在近期举办的vivo开发者大会上，vivo副总裁周围详细阐述了公司AI战略的转型路径。作为国内手机厂商中AI研发投入的领先者，vivo自2017年组建专业团队以来，已在该领域累计投入超过230亿元，构建起覆盖硬件集群与算法研发的完整体系。
面对通用大模型发展路径的挑战，vivo作出了关键性战略调整。周围透露，2023年公司曾全力冲刺千亿级参数模型，在多个技术榜单上取得领先位置。但经过实践验证发现，当模型参数向2000亿级突破时，仅硬件集群建设就需要追加20亿元投资，年运营成本更将高达50亿元，其中电力消耗占比达30%。这种"军备竞赛"式的投入模式，与手机行业的商业逻辑存在根本性冲突。
技术团队通过实测发现，7B参数模型在终端部署时存在明显短板。该模型需要3.5GB运行内存，而主流机型配置为4-8GB，导致高端机型性能下降15%-20%，且仅能完成基础任务拆解。这种"大而钝"的特性，与移动终端对轻量化、实时性的核心需求背道而驰。
经过持续技术攻关，vivo在2024年推出革命性的3B参数端侧模型。该模型仅占用2GB内存，却具备超越7B模型的复杂推理能力，可精准完成意图识别与多任务调度。更值得关注的是，配套开发的1B参数监测模型，通过实时分析系统参数与用户行为，将后台功耗降低了40%，解决了轻量化模型与持续监测的矛盾。
这种"小而精"的技术路线，源于对移动场景的深度理解。周围举例说明，3B模型可作为终端任务中枢，同时1B模型持续监测设备状态，两者形成互补。在地址围栏、异常行为预警等场景中，这种组合方案既保证了响应速度，又控制了能源消耗。
战略转型背后是认知的深刻变革。周围坦言，2023年行业普遍陷入"参数至上"的迷思，vivo也曾盲目追求技术指标。经过一年实践，团队意识到移动AI的核心在于场景适配而非参数竞赛。这种认知转变，使公司从技术跟风转向价值创造，产品规划也更加聚焦用户体验。
当前，vivo的AI研发重心已转向端侧模型优化。通过持续压缩模型体积、提升单位算力效率，在保持终端性能的同时扩展AI应用场景。这种务实的技术路线，正在重塑移动AI的竞争格局。
