国内个人助理创业：需求、生态与付费的考验

当AI个人助理Muse上线不足两个月就斩获1040万次下载量后，国内迅速掀起了个人智能助手（Personal Agent）的研发热潮，“打造中国版Muse”成为行业关注的核心方向。

一批创业团队正加速入场：曾任职于字节跳动的前豆包PC端产品负责人，如今推出主打持续记忆与主动服务的Today AI；以通用任务执行见长的团队，近期推出配备邮箱、电脑等工具的个人助手Cue；从AI硬件起家的团队，则将重心转向新一代操作系统，用户可通过网页或自有硬件使用助手，同时配套开发新的AI硬件。

这些团队探索着不同的产品路径：要么在手机、电脑上提供独立的智能助手软件，要么与硬件深度融合，以硬件为入口。在软件领域，有的产品侧重持续感知用户需求并主动提供帮助，有的为AI配备独立的账号与执行环境，还有的尝试连接用户现有设备，通过多入口接收指令。这些方向并不互斥，但各团队的切入点各有不同。

不过，国内创业团队推出的智能助手，首先要面对大厂免费产品的竞争。目前，字节跳动的豆包、阿里的千问已积累大量用户，两大平台还在持续为产品增加办事能力。大厂可将新功能快速推送给已有用户，而独立团队需要解决的核心问题是：自身提供的便利，能否让用户持续使用，甚至愿意放弃大厂的免费服务而为其付费。

另一方面，即便获得用户，也未必能帮用户完成跨平台任务。国内的购物、出行、支付等服务分散在不同平台，智能助手要跨App执行任务，需获得服务方许可。此前有团队推出相关协议后，大量主流应用明确拒绝AI代操作。现阶段，智能助手仍难以在不同应用间顺畅运行。

据行业调研，尽管通用型助手是行业愿景，但对创业团队而言，需在产品逻辑上有所取舍。部分团队选择从细分场景切入：有的先从记事、日程管理等生活基础功能做起，逐步拓展服务范围；有的集中打磨某一项生活功能；还有的优先服务创作者、个人IP等特定人群。这些团队的共同思路是，先争取部分用户的持续使用与付费，再考虑扩大服务范围。

某个人智能助手团队负责人表示，个人智能助手的概念虽有吸引力，但如果无法让用户持续使用并付费，就难以实现商业价值。

当“AI接管日常生活”的热潮进入国内，用户习惯与服务生态的差异也逐渐显现。中国版Muse能否复制海外路径？甚至智能助手是否能成为一门可持续的生意？投资人、创业公司与大厂，都已置身这场尚未揭晓答案的探索中。

要让个人智能助手进入普通人的生活，首先要证明需求的真实性。今年以来，各类智能助手产品迎来爆发式增长，覆盖从编程到办公再到生活的多个场景。随着应用场景不断细分，厂商需要为用户提供明确的使用理由。

深圳某开源智能助手团队，从聊天机器人项目起步，逐步发展为可调用工具、操作电脑的助理，同时推出面向企业的平台，帮助客户搭建智能体、工作流等。团队表示，个人智能助手并非全新品类，更多是一种场景化应用，当前的核心挑战是，在已有通用AI工具的环境下，如何让个人用户愿意为新的助手付费。

海外风投机构的报告显示，美国AI用户中，同时使用通用助手和专用AI工具的比例从去年的60%升至72%，用户会根据具体需求选择不同工具。这提示，个人智能助手与通用AI工具并非完全冲突，前提是能在日常场景中提供真实的便利。

某主打生活管理的个人助手，采用“以任务为中心”的设计，将待办事项从聊天记录中提取到主界面，目前先提供记事、日程管理功能，未来计划拓展订酒店、机票等服务。团队称，他们计划先通过国内市场打磨产品，后续再推进海外布局。

个人智能助手要持续服务用户，需精准把握提供帮助的时机。某主动式助手团队，尝试从用户授权的屏幕内容、聊天记录中整理待办与任务，核心是实现主动性感知，需要持续判断用户的需求时机。

这种判断并不容易，用户信息会不断变化。海外测试案例显示，智能助手能发现用户新旧行程的矛盾并主动确认，这种能力依赖于对邮箱等信息的掌握，但国内用户的信息分散在多个超级App中，助手若无法获取这些信息，能否实现合格的主动服务仍待验证。

某团队认为，除了微信，还有其他信息来源可利用，比如飞书、日历、健康数据等，这些都能为助手理解用户提供线索。

不过，并非所有团队都想从一开始就覆盖用户的全部生活，尤其是缺乏充足资金的创业公司。某手机助手团队计划保留记忆与主动性，但仅集中打磨一项生活功能，避免追求大而全带来的成本压力与差异化不足问题。团队认为，将单一功能做到让用户愿意每天使用甚至付费，更容易在大厂的资源竞争中找到突破口。

创业团队虽已在小范围验证产品逻辑，但从0到1之后，将面临与大厂的资源竞争。大厂可在原有产品中不断加入生活服务能力，有足够资源打通外部生态，而独立团队的获客需从零开始。

今年以来，阿里、字节等大厂持续推进通用AI工具的生活服务能力，比如接入出行、缴费等功能。创业团队需在交互设计上寻找突破口，将提醒、待办等功能从会话流中提取到主界面，提升核心价值的可见性。

但这种差异化可能难以维持，框架开放与开发工具的进步，让更多团队能快速复制类似功能，而模型厂商的进化速度更快，让投资人对AI应用项目保持谨慎态度。不过，创业团队认为，短暂的领先也值得争取，大厂虽有资源优势，但项目可能因短期数据不佳被终止，创业团队的产品领先虽有限，仍有重要价值。

即便争取到用户，跨平台服务的门槛仍未解决。大厂可打通自家服务，但用户的生活场景分布在不同平台，智能助手要替用户办事，迟早需要突破平台限制。

某大厂产品经理表示，若所有平台都开放权限，每个App的后台将被统一管理，这是厂商不愿接受的。此前某团队推出相关协议后，大量主流应用拒绝AI代操作，生态壁垒仍较坚固。

海外案例显示，通用智能助手也曾遭遇平台壁垒，比如被阻止代用户购物。业内认为，国内App生态的开放可能需要数年时间，短期不会有明显变化，而大厂推动平台改变的速度较慢，跨平台打通的难度较大。

个人智能助手要帮用户打理日常，却难以突破平台限制，这一矛盾成为当前的核心问题：若无法接手真实的生活事务，谁来为智能助手买单？

个人智能助手的商业化面临多重挑战，需在良好的用户体验与持续的算力成本间找到平衡。冷启动阶段就需承担后台运行、主动服务带来的算力成本，需先跑通这一阶段，才能讨论付费订阅模式。

某团队表示，创业不仅需要用户量，更需要收入，免费模式无法支撑大量用户的算力成本，后续可能停掉免费额度，先看用户的付费意愿，再考虑推广。

与传统产品不同，智能助手的核心成本来自模型运行的算力。不同模型存在成本与速度的平衡问题，便宜快速的模型可能无法准确理解需求，团队看好未来模型能力提升与成本下降，认为好用的模型终将普及。

成本压力并非个例，某团队测算，要实现通用主动服务，单用户每月成本至少千元，远高于用户的付费意愿。业内认为，当前模型尚未针对个人智能助手场景优化，这是成本高的重要原因。

从特定人群中寻找付费需求，是一种可行的运营思路。有投资人提出，高价AI订阅可聚焦编程、创作等细分需求，团队可先服务小部分付费用户，再拓展大众市场。

头部智能助手推出付费方案，但尚未披露收入情况。除了订阅，交易分成也是讨论方向，但需平衡收入与用户体验，避免助手为了成交牺牲用户利益。

在用户愿意付费前，创业团队能否获得资本支持？部分投资人近期重新关注AI应用，但仍更关注基础设施，创业团队需先验证产品可行性，再寻求融资。

与其他团队不同，某团队靠企业业务支撑，开源与个人产品用于获客，收入来自企业订阅等，尚未融资，资金压力较小。团队认为，个人智能助手的最终形态仍不确定，国内的发展路径也待观察。