vivo副總裁周圍：當AI不再索要數據，用户才會真正信任它

近日，2025 vivo開發者大會期間， vivo對外集中呈現了藍心智能戰略、原系統 6（OriginOS 6）、藍河操作系統 3（BlueOS 3）的最新成果。

大會後，vivo副總裁、OS產品副總裁、vivo AI全球研究院院長周圍，AI產品總經理關巖冰與AI OS產品總監黃梓勳與觀察者網等媒體進行了深度對話。他們系統闡述了vivo為何從追逐千億級雲端大模型的競賽中抽身，轉而深耕端側小型化模型的研發與落地。

vivo副總裁、OS產品副總裁、vivo AI全球研究院院長周圍

“現在大模型主要是兩個方向，一是滿足日常推理和複雜任務的拆解；二是通用人工智能。”周圍表示，vivo從2024年就意識到，持續在通用人工智能領域卷下去不太現實。比如，做個4000億參數的大模型，可能要花50億元買算力，其中電費就達到15億元。往後每年還要持續燒錢，很多創業公司根本卷不動。

尤其是在DeepSeek等開源模型的出現，極大地拉齊了行業在千億大模型層面的基礎能力後，vivo得以將更多資源聚焦於更具挑戰和價值的端側創新。

“但這是否意味着我們要放棄雲端？”周圍稱，答案是否定的。對於手機廠商而言，雲端的功能相對容易做，真正難的恰恰是端側的能力。

“端側不是目的，是讓AI消失的手段。”周圍強調，3B模型僅佔用2GB內存，卻能在750毫瓦功耗下實現200 tokens/秒的出詞速度，複雜推理能力反超去年7B模型。

更關鍵的是，它讓手機首次具備“個人記憶”——從修圖偏好到機票比價邏輯，所有決策過程在本地完成，無需上傳雲端。“當AI不再索要數據，用户才會真正信任它。”

為了能夠讓手機端側的AI能力往前更進一步，vivo原系統6以更直覺化的方式，減少了用户操作步驟，將現實中的溝通習慣下意識地運用在手機系統界面，以此提高任務完成效率。

藍心個人智能框架，允許大模型通過全域感知和多模態數據融合，理解用户意圖，還能通過個人化數據沉澱不斷加深對用户的理解。2025年，意圖框架2.0全面兼容MCP協議，推出適配智能體協議A2A，與開發者共享意圖、技能和上下文能力。

vivo的手機助手，則支持屏幕主體自動識別和意圖理解，可以將收藏的內容進行AI提煉、分類整理，還能關聯日程和地址等信息。目前，藍心小V可以調用的手機和生態應用技能超過千餘個，應用場景從手機延伸到了車機和智能家居。

“我們內部對於AI體驗這件事情有一個名詞叫‘無感化’。”vivo AI OS產品總監黃梓勳認為，AI的滲透不應依賴於用户主動尋找並點擊一個標有“AI”的按鈕，這種方式會給用户帶來認知挑戰和不確定性。相反，vivo追求的是將AI能力自然地融入用户原有的操作流程中。

與此同時，藍河操作系統3則為智慧應用開發提供了生成式UI能力。在使用藍河Studio時只需要輸入文字或參考樣例，Coding Agent就會根據指令自動編寫代碼，並支持多輪對話、項目級理解等能力，以此提升開發效率。

但不可否認的是，在端側AI向更智能化發展的過程中，依然存在着一些需要打通的障礙，比如各大互聯網應用形成的“信息孤島”。

“尤其是手機智能體執行任務時，我們只能做廠商自己的功能、自己的應用，比如説秀一下是否流暢、調一下亮度、連接一下Wi-Fi都沒有問題。但是你想跨應用時，應用廠商的安全授權標準和手機終端廠商存在一個討論的過程。”

周圍表示，為了解決這些問題，作為一個終端廠商，vivo第一是要積極推動行業標準的建立，第二是AI技術從現在到成熟還有幾年的過程。“隨着手機廠商的能力每年越來越成熟，互聯網行業需要和終端廠商一起服務用户的時候，我們自然就會一拍即合。”

關於AI功能的商業化問題，周圍也明確了vivo的原則：“現在vivo有大量的端側化，圖像識別、聲音識別，包括未來的同傳、方言識別全部都端側化，端側化肯定是免費的。”但他也指出，對於只有4G內存的低端機型，用户若想使用某些高級AI功能，可能需要調用雲端算力，而云端會消耗大量成本，“這時候就考慮可能在成本上要分擔一下”。