虽然目前人工智能大模型还在持续迭代演进，但由于不同终端侧的计算能力和容量有限，其应用模式都将有差异。
那么手机端会有什么变化？有芯片产业链厂商提到，手机侧将可以承载几十亿甚至到百亿规模的参数模型运转，这将为手机衍生出更多能力。
近日举行的博鳌亚洲论坛国际科技与创新论坛第三届大会期间，vivo副总裁、AI全球研究院院长周围在发言时表示，自2016年AlphaGo的下围棋能力超越人类之后，对产业界带来了很大影响。由此vivo认为，人工智能是未来几十年各类型创新中重要的底层技术，需要对该赛道投入。他同时表示，即将发布vivo自研AI大模型。
据21世纪经济报道记者了解，当前阶段，手机端应用大模型还存在一定挑战。举例来说，即便是手机智能语音助手，由于引用的语料可能存在潜在风险甚至偏见，就容易遭遇投诉。
这只是开始，但或许已经可以期待手机端大模型应用的愿景。
周围在发言中分析道，大模型时代到来，需要做好两件事:第一，大模型要做到行业领先；第二，在领先前提下，让应用更符合各行业的产品，带来新的用户体验。
要实现大模型领先，理论上要从算法层面解决问题。“今天大模型面临的一个严重问题在于，它与人不同，不会把过去的记忆、知识描述的现象和基于推理的事实分开，导致今天大模型出现了幻觉。我们认为，要从算法层面在应用时进行解决。”他补充道。
那么在工程层面需要做到:其一，足够多的人力资源池；其二，数据准备；其三，解决应用工程和算力问题；其四，进行应用拆解。
数据准备要排在算法之前，是因为大模型的应用本质是压缩数据、再无损还原的过程，vivo在2018年成立了图谱研究院，到今天已经建立超过2800T的数据。
而在真正应用大模型过程中，不仅是一个大模型，而应当是一个大模型矩阵，目的是用不同规模的模型，来解决不同响应时间要求下的问题。也即用大模型矩阵来解决应用工程和算力问题。
周围指出，要通过类似百亿级别规模的模型，来解决应用成本问题，在端侧实现分布式计算，实现对应用成本的拆解。
在手机端应用大模型，他表示，至少将分为两类:其一是在应用之外做辅助智能，类似微软的AI助手Microsoft Copilot，在手机中是类似智能语音助手的角色，但又有本质区别，因为那是在大模型加持下，对学习、工作、生活等场景的全方位应用赋能；其二是以智能体形式呈现，功能主要包括:感知、意图识别、帮助决策、执行、反馈和接受奖励。
周围总结道，长期来看，智能体将以两种形式出现:其一是虚拟人的智能，其二是如宠物、人形机器人等具身智能。
他也坦言，以上是从工程应用角度对大模型应用的思考，但也面临诸多挑战。“比如算力方面，首先要买到算力，其次要有良好的工程团队实现信息创新，从而解决大模型从训练到部署、推理的完整闭环。”
从产业发展角度，周围还表示，人工智能大模型的应用发展需要共建、共创、共赢，每个个体和组织需要把获得的能力分享出来。本质上产业希望让人工智能具有像人类一样的价值观，那么vivo也将把解决大模型训练、调优和端侧审核等能力进行开源分享。
