vivo在造家庭机器人方面，比造车更懂用户需求

vivo的家庭机器人，为何比造车更懂用户需求？

接下来我们抛出另一个问题：vivo要怎么做家庭机器人？

vivo方面认为，这套系统未来会构成机器人行业实现智能化的核心技术基础。

值得注意的是，在第三代合作伙伴计划举办的6G国际标准研讨会上，vivo成功竞选3GPP接入网技术组副主席职位，标志着其在6G通信上的实力已崭露头角。

消费级市场是vivo进入机器人行业的最直接动机，核心目标在于将技术优势转化为实际应用，让创新真正融入日常。

AI技术历经多年发展，落地已成为行业共识。业界普遍预期，大模型时代的超级应用将分布到各类终端设备上。

家庭机器人市场潜力巨大但发展缓慢。现阶段需解决技术迭代、价格普惠、产业链协同三大难题，单一企业难以独立完成。

vivo凭借5亿用户基础和成熟供应链，为家庭机器人提供了理想的试验场。

在博鳌亚洲论坛2025年年会上，vivo携蓝科技矩阵、MR头显、6G技术成果亮相。这家智能手机巨头正式宣布成立机器人Lab，正式入局。

一言以概之，vivo的蓝心大模型矩阵覆盖了主要应用场景，例如：

手机行业已进入存量竞争，寻找第二增长点成为必然。vivo转型机器人行业，其战略逻辑如何构建？

一方面，vivo的全球用户基础可提供宝贵数据支持，通过用户行为分析精准把握市场需求。

前面提到，vivo对家庭机器人的核心要求是具备强大决策力与成熟MR技术。这两方面，vivo已做好充分准备。

在"视觉系统"方面，vivo凭借多年影像积累，已形成五大核心能力：

核心技术体系构建的底层逻辑

vivo潜心布局机器人行业，背后有深层考量。

通用AI大语言模型虽已构建海量数据集，但存在物理正确性不足的问题。这些模型基于静态互联网内容训练，缺乏现实世界验证。

机器人行业正成为AI发展新风口。从传统机器人企业到初创公司，跨界玩家不断涌入，形成多元化竞争格局。

vivo长期关注用户体验，产品设计更注重人性化。这种理念确保解决方案既实用又易于操作，真正解决用户痛点。

vivo的入局并非开辟全新战场。机器人技术应用领域广阔，需要产业链各方协同推进。

vivo的目标是构建健康可持续的生态系统。

无论市场如何变化，用户对高品质生活的追求始终不变。这就是vivo的产品逻辑——无关形态，不炫技，只解决基本问题：让MR提供精准环境信息，让AI Agent打通"思维"与"行动"。

三十余年技术积淀，vivo沉淀了三项关键能力：AI算法、影像空间感知技术、6G通信技术。这些技术可快速适配机器人需求，形成vivo的基因底色。

vivo执行副总裁胡柏山曾表示："未来手机行业将作为物理世界与数字世界的桥梁，打通人工智能与机器人技术，为用户创造全新价值。"

例如，通过分析家庭机器人交互数据，vivo可优化语音识别、图像处理等功能，提升智能手机智能化水平。同时MR技术可创造沉浸式交互体验，增强用户粘性。

十余年发展，智能手机行业已积累庞大用户基数、前瞻技术生态和多元应用场景，催生了移动支付、智能政务等新业态。

但虚拟成果向现实转化绝非易事。

比如让机器人倒水，需要它识别水源、杯具位置，并规划绕过障碍物的路径；在处理扫地、取快递、倒垃圾等多任务时，能否分析优先级、制定最优路径？比如倒完垃圾后直接取快递，而非原路返回。

以智能家居为例：具备智能中枢的家庭机器人可实现设备一站式管理；健康管理机器人可实时监测老人健康状况；教育类机器人可成为孩子私人教师。

要解决"叠被子困境"，需建立数字世界与物理世界的桥梁。换句话说，当AI进入物理世界，必须构建更聪明的"大脑"和更深邃的"眼睛"。

通信系统的感知能力将直接影响家庭机器人性能，更快速的数据传输和更低延迟可支持远程控制等场景。

机器人-手机-MR的闭环体系构建

vivo建立了一套"机器人-手机-MR"的闭环体系。在这个体系中，家庭机器人既是物理世界与数字世界的桥梁，也是收集用户反馈的重要渠道。

如果能在家庭机器人上实现良好AI体验，这些经验可反哺手机业务。

在vivo看来，机器人是手机行业的未来，但两者目前处于相对独立状态。vivo的目标是打通这两个世界。

vivo的加入，不仅丰富业务版图，更体现人文关怀与科技创新的企业使命。三十余年专注技术深耕和用户体验提升，今时之举是水到渠成的结果。

vivo要做的事情，是构建家庭机器人的AI Agent和MR能力。前者赋予机器人自主决策和学习能力，后者使其更好地感知现实环境。

行业有个著名难题："叠被子困境"——叠被子是小学生都能做的事，但对当前家庭机器人仍具挑战：可能只关注主卧被子，忽略客厅毛毯；学会叠一种被子后，面对形状变化就束手无策。

科幻作品早已描绘出家庭机器人的想象空间。《机器人之梦》中机器伴侣与独居小狗的互动，《克拉拉与太阳》中的人机共情图景，都展现了这项技术的实用价值与人文意义。

但架设这样一座桥梁，面临诸多挑战：大模型泛化能力不足，数据采集成本高且缺乏明确商业价值支撑。

这是vivo基于手机生态特征进行的系统思考。从长维度看，可将手机经验转化为家庭机器人的"大脑"。

需要回答：vivo要做什么样的产品？

在"大脑"分析做什么、怎么做之前，必须先让"眼睛"看得见，不受光线、抖动、空间环境等因素影响。

例如，在精准空间感知与环境建模方面，依托3D视觉和SLAM空间计算技术，可让家庭机器人具备精准定位、导航和避障能力，实现仿人眼立体感知与空间交互。

凡事定性容易，量化分析则需复杂考量。vivo为何选择此时入局该行业？底气何在？

vivo选择依托自身技术积累切入机器人行业，通过聚焦孵化家庭机器人的"大脑"和"眼睛"，让它们可以"看得懂场景，听得懂需求，给得了回应"。

另一方面，vivo已与近400家合作伙伴建立紧密关系，覆盖显示、拍照、电子、结构、半导体等多个领域，十年以上合作关系的伙伴占比达25%。稳定的供应链关系可提供成本优势，促进资源共享和技术交流。

在vivo看来，机器人行业真正的核心不在于形态，而在于实际场景中的价值发挥。当AI突破"数字大脑"局限，开始拥有"物理身体"，行业才算进入正轨。

打个比方，在光线条件较差的场景，vivo家庭机器人可凭借自研影像芯片，结合夜景降噪、运动防抖、HDR等技术获取视觉信息，这体现的就是视觉信息处理能力。

技术上面临的一大困境：缺乏海量可交互三维数据。

vivo的家庭机器人：从用户需求出发的探索

vivo的步伐踏入机器人领域时，选择了一条不同于传统路径的道路。不同于那些以技术竞赛为核心驱动力的企业，vivo的视角更贴近生活本身的褶皱——那些未被满足的细微需求。比如，在用户反馈中反复出现的“智能设备间的联动总需要手动操作”这一痛点，促使vivo开始思考：如果有一个机器人能主动学习家庭环境，自动完成设备间的协同工作，那会是怎样一种体验？这种从“麻烦”到“省心”的转化，并非简单的功能堆砌，而是对生活逻辑的深度洞察。vivo内部将这一思路称为“场景预判式智能”，其核心在于让机器人的行为逻辑先于指令发生，比如在用户起身前自动调节室温，或在老人夜间起夜时点亮走廊灯光。这种“预判”能力背后，是vivo对5亿用户数据中隐藏行为模式的挖掘。根据2023年公布的行业报告，具备场景预判功能的智能家居设备转化率提升37%，而vivo在实验室测试中，通过学习用户习惯使机器人任务完成率从68%提升至82%。这种对用户隐性需求的捕捉，成为vivo与机器人领域其他玩家的本质区别——它不是在造一个“能干”的机器，而是在造一个“懂你”的伙伴。

技术底色的融合：影像与AI的跨界实验

vivo的技术基因中，影像与AI始终是两条缠绕的藤蔓。在家庭机器人项目中，这种融合体现为“环境感知的精准化”。以深圳某智能家居测试场景为例，该家庭拥有90平米的复式结构，vivo的机器人原型机在首次探索时出现了多次导航错误。技术团队发现问题的根源在于现有SLAM算法在处理楼梯间立体空间时会产生视觉偏差。为此，vivo将手机影像系统中的“空间多模态融合技术”移植至机器人“眼睛”——通过激光雷达与高精度摄像头数据交叉验证，使机器人在15分钟内完成环境建模的误差率从5.2%降至0.8%。这一改进的灵感来自vivo在影像领域积累的“夜景多帧合成”技术。某次夜间测试中，工程师发现机器人因灯光反射误判桌面为水洼，而手机影像算法中解决类似问题的HDR算法恰好能消除这种干扰，于是逆向思维将影像算法的“抗干扰逻辑”重构为机器人视觉系统。这种跨界迁移并非简单的技术叠加，而是vivo擅长将成熟技术“解构-重组”的典型实践。根据内部数据，通过影像技术增强的机器人环境感知能力，使其在复杂家庭场景的任务成功率提升了48%，而这类场景占所有家庭机器人应用场景的67%。

家庭机器人的“大脑”革命：从静态记忆到动态决策

行业普遍认为，当前家庭机器人的核心困境在于“AI Agent的决策边界过窄”。传统大模型训练依赖互联网数据，但对于家庭场景的物理逻辑缺乏认知。vivo的解决方案是构建“家庭场景专用语言模型”。在2024年初杭州举办的开发者大会上，vivo展示了一个典型案例：某家庭用户曾反馈机器人无法理解“把垃圾袋扔到门口蓝色垃圾桶”，因为训练数据中“蓝色垃圾桶”的表述仅限于“可回收物收集点”。vivo团队通过采集该家庭1000小时语音交互数据，训练出理解“特定物品-特定位置”关联的微调模型。测试显示，改造后的机器人对家庭场景指令的准确率从41%提升至89%。这种“动态决策”能力背后，是vivo对用户“话外音”的深度挖掘——比如用户说“帮我拿那个放书柜顶上的杯子”，机器必须知道“顶上”的参照物是“书柜”而非“天花板”。这种对生活语言细微差别的把握，使vivo的机器人具备普通家庭用户相似的“常识推理”能力。根据某第三方评测机构2023年第四季度的测评，vivo机器人原型在处理“物理解耦”这类复杂指令时的成功率，在同类产品中首次突破65%。

本地化实践的注脚：上海老式弄堂的智慧改造

vivo的家庭机器人测试并非在真空实验室进行，而是扎根于真实的居住环境。2023年10月，vivo团队在上海某老式弄堂开展试点项目，该区域存在“独居老人夜间安全监控”的典型需求。由于老式住宅空间复杂，传统安防方案存在盲区。vivo的解决方案是部署具备“主动交互式监测”的机器人，其具体操作逻辑为：通过手机影像系统训练的“异常行为识别模型”，在老人夜间起身时自动触发照明与语音提醒。测试期间，一位78岁的独居老人因夜间如厕摔倒，机器人通过红外感应启动警报，并呼叫社区网格员。值得注意的是，弄堂环境中的信号干扰问题使机器人通信系统面临挑战。vivo通过改良6G通信协议中的“微弱信号增强模块”，使机器人在5米距离内通信误码率降至0.3%。这一案例中，vivo展现出对“中国式居住场景”的深度理解——比如弄堂照明不足时，机器人会主动根据老人行动轨迹调整灯光明暗；又如考虑到老人对电子设备的抗拒心理，机器人采用全语音交互模式，并预设识别功能。根据项目结束后6个月的回访报告，参与试点的老人夜间摔倒率下降72%，而这类场景在家庭机器人应用案例中属于典型但未被充分解决的痛点。

产业链协同的深层逻辑：从供应商到生态共建者

vivo涉足机器人领域时，并未选择自研所有核心部件。相反，它依托自身庞大的供应链体系，构建出独特的生态协同模式。以核心零部件采购为例，vivo与近400家供应商建立了战略合作关系，其中合作十年以上的占比达25%。这种深度绑定带来的效果是，其使用的激光雷达芯片成本较行业平均水平低19%，而关键控制算法的迭代周期缩短了1/3。更值得关注的是vivo的“反向创新”实践——在2023年与某结构传感器企业的合作中，vivo提出将手机影像系统中的“超感光像素布局”技术应用于机器人传感器，该技术使机器人在0.5米暗光环境下的视觉识别率提升至75%。这种跨界赋能并非单向输出，而是双向的共生。某参与合作的供应商负责人透露：“vivo的订单量占比虽只占我们业务的12%，但通过机器人项目带动的技术升级，使我们在其他领域的报价溢价能力提升了30%。”这种“生态赋能”模式使vivo在机器人产业链中占据独特地位——它既是技术整合者，也是产业链的催化剂。根据2024年公布的行业报告，vivo机器人项目涉及的上下游企业中，有43%获得了后续融资，而这类生态协同带来的投资吸引力，是其他机器人企业难以比拟的。

深圳合作链的实证：电子元器件的本土化整合

vivo在深圳的机器人供应链布局中，展现出对本地产业集群的深度挖掘。以某电子元器件企业为例，vivo通过机器人项目带动其订单量从2022年的1200万增长至2024年的9600万，同期该企业研发投入占比提升28%。这一增长的背后，是vivo对深圳电子产业链的精准把握——通过建立“机器人核心部件联合实验室”，将手机供应链中的“柔性生产技术”应用于电子元件制造，使某关键传感器生产良率从65%提升至82%。更生动的案例发生在2023年11月，vivo在深圳举办的首届电子元件创新大赛上，通过“机器人应用场景需求发布”环节，直接促成5家初创企业与vivo达成合作。其中一家专注于微型马达的企业，其产品因满足机器人“轻量化驱动”需求，在大赛后获得600万天使投资。这种“需求牵引型生态构建”与纯粹的技术竞赛不同，它更强调产业链的“化学反应”。某参与合作的初创企业CEO表示：“vivo提供的不仅是订单，更是从应用端倒逼上游技术创新的思路。”这种本土化整合的成效，使深圳电子元件产业在2023年新增机器人相关订单占比达17%，而这类由下游需求主导的产业升级，是vivo区别于其他机器人玩家的核心优势。

未来场景的预埋：从智能中枢到情感伙伴

vivo的家庭机器人项目并非止步于功能实现，而是以更宏大的视角构建未来场景的预埋。其内部提出的“三阶段演进路径”颇具参考价值：第一阶段聚焦“智能中枢”，通过机器人实现多设备联动；第二阶段强化“情感交互”，通过MR技术与机器人本体融合，实现“虚拟形象与物理动作的同步”；第三阶段则是“社会价值赋能”，通过机器人数据积累形成行业画像，为养老、教育等领域提供决策支持。这种前瞻性布局体现在多个具体项目中：在2024年中旬与某养老机构的合作中，vivo机器人通过采集老人日常交互数据，构建出“非语言行为预警模型”，使老人跌倒、情绪异常等风险发现时间提前63%。这类项目验证了vivo对家庭机器人本质的思考——它并非要替代人类，而是要成为人类需求的延伸。某参与测试的老人家属表示：“机器人来后，父亲总说它是‘懂他心思的伙伴’。”这种超越功能层面的情感连接，或许才是家庭机器人真正价值的体现。

上海合作案例的启示：人机共情的实践样本

vivo在上海某康复医院的合作案例，为家庭机器人的人机共情提供了具体样本。该医院为脑卒中康复患者设计了“机器人辅助训练系统”，但初期面临两大难题：一是患者对陌生设备的排斥心理，二是训练系统缺乏个性化调整能力。vivo的解决方案是引入“情感感知模块”——通过手机影像系统中的“微表情识别”技术，结合机器人语音交互中的“语调分析算法”，实时调整训练强度与互动方式。例如当系统检测到患者表情僵硬时，会自动切换至更轻松的训练模式；当发现患者情绪波动时，会暂停训练并播放舒缓音乐。这一改进使患者配合度提升40%，而康复周期缩短25%。更值得注意的是，项目团队在2023年发现，当机器人采用更自然的交流方式时，患者的心理依赖度显著增强。这种“情感设计”并非凭空想象，而是基于vivo对5亿用户“话术偏误”的长期研究——比如用户倾向于用“你”而非“它”称呼机器人，这种语言习惯差异使vivo对机器人交互逻辑的思考超越了传统技术框架。根据项目结束后一年的跟踪数据，该系统在医疗资源有限的基层医院推广中，单台设备覆盖的患者数量比传统方案提升67%，而这类人机共情的实践，正是vivo区别于纯粹技术驱动型企业的独特价值所在。