在 9 月新機潮的喧囂下，手機作業系統例行疊代多少顯得有些波瀾不驚。但真正能重塑用戶習慣的變革，往往就蟄伏在這些那麼喧鬧的底層更新里。
流暢、動效與跨端互聯不再是唯一的護城河，vivo 在今年的開發者大會上交出了屬於 AI Phone
的答卷——「個人化智能」。
這次 AI 終於從「一個個單點功能」落地成「系統的一部分」。
新的藍心小 V Pro 可以理解用戶意圖、拆解任務，再通過 Harness 調用系統、應用和第三方服務。端側模型持續理解手機里的照片、文件、文本和設備狀態，個人記憶則為這些任務提供長期上下文。
發布會結束後，和 vivo 副總裁、OS 領域副總裁，vivo AI 全球研究院院長周圍，vivo AI 產品總經理關岩冰，以及 vivo AIOS 產品總監黃梓勛聊了聊。
30B 模型塞進手機，vivo 想解決的並不是「端側對話」
把 300 億參數模型放到手機上，放在一年前，連 vivo 自己都覺得天方夜譚。
周圍坦言，去年團隊的判斷是，手機跑 3B、7B 已經很吃力，13B 幾乎沒有可行性。原因在於過去一個 7B 模型加載起來，可能就需要占掉 4GB 以上內存，而旗艦手機主流也只有 12GB 內存左右。
今年讓這個判斷發生變化的是 MoE，也就是混合專家模型。
MoE 不需要每次推理都把整個模型加載進內存。按照周圍舉的例子，一個 30B 模型可以被拆成大量專家，每次只需按需調度少數幾個。得益於底層的加載與緩存優化，同時運行兩三個專家，真正需要占用的動態內存可能只有 2GB 到 4GB。
手機里大量沒有被激活的參數，則可以安靜地躺在 512GB、1TB 的快閃記憶體裡。
周圍說，今年整個行業對這件事的判斷都做了一次修正，vivo 也因此開始訓練自己的 30B MoE 模型。
不過，這個模型目前還在工程驗證階段，離真正裝進消費級手機還有距離。MoE 解決了一部分內存問題，新的瓶頸隨即出現：專家模型之間如何搬運、晶片怎麼調度、功耗怎麼控制，以及端側算力該怎麼配。
周圍預計，這一整套能力真正成熟，大概要等到 2028 年前後。按照他的推演，屆時高端手機大概率依然維持在 12GB 到 16GB 的內存規格，真正能長期劃撥給端側模型的常駐空間，依然只有 4GB 左右。
模型可以換，vivo 更想把 Harness 留在系統里
vivo 在今年開發者大會上反覆提到的另一個詞是：Harness。如果把大模型理解成 AI 的「大腦」，Harness 就是一套手機執行中樞。
模型負責聽懂你到底想幹什麼，Harness 則負責穩住陣腳，維護任務循環（Main loop），尋找合適的工具、調取上下文、執行能力、校驗結果，然後有條不紊地推進下一步。
在複雜的真實場景里，藍心小 V 本身有 main loop，Harness 也有自己的 main loop，複雜任務繼續發展下去，甚至可能出現 main loop 套 main loop、Harness 之上再管理多個 Harness 的情況。
vivo 做的一件事，就是把這樣的 Harness main loop 直接嵌進藍心小 V，甚至進一步嵌進系統進程。
周圍認為，「Harness 本身是不挑模型的。」底層究竟跑 DeepSeek、Claude，還是其他模型，都可以根據任務替換。需要長期保留下來的，是 Harness 里的執行邏輯、上下文，以及用戶自己的記憶
這也是為什麼當我們聊到「換機遷移」的事時，他不認為「模型遷過去」是一件重要事。
模型只需重新下載即可，真正需要無縫遷移的，是你在舊手機里日積月累的感知記憶、長期習慣，以及只屬於你這個人的上下文。
這恰好扣合了 vivo 所謂「個人化智能」的核心敘事。
關岩冰把 vivo 在「個人 AI 」的差異總結成兩點：第一，端側 Harness 能夠深入調度整個 OS。第二，手機擁有用戶個人專屬的上下文。
作為少有能 24 小時貼身陪伴用戶的計算設備，手機里沉澱了用戶的照片、日曆、位置和設備狀態。
如果這些數據每次都要等你開口提問，再慢吞吞地打包上傳雲端去分析，效率不僅大打折扣，更會觸碰隱私安全的紅線。因此，vivo 這次極為強調一個前置動作：讓端側模型提前做理解。
這一次是 AI 走在人前。
比如你想從上百 GB 的相冊里找一張「國慶節帶小孩去海邊」的照片。如果等你問完之後才開始遍歷照片，即使放到伺服器上，也很難瞬間完成。vivo 的做法，是讓端側模型平時就在後台理解照片，把特徵提前記下來。真正搜索的時候，AI 已經知道那張照片大概在哪裡。
同樣的邏輯也可以擴展到日程、文件、位置乃至個人關係。周圍在群訪中舉了一個詳細的例子來區分這種「個人化智能」與普通 agent 的區別——做旅遊攻略。
普通的 AI 助手當然也能規划行程，只要你把前提條件交代得足夠細碎：老父親年紀大了、帶著吵鬧的小孩、妻子正處於孕期……它同樣能據此規劃出合理的行程。
但現實是，誰有耐心每次都對著冷冰冰的對話框，把家底重新交代一遍？
周圍說，如果手機已經通過長期的感知，默默記住了這些家庭關係和身體狀況，那麼即便你隻字未提，藍心小 V 也會在做攻略時自動為你兜底：它會刻意放緩行程節奏，甚至貼心地提醒你「帶上一個摺疊小馬扎，方便孕期的妻子隨時坐下歇腳」。
在周圍看來，能讓用戶感受到驚艷的，從來不僅是 AI 規劃路線的算力，而是它長年累月掌握了你的家庭羈絆、社會關係、行為偏好與時空軌跡，並將這些帶著溫度的背景，無縫注入 Harness 與大模型的每一次執行中。
但 Harness 要做事，還得有工具。那這些工具從哪裡來？
6000 多項原子能力，vivo 把手機拆成 Agent 可以調用的「零件」
vivo 這次公布了一個數字：6000 多項原子能力，這些能力經過靈活編排，可以進一步組合成上萬種任務。
所謂「原子能力」，可以理解為一個 App 里能被獨立剝離、單獨調用的最小功能單元。
比如筆記寫入是一項能力，格式轉換又是一項能力；創建日曆、修改系統設置，也都可以分別拆出來。
黃梓勛解釋說，目前這 6000 多項能力中，七八成源自 vivo 官方的系統應用。在過去，這些功能深藏在層層疊疊的 UI 頁面和按鈕背後。 用戶必須先憑記憶找到對應的 App，點開特定頁面，最後才能按下執行按鈕。
到了 Agent 這裡，vivo 希望把這一層重新拆開。過去手機的能力組織方式更接近：用戶 → App → 頁面 → 按鈕 → 功能。Agent 需要的則更接近：Agent → Tool → 功能。
黃梓勛說，他們之所以堅定做原子化，是因為未來複雜任務會越來越多地交給 AI 做意圖理解和任務編排，而編排的基礎，就是這些足夠小、可以重新組合的能力。
當然，如果每一次都讓模型拿著幾千個「零件」從頭拼一遍，效率也不會高。所以 vivo 現在也開始把一些高頻組合進一步封裝成 Skill。
以前 Agent 每次都要重新拿零件組裝；做成 Skill 之後，相當於提前有了組件。
然而，智慧型手機的廣闊天地，顯然不止於 vivo 自己的第一方應用。 美團、支付寶、移動辦公等海量第三方服務，才是吞噬用戶時間的真正主戰場。
對於如何接納第三方能力，vivo 展現出了極大的包容度，沒有死磕單一協議。 有些辦公軟體青睞 MCP 協議，一些 Agent 習慣 A2A（Agent to Agent）協作，更有一些生產力工具偏愛硬核的 CLI 命令行交互。
黃梓勛強調，vivo 不對接入格式設限，唯一的核心標準是：怎樣對 Agent 工作更友好、更高效，就提供怎樣的接入軌道。
這其實和系統內的「原子化」是一脈相承的。
手機廠商先把自己控制的能力拆開，第三方再把自己的服務註冊進來，最後都匯入 Harness 可以調用的工具池。
在這樣的生態里，一次簡單的出行指令，背後可能已經神不知鬼不覺地跨越了地圖、叫車、支付、日曆、筆記和票務等多個原本猶如孤島的 App。用戶看到的只有一句自然語言，Harness 看到的則是一串可以動態編排的能力。
這也是 vivo 為什麼在這次開發者大會上同時開放 Agent、Skill、MCP 和原子技能。
這也是為什麼 vivo 敢在這次大會上，一口氣把 Agent、Skill、MCP 和原子技能全盤托出。 從這個角度看，它真正想建立的，是一套打破 App 柏林圍牆的全新系統接口層：無論你是原生能力，還是第三方服務，最終都要化作 Agent 手中得心應手的 Tool。
而且 6000 多項能力還只是起點。
周圍提到，如果未來希望在手機上更完整地支持現在 PC 上各種 Harness，可能需要兩三萬個 Skill 和接口。目前藍河已經在往這個數量級推進。
問題也隨之而來：如果第三方什麼接口都不開放，怎麼辦？
業界非常流行的答案，是 GUI Agent。
GUI Agent 很熱，但 vivo 現在相當克制
「我們內部目前對於 GUI 比較保守」黃梓勛在回答的問題時，給出了一個相當明確的態度。
GUI Agent 的好處很容易理解：即便第三方沒有開放 API，AI 依然可以通過視覺識別和模擬點擊完成任務，相當於曲線救國直接跨過生態接口這一關。
但它也帶來一系列問題：執行效率不高，App 界面稍微改版就可能導致鏈路癱瘓。在複雜任務中哪怕某一步識別產生微小偏差，也會引發雪崩效應。更要命的是，一旦涉及支付授權、隱私數據等敏感地帶，GUI 的不確定性會成倍放大安全風險。
黃梓勛認為，從長遠來看，某些應用的界面註定會走向極簡，甚至直接弱化對界面的依賴，蛻變為純粹的後台資訊服務。如果這是大勢所趨，那麼訓練 AI 去死記硬背「該點哪個按鈕」，其長期價值將被大幅稀釋。
周圍在解釋不強推 GUI 的底層邏輯時，拿 PC 生態做了一個類比：
即使在 PC Harness 上，對除了瀏覽器之外的很多私有應用，UI 的支持也是非常弱的，因為沒有必要。
手機生態同樣如此。GUI 依然存在，人依然可以打開應用操作。與此同時，應用內部能力也可以通過另一套機器接口直接提供給 Agent。
周圍舉了一個日曆的例子。按照以前的做法，要讓 AI 操作日曆，開發者可能需要告訴它「添加日曆」按鈕在哪裡、「刪除日曆」按鈕在哪裡。現在 vivo 更希望日曆模組本身就能感知系統里的事件。當新聞、消息或者其他服務產生一個明確的日程需求時，日曆收到事件，直接完成創建。這個過程中，AI 根本不需要模擬人的手指。
也就是說，vivo 更傾向於讓 App 本身逐漸變得「Agent Ready」。
GUI 依然存在，人依然可以打開應用操作。與此同時，應用內部能力也可以通過另一套機器接口直接提供給 Agent。
關岩冰也沒有把 GUI 完全排除：
未來一段時間一定是 MCP、skill、agent、A to A，包括 GUI 這幾種技術範式，它們可能都會並存。
尤其面對大量長尾應用，GUI 依然可能成為兜底方案比如支付寶里大量政務和生活服務，背後就可能使用一定的 GUI 技術完成連接。
但在 vivo 的戰略棋盤上，資源永遠優先向頭部服務傾斜，因為那裡盤踞著絕大多數的用戶痛點。對於長尾場景，他們暫時不願大張旗鼓地用 GUI 去強行滲透。
用全量上下文，做 PC 的「超級遙控器」
除了手機端內的任務，vivo 還把這種個人化智能的理念延伸到了當下火熱的 AI 辦公場景，也就是這次會上發布的「小 V Co-work」。
在採訪中，當被問及手機廠商做 AI 辦公會不會遇到阻力時，周圍給出了一個非常實際的答案：
vivo 的定位，並不是要在手機上死磕重度的代碼或文檔生產，而是做 PC 的「控制面板」。
「如果你現在在這個採訪間，或者出去旅行，遠離了 PC，但你總要帶一個手機。」關岩冰解釋，很多人脫離電腦後，依然需要查看 Agent 任務的執行情況，所以小 V Co-work 的核心定位就是讓手機變成一個能夠遙控工位或家裡 PC 的控制端。
之所以採取這種跨端策略，底氣依然回到了「個人上下文」這個手機獨有的壁壘上。
關岩冰在現場指出了一個大家使用 AI 辦公時的普遍痛點：在用各種智能體時，用戶總是需要一遍遍地輸入自己的背景和前提資訊。
其實本質就是你只有屬於你自己的個人上下文，而這個上下文最全的地方在哪裡？在你的手機上。
基於這種定位，當用戶在手機上遠程調用 PC 端的 coding agent 或生產力工具時，底層的 Harness 就能直接將手機里豐富的個人上下文結合進去。這樣一來，用戶不需要反覆解釋自己是誰、需要什麼格式，遠程的 PC 工具也能像隨身助理一樣懂你。
這是我們的差異化，也是我們的產品定位。
關岩冰總結道。
純粹拼 PC 端的算力或雲端模型，手機廠商未必有絕對優勢，但用最全的個人數據去「遙控」生產力，成了 vivo 破局的思路。
OriginOS 繼續承載手機生態，藍河 OS 在探索更原生的 Agent 環境
到這裡，OriginOS 7 這套 AI Phone 的基本邏輯已經比較清楚了。
端側模型理解用戶和內容，Harness 負責任務調度，系統原子能力成為工具，再通過 MCP、Skill、A2A 等方式連接第三方服務。
它依然建立在今天成熟的智慧型手機形態之上。
App 還在，桌面還在，用戶熟悉的交互也還在，只是 AI 多了一條可以深入系統內部完成任務的通路。
但 vivo 這次還展示了另一個更激進的東西：藍河智能體作業系統技術預覽版。
它用 Rust 打通核心、系統框架與應用，並在藍河 OS Harness 中為 Agent 提供 Shell、Python 等工具，以及基於任務的跨應用最小化授權和不中斷的長任務調度。
也在體驗區看到了這個預裝在 X Fold3 上的自研系統。
與傳統 app 組織的交互不同，BlueOS 以「任務為中心」，右滑進入 agent 界面以及任務查看界面。
如果說 OriginOS 7 還在苦心孤詣地回答「怎麼把 Agent 融進今天的手機」，那麼藍河 OS 探索的命題則要激進得多：倘若有朝一日，Agent 本身反客為主成了作業系統的絕對主宰，底層的執行環境究竟該如何設計。
不過，面對這兩套系統未來可能產生的博弈，vivo 高管們的表態相當審慎。 周圍明確劃定了邊界：在未來極其漫長的一段時間內，OriginOS 依然是承載 vivo 手機龐大生態的絕對主力。
他說，今天的藍河已經可以跑在一台完整的通信手機上，能打電話、拍照、錄像、發簡訊，但核心生態還沒有成熟。
生態的成熟不是靠我們一個手機廠商就能實現的。
在過去喧囂的三年裡，外界對 AI 手機的討論，總是輕易地被捲入參數規模、跑分榜單與酷炫 Demo 的漩渦。
而今天，戰局已經悄然向著更瑣碎、更泥濘、但也更核心的深水區轉移：幾千個系統能力怎麼接入 Agent，第三方生態怎麼打通，什麼時候可以自動執行，什麼時候必須停下來問用戶，以及那些只屬於個人的 Context，怎樣長期、安全地留在手機里。
這些問題還沒有標準答案。
但至少從這次開發者大會上可以看出，國產手機廠商對 AI 的執念，終於跳出了「給系統縫合一個外掛大模型」的膚淺層面，正以前所未有的決絕，向著作業系統的最深處狂飆突進。
真正的 AI Phone 時代，或許直到此刻，才算剛剛鳴槍起跑。
