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
vivo副总裁、OS产品副总裁，vivo AI全球研究院院长 周围
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）