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      快門思維之上,vivo 想讓手機學會“看懂”這個世界

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      作者 | 陸
      郵箱 | xiaoyu@pingwest.com

      在博鰲亞洲論壇舉辦前夕,OpenClaw 引發了一場全球養蝦狂歡,AI 在屏幕那端自主執行指令的畫面,讓不少人在此前沒有接觸過 AI 的用戶認為科幻照進了現實。

      在這個背景下,vivo 總裁、首席運營官兼中央研究院院長胡柏山提出了一個不太一樣的問題:AI 現在能干很多事,但它對真實世界的感知,幾乎為零。他在演講里用了一個比喻:“沒有感知能力,AI 就像是困在黑屋子里的大師,算力再強,也看不見咫尺之外的世界。”


      vivo 總裁、首席運營官兼中央研究院院長胡柏山 圖源:vivo

      這句話是這次博鰲 vivo 傳遞的核心信號的起點,也是理解 vivo 接下來所有動作的前提。

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      演唱會神器、旅拍神器——但這只是開始

      在很長一段時間里,vivo 給外界留下的強烈印象有幾個關鍵場景:在演唱會上配合增距鏡輕松拍到臺上歌手清晰的表情;旅行途中的隨手拍,顏色和光影都舒服得像膠片。這些標簽不是沒有道理,vivo 在影像上耕耘了很多年,這是真實的產品積累換來的口碑。

      但在本屆博鰲論壇期間,胡柏山聊的東西,已經超越了“出片好不好”的范疇。

      他在演講里放了兩個故事。

      一個是寶哥,九年前意外失明,去年帶著導盲犬阿爾法,靠一臺 vivo 手機環游中國。vivo 的 AI 功能幫他“看見”了每一個人的樣子。在南澳的漁船上,手機告訴他:“面前是你的朋友章喜德,他雙臂交叉,面帶微笑,穿著一件深色長袖?!?/p>

      另一個是諾子,因視覺神經損傷失明的美院學生,最大的愿望是去冰島感受世界的盡頭。去年她如愿了,站在冰河湖旁,手機幫她描述:“湖面漂浮著冰塊,游客在拍照,遠處有海鳥飛過?!?/p>

      如果這兩個故事放在發布會 PPT 里,很容易被當成情感包裝。但放在胡柏山對影像的整體判斷里,它們指向的是同一件事:影像技術真正的上限,不是把照片拍得更好看,而是讓機器能夠真正“讀懂”它所看到的物理世界。

      這種落差本身就是個有意思的信號:一家長期憑“影像手機”圈粉的公司,現在想用“影像”講一個完全不同的故事。

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      AI 有一個沒人愿意承認的短板

      過去這兩年,AI 的進展快得有點讓人應接不暇。寫作、代碼、繪圖、視頻,一個接一個地被攻克,而最近爆火的“龍蝦”甚至可以接管你的電腦幫你完成一些復雜繁瑣的工作,于是用戶慢慢形成了一種印象:AI 好像什么都會了。

      但有一件事,目前的 AI 其實做得很差:那就是感知真實世界。

      不是“看不見”,現在的大模型基本都有視覺能力,你把一張照片發給它,它能告訴你圖里有什么。但“讀懂一張圖”和“感知物理世界”之間,差著一個本質的臺階。前者是被動接收,后者是主動理解——理解光線、空間、位置關系,甚至理解一個人當下的狀態和情緒。

      用胡柏山的說法來理解這個差距,會更直白一些:當今的 AI 是“數字世界里的大師”,它在那個世界里能創作、能推理、能給人提建議。但它沒有辦法直接作用于物理世界,更沒有辦法改變它。它就像一個博覽群書、足不出戶的人——知識量驚人,但沒有真正“出過門”。

      這個短板,目前沒有哪家公司完全解決了。但它是一道必須過的關:如果 AI 永遠只活在屏幕里,所謂的“通用人工智能”就始終是一句空話。

      讓 AI 真正走進物理世界,需要一套感知系統。而感知系統的核心,是影像。

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      影像在做的事,不單單“記錄”,更是“感知”

      在會上,胡柏山提到了一件內部的事:vivo 今年正式成立了一個新的一條“長技術賽道”:感知賽道。


      vivo 總裁、首席運營官兼中央研究院院長胡柏山 圖源:vivo

      這個措辭值得停留一下。在 vivo 的內部語言里,“長賽道”往往意味著天花板足夠高、值得持續十年投入的方向。比如影像就是一條已經被驗證的長賽道。現在感知被提升到同等級別,說明 vivo 的判斷是:這條路至少要走十年,而且它的意義不止于手機。

      影像技術在過去幾年里一直是手機廠商的核心戰場,但幾乎所有人的敘事框架都停在同一個層面:主攝傳感器更大、進光量更多、長焦對焦更快速、夜景更亮。這些進步是真實的,只是它們的目的地一直是“拍出更好的照片”。

      vivo 現在想改變的,是這個目的地本身。

      感知系統做的事情不是“拍下來”,而是“讀明白”:讀懂光影,讀懂空間,讀懂場景里發生了什么,甚至讀懂人的情緒狀態。

      這件事的重要性在于:這恰好是 AI 走出數字世界、落地物理世界所缺少的那一環。圖像感知加上聲音感知,構成了 AI 理解物理世界的基本能力。沒有這套感知能力,AI 再聰明,也只是屏幕后面那個很會打字的助手。

      胡柏山表示:未來模型會越來越同質化,開源的速度越來越快,大家之間的差距越來越小。但感知系統不一樣,因為它采集的是真實物理世界的場景數據,而每個品牌的用戶群體不同、使用場景不同,積累下來的場景數據就會不同,這個差異是不可復制的。

      他舉了特斯拉 FSD 的例子:特斯拉的輔助駕駛模型可以公開,但它的道路數據不會公開。模型有可能被追上,而場景數據才是真正的護城河。

      把影像從“記錄工具”升級為“感知系統”,這也讓 vivo 在影像上的長期投入,有了一個新的解釋框架——不只是為了讓照片更好看,而是在為 AI 打地基。

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      手機下一步變成什么?一個有記憶、懂你的 Agent

      理解了 vivo 為什么把影像當成感知的關鍵能力,再來看 vivo 對手機下一階段的判斷,就不會覺得突兀了。

      vivo 的判斷是:手機從 Smartphone 進化為 Agent Phone,是確定性的趨勢,只是現階段受制于端側算力和帶寬,進展需要一步一步來。

      Agent Phone 這個詞現在很多公司都在說,但大家的理解深淺不一。vivo 對它的定義,落腳點在“個性”和“知識圖譜”這兩件事上——每一個用戶的 Agent,應該是專屬的,而不是把同一個基準模板套在所有用戶身上。

      這不是一個新鮮的理想,但實現路徑有講究。vivo 的方式是從影像入手:第一批是相機 Agent 和相冊 Agent。拍照的時候用,整理照片的時候用,它不需要一直在后臺持續運行,所以對硬件的壓力在可控范圍內。

      相機 Agent 在 X300s 和 X300 Ultra 上已經有了初步落地。具體來說,過去用戶拍照需要手動切換人像模式、長焦模式、微距模式,大部分人其實并不知道什么時候該用哪個?,F在相機會根據拍攝對象的光線、距離、類型,自動識別場景,彈出它認為最合適的成像建議。

      這更像是一個起點的聲明,而不是終點的交付。

      往后看,vivo 的規劃里還有更多種類的 Agent:無論是辦公的、出行的、游戲的,其實邏輯都一樣——通過模型把過去需要用戶手動設置或者根本做不到的事情,交給手機自動完成。

      不過 vivo 對這個階段的預期是克制的。胡柏山認為:2026 年能做好的,就是這些對算力要求相對可控的 Agent,真正做到對周邊環境實時感知的能力,需要系統架構做更大的調整,這是 2026 年之后的事。

      Agent Phone 是短期路徑,是把手機從工具升級成“伙伴”的第一步。

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      長期的答案:影像 × AI,升級為感知中樞

      vivo 這兩年推出或者宣布的新方向不少:去年我們見到了 vivo Vision MR 頭顯的發布,傳說中用來“對抗”大疆 Pocket 的云臺相機也有望在今年底到來,而具身機器人實驗室也已經成立。vivo 的這些動作,讓外界有一種很自然的疑問:這家公司是不是攤子鋪得太大了?

      胡柏山對這個問題的回答,分了三個層次:記錄世界、感知世界、改變世界。

      “記錄是被動的,它等待你的指令;感知是主動的,它替你觀察環境的亮度、空間的縱深,甚至人際的距離;行動則是終極的,它基于理解,替你解決問題?!?/b>

      現在的手機大部分還在“記錄”階段,往“感知”升級是近期的方向,而“行動”才能真正自主地作用于物理世界,這是 vivo 押注的遠期目標。

      為了走到那一步,vivo 的規劃是以手機為起點,向外延伸出一整套以影像感知為核心的設備生態:手機作為感知源頭和個人化數據的積累中心;vivo Vision MR 頭顯作為空間計算的訓練場,理解空間結構和幾何關系;云臺相機、穿戴設備等生態終端作為移動觸角;家庭機器人作為感知能力的最終落點:讓 AI 真正進入物理世界,進入家里。


      圖源:vivo

      去年 8 月,vivo 發布了 vivo Vision 探索版 MR 頭顯,已經在國內 20 多家體驗店和東南亞部分市場落地,用戶體驗超過 5 萬人。這款產品的定位是“探索”,有了實體載體,才能真正積累數據,驗證認知。

      胡柏山表示:vivo Vision 下一代要推進商業化,目標是 2027 年底或 2028 年初正式商用。

      機器人方向則更早期。

      vivo 去年成立了機器人 Lab,目前仍在實驗室階段,沒有原型機,沒有發布時間表。但胡柏山對這件事的思路很清晰:不做“全場景通用機器人”,而是聚焦年輕用戶的生活場景,從單一高可行性的任務出發:比如寵物喂食,比如衣物收納;先把一個場景做到能用,再逐步泛化。他用的詞是“沿途下蛋”。

      他還專門解釋了手機和機器人的關系:手機是最了解用戶的隨身助手,知道你的生活習慣、飲食偏好、寵物信息,并且這些數據全部在本地,不上云。

      當機器人能力還不夠的階段,用戶可以通過手機遠程查看、遙控操作;隨著數據積累,機器人會越來越自主。這個路徑和自動駕駛的演進邏輯一樣——從輔助執行到自主決策。

      這套邏輯說通了之后,再看 vivo 的產品布局,會發現它比看起來要更有結構:影像技術是那根主軸,其他產品是主軸延伸出去的不同分支。

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      最后

      在這次采訪里,有一個細節讓我印象深刻。

      當胡柏山被問到:AI 時代,到底是 AI 唱主角,還是影像唱主角?

      他的回答是:在存量市場里,影像是拉長板的邏輯,繼續把有高卷入度的用戶留住。但要把存量市場變成增量市場,靠的是 Agent,讓換機周期縮短,讓更多人覺得舊手機不夠用了?!坝跋?AI 兩者其實并不沖突,只要東西好,手機就能成為生產力工具,用戶就會覺得值?!?/p>

      這個回答里有一種務實的底色。

      vivo 講的故事很大:感知系統、數字 DNA、機器人;但在落到產品層面時一直很具體:今年做好相機和相冊 Agent、27 年后 MR 商用,更遠的是機器人。

      vivo 并沒有喊出“我們要改變世界”的宣言,只是交出了一張分階段的時間表,這條路究竟能走到哪,最終還是要依靠產品來交卷。


      點個愛心,再走 吧

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