很久没有更新了。今天这篇内容，融合了我最近关于AI原生（AI Native）这个话题的思考。每个字都是干货 。 结论一：AI Native “ 不是 在手机APP上加了个AI助手”。 结论二：AI原生是五个底层逻辑的重构——I ntent-First、Context-Aware、Generative Logic、Skill Orchestration、Result-as-a-Service。 这五条是我自己总结出来的。绝对的 Martin Native Thinking 。 第一次是我在研究一个国外的AI搜索优化软件，叫做Profound.ai。在2025年 融了好多轮资。整体的感觉是界面很干净，功能很强大。但是设计风格，和我们以前做的SaaS软件好像也没有什么特别大的区别。 这时候我有了第一个疑问：是不是只要在AI上套层壳，就算是AI原生了？ 第二次，是在研究一个国内的同类竞品。它的特色是加了一个像Deepseek一样的AI对话框。 当时会上别人问我怎么看这个AI对话框的时候， 说了一大堆——有AI、交互很流畅、用起来很智能……说完我自己都觉得虚…… 这时候，我又有了 第二个疑问：是不是只要加个AI对话框，就算是AI原生了？ 其实2012年前后，智能手机刚出来的时候，也遇到了类似的困惑。但凡你加一个手机版App，都敢叫自己Mobile First。 但Mobile First和Mobile原生是两回事。 Mobile Native这个概念，真正想说的是： 有些能力，是手机原生内置的，PC天然不具备。 把这些能力用到极致的产品，才叫Mobile Native。 15年前，业界大佬Marc Anderssen等人对Mobile Native的经典总结是四个词： Location（位置）、Camera（摄像头）、Touch（触屏）、Sensor（传感器）。 这些产品之所以只能在手机上诞生，是因为它们把手机独有的能力发挥到了极致。 AI Native的产品，一定用到了AI独有、而移动互联网不具备的能力。 Mobile Native是 Touch-First ：交互的起点是你的动作。你得用手指点、划、按，告诉它“怎么做”。 AI Native是 Intent-First ：交互的起点是你的意图。你不需要告诉AI“怎么做”，你只需要告诉它“想要什么”。 移动互联网时代，你想订机票：打开携程→选日期→选出发地目的地→比价→填乘客信息→付款。六个步骤，每一步都要你亲自动手。 AI Native：你说“下周二去深圳见客户，帮我安排一下”。AI自己去查你的日历、去比机票价格、去订票、顺手预约好接机。你说完这句话，任务就结束了。一句话。 判断标准：如果一个产品还需要你一步步操作才能完成任务，它就不是AI Native。 AI Native的产品，用户只负责提出意图，AI负责拆解和执行。 Mobile Native靠的是 Sensor（传感器） ：GPS知道你在哪，陀螺仪知道手机朝向，光线传感器知道环境亮度。感知的是物理世界的上下文。 AI Native靠的是 Memory（记忆）和Understanding（理解） ：AI记得你上次聊到哪了，理解你此刻的状态，知道你的长期偏好。感知的是认知层面的上下文。 你打开美团，它根据GPS推荐附近餐厅。这是物理上下文——它知道你在哪，但它不知道你今天刚体检完、血脂偏高，不该碰红烧肉。 AI Native：你对AI说“推荐个午饭”。AI结合昨天你说胃不舒服、上周你搜过减脂食谱、下午两点你有重要会议不能犯困，推荐你：“街角那家的藜麦沙拉，清淡且饱腹感强，25分钟送到。” 判断标准：如果一个产品每次都要你从头说一遍需求，它就不是AI Native。 AI Native的产品，越用越懂你，像相处多年的助理。 03 Generative Logic（生成式业务逻辑） Mobile Native是 Feed（信息流） ：界面是预设好的。产品经理设计好骨架，算法往里面填内容。你看到的，是别人提前塞给你的。 AI Native是 Generative Logic（生成式业务逻辑） ：业务逻辑是实时生成的。没有固定的按钮，没有固定的排版。AI根据你此刻的需求，当场生成一个专属程序。 比如你是一个连锁奶茶店的区域经理，你想知道 “为什么朝阳区三家店，周末下午的杨枝甘露销量总是比海淀区低30%？”软件时代的做法，是打开BI软件，看到一个固定仪表盘，你可以进行一些手动的筛选。你对比了一下朝阳区和海淀区的数据。找到可疑点，自己去发现问题。然后自己一条一条去看客户留言去确认。最后得出一个结论。 整个过程：你在一个预设好的、固定的界面框架里，自己拼凑答案。 App给你的是原料，你得自己炒菜。 AI Native的做法：你直接对着AI说：“帮我分析一下，为什么朝阳区三家店周末下午的杨枝甘露销量比海淀区低30%？” AI帮你生成一段专属的代码，帮你查询数据库里的销售数据，帮你查询两个地区的天气情况，帮你自动抓取客户留言... 最后，它不会给你一个fancy的dashboard，但是会给你一个对比表格，以及它自己的分析。而生成的代码 判断标准：如果一个产品的界面是固定的、需要你学习怎么用，它就不是AI Native。 AI Native的产品，界面随需求而变，用完就消失。 04 Harness & Skill（驾驭与技能） Mobile Native是 App-Centric（以应用为中心） ：每个APP是一个独立王国。你在微信聊天、在淘宝购物、在美团点餐，数据和功能是割裂的，来回切换是家常便饭。 AI Native常被描述为 Agent-Centric（以智能体为中心） ，但这只说对了一半Agent描述了AI替你跑腿的 表象 ，却没有回答那个真正关键的问题： AI凭什么能替你跑腿？ 答案是：Harness。
如果说大模型是“马”，那么Harness就是驾驭马的“ 挽具 ”。而Skill就是这套挽具的核心。
用一个例子感受Harness的存在，你说：“周六晚上组个局，六个人，有人不吃辣。” App-Centric的做法：打开微信拉群→打开大众点评找餐厅→打开美团下单团购→打开高德分享位置。你是那个调度者，每一步都要亲手操作。 Agent-Centric的描述（表层的）：AI帮你拉群、订座、标记日历、生成集合点。听起来很爽，但你会问：它怎么做到的？ 这个黑箱让人既期待又不安。 Harness-Centric的真相（底层的）：AI在接到任务后，在后台发生了这些事： 意图拆解：识别出子任务——“拉群”、“找餐厅”、“订座”、“标记日历”、“生成集合点”。 Skill匹配：为每个子任务匹配对应的Skill。比如“找餐厅”匹配了“大众点评搜索Skill”和“口味过滤Skill”（筛掉川菜、湘菜）。 动态编排：生成一段联结代码，把这些Skill串起来。比如：先调“联系人Skill”确认哪六个人→调“口味过滤Skill”筛出候选餐厅→调“订座Skill”锁定位置→调“日历Skill”创建事件→调“地图Skill”生成集合点。 执行与纠错：如果订座Skill返回“该时段已满”，Harness会自动触发“时间偏移Skill”，查询前后半小时的空位，或者重新调用“找餐厅Skill”换一家备选。 整个过程，AI不只是“帮你做”，它是驾驭了一群数字Skill为你协同工作。 所以，判断一个产品是不是真正的AI Native，不能只看它有没有“代理”的表象，要看它有没有 Harness的能力 。
05 Result-as-a-Service（结果即服务） 移动互联网二十年，所有产品都在抢你的时间。AI Native第一次说： 我不要你的时间。 Mobile Native的商业模式是 Engagement（时长） ：产品的KPI是你用了多久。抖音希望你刷到凌晨，微博希望你永远刷热搜，小红书希望你一直种草。 你的注意力，是商品。 AI Native的商业模式是 Disengagement（解放） ：产品的KPI是多快帮你解决问题然后让你离开。你越快离开，说明AI越高效。 你的时间，是商品。 你想知道“怎么去机场最快”。打开高德，查路线，顺便看了一眼附近加油站的优惠，又刷了一会儿本地热搜。3分钟过去了，信息是查到了，但时间也没了。 AI Native：你问“怎么去机场最快”。AI说：“现在东三环堵死，走机场二高速，35分钟到。我已经帮你预约了3点出发的专车。” 对话结束。5秒钟。 判断标准：如果一个产品还在想办法留住你，它就不是AI Native。 AI Native的产品，把时间还给你。它赚的是帮你省下时间之后，你愿意分给它的那一部分价值。 AI按需写代码、调工具 App-Centric（以应用为中心） Harness动态编排多个Skill，跨应用跨平台协同执行，用户只看结果 解放你的时间，只看结果，Result as a Service
Mobile Native是把手机的独有能力发挥到极致。 AI Native是把AI的独有能力发挥到极致——理解意图、积累上下文、生成业务逻辑、自动调度技能、结果交付。 这五个特征共同构成了AI Native的完整图景。只用了其中一两个的产品，是AI-enhanced（AI增强），不是AI Native。 下次再有人拿着加了个对话框的APP说“这是AI Native”，你知道该怎么回了。 对照这五条，你现在每天在用的工具，哪个算AI Native？哪个是披着AI外衣的Mobile Native？发个朋友圈说说你的判断，我来帮你把关。 大家如果喜欢我的文章，顺便点下「在看」和「赞」，这篇写得比较硬核，能看到这里的都是真爱，谢谢啦。
夜雨聆风
