移动互联网进入存量竞争后，用户与开发者被推向了一道无形的 “窄门”。

对用户来说，是 “选择的过载”。

手机里安装了上百个 APP，可每一次即时需求的触发，比如下班回家的路上订一份晚餐，需要先找到特定的 APP，在各种菜单间寻找对应的服务……人与服务之间的距离被 “复杂操作” 拉远。

对开发者而言，是 “连接的失语”。

在信息过剩、注意力碎片化的时代，传统的服务分发模式如同 “撒网捕鱼”，用户耐心在层层跳转中不断稀释。结果就是，服务长期处于 “沉睡状态”，难以在用户需求产生的瞬间精准触达。

而当大模型成为创新的主旋律，千行万业都在被 AI 重构的时候，服务分发的症结能否打破、如何将更智慧的服务体验带给用户呢？刚刚结束的 2025 OPPO 开发者大会上，我们在智慧服务生态分论坛上看到了新的可能。

01 OPPO 的解法，重塑 “人与服务” 的连接通路

在大模型浪潮的推动下，整个行业已然达成一种共识，即人机关系将从“命令与执行” 转向 “理解与协作”。

过去二十年里，人机关系都是 “指令式” 的，我们告诉机器 “做什么、怎么做”，机器按照特定的规则执行。不管是输入命令符、点击按钮，还是滑动界面，本质上都是人类在适应机器的逻辑。

大模型的革命性创新，让人机关系发生了根本性改变，在自然语言理解、多模态感知、场景推理、自主执行等能力的加持下，用户只需要用自然语言表达意图，AI 就能主动匹配服务并执行结果。

但愿景和现实之间，往往存在一道道鸿沟。

聚焦到服务分发的语境里，传统的人机交互是 “人找服务” 的被动式响应，而用户在很多场景下可能并未意识到自己的潜在需求；海量服务被禁锢在一个个独立的 APP 中，用户必须首先思考 “我该用哪个 APP”；精准分发的前提是用户意图的准确识别，仅仅依赖用户的单次搜索或点击行为，很难捕捉到用户的真实需求……

针对上述痛点，OPPO 是怎么跨越鸿沟的呢？我们在智慧服务生态分论坛上捕捉到了两个关键信息。

首先构建了立体化的全场景入口矩阵。

包括负一屏、桌面、锁屏、流体云、小布建议、全局搜索等等，相当于打通了无处不在的服务触达网络，并将 “人找服务” 的主动路径与 “服务找人” 的被动路径进行了深度融合。

当用户需求明确时，全局搜索让用户可以通过一次简单的搜索，直达 APP 内的具体功能或服务内容，极大缩短了操作链路；负一屏则像一个智能服务聚合中心，将用户的常用服务、关键信息以卡片形式集中呈现。

当用户需求尚在萌芽或比较模糊时，流体云、小布建议、锁屏等入口，能够在最恰当的时机主动呈现服务。比如 “流体云” 能将外卖进度、网约车到达时间等实时变化的信息，以一种轻量、不打扰的方式悬浮在系统界面；锁屏界面推送登机口信息、电影开场提醒等高优通知。

借助立体化的全场景入口矩阵，OPPO 将服务从独立的 APP 中解放出来，渗透到了系统的每一个角落，可以在用户需要的时候智能推荐，让服务从被动转向主动。

需要回答的另一个问题是：怎么安全、准确地识别用户意图，并精准匹配相应的服务呢？

答案是 AI 与意图感知能力的系统级落地。

简单来说，OPPO 通过整合地理位置、行为习惯、设备状态等多维感知数据，构建了更精准的用户意图识别模型。在保障用户隐私安全的前提下，意图识别模型可以结合上下文背景和情境，对用户意图进行理解和分析，实现服务的精准触达。

直接的例子就是出行场景。

用户只需给小布助手一个 “打车回家” 的指令，经授权即可自动关联当前位置、结合历史行程判断 “家” 的位置，将信息同步给打车服务下单，并通过语音通报打车进程，整个过程甚至不需要看一眼屏幕。

不只是 “人找服务” 流程的简化，同样被重构的还有 “服务找人”：

用户走出办公楼时，小布建议基于授权的位置信息，智能推送 “打车回家” 卡片；

用户来到某个收藏过的景点附近，系统根据用户主动标记的地点，在桌面 “弹出” 卡片提醒用户打卡；

购买过的某个餐厅的套餐即将过期时，也可以适当的时间主动提醒用户；

甚至化身为用户的 “贴身向导”，个性化推荐网红美食、打开摄像头实时翻译外文路牌或菜单、利用 AR 虚实结合进行步行导航……. 全程在用户知情、允许的前提下提供更安心、贴心的智能服务。

不难发现，小布助手、小布建议等作为 OPPO 智慧服务的 “主阵地”，悄然完成了从 “工具” 到 “智慧服务伙伴” 的角色转变，通过重塑 “人与服务” 的连接通路，为服务分发赋予了新的想象空间。

02 告别适配困扰，为开发者和用户搭了一座桥

站在开发者的立场上，当 AI 能够读懂用户、预判场景，意味着人与服务的关系将被重新定义。

不同于移动互联时代的 “应用为王”，越来越多的企业和开发者已经意识到：在 “智能体” 的新叙事里，服务不应再被封装在一个个 APP 内，而是以可感知、可理解、可调用的形态存在于系统中，需要协同产业上下游构建意图驱动的智慧服务生态。

比如 OPPO 和支付宝的合作，双方基于 A2A 协议行业首发了多智能体互联协同方案 Agent hub access（AHA），未来小布 AI 将全面接入支付宝的 AI 出行、AI 医疗健康、AI 政务民生等服务。

只是对不少开发者来说，智慧服务生态是理想和远方，摆在面前的却是行业普遍存在的适配困境。

每一个入口对应一套独立的交互逻辑和 UI 规范，有着不同的技术框架、API 接口和数据协议，以至于每适配一个入口，就相当于增加了一个需要独立维护的 “新客户端”。像是一道无形的高墙，阻碍了海量服务与系统级场景的深度融合，限制了整个智慧服务生态的繁荣。

OPPO 对此开出了三剂药方。

一是一套统一的 “意图标准”。

通过和头部厂商的开放合作，OPPO 定义了一套相对完善的意图标准，目前已制定了覆盖 4 大重点领域、超过 200 个场景的 “意图标准”。为了让开发者的接入更灵活和高效，OPPO 还通过定义意图框架的统一标准接口和参数，实现了快应用、原生应用、云端服务等多种形态的统一接入。

言外之意，开发者只需按照 “意图标准” 接入，服务就能在负一屏、桌面、小布助手等全场景入口分发，极大降低了适配的复杂度。

二是一站式平台赋能全开发流程。

相较于移动网页的功能缺失、原生应用的高开发成本，OPPO 在内的手机厂商纷纷选择将快应用打造为智慧服务的高效载体。为了提升快应用的开发与分发效率，OPPO 在 IDE 中提供了丰富模板和组件，集成了真机调试功能，以及统一的发布和审核流程，将快应用的上架效率提升了 50%。

同时在能力上，新增了地理围栏智能感知、与 APP 的数据互通等等，保障了快应用场景服务的精准触发和用户体验的无缝流转。

三是遵循行业标准的 3 大安全准则。

针对开发者和用户在 AI 数据安全隐私方面可能存在的担忧，OPPO 在 “意图标准” 的设计上遵循了严格的安全隐私标准：

开发者在进行端侧、云侧、快应用接入时，做到端侧敏感数据不出端，不上云；云侧脱敏数据不被追踪、不存储、不参与算法训练；数据获取全程经由用户授权，支持用户自主开启或关闭数据授权，删除数据，真正做到开发者接入无忧，用户使用服务无忧。

打一个比方的话，OPPO 扮演的是 “架桥者” 的角色，在开发者和用户间搭建了智慧服务的桥梁：让开发者能够 “理解每一个用户” 的意图，让用户可以在刚好需要的时候获得优质服务。

03 写在最后

OPPO 围绕服务分发的创新实践，验证了 AI 时代的范式转移——从 “操作触发” 走向 “意图理解”。

真格基金管理合伙人戴雨森也曾在媒体采访中提到：互联网时代的竞争是占领更多的用户时间，到了 AI 时代，企业需要思考的是如何成为智能体决策链上的必要节点。

传统的互联网模式建立在 “吸引注意力” 的逻辑上，用户需要主动打开应用、搜索、选择，再一步步完成目标。体验路径冗长且割裂，常常让真正的需求被延迟甚至遗忘。

OPPO 与开发者共建的智慧服务生态，诠释了一种新的服务范式：服务的边界从应用走向系统，从被动调用变为主动感知，服务不再需要 “寻找”，而是在场景中自然而然地 “出现”。

在新范式下，曾经困扰用户和开发者的 “窄门” 变得越来越 “宽”：

对于用户，从 “人找服务” 到 “服务找人”，更懂你、更主动、更高效、更安全的伴侣式服务体验，将成为 AI 时代的基础设施。

对于开发者，可基于意图识别、场景触发、系统协同等能力，快速构建千人千面的安全智慧体验，实现价值的最大化释放。