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  • 折叠屏,走入AI Native时代

    声明:本文来自于微信公众号 光子星球,作者:文烨豪

    智能手机赛道,正经历着一场分化。

    Counterpoint报告显示,2026年第一季度,全球智能手机出货量同比下降6%;同一时间,国内折叠屏销量突破280万台,同比增长65%,市场份额正逼近10%。

    大盘持续承压的背景下,逆势增长的折叠屏,很大程度上承载着智能手机行业的增量与想象空间——所有人都知道,这里或许藏着行业破局的答案,只是还没人全然理清,答案究竟是什么。

    vivo,正试图回答这一叩问。

    2026年6月26日,vivo正式发布新一代折叠旗舰vivo X Fold6

    它没有沉溺于形态竞赛的老路,而是聚焦“大屏+AI生产力”,以一套全新的价值逻辑,为折叠屏的下半程划出了清晰的新方向。

    这场转向的背后,亦是一位信奉长期主义的玩家,对AI时代硬件创新逻辑的审视。

    折叠屏,走入下半程

    消费电子赛道,很少有品类能一条路走到黑。

    早年液晶电视刚兴起时,机身厚薄便是一大竞争维度,电视厂商们从最初十几厘米的厚重机身,一路将电视卷到几厘米,每薄一分,皆成卖点。

    但形态的红利,终究有保质期。

    当厚薄突破某一临界点后,这套逻辑渐渐失灵。毕竟,挂在墙上的电视,是25毫米还是30毫米,绝大多数人都无法用肉眼分辨,自然很难为之买账。

    至此,以厚度为核心驱动力的增长,撞上了用户感知的天花板,行业竞争重心亦向画质调教、背光方案、智能程度等更深的价值维度延伸。

    折叠屏赛道的上半程,亦复刻着相似的路径。

    起步阶段,供应链成熟度有限,“可折叠”缔造的差异化,便是价值本身,而购买折叠屏的用户,本质上是为这一全新的硬件形态买单。

    基于此,彼时的行业评价体系,多以“外在形态”为标尺,新机发布会的篇幅,亦大多留给铰链、折痕、重量与厚度;而数码博主拿到折叠新机的第一件事,永远是关掉屏幕对着灯寻找折痕,拿出卡尺丈量厚度。

    这场关于形态与工艺的竞赛,从折叠屏诞生的第一天起,一路打到了现在。数轮技术迭代下来,折叠屏越来越轻薄、折痕几乎不可见,彻底完成了“尝鲜”到“主力机”的自证。

    只是,当形态优化越过了用户感知阈值,折叠屏亦步入了下半程——玩家们终究需要跳出“大屏幕”的浅层叙事,去挖掘能撑起折叠屏深层价值的新锚点。

    这个锚点,便是AI。

    巧合的是,几乎就在折叠屏赛道寻找出口的同时,AI产业亦完成了一轮又一轮的能力跃迁。

    在此之前,AI更多停留于工具层面,用户给出提示词,AI输出对应结果,任务链路短,交互相对单一。而随着技术演进,AI逐渐分出推理、Agent等方向,从被动响应的对话框,进化为能主动拆解需求、调度工具,独立承接完整、复杂的工作流的“伙伴”。

    伟大的技术,永远在等待属于它的载体,能力持续升级的AI,始终呼唤着与之匹配的硬件形态。

    面对这一浪潮,多数硬件厂商的第一反应,是以稳为主,在现有产品框架里融入AI;vivo则率先意识到,这背后似乎藏着整个折叠屏品类的升维契机,于是从底层开始,以AI为价值锚点,重构折叠屏的产品逻辑。

    眼下,随着vivo X Fold6掀开面纱,AI与折叠屏,也终于在这个时间节点等来了彼此。

    从大屏幕,到大任务

    过去两年,硬件行业一直寻找着“最佳AI终端”。一批玩家热衷于改造眼镜、耳机等传统品类,另一批玩家则致力于发掘诸如AI Pin这类“开脑洞”的概念产品。

    可喧嚣过后,各有桎梏,要么场景高度垂直,难以成为主流终端;要么受限于硬件边界,很难完整释放AI能力。

    即便是直板手机,承接复杂任务流时也难逃单屏的局限,用户往往得在多个应用间“反复横跳”,一来二去间,思考节奏难免被打乱,失了灵感;换成笔记本电脑,多窗口问题解决了,却又失去了便携性,无法实现全场景的无缝衔接……

    相比之下,折叠屏与AI堪称“天生一对”——既能揣进口袋覆盖全场景,展开后的屏幕也足以承载多任务并行的复杂工作流。

    正如Counterpoint在《书本式折叠屏手机将成AI落地的最佳终端载体》中指出:“它通过让复杂工作流持续可视化、信息并行、一步到位,真正释放AI的生产力价值,成为更高效的AI任务执行平台。”

    千帆过尽,折叠屏成了AI时代的终端正解。

    只是,这道题想要拿满分,除了写出答案,还得写对过程。硬件层面的契合只是起点,唯有让AI能力与折叠形态深度咬合,才能将折叠屏的优势转化为可感知的价值。

    对此,vivo副总裁黄韬在发布会上指出:“折叠屏的第一次进化,是展开一块大屏幕,折叠屏的第二次进化,应该是展开一个AI工作台,完成一个复杂大任务。”

    基于这套“进化论”打造的vivo X Fold6,正是理解此番变化的一大样本。

    以vivo X Fold6搭载的“原子工作台”为例,如果说传统分屏仍以App为核心,那么原子工作台则是围绕任务展开。而针对不同任务场景,vivo更是设计出了串行与并行两种模式,将折叠屏的大屏优势全然转化为了AI任务的效率优势。

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    其中,串行模式主打“一个主角,多个配角”,适配一个核心任务,叠加多个辅助需求的场景。比如深读行业报告时,就可将文档作为主窗口,侧边呼出AI助手、便签等辅助窗口,随取随用,保证整个阅读与思考过程的连贯性。

    并行模式则主打“多个主角,没有配角”,每个窗口都能高频跨App交互,多窗并行,适配多任务同时运行、交互的复杂场景。

    就拿线上会议场景来说,并行模式下,vivo X Fold6的大屏可同时铺开四个窗口,一角常驻会议视频界面,抬手就能搞定开关麦、切共享等操作;会议资料、AI助手、编辑文档则各占一角,边开会边看资料,同时让AI整理发言,再填入文档——原本需要来回拉扯的任务流程,动动手指即可丝滑实现。

    发布会上,黄韬还提到了一个颇有意思的场景,即“AI赛马”。

    现阶段,随着AI愈发普及,各家大模型用户数持续攀升。模型厂商对此倒是喜闻乐见,但落到用户端,用户激增导致的算力满载、模型“降智”现象,亦变得更为普遍。

    在此背景下,多模型交叉验证,已然成为了重度信息工作者的工作日常。而vivo X Fold6的并行模式,则为此提供了原生的硬件土壤——用户可同时调出四款AI,同屏作答,全程无需切换应用、页面,便能将结果一览无余。

    对普通用户来说,这不过只是一项好用的功能,唯有真正蹚过折叠屏深水区的人才明白,这套多任务并行体系背后,要啃下多少底层适配、细节打磨的硬骨头。

    据悉,为了实现多款应用同时运行,共同响应、交互,vivo自研了蓝河流畅引擎,从存储、算力、显示三大维度,对底层架构进行重构,保证了行云流水的操作体验。

    在此基础上,原子工作台的四个窗口支持无级缩放、拖拽换位等操作,每个窗口都能单独截图,甚至连音量都可以独立调节;为避免用户高强度的“复制粘贴”,vivo在窗口的间隙里塞入了AI,实现了跨窗拖放;常用的分屏布局,则能保存为桌面,点开即用……

    此外,从AI文件管家、AI会议助手等实用AI功能,到前段时间出圈的“养虾”玩法,vivo X Fold6悉数覆盖,“AI搭子”之名实至名归。

    换言之,从底层系统架构重构,到表层的交互逻辑,再到AI能力的场景化落地与生态互联,vivo X Fold6可谓自上而下全栈为AI而生。

    长期主义,自有回响

    时代始终在变化,但机会总是留给有准备的人,AI终端领域亦是如此。

    作为现阶段AI终端的标杆案例,vivo X Fold6的诞生,其实是vivo前瞻判断与长期积累的双向奔赴——前者看准了AI终端演进的方向,后者则托住了产品落地的底气,二者缺一不可。

    事实上,折叠屏发展至今,行业里大致分出了两条路径。

    一条是前述的先折叠,后补齐,优先攻克形态难题,再随着代际迭代逐步补齐性能、影像、续航等体验。这条路,既是符合品类发展规律的务实选择,也是多数厂商走过的路径。

    vivo则选择了另一条路,即先旗舰,后折叠——先以直板旗舰的标准打造产品,再通过折叠形态释放增量价值,绝不为形态牺牲任何一项旗舰级体验。

    两种路径,本没有高下之分,却在AI时代显现出不同的后劲。

    形态竞赛的上半程,玩家们可以快速推出产品、抢占市场;但随着赛道来到价值比拼的下半程,扎实的旗舰底座,就成了AI能力落地的核心前提。

    毕竟,AI体验从来不是孤立存在的,只有扎实的旗舰底色,才能全然释放AI的能力。比如多任务同屏调度需要底层芯片、OS的支撑,高频的AI场景需要足够的续航兜底,而“AI感知”场景,则需匹配旗舰级的影像力。

    在此之前,vivo曾在设计、影像、系统、性能四条长赛道深耕多年;步入AI时代,vivo将一以贯之的长期主义,平移到了这条新的长赛道。而当时机到来时,其不必“临时抱佛脚”,因为所有该做的准备,早已在过去日复一日的较真中做完了。

    从产品层面来看,vivo X Fold6的每一项核心维度,均显露出旗舰的底色。

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    以影像维度为例,vivo X Fold6搭载了蔡司2亿超级主摄与蔡司APO超级长焦,叠加vivo蓝图影像芯片V3+,拍摄能力对标专业影像旗舰;续航方面,等效7000mAh的蓝海大电池,亦为高负载的AI场景提供了充足的支撑。

    归根结底,vivo一贯的长期主义,恰是其在AI时代突然提速的底气——当行业还在纠结“折叠形态能不能装下AI”时,vivo已经用打磨多年的成熟旗舰底座,给AI留出了完整、充足的生长空间。

    折叠屏赛道的下半程,将走向新的高度,而坚持长期主义的vivo,终将在新的周期里,收获属于自己的回响。

  • 快门思维之上,vivo 想让手机学会“看懂”这个世界

    声明:本文来自于微信公众号 硅星人Pro,作者:陆

    博鳌亚洲论坛举办前夕,OpenClaw 引发了一场全球养虾狂欢,AI 在屏幕那端自主执行指令的画面,让不少人在此前没有接触过 AI 的用户认为科幻照进了现实。

    在这个背景下,vivo总裁、首席运营官兼中央研究院院长胡柏山提出了一个不太一样的问题:AI 现在能干很多事,但它对真实世界的感知,几乎为零。他在演讲里用了一个比喻:“没有感知能力,AI 就像是困在黑屋子里的大师,算力再强,也看不见咫尺之外的世界。”

    这句话是这次博鳌 vivo 传递的核心信号的起点,也是理解 vivo 接下来所有动作的前提。

    Vivo

    演唱会神器旅拍神器——但这只是开始

    在很长一段时间里,vivo 给外界留下的强烈印象有几个关键场景:在演唱会上配合增距镜轻松拍到台上歌手清晰的表情;旅行途中的随手拍,颜色和光影都舒服得像胶片。这些标签不是没有道理,vivo 在影像上耕耘了很多年,这是真实的产品积累换来的口碑。

    但在本届博鳌论坛期间,胡柏山聊的东西,已经超越了“出片好不好”的范畴。

    他在演讲里放了两个故事。

    一个是宝哥,九年前意外失明,去年带着导盲犬阿尔法,靠一台 vivo 手机环游中国。vivo 的 AI 功能帮他“看见”了每一个人的样子。在南澳的渔船上,手机告诉他:“面前是你的朋友章喜德,他双臂交叉,面带微笑,穿着一件深色长袖。”

    另一个是诺子,因视觉神经损伤失明的美院学生,最大的愿望是去冰岛感受世界的尽头。去年她如愿了,站在冰河湖旁,手机帮她描述:“湖面漂浮着冰块,游客在拍照,远处有海鸟飞过。”

    如果这两个故事放在发布会 PPT 里,很容易被当成情感包装。但放在胡柏山对影像的整体判断里,它们指向的是同一件事:影像技术真正的上限,不是把照片拍得更好看,而是让机器能够真正“读懂”它所看到的物理世界。

    这种落差本身就是个有意思的信号:一家长期凭“影像手机”圈粉的公司,现在想用“影像”讲一个完全不同的故事。

    AI 有一个没人愿意承认的短板

    过去这两年,AI 的进展快得有点让人应接不暇。写作、代码、绘图、视频,一个接一个地被攻克,而最近爆火的“龙虾”甚至可以接管你的电脑帮你完成一些复杂繁琐的工作,于是用户慢慢形成了一种印象:AI 好像什么都会了。

    但有一件事,目前的 AI 其实做得很差:那就是感知真实世界。

    不是“看不见”,现在的大模型基本都有视觉能力,你把一张照片发给它,它能告诉你图里有什么。但“读懂一张图”和“感知物理世界”之间,差着一个本质的台阶。前者是被动接收,后者是主动理解——理解光线、空间、位置关系,甚至理解一个人当下的状态和情绪。

    用胡柏山的说法来理解这个差距,会更直白一些:当今的 AI 是“数字世界里的大师”,它在那个世界里能创作、能推理、能给人提建议。但它没有办法直接作用于物理世界,更没有办法改变它。它就像一个博览群书、足不出户的人——知识量惊人,但没有真正“出过门”。

    这个短板,目前没有哪家公司完全解决了。但它是一道必须过的关:如果 AI 永远只活在屏幕里,所谓的“通用人工智能”就始终是一句空话。

    让 AI 真正走进物理世界,需要一套感知系统。而感知系统的核心,是影像。

    影像在做的事,不单单“记录”,更是“感知”

    在会上,胡柏山提到了一件内部的事:vivo 今年正式成立了一个新的一条“长技术赛道”:感知赛道。

    这个措辞值得停留一下。在 vivo 的内部语言里,“长赛道”往往意味着天花板足够高、值得持续十年投入的方向。比如影像就是一条已经被验证的长赛道。现在感知被提升到同等级别,说明 vivo 的判断是:这条路至少要走十年,而且它的意义不止于手机。

    影像技术在过去几年里一直是手机厂商的核心战场,但几乎所有人的叙事框架都停在同一个层面:主摄传感器更大、进光量更多、长焦对焦更快速、夜景更亮。这些进步是真实的,只是它们的目的地一直是“拍出更好的照片”。

    vivo 现在想改变的,是这个目的地本身。

    感知系统做的事情不是“拍下来”,而是“读明白”:读懂光影,读懂空间,读懂场景里发生了什么,甚至读懂人的情绪状态。

    这件事的重要性在于:这恰好是 AI 走出数字世界、落地物理世界所缺少的那一环。图像感知加上声音感知,构成了 AI 理解物理世界的基本能力。没有这套感知能力,AI 再聪明,也只是屏幕后面那个很会打字的助手。

    胡柏山表示:未来模型会越来越同质化,开源的速度越来越快,大家之间的差距越来越小。但感知系统不一样,因为它采集的是真实物理世界的场景数据,而每个品牌的用户群体不同、使用场景不同,积累下来的场景数据就会不同,这个差异是不可复制的。

    他举了特斯拉 FSD 的例子:特斯拉的辅助驾驶模型可以公开,但它的道路数据不会公开。模型有可能被追上,而场景数据才是真正的护城河。

    把影像从“记录工具”升级为“感知系统”,这也让 vivo 在影像上的长期投入,有了一个新的解释框架——不只是为了让照片更好看,而是在为 AI 打地基。

    手机下一步变成什么?一个有记忆、懂你的 Agent

    理解了 vivo 为什么把影像当成感知的关键能力,再来看 vivo 对手机下一阶段的判断,就不会觉得突兀了。

    vivo 的判断是:手机从 Smartphone 进化为 Agent Phone,是确定性的趋势,只是现阶段受制于端侧算力和带宽,进展需要一步一步来。

    Agent Phone这个词现在很多公司都在说,但大家的理解深浅不一。vivo 对它的定义,落脚点在“个性”和“知识图谱”这两件事上——每一个用户的 Agent,应该是专属的,而不是把同一个基准模板套在所有用户身上。

    这不是一个新鲜的理想,但实现路径有讲究。vivo 的方式是从影像入手:第一批是相机 Agent 和相册 Agent。拍照的时候用,整理照片的时候用,它不需要一直在后台持续运行,所以对硬件的压力在可控范围内。

    相机 Agent 在 X300s 和 X300Ultra 上已经有了初步落地。具体来说,过去用户拍照需要手动切换人像模式、长焦模式、微距模式,大部分人其实并不知道什么时候该用哪个。现在相机会根据拍摄对象的光线、距离、类型,自动识别场景,弹出它认为最合适的成像建议。

    这更像是一个起点的声明,而不是终点的交付。

    往后看,vivo 的规划里还有更多种类的 Agent:无论是办公的、出行的、游戏的,其实逻辑都一样——通过模型把过去需要用户手动设置或者根本做不到的事情,交给手机自动完成。

    不过 vivo 对这个阶段的预期是克制的。胡柏山认为:2026年能做好的,就是这些对算力要求相对可控的 Agent,真正做到对周边环境实时感知的能力,需要系统架构做更大的调整,这是2026年之后的事。

    Agent Phone 是短期路径,是把手机从工具升级成“伙伴”的第一步。

    长期的答案:影像 × AI,升级为感知中枢

    vivo 这两年推出或者宣布的新方向不少:去年我们见到了vivoVision MR 头显的发布,传说中用来“对抗”大疆 Pocket 的云台相机也有望在今年底到来,而具身机器人实验室也已经成立。vivo 的这些动作,让外界有一种很自然的疑问:这家公司是不是摊子铺得太大了?

    胡柏山对这个问题的回答,分了三个层次:记录世界、感知世界、改变世界。

    “记录是被动的,它等待你的指令;感知是主动的,它替你观察环境的亮度、空间的纵深,甚至人际的距离;行动则是终极的,它基于理解,替你解决问题。”

    现在的手机大部分还在“记录”阶段,往“感知”升级是近期的方向,而“行动”才能真正自主地作用于物理世界,这是 vivo 押注的远期目标。

    为了走到那一步,vivo 的规划是以手机为起点,向外延伸出一整套以影像感知为核心的设备生态:手机作为感知源头和个人化数据的积累中心;vivo Vision MR 头显作为空间计算的训练场,理解空间结构和几何关系;云台相机、穿戴设备等生态终端作为移动触角;家庭机器人作为感知能力的最终落点:让 AI 真正进入物理世界,进入家里。

    去年8月,vivo 发布了vivoVision 探索版 MR 头显,已经在国内20多家体验店和东南亚部分市场落地,用户体验超过5万人。这款产品的定位是“探索”,有了实体载体,才能真正积累数据,验证认知。

    胡柏山表示:vivo Vision 下一代要推进商业化,目标是2027年底或2028年初正式商用。

    机器人方向则更早期。

    vivo 去年成立了机器人 Lab,目前仍在实验室阶段,没有原型机,没有发布时间表。但胡柏山对这件事的思路很清晰:不做“全场景通用机器人”,而是聚焦年轻用户的生活场景,从单一高可行性的任务出发:比如宠物喂食,比如衣物收纳;先把一个场景做到能用,再逐步泛化。他用的词是“沿途下蛋”。

    他还专门解释了手机和机器人的关系:手机是最了解用户的随身助手,知道你的生活习惯、饮食偏好、宠物信息,并且这些数据全部在本地,不上云。

    当机器人能力还不够的阶段,用户可以通过手机远程查看、遥控操作;随着数据积累,机器人会越来越自主。这个路径和自动驾驶的演进逻辑一样——从辅助执行到自主决策。

    这套逻辑说通了之后,再看 vivo 的产品布局,会发现它比看起来要更有结构:影像技术是那根主轴,其他产品是主轴延伸出去的不同分支。

    最后

    在这次采访里,有一个细节让我印象深刻。

    当胡柏山被问到:AI 时代,到底是 AI 唱主角,还是影像唱主角?

    他的回答是:在存量市场里,影像是拉长板的逻辑,继续把有高卷入度的用户留住。但要把存量市场变成增量市场,靠的是 Agent,让换机周期缩短,让更多人觉得旧手机不够用了。“影像+AI 两者其实并不冲突,只要东西好,手机就能成为生产力工具,用户就会觉得值。”

    这个回答里有一种务实的底色。

    vivo 讲的故事很大:感知系统、数字 DNA、机器人;但在落到产品层面时一直很具体:今年做好相机和相册 Agent、27年后 MR 商用,更远的是机器人。

    vivo 并没有喊出“我们要改变世界”的宣言,只是交出了一张分阶段的时间表,这条路究竟能走到哪,最终还是要依靠产品来交卷。