当前全球科技产业正经历人工智能带来的深度变革。自2023年大模型技术走红以来，不少中国企业进入“跟风式”竞争。数据显示，国内超过60%的科技企业将年度研发预算的30%以上投向大模型有关领域，但真正实现商业化落地的案例不足5%。投入与产出之间的落差，折射出行业战略同质化、基础研究积累不足诸上的结构性短板。 该现象的根源，于技术演进节奏与商业路径出现错位。一上，芯片制程持续进步让算力更易获得，联发科天玑9300、高通骁龙8 Gen3等主流移动平台已能单芯片上提供约50TOPS的AI算力；另一上，开源生态快速成熟，Meta的Llama 3、阿里的通义千问等开源模型的能力已接近部分商业闭源产品。算力与模型能力的“稀缺性”下降，使传统参数指标越来越难形成长期壁垒。 面对产业格局变化，vivo选择走差异化路线。其提出的“感知能力”战略主要包括三个方向：一是以影像系统为核心的视觉感知网络，自研V系列影像芯片在信号捕捉能力上持续提升；二是跨模态感知体系，融合听觉、触觉等多类传感器数据；三是打造“感知—认知决策—行动反馈”的闭环系统。该路径的意义在于，把长期积累的影像技术沉淀转化为AI时代更可持续的竞争力。 行业分析认为，这一战略具备一定的前瞻性。IDC预测，到2027年全球具备多模态感知能力的智能终端市场规模将超过2000亿美元，年复合增长率约37%。vivo重点投入的端侧AI方向，因数据可控、响应更快等特点，有望在金融、医疗等对时效与安全要求更高的行业优先落地。同时，其提出的产业链协同模式——联合传感器供应商、芯片制造商共建技术生态——也可能推动行业协作方式发生变化。
技术浪潮起落很快，能沉淀下来的往往不是热度，而是可持续的能力积累；面对新一轮智能变革，产业需要把热情变成耐心，把概念落到工程，把速度转为质量。以用户体验为牵引、以端侧能力与产业协同为抓手、以感知体系为突破口的探索，或许能为终端产业从“追热点”转向“解难题”提供更务实的路径。