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專訪vivo總裁胡柏山:AI 已經(jīng)很聰明了,vivo 要讓它真正看懂世界

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拼大腦,沒有護(hù)城河押注「感知」一切交給時間



今年春節(jié),OpenClaw 火了。短短兩個月不到,它又冷下去了——又一場 AI 應(yīng)用層面的熱鬧。

熱鬧散了,沒人知道下一個 OpenClaw 是誰,也沒人知道這些東西究竟在解決什么問題。

用影像旗艦手機(jī)拍下一張夜景當(dāng)中的人臉,細(xì)節(jié)清晰到能看見眼眶里的水光。但手機(jī)可能并不清楚,主角剛才是否哭泣,也就無法理解這張佳作的情緒背景;再用長焦技能把數(shù)百米外的一個路人拉到面前,細(xì)節(jié)纖毫畢現(xiàn)。但你問手機(jī):這個人是著急趕路,還是在找什么東西?手機(jī)仍然不知道。

今天的 agent 能寫代碼、能操控網(wǎng)頁、能把一份 PDF 整理成會議紀(jì)要。這些它都做得不錯。但這些事情有一個共同點:處理的全是人類已經(jīng)事先轉(zhuǎn)好格式的信息。文件、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)頁,都是數(shù)字化過的世界。一旦面對物理世界,一扇門、一段動作、一個表情,它們是失明的。

從今天的大模型,到能真正讀懂物理世界的所謂「具身智能」,中間有一道鴻溝,現(xiàn)在沒有人說得清楚怎么填。

這道鴻溝,是胡柏山在博鰲亞洲論壇上花了最多時間講的一件事。

胡柏山是 vivo 總裁兼首席運(yùn)營官。在博鰲亞洲論壇,他告訴愛范兒,自己有一個很直接的判斷:「在明確的物理大模型沒有出來之前,要有好的體驗,就要把物理世界的信息轉(zhuǎn)化到數(shù)字世界?!?/p>

他相信,這件事,不僅手機(jī)可以做,而且應(yīng)該用手機(jī)去做。甚至在未來十年里,其它設(shè)備都很難替代。



過去兩年,幾乎所有手機(jī)廠商都在說「AI 手機(jī)」。大模型接入、智能助手升級、端側(cè)算力提升,這些能力以肉眼可見的速度在普及。

去年 DeepSeek 橫空出世,今年 OpenClaw 引爆討論,各家都在搶著把最新的模型能力塞進(jìn)自己的產(chǎn)品。

這場軍備競賽,有一個必然的結(jié)局:大模型的高度商品化、同質(zhì)化、可替代化。

拼模型能力,沒有護(hù)城河。

你比友商快三個月上線某大模型,以及大模型驅(qū)動的 agent 功能;友商六個月后跟上,用的模型和 agent 能力都比你更強(qiáng)。時間上的領(lǐng)先、花費的金錢和精力,卷出的工時和損耗的員工健康,價值又是什么?

于是,真正的差異化只能在別處找。

vivo 給出的答案是「感知」。



感知,是 vivo 剛剛成立的新技術(shù)賽道。

中外互聯(lián)網(wǎng)公司和手機(jī)品牌紛紛加速進(jìn)軍「AI 手機(jī)」。行業(yè)一度以為模型能力會成為手機(jī)廠商的護(hù)城河。

在胡柏山看來,實際并非如此。「相比模型而言,積累下來的場景數(shù)據(jù)才最有差異化?!咕o接著他補(bǔ)了一句:「當(dāng)然,該做還是要做,要做就找適合我們的,可以做慢一點,晚一點也 ok?!?/p>

當(dāng)被問及「如果不看好大語言模型,vivo 會否發(fā)力世界模型」時,他的回答更加保守卻又直接:「世界模型也很大。我們還是找適合我們的技術(shù)路徑。我們先把手機(jī)模型搞好,小模型搞好?!?/p>

當(dāng)今 AI / 互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭大打人才爭奪戰(zhàn),頂級研究精英如 NBA 巨星般搶手,轉(zhuǎn)會費一再突破新高。但胡柏山并不認(rèn)為 vivo 應(yīng)該為這團(tuán)火再添柴。他告訴愛范兒,先想清楚思路,看清方向,定好技術(shù)平臺,再發(fā)力,完全不遲。

在這個所有人都在比拼模型能力和 AI 人才儲備的時間點上,掌門人直接把 vivo 的優(yōu)劣勢與行動綱領(lǐng)展開在媒體面前。這種坦誠令人印象深刻:vivo 的穩(wěn)健、謹(jǐn)慎, 究竟有何用意?



胡柏山在博鰲亞洲論壇峰會接受媒體采訪

胡柏山回應(yīng)稱,vivo 從不回避競爭。相比模型、算力,未來最大的差異化是來自于場景數(shù)據(jù)。

場景數(shù)據(jù),是跟著使用行為逐漸積累的,不能批發(fā),不能抄近路——影像數(shù)據(jù)尤其如此。經(jīng)過十年光學(xué)硬件積累、用真實場景訓(xùn)練出來的感知判斷,沒有捷徑。

而這些積累與判斷,構(gòu)成了 vivo 接下來押注的「感知」的底層。這些東西,其他人(無論友商還是互聯(lián)網(wǎng)/AI 公司)想要,也只能自己去積累。

這就回到了剛才那道鴻溝。大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)信息,而這些信息已經(jīng)被數(shù)字化。但現(xiàn)實世界里大多數(shù)有價值的信息,還沒被數(shù)字化。那些無法或很難被轉(zhuǎn)化,或者轉(zhuǎn)化起來成本極高的數(shù)據(jù),成為了 AI 走向現(xiàn)實世界的障礙。

光線、空間、人臉、動作、情緒,這些東西存在于物理世界,需要被感知、被轉(zhuǎn)化,才能成為模型可以處理的輸入。誰的感知做得好,誰就控制了大模型進(jìn)入現(xiàn)實世界的那扇門。

現(xiàn)在,沒有人知道這扇門后面是什么,也沒有人知道最后會是誰站在那里。

感知不只是「更好的相機(jī)」,這一點 vivo 很清楚。

胡柏山說,相機(jī)是記錄工具,它等你按下快門。但感知是另一件事:持續(xù)觀察、理解正在發(fā)生什么,把這些信息轉(zhuǎn)化成設(shè)備可以直接使用的輸入。7×24 小時,不需要你觸發(fā)。

從「記錄」到「感知」,中間隔著一個系統(tǒng)架構(gòu)的重建。

胡柏山給這件事起了個名字:「感知一體」。字面意思,是感知到的信息和設(shè)備的決策系統(tǒng)要即時打通。這一點,現(xiàn)在還做不到。

難點在于,原始的感知場景數(shù)據(jù),比如一段視頻、一張圖、麥克風(fēng)收到的聲音,體量巨大,格式混亂,里面大部分是噪聲。把這些原始信號轉(zhuǎn)化成手機(jī)真正「讀得懂」的結(jié)構(gòu)化信息,需要一整套專門的處理鏈路。

「怎么把場景數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成手機(jī)能夠讀懂的數(shù)據(jù),是最難的。這個領(lǐng)域開源資源少,需要自主探索,」他說。

這也是為什么 vivo 在內(nèi)部把感知設(shè)為一級技術(shù)賽道。

「一級」意味著感知不再是影像部門下面的一個子方向,它會統(tǒng)攬包括視、聽、嗅、觸等多種感官種類,和感知方向。

不過,vivo 的感知研究與研發(fā)工作仍處在初期階段。胡柏山用 vivo 的通信研究院做了一個類比:大約 200 人的團(tuán)隊,從 4G 開始持續(xù)投入,走過 5G,現(xiàn)在在做 6G,已經(jīng)十幾年了。

對于感知賽道,他的預(yù)期是相似的節(jié)奏:小團(tuán)隊作戰(zhàn),先構(gòu)建認(rèn)知。認(rèn)知清晰了,開始加油門;等待軟硬件生態(tài)成熟了后,油門再往下踩?!赣幸环N漸進(jìn)式加速、螺旋上升的感覺。我們拒絕一腳油門一腳剎車?!?/p>

胡柏山不希望 vivo 做感知計算,以及做任何事情,出現(xiàn)拍腦門、砸大錢的做法。他認(rèn)為,感知是一個天花板很高,但今天沒人能說清楚正確的技術(shù)演進(jìn)路線是什么的東西?!肝覀儨?zhǔn)備好用五年、十年的周期來持續(xù)投入。但我們對這件事的認(rèn)知獲取,要循序漸進(jìn)。認(rèn)知沒到,砸錢都是爛尾工程。」

感知賽道是一個判斷,但判斷要落地,需要現(xiàn)成的積累。

vivo 的底牌是十年影像。具體看,這十年沉淀的東西有兩層。

第一層是硬件。與蔡司的合作,如今已經(jīng)走到了聯(lián)合研發(fā)的深水階段,傳感器尺寸這一輪 X300 Ultra 的主攝升到了 1/1.12 英寸,和索尼的合作在往提升半導(dǎo)體轉(zhuǎn)化效率的方向走——他提到了感官技術(shù)方面的「雪崩效應(yīng)」,一種可以把感光元件的進(jìn)光轉(zhuǎn)化率,從 90% 推到 110% 以上甚至更高的新技術(shù)路徑。

在硬件層面,胡柏山的判斷和行業(yè)觀察者及媒體大致相同,傳感器尺寸已經(jīng)卷到了邊際收益遞減的階段,接下來更大的空間在轉(zhuǎn)化效率和外掛形態(tài)——在 X300 Ultra 上,vivo 已經(jīng)做了 200mm、400mm 定焦增距鏡,還有更多在路上。



第二層是算法和認(rèn)知。

vivo 三年前提出長焦大底,兩年后全行業(yè)跟上。但跟上硬件很容易,「為什么是那個時間點做這件事」,這個判斷很難。vivo 為什么選擇在那個時間點上做這件事,動機(jī)來自于在影像上多年領(lǐng)跑的經(jīng)驗所形成的認(rèn)知——沒有可以搬運(yùn)和復(fù)制的捷徑。

「算法跟認(rèn)知強(qiáng)相關(guān)——認(rèn)知知道要什么方向,算法匹配,這是需求和技術(shù)的有機(jī)結(jié)合,對手很難快速跟上?!?/p>

這個邏輯延伸到端側(cè) AI 上同樣成立。在 X300 Ultra 上,vivo 首次提出了一種「多 agent」理念,也即:

你舉起手機(jī)拍一張照片,有個 agent 在判斷你在拍什么、用多遠(yuǎn)的焦段、在什么光線下——這個判斷,以前需要用戶自己去做。而另一個 agent 在整理你的相冊,根據(jù)你過去的修圖習(xí)慣推薦或自動添加濾鏡,又或者它能自動把幾段素材剪成一條可以直接發(fā)的短視頻。

這不是那種統(tǒng)一的「超級 agent」,比如 Gemini 或豆包手機(jī)助手那樣的,而是每個場景一個專項 agent,既互通有無,又各干各的。

胡柏山的理由很實際:現(xiàn)有的硬件算力撐不起一個什么都管的大 agent,手機(jī)AI的發(fā)展要結(jié)合硬件的能力上限來推進(jìn)。

這些工作仰仗 vivo 在端側(cè) AI 推理上的持續(xù)投入。據(jù)愛范兒了解,vivo 是手機(jī)廠商當(dāng)中目前在算力購買上花錢最多的——不僅是云端算力,接下來的押注方向,是在旗艦機(jī)上嵌入專用的算力芯片。

vivo 的節(jié)奏是:先把不要求實時響應(yīng)的 agent 做好,影像和相冊是當(dāng)前優(yōu)先級;全域感知是五到十年的目標(biāo),always-on、全時段在線、所有感官打通,這是最終的方向。

今后十年的 vivo,會去往什么方向?

胡柏山給了一個大概的路線圖:手機(jī)是現(xiàn)在用戶的核心產(chǎn)品,往后至少 10 年也仍然不變;MR 需要三到四年;機(jī)器人是五年以上。

這三個方向不是各自獨立的押注,底層是同一套感知能力在不同形態(tài)上的延伸。

vivo 去年成立了機(jī)器人 Lab,聚焦「大腦和眼睛」。當(dāng)被問及目前進(jìn)展如何,胡柏山很直接地攤牌:「2025年把階段性目標(biāo)梳理地更加清楚,2026年進(jìn)入整個路徑的清晰規(guī)劃?!?/p>

但這對于 vivo 來說并不是問題。

在一個各家都在發(fā)布機(jī)器人樣機(jī)、爭相宣稱「具身智能元年」的節(jié)點,承認(rèn)自己還沒手搓出實物,是一種不多見的坦誠。胡柏山說「手搓一個機(jī)器人不是我們要干的。」

vivo 的機(jī)器人邏輯,和感知賽道的投入邏輯是一套:先想清楚目標(biāo)用戶是誰,再定義場景,再識別核心技術(shù)控制點,再等技術(shù)成熟度到位。

胡柏山告訴愛范兒,目前 vivo 還在論證第一步。他們傾向于服務(wù)年輕人,這也正是 vivo 從旗艦到年輕系列產(chǎn)品線一直希望搶占心智的群體。vivo 的第一代家庭機(jī)器人,可能的起點,是照顧寵物和疊衣服也說不定。

但這個場景,會不會太?。亢厣秸J(rèn)為,不能一上來就做通用機(jī)器人,不可能剛一開始就把所有的場景都做好。如果你非要那么做,最終的結(jié)果也只能是每個場景都不及格。

誠然,今天的具身智能機(jī)器人,可能做預(yù)錄制的舞蹈能做到一百分,其他場景都沒有足夠的說服力。特別是在家務(wù)場景,「就說打雞蛋這件事,想要做到百分百成功率,人都不一定,機(jī)器人十年內(nèi)也做不到?!?/p>

胡柏山希望,vivo 的機(jī)器人能夠先把一件具體的事情做到 60-70 分,然后一代一代泛化,優(yōu)化現(xiàn)有的場景,再獲得新的能力。

喂好了寵物,場景數(shù)據(jù)就來了。場景數(shù)據(jù)夠了,機(jī)器人就知道這只狗每天幾點餓,進(jìn)而知道這家人幾點起床,進(jìn)而知道這家人的生活節(jié)律。不需要一步到位,因為每一步都在為下一步備料。胡柏山管這叫「沿途下蛋」。

這個邏輯,和在手機(jī)端押注感知的邏輯,是統(tǒng)一的:先把影像 agent 做好,場景數(shù)據(jù)夠了,感知能力才往外延伸。

但在機(jī)器人的旁邊,手機(jī)扮演什么角色?「手機(jī)是最懂你的隨身數(shù)字助理。你的行為習(xí)慣、偏好、你喜歡養(yǎng)什么寵物,都在手機(jī)里?!购厣秸f,機(jī)器人早期做不好的事,手機(jī)可以遙控介入補(bǔ)足。

就像自動駕駛的早期,人類一直在干預(yù),干預(yù)產(chǎn)生數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)讓系統(tǒng)越來越好?!甘謾C(jī)和機(jī)器人之間,場景數(shù)據(jù)是打通的。」

當(dāng)然,他也沒有把話說滿。感知這個賽道,其他人也在做。包括蘋果、谷歌等在內(nèi)都有自己的感知計算框架。vivo 在這個方向上的競爭空間,更多在手機(jī)端的小模型感知這個細(xì)分方向。這是除了蘋果以外的大廠,暫時沒有重點關(guān)注的地方。

今年,胡柏山給機(jī)器人 Lab 設(shè)的任務(wù),是把路徑圖畫出來:目標(biāo)用戶、核心場景、關(guān)鍵技術(shù)節(jié)點、以及「技術(shù)成熟到可以商業(yè)化」的時間預(yù)期。

vivo 叫停了 AI 眼鏡項目。他算了一筆賬:一年幾十萬臺,不符合目標(biāo)體量;兩年內(nèi)又做不出差異化;技術(shù)平臺目前也撐不起 80 分以上的體驗(超過 30g 戴在鼻子上會很累)——三個條件一個都沒過,砍掉沒毛病。

「三年后做也不著急,它不是關(guān)鍵品類。」

不過,這個決定放在今天的背景下,還是有點逆勢。2025 年 AI 眼鏡是行業(yè)里最熱的新品類之一,這個事實有目共睹。Ray-Ban Meta 賣爆,國內(nèi)跟進(jìn)者一茬接一茬。

創(chuàng)始人兼 CEO 沈煒在年會上表示,vivo 今年的策略是「少押注,押重注」。vivo 選擇給 AI 眼鏡按下暫停鍵,但將感知賽道的存在地位升級,其實是統(tǒng)一的邏輯和篩選標(biāo)準(zhǔn)的一體兩面:一個賽道的天花板夠不夠高、vivo 自身的差異化屬性夠不夠、技術(shù)平臺能不能支撐長期投入。

這種思路,與近期 OpenAI 等在內(nèi)的硅谷巨頭,摒棄「支線任務(wù)」,聚焦真正長板的思路不謀而合。

2026 年選定的道路,vivo 會走到哪,現(xiàn)在胡柏山也還給不出答案。感知一體化的技術(shù)難題還沒有解,端側(cè)專用芯片的落地有難度,機(jī)器人的路徑圖今年才剛開始畫。

胡柏山知道這些,也沒有回避。他說,認(rèn)知到了加油門,認(rèn)知沒到寧可慢。

手機(jī)行業(yè)正在經(jīng)歷一個奇怪的時刻:換機(jī)周期拉長到四十個月,中國市場年銷量從高峰期的五億多部跌到現(xiàn)在約 2.5 億部,存量市場的天花板清晰可見;但 AI 帶來的能力躍升,又讓所有人覺得什么地方似乎還藏著一點增量。

胡柏山的判斷是,從 Smartphone(智能手機(jī))到 Agent Phone(智能體手機(jī)),才是把存量市場變成增量市場的機(jī)會。而感知,是這個機(jī)會里他認(rèn)為最難被復(fù)制的護(hù)城河。

接下來交給時間。

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