24小时实测苹果 Siri AI：macOS 27 的智能助手能接管你的工作流吗？

苹果在WWDC上展示的Siri AI终于随着macOS 27“Golden Gate”开发者测试版来到了Mac平台。经过对搭载M5芯片的MacBook Air和MacBook Pro超过24小时的实际体验，我们发现这个被寄予厚望的智能助手在处理本地数据时展现出了一定的潜力，但其在应用内的自动化能力仍处于早期阶段，这可能意味着它离真正的“生产力革命”尚有距离。 与iOS 27开发者测试版不同，macOS 27的设置页面中没有出现“索引进行中”的提示框。用户尚不确定Siri AI是否已经完成了对本地文件和文件夹的索引，这或许为后续的一些不稳定表现埋下了伏笔。 在具体的功能测试中，Siri AI展示了其对上下文理解与数据分析的能力。当用户在Finder中选取多张性能基准测试截图，并要求其计算平均分数时，Siri在大多数情况下表现良好。它能够智能地区分单核与多核CPU分数以及GPU分数，计算出平均值，并将结果整理成易于阅读的表格。这一功能与苹果在WWDC主题演讲中展示的，在Spotlight中使用“询问Siri”分析本地文件数据的场景相吻合。 然而，Siri AI的逻辑能力并非无懈可击。当用户混入过多不同类型测试的截图时，Siri容易被干扰。特别是在同时包含像Geekbench、PugetBench这样的合成分数，以及像Blender渲染测试和4K视频导出测试这样以时间为基础的结果时，它更可能出错。此外，在分析Cinebench截图时，图像中可见的CPU排名数据有时也会导致Siri抓取错误信息，搞错数字。这些失误反映出，Siri AI在处理混杂、非结构化视觉数据时的鲁棒性仍有待加强。 在自动化操作方面，Siri AI的局限性更加明显。尽管它能够启动应用程序，但当前版本无法在应用内执行具体操作。用户曾尝试利用Apple Intelligence创建快捷指令，以实现自动运行Geekbench和Cinebench测试。结果，为Geekbench生成的自动化流程虽然能打开应用并进行截图，却遗漏了实际运行测试的关键步骤；而为Cinebench创建的快捷指令中，甚至直接将“等待你运行测试”作为了一个操作步骤。这说明Siri AI目前更多是在提供一种辅助性的对话界面，而非端到端的自动化解决方案。 值得关注的是，如果开发者能够持续扩展App Intents框架，Siri未来或许能在应用内执行复杂的自动化操作。但从目前的体验来看，对于已经习惯手动控制、甚至多年前就已关闭Mac端Siri的用户而言，新一代Siri AI最多只能帮上一点忙，除非后续版本有重大改进，否则他们可能仍倾向于手动处理数据。其在苹果生态内部的强大能力目前仅停留在初步印象阶段，在正式版于今年晚些时候发布前，Siri AI仍有大量优化空间。

EntAI观察

Siri AI在Mac上的首次亮相，反映出苹果在端侧智能的战略路径：以本地数据索引和语义理解为基础，构建一个深度融入操作系统的智能层。其能够解析截图中的分数并生成表格，展示了将非结构化视觉数据转化为结构化信息的潜力。然而，无法在应用内执行自动化操作这一核心短板，可能让Siri AI在Mac这类以生产力和复杂工作流为主的设备上，面临比在iPhone上更明显的局限。这或许说明，苹果的AI当前更倾向于扮演一个被动的信息分析者，而非一个主动的任务执行者。如果苹果希望在AI助手领域真正与竞争对手拉开差距，打通系统级操作与第三方应用的自动化，将是其必须跨越的关键鸿沟。