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端侧大模型、Harness 与「个人化 AI」的下一步
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对话 vivo 高管：端侧大模型、Harness 与「个人化 AI」的下一步
在 9 月新机潮的喧嚣下，vivo 开发者大会交出了 AI Phone 的答卷——「个人化智能」。蓝心小 V Pro 能理解用户意图、拆解任务，并通过 Harness 调用系统、应用和第三方服务。端侧模型持续理解手机内容，个人记忆提供长期上下文。这标志着 AI 从单点功能落地为系统的一部分，有望重塑用户习惯。
为什么重要？流畅、动效与跨端互联不再是唯一护城河。vivo 提出的「个人化智能」让 AI 真正融入系统底层。发布会后，爱范儿与 vivo 副总裁周围、AI 产品总经理关岩冰、AIOS 产品总监黄梓勋进行了对话，揭示了端侧大模型、Harness 与个人化 AI 的下一步。
背景方面，把 300 亿参数模型塞进手机曾是天方夜谭。周围坦言，去年团队判断手机跑 3B、7B 已吃力，13B 几乎不可行，因为 7B 模型加载需 4GB 以上内存。今年 MoE 混合专家模型改变了判断：30B 模型可拆成专家，按需调度，动态内存仅 2-4GB，其余参数静置闪存。vivo 已开始训练自己的 30B MoE 模型。
不过，该模型仍在工程验证阶段。周围预计整套能力成熟要等到 2028 年前后。届时高端手机内存仍为 12-16GB，端侧模型常驻空间约 4GB。瓶颈包括专家搬运、芯片调度、功耗控制等。这显示端侧大模型落地尚需时日，但方向已明确。
Harness 是 vivo 强调的另一核心。若大模型是「大脑」，Harness 就是执行中枢，负责任务循环、工具调用、上下文调取和结果校验。周围认为，Harness 不挑模型，底层可跑 DeepSeek、Claude 等，可替换；但执行逻辑、上下文和用户记忆需长期保留。换机时，模型可重新下载，真正要迁移的是感知记忆和习惯。
关岩冰将 vivo 的「个人 AI」差异总结为两点：端侧 Harness 能深入调度整个 OS；手机拥有用户专属上下文。手机 24 小时贴身陪伴，沉淀照片、日历、位置等数据。vivo 强调让端侧模型提前理解，AI 走在人前。例如找「国庆节带小孩去海边」的照片，端侧模型平时已在后台理解照片，搜索时迅速定位。
周围举例区分个人化智能与普通 agent：做旅游攻略时，普通助手需用户详细交代家庭状况，而蓝心小 V 若已长期感知家庭关系和身体状况，即便只字未提，也会自动放缓行程，提醒带折叠小马扎方便孕期妻子。惊艳之处在于 AI 掌握了家庭羁绊、社会关系与行为偏好，并注入每次执行。
为让 Harness 有工具，vivo 公布 6000 多项原子能力，可组合成上万种任务。黄梓勋解释，原子能力是 App 中可独立调用的最小功能单元，如笔记写入、格式转换等。七八成源自 vivo 系统应用。过去用户需找 App、点页面、按按钮，未来 Agent 直接调用 Tool。高频组合封装成 Skill，提升效率。
对于第三方服务，vivo 不设限。有些青睐 MCP，有些习惯 A2A，还有偏爱 CLI。黄梓勋强调，唯一标准是对 Agent 工作更友好高效。vivo 同时开放 Agent、Skill、MCP 和原子技能，旨在建立打破 App 柏林墙的系统接口层。一次出行指令可能跨越地图、打车、支付等多个 App，用户只看到自然语言。
影响方面，vivo 的举措将推动 AI 手机生态变革。个人化智能让手机成为真正懂用户的伴侣，而非冰冷工具。各方反应积极，高管们强调端侧优势与隐私保护。未来展望，随着 2028 年端侧大模型成熟，Harness 生态完善，个人化 AI 有望成为智能手机核心卖点。vivo 已迈出关键一步，但挑战仍存。
