2024 VDC人工智能大会：探索AI前沿技术，共创智能时代的未来

2024 vivo开发者大会全景回顾：AI技术的创新与未来

一、引言

在科技飞速发展的今天，AI技术已经成为各大企业争相追逐的热点。2024年10月10日，vivo在广东深圳举行的开发者大会，毫无疑问地成为了行业内的一大盛事。这不仅是一个产品发布的平台，更是一个技术交流的盛宴。vivo在此大会上推出了全新的蓝心大模型矩阵，展现出在人工智能领域的深耕与创新。可是，这样的技术创新对我们普通用户来说真的有用吗？它又将如何改变我们的生活？

二、全新蓝心大模型矩阵

2.1 发展历程

vivo从成立之初便注重AI技术的研发，不仅在硬件上追求极致性能，更在软件和算法上不断探索。这个过程中，vivo的AI团队不断进行技术迭代，特别是在自然语言处理、图像识别等领域。大家是否注意到，越来越多的手机应用已经开始采用语音识别和图像识别技术，而这背后，正是大模型技术的推动。

2.2 大模型的核心升级

在这次大会上，vivo推出的蓝心大模型矩阵可谓是一个重磅炸弹。它主要分为几个核心部分：语言大模型、图像大模型、全模态技术和端侧大模型。这些技术的升级不仅仅是数字上的提升，更是用户体验的质变。

2.2.1 语言大模型升级

未来的手机能够理解你说的每一句话，甚至能在你说话的过程中预测你的意图，这不是科幻电影中的情节，而是vivo全新语言大模型的现实。BlueLM-70B 2.0模型，相比于1.0版本，能力提升了30%。这意味着什么？意味着用户在与手机进行多轮对话时，可以更加自然，而不是简单的“是”或“否”。而且，它还新增了对400多种手机系统工具和180多种第三方工具的调用能力，这样的功能是不是让你觉得“哇，太酷了！”

2.2.2 图像大模型创新

再说说图像大模型，突破了文字可控生成技术难题的中文原生文生图大模型，可能会让你的创作变得更加灵活。想象一下，你只需输入一句话，系统就能根据你的描述生成一幅图像，这样的技术是不是让你对未来的艺术创作充满期待？

2.2.3 全模态技术扩展

全模态技术的扩展则让不同的技术可以互相融合，例如语音与图像的结合。通过这种方式，用户可以在使用语音命令时，直接与图像进行交互，这种体验简直令人惊艳，对吧？

2.2.4 端侧大模型发布

3B端侧大模型的发布，进一步优化了用户的使用体验。想想看，当你在没有网络的情况下，依然能够享受到智能语音助手的服务，这无疑是对用户需求的深刻理解。

三、智能语音交互的革新

3.1 语音技术的重要性

语音识别技术已经渗透到我们生活的方方面面。但大家有没有注意到，语音交互的便捷性与准确性，往往决定了我们对智能设备的使用体验。vivo自2017年起便开始在语音技术方面进行深入研发，而此次推出的自研语音大模型正是其成果之一。

3.2 自研语音大模型的核心能力

这一语音大模型具备四大核心能力：语音合成、音色复刻、语音翻译和方言自由说。想想看，语音合成能将文本转化为逼真的语音，甚至可以模仿你的声音，难道这不是一项黑科技吗？而方言自由说的功能，能够让不同地区的用户无障碍交流，促进了文化的传承与发展，真是让人感到亲切。

四、图像生成技术的普及

4.1 图像生成技术的发展

图像生成技术的迅速发展，尤其是近几年，已经让我们看到了AI与艺术结合的巨大潜力。vivo的蓝心图像大模型BlueLM-Art在这方面展示了卓越的能力。你能想象吗？通过简单的文字描述，就能生成高质量的图像，这对于艺术创作者来说，意味着什么？

4.2 蓝心图像大模型的特性

这个模型的特色不仅在于它能理解中文语境，还能生成与图文完美结合的中文字符。这意味着，用户不仅可以获得图像，还可以得到符合他们文化背景的内容。这种文化融合的能力，是否让你觉得AI在未来的艺术创作中，将会扮演越来越重要的角色？

4.3 用户创作体验的提升

在实际应用中，BlueLM-Art已经为用户提供了图像创作、AI消除、图像风格化等一系列功能。这样一来，普通用户也可以轻松享受创作的乐趣，难道这不是让每个人都成为创作者的机会吗？

五、大模型端侧化的实践

5.1 AI端计算的重要性

随着智能手机的普及，AI技术的端侧化愈发重要。大家有没有想过，在没有网络的情况下，我们如何能保持智能体验的流畅性？这就是vivo所关注的重点。

5.2 各业务场景的应用

vivo在“听、说、读、写、画”各应用场景中，充分展示了大模型端侧化的能力。在“听”方面，语音识别大模型让语音操作随时可用；在“写”方面，3B端侧大模型的应用则提供了更优质的用户体验。这样的技术应用，是否让你对未来的智能手机充满期待？

5.3 未来的发展方向

vivo不仅希望实现技术的落地，更希望通过与行业合作，进一步提升用户体验。这种合作模式，是否会推动整个行业的进步？

六、解决AI三大挑战

6.1 大规模高性能计算的挑战

在AI技术的落地过程中，大规模训练和高性能推理是三大挑战之一。大家是否想过，如何让这些复杂的计算在短时间内完成？vivo对此进行了深入探索。

6.2 大模型工程体系的构建

通过构建大模型工程体系，vivo解决了大规模训练的问题，实现了模型按天迭代的目标。这样的创新，是否会让我们在使用AI时感受到更高效的体验？

七、意图框架的实现与服务分发

7.1 智慧服务的挑战

AI的普及带来了智慧服务的崛起，但与此同时，用户体验的提升也面临挑战。vivo如何通过技术手段，解决这些面临的问题？

7.2 意图框架的工作原理

通过意图框架，vivo能够理解用户的需求，并将相应的服务精准分发到用户手中。这种服务模式，是否会让我们感到更加贴心和便捷？

八、蓝心智能体开放平台的构建

8.1 智能体生态的构建

vivo不仅关注自身的技术发展，还希望与开发者们共同构建智能体生态。这样的合作模式，是否会让整个行业受益？

8.2 合作案例介绍

vivo与支付宝的AI健康管家合作，提供智能健康管理服务。这种实际应用，是否让我们对AI的未来充满信心？

九、展望未来

9.1 AI技术的普惠与发展

vivo将继续以用户为中心，深化AI技术的研发与应用。这样的方向，是否能真正推动AI技术的普及？

9.2 用户体验的提升方向

随着技术的不断进步，用户体验将会得到更大的提升。你是否期待这样一个未来？

十、结尾

通过这次大会，vivo向我们展示了AI技术的无限可能性。未来的智能设备，将会带给我们更便捷、更安全的使用体验。你是否准备好迎接这样一个充满变革的未来？让我们共同期待！