vivo副总裁周围：当AI不再索要数据，用户才会真正信任它

近日，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。

大会后，vivo副总裁、OS产品副总裁、vivo AI全球研究院院长周围，AI产品总经理关岩冰与AI OS产品总监黄梓勋与观察者网等媒体进行了深度对话。他们系统阐述了vivo为何从追逐千亿级云端大模型的竞赛中抽身，转而深耕端侧小型化模型的研发与落地。

vivo副总裁、OS产品副总裁、vivo AI全球研究院院长周围

“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。”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。

尤其是在DeepSeek等开源模型的出现，极大地拉齐了行业在千亿大模型层面的基础能力后，vivo得以将更多资源聚焦于更具挑战和价值的端侧创新。

“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。

“端侧不是目的，是让AI消失的手段。”周围强调，3B模型仅占用2GB内存，却能在750毫瓦功耗下实现200 tokens/秒的出词速度，复杂推理能力反超去年7B模型。

更关键的是，它让手机首次具备“个人记忆”——从修图偏好到机票比价逻辑，所有决策过程在本地完成，无需上传云端。“当AI不再索要数据，用户才会真正信任它。”

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。

蓝心个人智能框架，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。

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。

“我们内部对于AI体验这件事情有一个名词叫‘无感化’。”vivo AI OS产品总监黄梓勋认为，AI的渗透不应依赖于用户主动寻找并点击一个标有“AI”的按钮，这种方式会给用户带来认知挑战和不确定性。相反，vivo追求的是将AI能力自然地融入用户原有的操作流程中。

与此同时，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，在端侧AI向更智能化发展的过程中，依然存在着一些需要打通的障碍，比如各大互联网应用形成的“信息孤岛”。

“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。”

关于AI功能的商业化问题，周围也明确了vivo的原则：“现在vivo有大量的端侧化，图像识别、声音识别，包括未来的同传、方言识别全部都端侧化，端侧化肯定是免费的。”但他也指出，对于只有4G内存的低端机型，用户若想使用某些高级AI功能，可能需要调用云端算力，而云端会消耗大量成本，“这时候就考虑可能在成本上要分担一下”。