10月10日，vivo在深圳举办的开发者大会上，正式揭晓了自研大模型的全新矩阵——蓝心大模型矩阵。从现场发布的内容来看，这次迭代的力度不小，无论是用户还是开发者，都能感受到实实在在的惊喜。

在同步举行的AI专场上，vivo AI团队详细分享了他们在这条赛道上的最新成果。说实话，从传统的AI技术迈入大模型时代，这不仅仅是技术栈的升级，更是一次思维方式的转变。vivo AI算法技术总监李方圆在演讲中提到了一个很关键的点：随着大模型技术日益成熟，vivo在语言、图像、语音、多模态等全模态的AI能力上，正在全面向大模型架构迁移。

vivo AI算法技术总监李方圆

全新蓝心大模型矩阵

此次发布的蓝心大模型矩阵，核心升级点集中在四个方向：

首先，语言大模型迎来了重磅更新。BlueLM-70B 2.0版本相比上一代，整体能力提升了30%。这个提升幅度背后，是新增了1亿知识问答、500万篇论文以及1.2亿代码仓库等高质量训练数据。更值得关注的是，它还新增了多模态多轮指令理解能力，能够调用400多个手机系统工具和180多个第三方工具。代码生成能力也全面升级，甚至能处理数理计算和Excel数据分析这类任务。

其次，端侧模型迎来了一个“黄金尺寸”的选择——3B端侧大模型。这个模型的出词速度达到了80字/秒，内存占用仅需1.4GB。在行业内，这是一个相当亮眼的数据，因为它打破了“模型小、能力强、消耗低”这个看似不可能三角。在写作对话、摘要总结、信息抽取等业务场景中，它的表现甚至超越了行业内的7B-9B模型。

语言大模型还新增了图像理解能力。通过将文本和图像抽象为统一的token表示，模型相当于拥有了一双“眼睛”，可以理解手机上的文字和图片信息。BlueLM-V-3B模型在多模态能力上，领跑行业4B及以下模型。

语音大模型四大核心能力

语音技术在智能手机中的地位越来越高，从出行导航到家居控制，再到无障碍功能，几乎无处不在。vivo AI语音中心负责人陈彬彬提到，他们从2017年就开始布局语音技术，这次带来的自研语音大模型，是基于蓝心文本大模型开发的，通过离散化编码与文本大模型学习相结合，实现了更智能、更丰富的语音交互。

vivo AI语音中心负责人陈彬彬

这个语音大模型有四大核心能力：语音合成、音色复刻、语音翻译和方言自由说。语音合成可以把文本转换成逼真拟人的语音，支持多语言和方言；音色复刻只需要用户说一句话，就能复制出相似的音色；方言自由说不仅满足用户用方言交流的需求，其实也在无形中助力方言文化的保护与传承；语音翻译则可以直接把语音转换成目标语言文本，翻译效率提升明显。

未来，vivo计划将语音大模型的能力逐步开放到智能体平台，让更多开发者和用户能够调用这些能力。

让图像生成技术触手可及

图像生成技术的发展速度，这几年肉眼可见地加快。vivo AIGC图像大模型技术总监阮晓虎在论坛上介绍了蓝心图像大模型BlueLM-Art。这个模型最大的亮点是“精通中文语境”，融合了中国特色与东方美学。在中文理解、中国文化诠释、人物摄影美学以及中文文字绘制等多个维度，它的表现都相当出色，曾多次登上SuperCLUE-Image基准榜单中文领域的榜首。

vivo AIGC图像大模型技术总监阮晓虎

BlueLM-Art在算法架构、数据处理、工程和算力上做了全面优化，不仅指令跟随性出色，还能生成与图文完美结合的中文字符，甚至提供了艺术字绘制插件。在人物摄影美学方面，它的表现也很惊艳，生成的人物形象美观、真实，富有质感。此外，它还具备可控性生成能力，可以在图像创作中保持较高的主体一致性。

基于BlueLM-Art，vivo在蓝心小V中推出了图像创作、AI消除、图像风格化、艺术字创作等一系列功能，在PAD的原子笔记中还加入了AI涂鸦美化功能。这些功能让用户的创作体验提升了一个档次。

大模型端侧化，用户体验持续升级

大模型端侧化，是平衡体验、安全和成本的关键路径。vivo AI端计算负责人鲁晶分享了他们在全模态大模型端侧化上的探索。端侧化处理，不仅保障了用户在无网或弱网环境下的智能体验，还确保了个人数据安全，同时降低了使用成本。

vivo AI端计算负责人鲁晶

vivo在“听、说、读、写、画”各个应用场景都做了端侧化部署。在“听”方面，升级了语音识别大模型，语音操作随时可用；在“说”方面，利用语音生成大模型生成超拟人音色，让故事讲述更生动；在“读”方面，针对视障用户打造了图像问答功能；在“写”方面，3B端侧大模型全面升级，体验更优；在“画”方面，探索了图像大模型端侧化，AI消除功能随时可用。

针对全模态大模型端侧化，vivo从算法模型设计、量化、性能瓶颈分析工具建设，到底层运行时异构方案设计和业务框架层的多业务部署架构，提供了完整的解决方案。通过软硬件协同，充分挖掘芯片潜力，确保大模型在端侧运行时的强悍性能。

攻克AI三大挑战，打造高效稳定的大模型工程体系

大规模训练、高性能推理及海量算力治理，这是AI落地面临的三大挑战。vivo AI工程架构专家陈崇沛在分享中指出，vivo构建的大模型工程体系，有效解决了这些问题：大规模训练让模型可以按天迭代，高性能推理实现了秒级图片生成，万卡集群的搭建确保了算力的持续稳定输出。

vivo AI工程架构专家陈崇沛

展望未来，要打造真正强有力的个人化智能产品，需要具备像o1那样强逻辑推断能力的模型。而大模型工程的关键，是性能和灵活性兼具的强化学习训练框架。vivo的思路是以训推一体架构为基础，整合自研推理引擎和训练框架，满足多模型训练推理协同的要求，支持高性能、高灵活性的自博弈强化学习。o1的技术路线目前只露出冰山一角，还有很大的探索空间。

vivo意图框架，实现精准服务分发与全场景智能化体验

AI正在改变人机交互方式。在大模型的加持下，用户可以通过对话替代传统的交互方式，实现以AI为中心的交互模式变革。vivo AI系统技术总监许胜华表示，智慧服务在体验升级的同时，也面临新的挑战。为此，vivo面向开发者提供了意图框架解决方案。

vivo AI系统技术总监许胜华

通过意图框架，连接开发者和系统，结合AI能力理解用户意图，再通过系统入口将生态服务精准分发至用户，从而实现全场景、智能化的服务体验。在Origin OS 5上，意图框架已经与蓝心小V、原子岛、小V建议等交互入口全面打通。目前，vivo意图框架已上线24个垂域、53个意图标准，方便开发者接入。

蓝心智能体开放平台赋能，助力构建智能体生态

vivo AI解决方案中心高级经理蔡永超介绍了蓝心智能体开放平台，这个平台可以提升AI与人的协作体验。基于智能体开放平台，vivo构建了1+X+N智能体协作体系，为用户提供更温暖、更智能的体验。

vivo AI解决方案中心高级经理蔡永超

vivo为开发者提供了一站式智能体开发、分发、运营平台，涵盖锁屏、息屏、通知、负一屏、全搜、蓝心小V等多个分发入口，带来亿级流量曝光和转化。创建流程也很简单，只需创建、配置、调试、发布四个步骤，就能快速搭建一个智能体。目前，平台已与支付宝AI健康管家、携程、百度地图、懂车帝、同程旅行等应用合作，提供多种智能服务。

蓝心智能体平台将协同开发者共同构建智能体生态，以大模型+智能体平台为基座，以OS内核+应用为依托，服务用户、开发者和行业伙伴。后续，平台将逐步开放更多AI能力，基于智能体平台开发的智能体应用，经过安全审核后可以上线到蓝心千询APP及PC端，并支持发布到三方应用。

从这次大会释放的信息来看，vivo在AI领域的布局已经相当系统化。从底层的大模型训练，到端侧推理优化，再到应用层的意图框架和智能体平台，形成了一个完整的闭环。未来，vivo将持续以用户为中心，深化AI技术研发与应用，携手开发者与生态伙伴，共同推动AI技术的普惠与发展。