豆包验证为什么老验证失败

大家好，我是兰老师。那么最近呢，豆包手机横空出世，却又遭遇封杀。一款能帮着跨 app 比价下单，自动整理攻略，帮你处理工作，甚至能自动点外卖的手机，刚发售就被微信、银行、淘宝及各大电商 app 集体拉黑，理由呢是安全风控加隐私保护。 豆包手机靠系统权限实现跨应用操作，这种模式直接打破了 app 界互补干扰的沙箱机制，对各大平台来说，会担心账号盗用、虚假教育的隐患。更关键的是， 跨应用功能去读取屏幕信息，即便官方承诺本地处理数据，平台也无法验证其真实性，一旦泄露支付密码等敏感信息，法律风险与用户投诉将接踵而至。 深层的矛盾在于商业模式的春季，淘宝等平台的核心营生呢，依赖注意力经济太平广告、首页推荐流、商家进价排名等流量服务 成了硬币根基。像豆包手机能直接绕过广告与推荐流，凭语音指令联动多平台比价下单， 大幅缩短了用户停留时间。这相当于呢，让抖包成为了用户与 app 界的中介，将淘宝从流量入口降级为单纯的工具接口，直接动摇了平台流量变现的核心逻辑，促进了最根本的经济利益。 最后是运营秩序的破坏。电商平台精心设计优惠体系、会员权益，本次为了引导消费提升转化， 背后是大量的推广成本投入，而豆包手机能一键跳过所有引导环节，精准筛选最优优惠完成交易，让平台的营销策略彻底失效。前期投入打了水漂，稳定的运营秩序被完全打乱，就像精心布置的棋局，被外力直接掀翻了棋盘。 平台呢，自然要全力抵制。这项抵制本质是新旧生态碰撞下的利益与规则重构，而这与物业行业正面临的转型困境高度相似。 物业推行智慧化时，不少企业也陷入类似误区。有的呢，急于引入 ai 巡检、自动代扣等技术，却未明确设备权限边界，引发业主对隐私泄露的担忧。 有的企业在大力推行社区增值服务，售卖各种商品的同时，却忽视了基础服务质量，如同平台沉迷流量变现而偏离用户需求。 其实，破局的关键相通，像豆包后期主动闲置权限、明确服务边界一样，推行智慧设备前公司运图与数据规范、公开收费标准与收着明细， 调整服务规则前充分征求业主意见，才能在创新与信任间找到平衡。最后呢，来老师想问您觉得豆包手机的婚纱是不是动了平台里的蛋糕？

siri 出来了十三年，还是只能帮你设个闹钟，但是豆包手机刚发布就能帮你自动点外卖、刷视频回消息了，这中间到底发生了什么？为什么一些大厂对豆包手机做了限制？这期视频可能会有一点长，但是你看完的话，相信对于豆包手机会有一个新的视角。 先回顾一下第一代语音助手为什么失败？二零一一年，苹果推出了 siri。 二零一四年，微软推出了 gardener。 二零一六年，谷歌推出了 assistant。 二零一七年，三星推出了 bixby。 这些产品都想帮用户操作手机，但是都失败了，为什么？根本的问题就是它们都依赖 a p p， 厂商主动适配 siri 想操作微信，对不起，微信不给你开接口。谷歌的 assistant 需要 app 实现特定的 intent， 愿意适配的厂商寥寥无几。说白了，没有人愿意给竞争对手开后门，这条路是走不 通的。现在的 g u i agent 不 一样，核心的突破是不再依赖 a p i， 而是直接看屏幕来操作，截图、视觉模型分析、输出、点击坐标、执行操作、循环往复。这一切都离不开现在飞速发展的大模型领域。 二零二五年，这个赛道已经非常拥挤了。字节的豆包手机、揭月星辰的 g e lab zero， 智谱的 auto g l m， 国外有 ansorek 的 computer use， open ai 的 operator， 苹果的 apple intelligence， 谷歌的 gemini， 华为的盘古也都在布局。说说豆包手机的技术架构，来自官方的白皮书。端侧有 n p u 推理引擎和 t e e 的 可信执行环境，本地会跑 o c r 多膜态、大模型等。端侧的优势是低延迟、隐私保护，离线也能用。云端是自洁自研的大模型，部署在机密计算容器里，用的是 s、 g x 或者是 t d x 技术，理论上连 自洁工程师都看不到。用户数据传输用的是双向 t l s 认证，还有端到云的二次加密。白皮书明确写了敏感数据不会参与训练，用完即删。安全方面，白皮书提到了六大类的高敏操， 需要用户二次确认。安全设计确实专业，但是开源方案透明度更高。为什么通用多膜态模型做 g u i 操作效果很差？看一组数据， g b t 四 o 的 准确率只有百分之十 九点六， jimmy 是 百分之三十六点六，而专用的 g e lab zero 四 b 达到了百分之七十三点四，差距非常明显。它的原因也很简单， 通用模型没有学到过，看这个界面该点哪里，坐标精度不够也不理解，下拉、刷新、左滑、删除这些手势。专用的模型用了三千一百四十六个人工标注，动作训练还用强化学习，优化策略，这就是为什么专用模型效果更好。但是问题来了， 一些 app 对 于豆包手机做了兼容性的限制，有媒体实测二十三款 app， 八款是使不动的，限制率约百分之三十五。限制手段从技术层面来说，有很多，检测操作间隔和轨迹规律，人的操作有随机性，机器操作太规律了。敏感页面有黑屏保护，这背后有深层的商业考量。 对于平台来说， ai 绕过了广告和推荐算法，减少了用户停留时间，还能自动比价，直接影响收入。对于 ai 厂商来说，这是 争夺入口和声带控制权的关键战场。对于用户来讲，想要效率提升，但是功能在大部分的时候都是受限的。技术路线对比，系统级的集成体验是最好的，但是最容易被检 测。 adb 方案开源灵活，但是需要电脑，普通用户用不了。无障碍服务不需要 root， 但是权限受限。浏览器 agent 的 跨平台，但是只 能操作外部应用。硬件要求，比如说四 b 模型，需要消费级的 gpu 的 显存，在端侧 npu 上跑七 b 模型十分流畅，还需要两到三年目， 目前是没有完美的方案的。我自己也做了一个 demo， 无障碍服务，加上外部模型 a p i， 最开始使用拉默 c p p， 端测部署太慢了，没法用，改成局域网方案了，能用，但是电脑得一直开着。通用模型的效果很差，不同的 r o m 权限差异大，所以也没有开源的打算。未来有三种可能，第一，系统级整合， 手机厂商内置 ai 助手成标配，苹果、谷歌、华为都在布局。第二，开放生态，厂商开放 agent api， 短期内不太可能。第三，持续磨合，平台和 ai 厂商相互适应，可能持续三到五年。 我的判断是短期内手机厂商各自发展，中期可能会有行业标准出现，长期 ai 手机助手一定会成为标配，但是问题是由谁来主导？关键的变量是端测 npu 何时能流畅。跑 七 b 的 模型预计还需要两到三年，其实很多大厂早就在布局了，这个赛道太重要了，下一代的人机交互入口、用户数据入口、 app 分 发新渠道，你只看到了冰山的一角。最后留几个问题给大家讨论，第一，这种限制合理吗？是保护用户安全还是商业考量？第二，谁会胜出？系统厂商？ ai 厂商？还是开源社区？第三，端测芯片多久能流畅跑？七 b 的 模型一年？三年还是五年？ 第四，是否需要出台行业标准来规范 ai 操作手机？第五， ai 助手应该有多大的权限？隐私边界在哪里？评论区聊聊你的看法，我会一一的回复。我是寒冰巨魔，我们下期再见！

豆包手机刚火，各大 app 就 连锁封杀，这背后是一场你想象不到的暗战。让豆包替你回微信账号立刻异常下线，刷淘宝闲鱼疯狂谈验证码，用银行 app 直接禁止支付，表面是安全风控，实则是切断 ai 伸向自己地盘的手。传统 app 靠的是什么？ 是你每天泡在里面的时间和注意力。而豆包想当你的终极代理人，一旦你什么都交给 ai 师，原来的入口广告铺天价值就全被下空了。 所以，这根本不是技术问题，而是一场关于谁来控制你的屏幕和保卫战。旧的生态正在拼命抵抗新的规则，你觉得 ai 最终会突破这层围墙吗？

太惨了，豆包手机刚发布没几天，就被各类 app 接连拉黑，堪称科技圈罕见的集体封杀。但这场争议真正引爆的，根本不是权限，也不是风控，而是一个更致命的问题， ai 开始替你做决定了。 这一刻，入口和控制权被第一次真正撬动。更有意思的是，连老罗都发微博说技术革命是谁都拦不住的。因为这条路从来不是豆包一家的激进，而是整个行业的共识。 谷歌 astra、 openix、 u a cloud 的 学会点屏幕人机交互，正在从你说他打，走向你说他做。而在国内，其实这个方向更早就被验证过一次。去年，智谱让 auto 二 g l m 在 真机上完成了人类历史上真正意义上的 ai 发红包，不是脚本，不是接口，是他真的看着屏幕一步一步点出来的。 更关键的是，它不只是发红包，它可以自己打开 app 识别页面，填写信息、提交订单，完成订购下单这整套人类级操作链路。但不同的是，智普没有直接塞进真实用户手机，而是先放进云手机，隔 离隐私、可审计、可回放。而且就在今天，智普直接下场掀桌子把 auto t o m 二点零整体开源。这一步很关键，因为这意味着，会动手的 ai 不 再只掌握在少数公司手里，而是开始变成整个行业的基础能力， 开发者可以本地部署，企业可以私有化接入，数据权限、控制权都留在自己这一侧。所以你今天再回头看豆包遇到的风劲预警。风控拦截，本质不是技术对错，而是新的交互方式正在撞上旧世界的规则。 我们再看看历史上手工业者、杂蒸汽机、马车夫、抵制汽车不安全的智能手机，哪一次进步不是伴随巨大争议？所以今天真正的问题只剩下一个，如果有一天这个 ai 能做任何事，你敢不敢真的把这一步交给他？

从爆款工程机到风控对象，豆包手机只用了三天。十二月一号字节与中心联合推出的这款工程机，凭借快运用自动操作迅速走红，瞬间售庆二手市场，一度溢价数万元。然而次日，问题接踵而至，用户让豆包代为操作，微信账号因登录环境异常被强制下线， 淘宝、咸鱼等阿里西应用频繁弹出人机验证甚至闪退。农行、建行等银行 app 则以风险环境为由，直接终止登录与支付。十二月五号，豆包宣布将限制在金融类 app 及刷分场景中的 ai 操作能力。 这不仅是技术故障，更像是一场新旧模式间的地盘争夺战。传统平台依靠用户时长和入口垄断构建护城河，本质赚取的是你注意力的钱。 而豆包试图成为用户的超级管家，通过一键完成订单比价、信息整理等跨应用任务，悄然重构交互格局。一单用户习惯通过 ai 助手间接操作应用，平台将失去与用户的直接连接，广告价值也随之动摇。平台的危机并非即将到来，而是已经敲响了门。