一、AutoGLM 模型概述

智谱开源的 AutoGLM 模型是全球首个具备 “Phone Use” 能力的 AI Agent。它能够稳定完成外卖点单、机票预订等长达数十步的复杂操作流程。该模型基于智谱的 GLM 系列模型，结合视觉感知与语言理解能力，可根据人的自然语言指令，自主规划操作路径，识别手机页面，并自动模拟人类操作手机和网页，执行各种任务。

目前，AutoGLM 已支持微信、淘宝、抖音、美团等超过 50 个高频中文应用的核心场景。其定位为 “执行型助手”，与传统大模型局限于对话交互不同，它真正实现了从 “对话” 到 “操作” 的跨越，让 AI 能够直接帮助用户完成各种实际任务，极大地拓展了 AI 的应用边界。

二、技术原理与创新点

（一）基础智能体解耦合中间界面

AutoGLM 通过自然语言指令将任务规划与动作执行分离为独立模块。规划模块负责解析用户意图并生成操作序列，执行模块则专注于精准控制设备。这种设计避免了传统 RPA 依赖 OCR 的局限性，使智能体能够灵活适应复杂界面变化，在 VAB - WebArena - Lite 基准测试中，首次尝试操作成功率达 55.2%，二次尝试后达 59.1%。

（二）自进化在线课程强化学习框架（WebRL）

针对传统强化学习采样效率低、训练数据稀缺的问题，AutoGLM 引入动态课程学习机制。通过 KL 散度控制策略更新和置信度经验回放，模型能够动态调整任务难度，逐步从单步操作过渡到 50 步以上的复杂任务。应用 WebRL 后，可将 Llama - 3.1 - 8B 模型在 WebArena - Lite 上的成功率从最初的 4.8% 提高到 42.4%，性能提升显著。

（三）多模态大模型（LMM）的深度应用

AutoGLM 基于 GLM 系列模型，结合视觉感知与语言理解能力，实现对 GUI 元素的模糊匹配与长程推理。相比传统 OCR 技术，其泛化能力显著提升，支持 7 类主流 APP 的高频操作，成功率达 89.7%。这使得 AutoGLM 能够理解和处理多种类型的信息，更好地应对复杂的用户界面。

（四）奖励建模与失败恢复机制

为解决开放世界任务的监督难题，团队提出结果监督（ORM）与过程监督（PRM）相结合的奖励模型。ORM 关注任务最终结果，PRM 则细化到每一步操作的合规性。通过这种双重监督，模型在 AndroidLab 基准测试中成功率达 36.2%，远超同类产品，提高了系统的鲁棒性和适应性。

三、对各行业的影响

（一）对手机行业的影响

AutoGLM 的开源将大幅降低 AI 手机的技术门槛。此前，AI 在手机上的应用多局限于语音助手等简单功能，且各厂商研发成本较高，技术壁垒难以突破。如今，手机厂商可基于 AutoGLM 在自己的设备中复现 AI 助手，能够快速提升手机的智能化水平，推动 AI 手机生态从封闭走向开放共创。未来，手机有望成为更智能的个人助理，实现更多自动化操作，提升用户体验，甚至可能引发手机行业新一轮的技术竞争和产品迭代。

（二）对硬件行业的影响

对于硬件厂商而言，AutoGLM 为其产品智能化升级提供了契机。例如，智能手表、AI 眼镜等可穿戴设备，以及智能家居设备等，都可以接入 AutoGLM，使其具备手机级操作能力。这将拓展硬件产品的功能边界，提升产品附加值，满足用户对于智能化设备更高的需求，促进硬件行业向更智能、更便捷的方向发展。

（三）对软件开发与应用行业的影响

开发者可基于 AutoGLM 开发更多智能化应用，丰富应用场景。一方面，现有的应用程序可以通过集成 AutoGLM，实现自动化操作功能，提升用户体验和使用效率，如办公软件可实现自动文档处理、邮件发送等功能；另一方面，也会催生一批基于 AutoGLM 的全新应用，专注于利用其自动化操作能力，为用户提供更个性化、智能化的服务，推动软件开发行业朝着更智能化、自动化的方向发展。

（四）对互联网服务行业的影响

互联网服务行业将因 AutoGLM 迎来新的变革。以电商、外卖、出行等行业为例，用户可以通过更简单的指令让 AI 助手完成复杂的操作流程，如跨平台比价购物、自动预订最优行程等。这将促使互联网服务提供商更加注重服务的便捷性和个性化，推动行业竞争从单纯的内容和价格竞争，向服务智能化水平竞争转变。

（五）对人工智能行业的影响

AutoGLM 标志着大模型竞赛正式迈入 “能做能行” 的 Agent 行动时代。它为人工智能从理论研究走向实际应用提供了重要范例，推动人工智能技术与更多行业深度融合。同时，其开源模式也将激发开源社区的创新活力，吸引更多开发者参与到 AI Agent 的研发与应用中，促进人工智能技术的快速迭代和发展，加速通用人工智能的落地进程。

四、市场前景与发展趋势

随着人工智能技术的不断发展和用户对智能化需求的日益增长，AutoGLM 的市场前景十分广阔。在消费端，随着人们生活节奏的加快，对于能够简化操作、提高效率的智能应用需求旺盛，AutoGLM 能够满足用户对于便捷生活和高效工作的需求，有望成为国民级 AI 助手。

在企业端，各行业企业都在寻求数字化转型，AutoGLM 可应用于企业的办公自动化、客户服务等领域，帮助企业提高运营效率，降低成本。未来，随着技术的不断完善，AutoGLM 有望支持更多应用场景和语言，拓展全球市场。同时，与其他新兴技术如物联网、5G 等的融合也将成为趋势，进一步提升其应用价值和市场竞争力。

五、潜在风险与挑战

（一）技术层面

尽管 AutoGLM 在多项基准测试中表现出色，但仍可能存在一些技术问题。例如，在面对一些复杂多变的应用界面或特殊情况时，可能会出现操作失误或识别不准确的情况。此外，随着应用程序的不断更新和升级，AutoGLM 需要及时跟进适配，以确保其操作能力的稳定性和准确性，这对模型的维护和更新提出了较高要求。

（二）数据安全与隐私层面

AutoGLM 涉及用户手机操作和大量应用数据，数据安全与隐私保护至关重要。虽然项目支持本地与云端部署，确保数据与隐私控制权掌握在使用者手中，但在实际应用中，仍可能存在数据泄露风险，如黑客攻击、开发者违规获取数据等。如何建立完善的数据安全防护体系，是 AutoGLM 面临的重要挑战。

（三）市场竞争层面

随着 AutoGLM 开源带来的 AI 应用热潮，市场竞争将日益激烈。一方面，其他企业可能会推出类似的技术或模型，与 AutoGLM 形成竞争；另一方面，手机厂商、硬件厂商等在应用 AutoGLM 时，也可能会根据自身需求进行二次开发和优化，导致市场上同类产品增多，竞争加剧。AutoGLM 需要不断创新和优化，保持技术领先优势，才能在市场竞争中脱颖而出。

（四）伦理与法律层面

AI 的自动化操作可能会引发一系列伦理和法律问题。例如，若 AI 助手在操作过程中造成用户财产损失或其他不良后果，责任该如何界定；AI 操作涉及的用户行为数据，其使用和共享是否符合伦理规范等。随着 AutoGLM 的广泛应用，这些伦理与法律问题需要得到妥善解决，以确保技术的健康发展。

六、相关个股机会

（一）智谱 AI 相关概念股

虽然智谱 AI 未直接上市，但与其相关的概念股可能会受益。例如，一些与智谱 AI 有合作关系的上市公司，可能会因 AutoGLM 的开源而获得业务拓展机会。此外，由于智谱 AI 在人工智能领域的技术领先地位，其后续的技术研发和业务发展动态将受到市场关注，相关概念股有望受到投资者青睐。

（二）手机厂商概念股

如小米、OPPO、vivo 等手机厂商，有望受益于 AutoGLM 带来的 AI 手机技术升级机遇。这些厂商若能快速将 AutoGLM 应用于自家手机产品，提升手机智能化水平，将有助于增强产品竞争力，提升市场份额，其相关股票可能会有较好表现。

（三）硬件相关概念股

对于智能手表、AI 眼镜等硬件厂商对应的概念股，如华米科技、歌尔股份等，AutoGLM 为其产品智能化升级提供了技术支持。若这些企业能够成功接入 AutoGLM，拓展产品功能，有望提升产品销量和企业业绩，进而推动股价上涨。

（四）软件开发相关概念股

软件开发企业中，科大讯飞等在人工智能软件开发领域有深厚技术积累的公司，可能会基于 AutoGLM 开发更多智能化应用，拓展业务领域。此外，一些专注于移动应用开发的公司，若能利用 AutoGLM 提升应用的智能化水平，也将增强自身竞争力，相关个股值得关注。

综上所述，智谱开源 AutoGLM 是人工智能领域的一次重要事件，它以其独特的技术优势和创新理念，为多个行业带来了新的发展机遇，同时也面临着一些挑战。未来，随着技术的不断完善和市场的逐步认可，AutoGLM 有望在全球范围内掀起一股 AI 应用热潮，重塑多个行业的发展格局，相关个股也可能因之迎来新的投资机会，但投资者也需关注其潜在风险，理性投资。