vivo 的 AI 破局之道：給每個用戶發一個「專屬」大模型

10月10日，2025 vivo開發者大會（VDC）在深圳舉行，備受期待的OriginOS 6系統正式亮相，吸引了會場內外無數目光。

但在雷峰網看來，本屆VDC真正的“隱藏主角”，其實是「2025藍心智能戰略」，因為這次戰略升級的內容，事關每一位用戶的切身體驗。

戰略升級，vivo藍心大模型全面突破

進入2025年，AI在國內早已不是遙不可及的概念。有數據顯示，78%的企業會在業務里用AI，71%的企業還會靠生成式AI做營銷、搞運維、開發產品。要說AI的實不實用，我想大部分人的回答是肯定的。

但這樣的AI，多多少少帶有一點“班味”，并沒有真正走進普通人的生活。就拿我們使用頻率最高的設備——手機來說，手機上AI相關的功能你用過多少？恐怕大部分人僅僅是把AI大模型當作搜索引擎罷了，雖然“實用”，但稱不上“好用”。

那么，如何讓AI大模型更加貼近我們的生活、更加好用呢？vivo給出的答案是「個人化」。的確，當前的大模型雖然對世界了解得很多，但對個人的了解卻相對少且短暫，因此難以長時間持續服務個人。當模型變得個人化，大模型的想象空間才真正得以釋放。

然而，要實現「個人化」智能并不是一件容易的事。一方面，由于個人化智能需要服務用戶生活的方方面面，其對大模型的綜合能力有著較高的要求，不同場景都需要相對應的能力，不能有明顯的短板；另一方面，個人化離不開個人的終端設備，而手機等設備的硬件空間終究有限，因此對端側大模型的數據處理能力有著更高的要求，“長板”要足夠長。

為了將「個人化」落到實處，vivo展開了多維度的系統性攻堅。在戰略層面，今年的VDC上vivo發布「2025藍心智能戰略」，除了將進一步深化AI和操作系統的融合，創造智能、溫暖的「個人化」服務體驗，更是要參與未來數字服務、智能服務的標準共建，履行手機作為服務平臺的責任。

在戰術層面，vivo不斷提升「藍心大模型矩陣」的能力，帶給了用戶更好的體驗。比如語言大模型經過升級，具備了更優質的“思考”能力，從而深入回答用戶更復雜的提問；語音大模型的升級，則讓語音溝通更自然、有情感，更像真人對話；升級后的圖像大模型，新增了用戶喜愛的“魔法構圖”“AI路人消除”等功能，用起來更加方便。

更重要的是，「藍心3B端側大模型」的能力得到了歷史性突破，已成vivo的“獨門絕技”之一。所謂3B，即30億量級參數，當下不少廠商在“卷參數”的路上越走越遠，動不動就標榜5B、7B甚至10B，但端側大模型受手機空間限制，一味堆砌參數只會給手機內存和電池帶來更多負擔，最終讓大模型淪為“紙面強大、實際難用”的擺設。

正因為清楚這一點，vivo重點發力更適合手機場景的3B路線，經過多年潛心研發，終于用更小的參數量實現了更強的性能，「藍心3B端側大模型」在處理速度領先行業的前提下，日常使用耗電量僅750mA，內存占用控制在2GB，堪稱是“四兩撥千斤”。

當然，評判大模型的能力有非常客觀的標準，只有經受住專門的考驗，實力才能得到認可。但就在行業權威的OpenCompass多模態榜單和SuperCLUE手機端側大模型榜單上，「藍心3B端側大模型」擊敗了其他廠商的4B、7B、8B大模型奪得第一，用實力驗證了3B模型路線的正確性，可謂實至名歸。

此外，「個人專屬模型」同樣是藍心大模型矩陣的“絕技”，它完成了一個在行業看來“不可能完成的任務”——在手機上訓練大模型！原來，vivo從最底層的硬件，也就是芯片開始優化，將端側AI的性能發揮到了極致，推出行業首個「端側模型訓練引擎」，才解決了在手機上直接訓練端側大模型的難題。

「個人專屬模型」帶來的是極致的個性化，以我們常用的修圖功能為例，你只需上傳幾張以前修好的照片，手機就能“摸清”你的喜好：是喜歡自然的膚色，還是偏冷的色調；是在意磨皮但保留毛孔，還是想要更光滑的質感……再加上它對細節強大的處理能力，就能讓修出來的圖既好看又能保持風格一致。

的確，就像公共交通替代不了私家車一樣，無論云端大模型多么強大，終究少了一點“專屬”的感覺，因此vivo才要全力發展端側大模型，讓AI常駐在我們身邊。

由此可見，vivo的藍心智能戰略始終圍繞著我們的實際需求轉。在“AI夠不夠智能、懂不懂自己”這件事上，vivo確實交出了一份讓人安心的答卷。

更懂用戶，四大維度打造全新「藍心個人智能框架」

可能有人會問：同樣是AI，為什么藍心大模型就更懂我？其實答案很簡單，我們可以先想想自己的大腦是怎么工作的——雖然人腦的機制很復雜，但簡單來說，就是“感知→記憶→規劃→執行”這一套流程。

比如過馬路時：眼睛看到紅燈、耳朵聽到汽車鳴笛（感知），腦子里立刻跳出“紅燈要停”的規則（記憶），然后決定“站在路邊等綠燈”（規劃），最后腿就停止走動（執行）。

而藍心大模型矩陣背后的「藍心個人智能框架」，正是圍繞“感知→記憶→規劃→執行”四大維度打造個人化能力的，與人腦的工作機制如出一轍，因此更為智能，更加“懂用戶”。

先說說它的“全域感知能力”。以前我們之所以會覺得AI經常有“理解錯意思”的問題，是因為它知道的信息太少了，而現在有了全域感知能力，AI就能綜合語音、文字、圖片等多方面的信息，準確地理解你到底想干什么，這是它“懂你”的第一步。更重要的是，這些信息全程都在你自己的設備上處理，不會傳到云端，十分安全，不用怕泄露。

再看“個人記憶能力”，它會把剛接收到的短期信息整理好存起來，還會隨時更新、方便調取，慢慢摸清你的習慣，把這些重要的個人信息長期記下來。所以藍心大模型的“懂”，不是只判斷一次，而是靠長期記著你的喜好，慢慢形成專屬你的“認知”，于是用得越久，它就越懂你。當然這個過程也是在端側就能離線處理的，同樣安全可靠。

“自主規劃能力”的強大在于，哪怕你說的是“幫我弄下明天的行程”這種有點模糊的話，它也能精準get到你的意思，把這句話變成清晰的任務步驟；還能調用上千種實用功能（比如查天氣、訂車票）和聯網服務，找出最省事的做法。所以藍心大模型的厲害之處，不只是“聽得懂”，更在于它知道“怎么做”，就像個貼心的得力助手，主動幫你解決麻煩。

“可控執行能力”，就是把規劃好的事落到實處的本事。它能讓不同的AI能力“分工合作”，從而使行動方案在每個環節落地，保障每一位用戶獲得屬于自己的貼心服務。這樣一來，就不會出現“聽懂了卻做不好”的情況，在“懂得做”的基礎上，實實在在“做得好”。

簡而言之，藍心個人智能框架「感知-記憶-規劃-執行」的智能體技術布局，全面賦能藍心大模型矩陣，從聽得懂、一直懂、懂得做、做得好四個維度實現了“懂用戶”，為個人化智能生根發芽提供了肥沃的土壤。

生態開放，vivo探索AI時代無限可能

要讓AI一直“懂你”，離不開持續的技術突破。為此vivo沒有孤軍奮戰，而是拉上了高校和開發者，一起探索更多可能。

這些年，vivo一直和華中科技大學、廈門大學等高校深度合作，聚焦大模型的核心問題，比如怎么讓AI在手機端跑得更快、更省電，怎么讓AI理解需求更精準。

2025年，vivo還聯合南開大學舉辦了第二屆中國高校計算機大賽“AIGC創新賽”，吸引了6300多位兩岸三地的年輕人參與。這些年輕人帶來了很多有趣的創意，把藍心大模型和日常場景結合得相當好，誕生了《靈動物理PEA》《繪說繪畫——兒童AI英語啟蒙》等優秀作品。

如果說產學研合作構建了藍心大模型的縱向技術深度，那么藍心智能開放平臺則通過生態協同撐開了橫向服務廣度。vivo很清楚，做好個人化服務需要借助各方力量，因此通過藍心智能開放平臺將藍心大模型背后的能力開放給開發者。目前，藍心智能開放平臺已匯聚超50家生態伙伴，接入100多類意圖與200多項服務。

而且，vivo的開放不是“表面功夫”，而是構建了一套完整的協同體系，讓開發者能輕松上手：首先，vivo將意圖框架升級，全面兼容MCP協議，進一步提升了接入和分發的效率；其次，vivo推出A2A協議，支持全流程線上化創建智能體，讓開發門檻變得更低了；再者，vivo開放端側基座模型與一站式LoRA部署方案，大幅降低了開發者的成本；最終，vivo通過更完備的上下文工程，讓決策更高效、更精準，優化所有大模型應用的用戶體驗。

雷峰網(公眾號：雷峰網)認為，這種全鏈條的開放，就像把藍心架構的核心能力，變成了大家都能用的“基礎設施”。更多開發者參與進來，就能做出更多貼合不同人群需求的個性化服務，最后受益的還是我們每一個用戶。這和vivo“創造智能、溫暖的個人化服務體驗”的目標是一以貫之的。

回過頭看，vivo的2025藍心智能戰略，從大模型的能力升級，到藍心架構的設計，再到開放生態的搭建，核心始終只有一個：讓AI“懂你”，讓科技真正服務于我們的日常。

vivo很清晰地認識到，AI的價值不應由技術的復雜難度來衡量，而應交由用戶來評估。他們沒有追求復雜的技術噱頭，而是盯著我們用AI時的痛點，這種腳踏實地的態度，本質上也是其基于“本分”價值觀的必然選擇。就像VDC上vivo AI全球研究院院長周圍說的那樣：“在AI時代的浪潮里，vivo會持續從用戶需求出發，攜手廣大開發者和生態伙伴，不斷創造更智能、更溫暖的個人化服務體驗。”

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