vivo副总裁杨健表示 ， 在原系统OriginOS 1.0基础上 ， OriginOS Ocean构建人与世界的全新交互体验 ， 推动数字世界与物理世界更密切的融合 ， 掀起新的数字革命 。
在2021vivo开发者大会上 ， vivo副总裁、vivo AI全球研究院院长周围成系统地阐述了为了达到“满足消费者需求 ， 解决消费者痛点”目标 ， vivo在技术层面做了哪些努力 。
重兵投入系统内核技术
作为一家智能手机终端商 ， vivo极为重视终端设备和消费者的关系 。 尤为vivo重视的是 ， 设备为消费者带去何种体验 ， 是否能解决消费者痛点 ， 满足消费者何种显性或隐性需求 。
为此 ， vivo的技术努力集中于内外两个层面和四个技术方向 。
对内重兵投入提升系统内核技术水平 ， 对外以vivo自身技术能力 ， 助力生态合作伙伴 ， 以帮助其降本增效（这一点尤其与竞对不同 ， 更多是一种技术赋能者角色） ， 实现生态共生和促进生态繁荣 。
就实现路径来说 ， vivo制定了四个方向：构建并夯实底层技术实力、高效链接物理世界、将物理世界映射成数字世界的服务能力 ， 做好操控相关节点、汇聚服务生态相关的能力并达成对生态合作伙伴的技术使能 。
在提升系统内核技术能力方面 ， vivo认为与消费者痛点最强相关的技术点是存储 ， 其次是计算、显示和全场景流畅度 。
vivo的存储技术提升 ， 带给消费者什么样的感知？
据周围透露 ， vivo规格8G的手机 ， “能容纳28个应用同时跑在后台 ， 2020年约能同时跑20个 ， 2019年14个 。 vivo的8G内存 ， 经过存储优化 ， 约等于12G未优化过的内存 。 vivo每年约能提升40%的存储优化率 。 ”
这就相当于 ， 消费者用购买8G内存手机的费用 ， 体验到了更大的12G内存的效果 。
其次 ， 计算 。 最近两年 ， vivo做了手机计算加速平台 ， 其本质是在内核层面把所有算法和计算资源分配的相关能力 ， 做成独立的算子单元 。 在算法实现过程中 ， 计算加速平台负责将与应用功能相匹配的算子 ， 分发到不同的功能模块 。
比如 ， 做AI算法、图形图像算法或声音算法 ， 可通过vivo计算加速平台 ， 将算子分配到NPU（神经网络处理器：Neural network Processing Unit）、GPU（图形处理器：Graphics Processing Unit）或DSP（数字信号处理：Digital Signal Processing） ， 最终提升AI、图像或声音的体验性 。
关于手机显示的问题 ， 主要体现在手游体验和高清视频拍摄层面 。 有些高画质大型游戏 ， 需要极高的帧率刷新 ， 以保持运行流畅度；高清视频拍摄的痛点是 ， 要想有高清视频影像 ， 就要用AI降噪提升画质精度 ， 但这意味着能耗爆棚 。
因此 ， 既要有高帧率 ， 又想要低能耗 ， 如何取得两者平衡 ， 是一项高难度技术活 。 周围称 ， vivo正在开发自适应刷新技术 。 “要在体验和功耗上取得平衡 ， 这个事情正在尝试过程中 ， 可能需要大半年时间 。 ”
在能耗赛道上 ， 降低5%-7%是行业年平均水平 ， 但这个水平赶不上多种高能耗应用（游戏、电影或短视频、线上电话或视频会议）的消耗 。 周围说 ， “2020年 ， vivo降低了6%-7%的能耗 ， 相对行业平均水平有所突破 。 ”
全场景流畅度 ， 包含的技术维度相当多 。 因为全场景涉及的维度也很复杂 。 比如4G和5G网络切换 ， 在高铁、地铁、CBD、机场、高楼内部、电梯和地下停车库等多种生活或工作场景中的无线WiFi网络链接平滑度 ， 周围说 ， vivo下了大功夫 。
比如 ， 2021年 ， vivo在行业首创了WiFi多通路传输 ， 2020年做了行业首创的双WiFi功能 。 通过这两个突破 ， 解决了上述各种场景的WiFi链接障碍 ， 提升了用户体验 。