蘋果在人工智能領域的步伐似乎遭遇了阻礙?；赝ツ耆蜷_發者大會（WWDC）上，蘋果曾雄心勃勃地宣布了一系列人工智能（AI）功能。然而，一年時間轉瞬即逝，蘋果在這一領域的進展卻似乎并未如預期般順利，相較于去年6月，其與競爭對手的差距甚至有所拉大。有外媒指出，蘋果或許可以從競爭對手的三大AI功能中汲取靈感，以實現快速追趕。

首先，谷歌的Notebook LM為蘋果提供了一個值得學習的范例。這款工具支持用戶自定義指令，并新增了多語言支持，其音頻概述功能對于閱讀冗長且技術密集的機器學習論文尤為便捷，極大地提升了效率。

其次，Anthropic公司的模型上下文協議（MCP）同樣值得蘋果關注。MCP作為一個開放標準，使得大型語言模型（LLM）能夠通過統一界面與外部工具、API和平臺安全、無縫地交互。令人矚目的是，MCP已被包括OpenAI、谷歌DeepMind、微軟在內的眾多知名公司采納，并有可能成為LLM與平臺交互的新標準。考慮到蘋果已有的Siri意圖和Siri捷徑框架，蘋果或許正在醞釀一個類似MCP的協議，這將為用戶帶來前所未有的便捷體驗，例如，用戶或許能夠要求LLM（甚至Siri）根據Pages文檔自動生成Keynote演示文稿。

再者，OpenAI的屏幕共享功能也是蘋果不可忽視的一環。雖然蘋果已經提供了視覺智能功能，允許用戶通過點擊并長按查看詳細信息、翻譯文本等，但視頻和屏幕共享功能的缺失卻限制了其AI應用的廣度和深度。想象一下，在瀏覽餐廳菜單時，如果能直接通過屏幕共享向AI咨詢食物過敏問題，那將是多么便捷的體驗。然而，目前蘋果用戶卻不得不依賴于傳統的照片識別方式，這無疑降低了AI的實用性。

盡管近年來AI的話題熱度不減，但對于更廣泛的受眾而言，他們仍然難以將AI真正融入日常生活。要讓AI變得有用，關鍵在于在用戶已經熟悉的環境中提供便捷的服務，而不是讓他們在應用之間來回切換。當然，這些功能的實現可能涉及對敏感數據的服務器端處理，但只要用戶了解這一過程，他們就有權決定是否使用這些功能。因此，因隱私挑戰而放棄這些功能的開發，顯然已不再是明智之舉。

面對競爭對手的迅猛勢頭，蘋果在AI領域的追趕之路顯然不會一帆風順。但若能積極借鑒和學習競爭對手的先進經驗，蘋果仍有望在AI領域實現彎道超車，為用戶帶來更加便捷、智能的體驗。