AI 发展到今天，一个扎心的事实是：对于手机终端而言，AI 能力更强并不等同于用户体验更好。
面对航班延误，AI 虽能总结信息，但涉及改签、酒店调整及会议协调等复杂链路时，往往因缺乏对用户习惯（如预算、时间偏好）的深度理解而束手无策。这揭示了当前 AI 手机的落差：模型基准测试（Benchmark）分数高涨，但实际端侧体验并未同步升级。
真正的智能终端，需在隐私保护前提下，具备感知当下、记忆历史、调度服务及协同执行的全流程能力。在 2026 vivo 开发者大会（VDC）上，vivo 提出了「大模型+Harness」的技术路径，旨在构建个人化智能底座，重构 OS 体验。
一套端云模型矩阵，构建个体专属 AI 助理
手机作为离人最近、掌握最完整个人上下文的终端，是 AI 落地的核心场景。然而，端侧 AI 面临时延、成本、隐私与能力的多重约束：复杂推理需大模型但成本高，本地小模型响应快但能力有限。单一模型已无法平衡所有需求。
借鉴芯片行业「异构计算」的思路，vivo 推出了「蓝心大模型端云矩阵」，通过多模型各司其职与自动调度实现端云协同：
- BlueLM-Realtime：负责端到端语音处理，识别声音、语义及意图；
- BlueLM-Nano：部署于端侧，承担长期驻留的感知与记忆任务；
- BlueLM-Flash：云端模型，高效处理信息查询、日程管理及跨 App 操作等高频场景；
- BlueLM-Pro：接手复杂推理与长程规划任务，并可自动调动外部顶尖模型补位。
模型从需用户主动选择的产品，退居后台成为系统自动调度的基础能力。
突破隐私边界，构建感知与记忆飞轮
个人 AI 的核心难点在于：既要拥有连续的个人上下文，又要确保感知和记忆在明确的授权边界内运行。vivo 聚焦「感知」与「记忆」两大关键词：
- 感知层：端侧模型 BlueLM-Nano 利用轻量视觉编码器和 UI 专用 Token，高效理解屏幕、图像及文本信息；
- 记忆层：通过 SwiftKV、混合稀疏注意力和 PLE 逐层嵌入技术，将端侧上下文扩展至 32K。
感知沉淀为记忆，记忆反哺服务，形成越用越懂用户的个人智能飞轮。
从模型能力到系统体验，Harness 补上工程闭环
若模型解决的是「会不会」的问题，Harness 则解决 Agent 能否自主完成任务的「工程闭环」问题。与传统大模型厂商关注工具调用不同，终端厂商的 Harness 需深入系统底层，打破以 App 为中心的旧秩序，让 AI 能穿透应用边界，动态组合服务能力。
Agent 原生的系统级基础设施
vivo 构建了「Agent 原生的蓝心系统级 Harness 开发者平台」，将原本分散的能力转化为公共基础设施：
- 感知和记忆层：理解用户状态，共享长期上下文；
- 规划层：负责任务路由、编排及反思优化，动态调整执行路径与成本；
- 执行层：依托 6000+ 系统级工具，通过 MCP、A2A 及统一 API，打通手机、IoT 与现实世界。
此外，基于「观察—反思—沉淀」框架，系统可利用设备闲时复盘任务路径，将执行经验转化为系统能力，实现 Agent 的自进化。统一的意图与 Runtime 机制，更支持任务在手机、PC 和平板间无缝流转。
让服务接得「进」，让生态长得「开」
Agent 时代的竞争核心已从争夺「App 入口」转向靠近「用户意图」。vivo 定位为意图与服务之间的「搭桥人」，致力于降低连接成本：开发者接入一次，能力即可被系统在不同入口统一调度。
生态共建：从接入到落地
vivo 联合多家头部合作伙伴，推动服务从「接入」走向「真正跑起来」：
- 民生服务：联合支付宝重构服务形态，拆分出服务直达、执行及 MCP Skill，实现生活服务一句话办结；
- 本地生活：美团接入吃喝玩乐能力，通过 Agent 串联分散的服务入口；
- 出行场景：深度联动高德地图，实现导航、路线规划及 POI 查询的一站式完成；
- 电商消费：京东打通跨 App 圈选、多模态识别至支付的完整链路。
科技向善：关注无障碍需求
技术价值亦体现在对特殊群体的关怀。vivo「声声有息」公益计划已开放 27 项无障碍功能，覆盖超 110 万残障用户。其多模态手语大模型基于海量数据训练，实现了从单手势识别到连续手语理解的跨越，赋予个人化智能更有温度的意义。
综上所述，模型决定能力上限，系统决定能力兑现程度。vivo 通过「大模型+Harness」路径，缩短技术与日常需求的距离，让手机从单纯的 AI 设备进化为真正理解用户、能办实事的专属助理。