在 9 月 16 日举办的 vivo 开发者大会上，vivo 正式提出全新的个人化智能理念，并依托「大模型 + Harness + 智能体安全架构」重构移动端系统体验，加速手机向 Agent Phone 智能体手机演进。
在 9 月 16 日举办的 vivo 开发者大会上，vivo 正式提出全新的个人化智能理念，并依托「大模型 + Harness + 智能体安全架构」重构移动端系统体验，加速手机向 Agent Phone 智能体手机演进。
这三大技术内核分别对应端侧大模型部署、AI 智能体应用落地以及用户数据隐私安全，与每一位手机用户的实际使用体验息息相关。在会后，vivo副总裁、OS领域副总裁，vivo AI全球研究院院长周围，vivo AI产品总经理关岩冰，vivo AIOS产品总监黄梓勋接受了专访，针对这三大核心板块，分享了诸多技术研发背后的思考。
vivo副总裁、OS领域副总裁，vivo AI全球研究院院长——周围
vivo AIOS产品总监——黄梓勋
vivo AI产品总经理——关岩冰
大模型端侧部署 探索可行之路
谈及端侧大模型，大众固有印象依旧是轻量化、辅助性功能为主。现阶段手机不少 AI 能力，仍然需要联网调用云端大模型完成计算。长久以来，端侧部署大模型面临两大瓶颈：内存资源紧张，同时功耗难以控制，手机硬件很难承载大模型运行压力。
有过本地部署大模型经验的用户都清楚，PC 端运行大模型动辄需要数十 GB 内存，而主流手机内存仅为 12GB‑16GB，硬件条件看上去很难满足端侧大模型运行需求。
不过伴随技术迭代，端侧大模型对硬件的苛刻要求正在被打破。以 vivo 正在预研的 30B MoE 稀疏大模型为例，依托按需加载的运行机制，每次仅激活 1B‑3B 参数量，只需占用 2GB‑4GB 动态内存即可运行，现有手机硬件已经能够满足基础条件。这也意味着，个人化智能体验不再是旗舰机型专属，中端主流机型同样可以流畅运行，内存不再是主要限制门槛。
与此同时，大模型蒸馏技术持续进步，不断拔高端侧模型能力上限。vivo 副总裁、OS 产品副总裁、vivo AI 全球研究院院长周围表示：一年前的 3B 大模型、如今的 3B 大模型，和三年之后的 3B 大模型能力不可同日而语。以发展的视角判断，三年之后的 3B 级模型，部分能力有望追平当下 70B 大模型，这也是整个行业的发展趋势。
基于行业发展现状，vivo 选择走自研端侧大模型路线。据 vivo 介绍，30B MoE 大模型目前处于预研阶段，会配合下一代芯片同步规划，能够完成指令集、GPU/NPU 层面的深度软硬协同调优，这是第三方开源大模型难以实现的优势。按照规划，目标在 2028 年底实现该模型完整端侧落地，做到完全本地运算，无需云端介入。这种运行模式对普通用户十分友好，脱离云端也就不会消耗 Token 资源，基础能力可以免费向用户开放；针对重度使用场景，vivo 也会提供可选的增值付费服务。
功耗层面同样已经有对应的解决方案。专家模型常驻内存带来的电流开销很低，真正产生功耗的是数据搬运过程。如果整套运算交由 vivo 定制算力芯片完成，理想工作电流可以控制在 600 毫安上下，负载大致等同于普通视频播放。
Harness，让智能体真正主动干活
如果把端侧大模型比作 AI 智能体的 “大脑”，负责思考、理解与决策；那么 Harness 就负责定义智能体可以做什么、该如何完成任务。作为 OriginOS 7 与蓝河 OS 的底层内核能力，Harness 打通感知‑记忆‑规划‑执行完整任务链路。
Harness 将系统各项能力封装为 6000 + 原子能力，涵盖笔记读写、日历增删、系统设置调节等基础单元，通过不同原子能力自由组合，实现上万种复杂任务。
对比传统 AI 交互方案，vivo 给出差异化实现思路：不再被动等待用户发出指令才唤醒 AI 执行任务。在日常使用过程中，端侧 AI 会在后台提前解析相册、截图、各类文件特征内容。当用户下达指令时，可以直接调用已经预处理完成的个人上下文信息，快速输出匹配用户情况的解决方案。
但主动式 AI 也存在现实难题：贴心服务和过度打扰的边界十分模糊，不同用户主观感受差异巨大，很难设置统一判定标准。vivo 的解决思路是前期保持功能克制，依据用户正向、负向的使用反馈，动态调节主动服务的强度，不会无限制推送主动建议，涉及关键操作依旧交由用户确认。
智能体安全架构，为自主运行建立护栏
隐私与数据安全，是 AI 智能体时代绕不开的议题。虽然个人化智能大量运算在端侧完成，为隐私保护打下基础，但权限管控依旧不容忽视。
vivo 升级安全防护理念，从传统静态防护，转向贯穿智能体全流程的可信、可控、透明运行环境。每一个智能体都分配唯一 Agent ID，实现每一步操作全链路可溯源；同时执行最小权限原则，仅向智能体开放完成任务必需的权限。
智能体运行过程中，会严格执行空间与边界隔离，每一步操作都会进行安全校验。遇到必须交由云端处理的复杂任务，会先在本地完成数据降敏，再送入硬件级隔离的私密云计算环境，原始用户数据始终保存在本机。对于支付、删除文件等高风险操作，智能体没有执行决定权，最终确认权限牢牢掌握在用户手中。
对于用户不希望被采集的隐私信息也无需担心，智能体全部的数据采集行为，都建立在用户主动授权的前提之下。而换机场景下，用户的个人感知记忆库支持迁移，更换同品牌手机之后，可以无缝延续个人化智能体验。
整体来看，vivo 已经搭建起一套完整成熟的个人化智能技术框架，手机作为个人专属 AI 助理的行业愿景，正在一步步变为现实。
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