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vivo AI 全球研究院院长周围:云端大模型相对容易,真正难的是端侧 AI

2025 年 10 月 13 日
在 商业
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 vivo 副总裁、OS 产品副总裁,vivo AI 全球研究院院长 周围

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2025 vivo 开发者大会期间, vivo 对外集中呈现了蓝心智能战略、原系统 6(OriginOS 6)、蓝河操作系统 3(BlueOS 3) 的最新成果。其中,端侧大模型成为了本次大会的重点。

以蓝心大模型矩阵为例,体量更轻的 3B 端侧多模态推理大模型,在语言能力和逻辑推理能力得到了加强,使用体验与参数更大的 10B 大模型相当,但占用内存更小。

蓝心个人智能框架,则允许大模型通过全域感知和多模态数据融合,理解用户意图,还能通过个人化数据沉淀不断加深对用户的理解。2025 年,意图框架 2.0 全面兼容 MCP 协议,推出适配智能体协议 A2A,与开发者共享意图、技能和上下文能力。

可以看到的是,在此次开发者大会上,千亿参数规模的基础大模型不再是手机厂商的重点方向,vivo 更多关注在参数规模更小的端侧模型上。

“ 现在大模型主要是两个方向,一是满足日常推理和复杂任务的拆解;二是通用人工智能。”

vivo 副总裁、OS 产品副总裁,vivo AI 全球研究院院长周围表示,vivo 从 2024 年就意识到,持续在通用人工智能领域卷下去不太现实。比如,做个 4000 亿参数的大模型,可能要花 50 亿元买算力,其中电费就达到 15 亿元。往后每年还要持续烧钱,很多创业公司根本卷不动。

之后, 当 DeepSeek 出现,所有厂商在千亿大模型上的能力一下子被拉齐。因为 DeepSeek 做到了完全开源,可以让第三方平台满血部署。

“ 但这是否意味着我们要放弃云端?” 周围称,答案是否定的。对于手机厂商而言,云端的功能相对容易做,真正难的恰恰是端侧的能力。

为了能够让手机端侧的 AI 能力往前更进一步,vivo 原系统 6 以更直觉化的方式,减少了用户操作步骤,将现实中的沟通习惯下意识地运用在手机系统界面,以此提高任务完成效率。

vivo 的手机助手,则支持屏幕主体自动识别和意图理解,可以将收藏的内容进行 AI 提炼、分类整理,还能关联日程和地址等信息。目前,蓝心小 V 可以调用的手机和生态应用技能超过千余个,应用场景从手机延伸到了车机和智能家居。

蓝河操作系统 3 则为智慧应用开发提供了生成式 UI 能力。在使用蓝河 Studio 时只需要输入文字或参考样例,Coding Agent 就会根据指令自动编写代码,并支持多轮对话、项目级理解等能力,以此提升开发效率。

但不可否认的是,除了以上的种种功能优化和升级,在智能手机端侧 AI 往前发展的过程中,依然存在着一些需要打通的障碍。

“ 尤其是手机智能体执行任务时,我们只能做厂商自己的功能、自己的应用,比如说秀一下是否流畅、调一下亮度、连接一下 Wi-Fi 都没有问题。但是你想跨应用时,应用厂商的安全授权标准和手机终端厂商存在一个讨论的过程。”

周围表示,为了解决这些问题,作为一个终端厂商,vivo 第一是要积极推动行业标准的建立,第二是 AI 技术从现在到成熟还有几年的过程。“ 随着手机厂商的能力每年越来越成熟,互联网行业需要和终端厂商一起服务用户的时候,我们自然就会一拍即合。”(文 | 科技潜线,作者 | 饶翔宇 编辑 | 钟毅) 

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