告測試；谷歌最新稱將在Gemini中推出AI購物功能；埃隆·馬斯克創立的Macrohard公司正與谷歌共同將AI競爭引向「多智能體協作」（MAS）。

國內廠商發展勢頭同樣迅猛。近日，MAU破億的千問App宣佈全面接入淘寶、支付寶、淘寶閃購、飛豬、高德等阿里生態業務，千問宣佈AI「辦事」時代啟幕，AI入口之爭打響。早前，榮耀、vivo、智譜就曾加碼Agent，紛紛現場演示用智能體點咖啡，豆包AI手機發布后在科技圈也一度掀起熱潮。

「未來每個人都會有個助理，大家都知道這個方向很好，各大廠商都在入局，做好了商業價值就來了。」傅盛稱。

事實上，產業正在發掘更多細分方向機遇，如GEO領域，微盟集團（02013.HK）上線瞭解決方案微盟星啟，基於AI搜索意圖的非線性邏輯，打造從用户意圖捕捉、AI可見度診斷、內容策略規劃、創作及分發的全鏈路營銷閉環；MAS方面，道通科技（688208.SH）旗下道和通泰推出空地一體智慧巡檢方案，以多模態大模型、行業大模型與具身VLA大模型為引擎，聯動落地場景（能源/交通/園區）、AI平臺（Avant Hub/AIP）、具身智能本體（機器人、無人機等），解決傳統巡檢高度依賴人工、作業標準不統一、感知能力不足及數據割裂等問題。

正如硅谷知名創業孵化器Founders Space董事⻓兼⾸席執⾏官Steve Hoffman提出的「AI is eating everything」（AI正在「吞噬」一切）觀點，AI正在滲透支撐營銷、電商、搜索、社交媒體、人力資源、軟件開發等領域業務運行的通用能力模塊。

但若迴歸到基模的性能，傅盛認為，目前來看基模能力仍有很大提升空間。

他進一步稱，「Agent面臨的一些問題中，不少是由基模引起，在一些真正的和生產力相關的問題（比如做決策）上，基模的影響就會放大。」