在 2025 vivo 开发者大会上，vivo 正式发布全新升级的蓝心智能战略，明确将 “端侧 AI” 作为核心突破方向，提出 “深度理解用户个人情景与偏好，打造智能且温暖的个性化服务” 的战略目标。vivo 副总裁、OS 产品副总裁周围强调，AI 的价值不应由技术复杂度衡量，而需回归 “是否真懂用户” 的本质 —— 相较于云端大模型标准化的 “公共服务窗口”，端侧 AI 能通过本地化运行实现 “专属感” 与 “即时性”，成为常驻用户身边的 “智能伙伴”。
这一战略并非放弃云端，而是构建 “云端探索能力边界、端侧落地个人化体验” 的协同体系：云端聚焦通用能力突破，端侧则主攻场景化、个性化服务落地，最终通过 “蓝心架构” 实现 “实时感知 - 个人记忆 - 自主规划 - 可控执行” 的全链路智能闭环。 vivo 端侧 AI 战略的核心突破，在于推出全球首个专为端侧 Agent 构建的 3B 量级多模态推理大模型，通过算法架构与工程优化，解决了 “大模型性能” 与 “端侧资源占用” 的核心矛盾，成为行业标杆级突破。 该模型在 3B 参数规模下，首次实现语言理解、多模态交互、逻辑推理、128K 长上下文、UI Agent 五大能力的深度融合，在权威评测中展现出 “小参数、高性能” 的显著优势： - 性能超越同级：在 OpenCompass 多模态榜单中，性能超越所有 8B 规格同类模型；在 SuperCLUE 手机端侧评测中，位居 10B 参数级别总榜首位，推理能力接近 2023 年千亿参数模型水平。
- 资源极致优化：内存占用从 7B 模型的 3.5GB 降至 2GB，出词速度提升至 200 tokens / 秒，实现 “端侧实时响应”，避免卡顿延迟。
- Agent 原生适配：专门构建 UI 操作训练数据，让模型能理解界面逻辑、执行跨应用操作，为 “一步完成复杂任务” 奠定基础。
vivo 同步推出行业首个端侧模型训练引擎，将云端算力才能实现的模型微调能力迁移至手机端：用户只需上传少量个性化数据（如修好的照片、常用话术），手机即可快速学习用户偏好，生成 “个人专属模型”。例如，上传多张修图样本后，模型可自动复刻用户的修图风格，生成毛孔级细腻的人像效果；通过学习沟通习惯，“蓝心小 V” 能以更贴合用户语气的方式提供服务。 依托端侧 AI 技术，vivo 对操作系统进行全维度升级，通过原系统 6（OriginOS 6）与蓝河操作系统 3（BlueOS 3），分别覆盖手机与 AI 原生设备，让智能体验渗透至用户全场景生活。 系统以 “OS 舒适工程” 为核心，从感知、行为、情感三个层面优化体验，同时深度融入端侧 AI 能力，实现 “千人千面” 的定制化服务： - 个人化智能功能：
- “小 V 记忆 2.0”：AI 自动提炼、分类收藏内容，关联日程与地址等信息，形成个人知识图谱；
- “小 V 电话助手 2.0”：自动完成语音导航、排队等待，直至接通人工客服，减少用户操作；
- “AI 修图大师”：支持照片清晰度提升、路人消除，首发 “Live Photo AI 消除” 功能，可逐帧识别并自然移除动态画面中的路人。
- 底层体验优化：通过超核计算、光子存储等技术优化资源调度，游戏帧率稳定性显著提升；“弱信号增强 + AI 网络智选” 技术，使电梯通话断续率降低 37%，地铁短视频卡顿率降低 50%；蓝海续航系统 3.0 让待机时长可达 10 天以上，重载场景功耗降低 14%。
全栈采用 Rust 语言编写的 BlueOS 3，专为 AI 原生设备设计，以 “更智慧、更流畅、更安全” 为核心优势： - 立体感知体系：提升相机启动速度与视觉识别精度，为智能眼镜的场景化体验铺路；优化音频框架，降低时延并提升数据精度，减少录制与播放的丢帧卡顿。
- 跨设备协同：通过 “蓝心小 V” 实现设备间智能联动，支持环境描述、语言识别等功能，首发搭载于 vivo WATCH GT 2，实现 33 天极限续航与智慧服务交互。
vivo 明确 “共建生态” 的战略路径，通过开放技术能力、构建安全屏障，吸引开发者参与端侧 AI 创新，同时保障用户数据安全与隐私。 平台对开发者全面开放端侧 AI 能力，降低下一代智能应用的开发门槛： - 协议兼容与能力共享：意图框架 2.0 全面兼容 MCP 协议，推出智能体协议 A2A，开放端侧模型能力，与开发者共享意图识别、技能编排、上下文处理能力。
- 全链路工具支持：提供模型微调、场景适配、性能优化等工具链，帮助开发者快速基于 3B 模型构建专属 Agent 应用，覆盖办公、娱乐、健康等多元场景。
针对端侧 AI 的数据敏感性，vivo 构建从芯片到用户的 “六维安全范式”，实现 “智能与安全并重”： - 精准权限管控：对 19 项核心权限层层审核，针对 5 类隐私数据建立精准访问机制，避免冗余授权；
- 内容可信溯源：推出 “可信印记” 功能，为 AI 生成或编辑的照片标记可追溯的真实来源，守护影像内容安全；
- 系统原生安全：BlueOS 3 借助 Rust 语言的内存安全特性，从源头杜绝系统级漏洞，处理敏感数据更可靠。
vivo 聚焦端侧 AI 的战略选择，背后暗藏三重深层逻辑： - 差异化竞争突围：在手机硬件参数趋同的市场中，以 “个人化智能” 构建体验壁垒，区别于其他厂商的 “标准化 AI 功能”；
- 生态协同闭环：通过端侧 AI 连接手机、车机、智能家居、智能穿戴等设备（如与小鹏新 P7 的 “镜像小窗 2.0”、跨品牌 “摇一摇群组分享”），强化 “vivo 生态” 的用户粘性；
- 产业价值重构：通过开放平台赋能开发者，推动端侧 Agent 应用爆发，催生 “AI + 办公”“AI + 创作”“AI + 健康” 等新场景，从 “卖硬件” 向 “提供智能服务” 转型。
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