vivo在AI战略上“自洽”了

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2025年10月12日

(原标题:vivo在AI战略上“自洽”了)

vivo在AI战略上“自洽”了
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经济观察报 记者 陈月芹

一年一度的开发者大会是vivo年度技术战略的重要发布窗口。10月10日,在“2025 vivo 开发者大会”上,vivo副总裁周围反思了近年来vivo的AI战略重心从“不自洽”到“自洽”的过程。

vivo是目前公开披露AI投入最高的手机厂商之一。截至2024年10月,vivo在AI领域的投入已经超过230亿元:从2017年建立团队,到2018年发布AI品牌JOVI、AI团队规模超1000人,再到投入数十亿打造万卡训练集群。

vivo未来是否会逐步把重心放在端侧AI,而战略性放弃曾经的通用大模型路径?面对这一问题,周围没有直接否认。他表示,从去年到今年,vivo在AI方面以同等力度作投入,但关注点有了变化:

一是放弃烧钱做通用大模型。2023年,vivo专注于把大模型做到各个榜单上的第一,发力做千亿甚至1750亿参数的大模型。直到2023年底发现大模型要往通用智能发展,模型参数往2000亿、4000亿级以上跑时,“(只)投200亿元是不够的”,周围说。

卷模型参数的“军备竞赛”的代价是巨大的。周围算了一笔账:要做两万卡以上的集群,光设备就要加20几亿 。更残酷的是,卷到4000亿参数,可能要花50亿元买算力,其中15亿元是电费,而且以后每年都要烧这么多钱。他直言:“卷通用人工智能,不现实,也烧不起。”

二是不再追求堆参数规模的模型矩阵,而将核心技术平台从早期的13B/7B模型,收敛至更轻量、高效的3B甚至1B端侧模型。

2023年底,vivo发布自研AI蓝心大模型矩阵,其中包括1750亿级蓝心大模型175B。

把AI和手机结合,模型参数越高越好吗?经过近两年的试验与思考,周围的答案是否定的。

vivo团队曾尝试将7B模型部署到端侧,但发现其占用内存过大(3.5G),而vivo的中高端机型的内存主要配置为8G,低端机内存的标准配置为4G。这意味着,部署一个7B端侧模型,会直接导致手机性能下降,甚至让高端机型也失去了优势。此外,7B模型只能做简单的任务拆解,不能做复杂推理。

直到今年,vivo团队找到了更理想的方案:3B模型。这款模型一举解决了内存和推理两大难题:一方面,3B模型内存只占2G,不影响高端机的性能;另一方面,其推理能力远超7B甚至8B模型,能够处理复杂的任务拆解和意图识别,几乎可以把它放在手机上作为任务拆解的中台。

vivo在端侧模型的小型化道路上也越走越远。周围提到,除了3B模型,vivo还在做1B模型。1B模型虽然推理能力不强,但可以对手机进行实时监测和记忆,可以24小时在线,用于地址围栏、行为监测和系统参数的实时分析。这解决了3B模型在后台运行时耗电过高的问题。

周围坦言,从大模型“内卷”的洪流中抽身出来,vivo在AI的认知和产品规划方面走过了从迷糊到“自洽”的阶段。“2023年,当时感觉一个全新的时代到来,我们要做一个划时代的颠覆性的东西,无论是对外还是对内沟通都极不自洽。我们迷糊了一年多,但今年以来,我们非常自洽,非常清晰地知道自己在做什么。”

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2024年考试系统行业的产业链上下游结构及竞争格局分析_保险有温度,人保有温度

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2024年考试系统行业的产业链上下游结构及竞争格局分析 2024年4月30日 来源:互联网 606 34 考试系统,特别是在计算机技术支持下的考试系统,是一种用于进行考试和评估的集成系统。它能够实现快速、准确的评估学员的知识掌握程度,并为教学和培训提供数据支持。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 考试系统,特别是在计算机技术支持下的考试系统,是一种用于进行考试和评估的集成系统。它能够实现快速、准确的评估学员的知识掌握程度,并为教学和培训提供数据支持。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 考试系统可以根据应用场景的不同进行分类,如学校教育考试、企业内部培训考试和评估行业技能水平等。其基本组成部分包括前台页面、后台管理和数据库。学员通过前台页面完成考试和练习,查看成绩和学习进度;管理员则通过后台管理页面管理题库、制定考试计划和监控考试过程;而考试系统的核心数据,如题库、用户信息和成绩等,都存储在数据库中。 考试系统具有多种强大的功能,如题型多样、数据多维分析、智能防作弊和灵活组织考试等。它支持多种题型,如单选题、多选题、判断题等,以及图片题、音视频题等多媒体题型。管理员可以通过后台管理页面实时查看考试记录、考生信息、已考、未考、缺考等考试数据,并生成精准的考试报告和成绩单。同时,考试系统还具备智能防作弊功能,如摄像监考、人脸识别等,以确保考试的公平性和公正性。 此外,考试系统还支持灵活的考试组织方式,如随机抽题组卷、固定抽题组卷等,并支持移动端考试和PC在线考试等多种考试方式。考后自动判分和主观题关键字判分等功能,极大地提高了考试的效率。 根据中研普华产业研究院发布的分析 考试系统行业的产业链上下游结构 上游环节包括技术研发与创新:这是考试系统行业的核心驱动力。包括人工智能、大数据、云计算等技术的研发和应用,用于提升考试系统的智能化、自动化和个性化水平; 硬件设备供应:为考试系统提供所需的硬件设备,如服务器、存储设备、网络设备等,确保系统的稳定运行和数据安全;软件开发与测试:提供考试系统所需的软件支持,包括系统软件、应用软件、中间件等。同时,通过软件测试确保软件的质量和稳定性。 中游环节包括考试系统开发与集成:根据用户需求,定制开发或集成考试系统,实现考试流程管理、题库管理、在线考试、成绩管理等功能;考试服务与支持:为用户提供考试系统的使用培训、技术支持、维护升级等服务,确保用户能够充分利用考试系统提升考试效率和管理水平。 下游环节包括教育机构:学校、培训机构等教育机构是考试系统的主要用户,用于学生考试、测评、教学管理等;企事业单位:企事业单位内部培训、招聘考试等也需要使用考试系统,以提升培训和招聘的效率和公正性;政府部门:政府部门组织的各类考试和测评也需要使用考试系统,如公务员考试、职称考试等。 主要竞争者类型。考试系统行业的主体竞争格局主要包括国家定位考试系统、地方社会考试系统、学校自主考试系统、商业性考试系统和其他类型。这些不同类型的考试系统各自具有不同的特点和优势,形成了复杂的竞争格局。 国家定位考试和地方社会考试的竞争。这两类考试系统主要关注于大规模、标准化的考试,如高考、公务员考试等。它们之间的竞争主要体现在考试内容、命题质量、考试组织等方面。 学校自主考试系统的竞争。学校自主考试系统主要服务于学校内部的考试需求,如期末考试、期中考试等。这类系统的竞争主要体现在易用性、稳定性、定制化服务等方面。 商业性考试系统的竞争。商业性考试系统通常由教育机构或企业开发,用于提供付费的考试服务,如职业资格认证、在线课程考试等。这类系统的竞争主要体现在服务质量、用户体验、品牌声誉等方面。 关键技术和服务。在考试系统行业中,技术实力和服务质量是影响竞争力的关键因素。各主体系统需要不断创新和改进产品,提高服务质量和用户体验,以争夺市场份额。例如,通过引入人工智能、大数据等先进技术,可以提高考试的智能化、自动化水平,提高考试效率和准确性。 市场竞争策略。为了在竞争中脱颖而出,考试系统企业需要灵活运用各种市场营销工具,如广告、公关、直销、推广活动等,来吸引用户和提高品牌知名度。同时,与用户建立紧密的合作关系,提供定期的培训和支持,也是提高用户满意度和忠诚度的重要手段。 市场规模与增长。随着教育机构与企业数字化转型、降本增效需求的不断增加,用户对在线考试系统的智能化、便捷性的要求也不断提升。因此,考试系统行业的市场规模持续增长。根据艾媒咨询的数据,2023年中国在线考试SaaS行业市场规模增至555.1亿元,并预计在未来几年内持续增长。 考试系统行业的竞争格局相当复杂,包括多个主体和系统之间的竞争。为...
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