苹果在人工智能领域的步伐似乎遭遇了阻碍。回望去年全球开发者大会（WWDC）上，苹果曾雄心勃勃地宣布了一系列人工智能（AI）功能。然而，一年时间转瞬即逝，苹果在这一领域的进展却似乎并未如预期般顺利，相较于去年6月，其与竞争对手的差距甚至有所拉大。有外媒指出，苹果或许可以从竞争对手的三大AI功能中汲取灵感，以实现快速追赶。
首先，谷歌的Notebook LM为苹果提供了一个值得学习的范例。这款工具支持用户自定义指令，并新增了多语言支持，其音频概述功能对于阅读冗长且技术密集的机器学习论文尤为便捷，极大地提升了效率。
其次，Anthropic公司的模型上下文协议（MCP）同样值得苹果关注。MCP作为一个开放标准，使得大型语言模型（LLM）能够通过统一界面与外部工具、API和平台安全、无缝地交互。令人瞩目的是，MCP已被包括OpenAI、谷歌DeepMind、微软在内的众多知名公司采纳，并有可能成为LLM与平台交互的新标准。考虑到苹果已有的Siri意图和Siri捷径框架，苹果或许正在酝酿一个类似MCP的协议，这将为用户带来前所未有的便捷体验，例如，用户或许能够要求LLM（甚至Siri）根据Pages文档自动生成Keynote演示文稿。
再者，OpenAI的屏幕共享功能也是苹果不可忽视的一环。虽然苹果已经提供了视觉智能功能，允许用户通过点击并长按查看详细信息、翻译文本等，但视频和屏幕共享功能的缺失却限制了其AI应用的广度和深度。想象一下，在浏览餐厅菜单时，如果能直接通过屏幕共享向AI咨询食物过敏问题，那将是多么便捷的体验。然而，目前苹果用户却不得不依赖于传统的照片识别方式，这无疑降低了AI的实用性。
尽管近年来AI的话题热度不减，但对于更广泛的受众而言，他们仍然难以将AI真正融入日常生活。要让AI变得有用，关键在于在用户已经熟悉的环境中提供便捷的服务，而不是让他们在应用之间来回切换。当然，这些功能的实现可能涉及对敏感数据的服务器端处理，但只要用户了解这一过程，他们就有权决定是否使用这些功能。因此，因隐私挑战而放弃这些功能的开发，显然已不再是明智之举。
面对竞争对手的迅猛势头，苹果在AI领域的追赶之路显然不会一帆风顺。但若能积极借鉴和学习竞争对手的先进经验，苹果仍有望在AI领域实现弯道超车，为用户带来更加便捷、智能的体验。
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