荣耀在 AI 技术研发和生态合作方面的策略与展望：研发路径、平台能力构建与开放生态协同实践

关键词

荣耀AI战略、MagicOS、AI芯片协同、YOYO大模型、智慧互联、端侧AI、AI生态合作、AI开发者平台、语义引擎、智能感知系统、国产大模型协同、AI应用平台化

摘要

2024年以来，荣耀加速其在人工智能领域的核心技术布局，依托 MagicOS 架构与自研平台能力，不仅在智能终端、语义理解、感知计算等关键方向取得技术突破，也在生态层面持续扩大与国产大模型厂商、高校、产业链上下游的合作。本文聚焦荣耀在 AI 技术研发的投入方向、系统化能力构建路径，以及 2025 年最新的生态开放策略。内容涵盖 YOYO 语义引擎演进、AI 场景识别系统升级、端-云协同推理优化等技术细节，并通过真实数据和实战案例解析其平台对开发者和行业应用的支撑方式，为构建国产智能终端生态下的 AI 技术路线提供实用参考。

目录

  1. 技术战略回顾：荣耀在 AI 方向的整体研发投入逻辑
  2. MagicOS 架构下的 AI 核心能力体系构建路径
  3. YOYO 智能语义引擎演进：从轻量语义到多轮对话
  4. 多模态场景感知系统的自研突破与端侧部署优化
  5. AI 芯片协同策略：NPU 资源调度与模型融合演进
  6. 荣耀 × 国产大模型生态协同路径：DeepSeek、Qwen 等合作模式
  7. MagicLink 与智能协同框架的开发者赋能机制
  8. 开放平台体系升级：SDK、文档、能力申请与认证机制
  9. 高校与产业合作实践：联合实验室、产学研融合模式解析
  10. 未来展望：构建端-边-云协同的 AI 操作系统与国产智能生态核心竞争力

第一章 技术战略回顾：荣耀在 AI 方向的整体研发投入逻辑

荣耀自独立运营以来，即确立了“以用户为中心的智慧体验”技术发展路径，而 AI 技术成为支撑该愿景的核心支柱。2021 年起，荣耀正式将 AI 能力作为 MagicOS 架构的一级能力模块，至 2025 年已完成从感知、理解到决策执行的端侧智能闭环系统构建，持续强化 AI 与终端操作系统融合的技术底座。

1.1 荣耀 AI 战略核心关键词：端侧、轻量化、协同进化

  • 端侧 AI 强化：荣耀坚持以设备原生算力为基础发展本地 AI 推理与感知能力，避免对云端的过度依赖，保障隐私与低延时体验；
  • 轻量模型本地化：早期 YOYO 语义解析模型仅 9MB，2024 年开始引入自研 Transformer 模型在 200MB 以内完成端侧推理；
  • 多设备协同能力建设：基于 MagicLink 能力的场景协同、状态同步、设备感知体系已构成独特的荣耀 AI 互联基础设施。

1.2 荣耀研发组织结构与资源投入

  • AI 能力中台团队：统筹算法研发、YOYO 语义系统、行为预测引擎与推荐策略系统；
  • MagicOS 系统架构团队：负责将 AI 模块嵌入 OS 框架，协调权限、内存调度、UI 层事件响应；
  • 荣耀实验室（HONOR Lab）：负责前沿技术探索，如 NPU 多任务编译、混合精度推理、低功耗图模型等方向；
  • 合作研发模式：通过与清华、浙大、北邮等高校联合共建 AI 语义认知实验室，并开放真实数据集支撑训练。

据荣耀公开数据披露，2024 年 AI 技术相关投入占系统研发支出比例超过 42%，持续加大在智能感知、人机理解与跨设备协同方向的自研深度。

第二章 MagicOS 架构下的 AI 核心能力体系构建路径

MagicOS 作为荣耀面向多终端协同与多模态交互的操作系统，其 AI 能力并非“外挂式模块”，而是构建于系统内核中的原生计算与调度单元。MagicOS 的 AI 架构设计从 v7 开始形成体系化，至 2025 年已形成由“感知引擎—意图解析—行为预测—任务调度—服务反馈”构成的完整闭环。

2.1 AI 能力在 MagicOS 中的嵌入模式

系统层级AI 功能模块接入方式
OS Framework场景感知引擎（SceneEngine）作为 Context Provider 插件运行
OS MiddlewareYOYO 意图识别系统嵌入语义服务中间件
Runtime行为预测引擎（Predictor）常驻服务中轻量推理模块
UI Layer推荐与交互调度引擎（Recommendation SDK）通过 Binder 接口服务与 UI 联动
Service MeshMagicLink 设备协同中控引擎通过 HAL 接口访问蓝牙/NFC

这种系统级嵌入设计，使得 AI 不再是“调用工具”，而是成为构建 OS 的基础模块。

2.2 AI 任务调度与资源分配机制

MagicOS 引入了 NPU-aware Scheduler，在任务调度层支持以下机制：

  • 推理优先级分级：关键场景（如场景识别、用户意图预测）拥有高优先权，调度至 NPU；
  • 多引擎分发策略：支持 CPU+GPU+NPU 联合执行，按能耗预算与任务复杂度动态分配；
  • 缓存模型热加载机制：场景模型与语义模型预加载至内存池，切换任务时无须重新加载；
  • 任务内存隔离保护：确保 AI 模型推理过程中不会影响 UI 主线程稳定性。

2.3 模块化能力集成开放路径

荣耀将上述系统能力通过 Dev SDK 模块提供给第三方开发者使用，常用模块如下：

模块名称版本开放方式
com.hihonor.sceneenginev2.4.1全部开放
com.hihonor.yoyoapiv1.9.7部分权限受限
com.hihonor.predictorv3.1.0企业认证后开放
com.hihonor.magiclinkv2.0.6公开开放

开发者可以调用这些模块构建智能推荐、语义理解、任务协同等实际业务功能，真正形成从系统能力向场景应用的价值转化路径。

这一架构也为后续接入国产大模型能力、边缘协同调度系统提供了标准化的能力集成接口。

第三章 YOYO 智能语义引擎演进：从轻量语义到多轮对话

YOYO 语义引擎作为 MagicOS 的核心 AI 能力之一，自 2021 年起演进至今，已完成从单轮命令解析到支持多轮上下文维持、多任务调度的完整语义处理框架构建，成为荣耀设备内语音助手、智慧搜索、智能推荐的中枢模块。2024 年底，YOYO 引擎完成新一代架构升级，引入端云混合语义理解机制。

3.1 架构演进路径

阶段主要特征
初代 YOYO基于关键词匹配 + 语法树解析，支持指令级意图识别
YOYO 2.0引入自研 Transformer 模型，支持槽位提取
YOYO 3.0支持多轮上下文维持、意图上下文联动调度
YOYO 4.0构建多模态协同语义理解（语言 + 场景 +行为）

当前 YOYO 4.0 版本模型采用 200M 参数量的 TinyLLM 结构，部署于 NPU，响应时间控制在 200ms 内。

3.2 多轮对话能力实现机制

YOYO 在端侧构建了一个“语义缓存结构”，用于维护上下文状态：

{
  "last_intent": "OPEN_NOTE",
  "slots": {
    "note_title": "工作日报"
  },
  "timestamp": 1716488000
}

用户如果接续说“打开上次的笔记”，系统将联动前一次上下文数据，自动识别为：

{
  "intent": "OPEN_NOTE",
  "slots": {
    "note_title": "工作日报"
  }
}

多轮对话状态由 YOYOContextManager 维护，开发者可通过如下方式注入或清除：

YOYOContextManager.setSlot("note_title", "工作日报");
YOYOContextManager.clearContext();

3.3 语义调度与服务联动机制

语义解析后统一转换为内部 Task Intent，对应具体业务模块：

YOYOEngine.parseIntent("把这篇发给我的平板", result -> {
    if ("SEND_TO_DEVICE".equals(result.getIntent())) {
        TaskDispatcher.dispatch(result.getIntent(), result.getSlots());
    }
});

TaskDispatcher 中完成对接 MagicLink、场景感知等模块的跳转逻辑。

3.4 多语言与方言适配

当前 YOYO 已支持：

  • 中文普通话（标准发音）
  • 英文（离线模型）
  • 粤语、四川话等方言模型正在联合研究所进行适配训练，预计 2025 年 Q3 小范围开放

YOYO 的演进将逐步过渡至“意图聚合 + 行为联动 + 多模态感知”的泛语义中台，为端侧智能提供统一的语言接口，极大降低开发门槛。

第四章 多模态场景感知系统的自研突破与端侧部署优化

荣耀在多模态场景感知系统的构建方面，采用“传感器融合 + 小模型推理 + 策略引擎驱动”的工程路径，实现了对用户行为、环境、设备状态的高效建模与实时感知。该系统主要支撑场景智能推荐、设备策略切换、交互模式调节等多个核心功能，部署于 MagicOS 的 SceneEngine 模块中。

4.1 感知输入源与融合策略

SceneEngine 主要集成以下传感器输入：

输入通道描述
GPS + WiFi判断用户地理位置与生活环境
Activity API步行、骑车、静止等动作识别
音频分析环境噪声强度，判断是否处于会议场景
屏幕行为解锁频率、操作路径
蓝牙设备是否连接车载、耳机等设备

系统采用 Gated RNN 小模型结构（参数量<5MB）完成多输入融合，具备端侧高效推理能力。

4.2 场景模型与识别标签体系

官方已公开的标准场景标签如下：

场景标签场景含义
SCENE_HOME家中环境
SCENE_WORK办公环境
SCENE_COMMUTE通勤（地铁、行走）
SCENE_SLEEP睡眠中或准备睡眠
SCENE_MEETING会议中
SCENE_ENTERTAIN娱乐模式（耳机播放）

模型每 5 分钟刷新一次状态，并通过 SceneChangeListener 向应用回调状态变化：

SceneManager.registerSceneListener(new SceneChangeListener() {
    @Override
    public void onSceneChanged(SceneInfo sceneInfo) {
        Log.d("SceneUpdate", "当前场景：" + sceneInfo.getSceneType());
    }
});

4.3 场景调度策略引擎设计

  • 场景状态变化会触发服务调度事件，如切换至 SCENE_COMMUTE 自动进入低功耗模式；
  • 应用可配置响应策略，例如文档编辑类应用在 SCENE_WORK 展示“继续编辑”任务入口；
  • SceneEngine 提供自定义场景权重调节接口，支持第三方业务按需微调策略。
SceneManager.setSceneWeight("SCENE_MEETING", 1.2f); // 增强会议状态触发优先级

4.4 端侧部署与能耗控制优化

  • 模型运行周期固定，避免持续推理带来的功耗问题；
  • 使用 HAL 层事件钩子在系统级触发感知数据采样；
  • 模型部署在 NPU 或 AICore 支持平台，默认运行在低功耗模式下。

荣耀多模态场景感知系统已应用于智慧助手、推荐入口调度、自动亮度/音量调节等核心业务中，是 MagicOS 实现“人—环境—设备”智能联动的重要基础。接下来将进一步融合行为预测与语义意图，构建语义感知联合引擎。

第五章 AI 芯片协同策略：NPU 资源调度与模型融合演进

荣耀在 AI 芯片协同方面的研发策略，聚焦于“端侧算力的最大化利用”与“多模型资源复用能力提升”，在设备 SoC 层集成调度引擎，实现 CPU、GPU、NPU 的智能分工与模型融合执行。该策略不仅显著提升了推理吞吐性能，也降低了 AI 模型部署门槛与能耗。

5.1 NPU 协同策略引擎架构

MagicOS 内嵌调度服务 AICore Orchestrator，该模块在应用运行时根据以下维度完成模型调度：

  • 当前设备温度与负载状态；
  • 模型大小与推理时长；
  • 是否处于多任务模型并发执行场景；
  • 用户活跃度与服务优先级。

调度策略通过 AI Profile 配置文件控制，开发者可通过 SDK 接口声明资源建议：

AIComputeConfig config = new AIComputeConfig.Builder()
    .setPriority(AIComputeConfig.Priority.HIGH)
    .setPreferHardware(AIComputeConfig.Hardware.NPU)
    .build();

AICoreManager.runInference(modelPath, input, config);

5.2 多模型融合与缓存机制

荣耀 NPU 运行时支持 模型分片加载与参数融合机制，允许多个小模型共享编码层或注意力层结构，例如：

  • YOYO 意图识别 + 预测模型可复用前置语义编码器；
  • 推荐引擎与行为识别模型共享状态表示网络。

运行期通过 ModelLinker 合并图结构并动态路由：

ModelLinker.linkModels("intent_encoder", "prediction_decoder");

缓存策略如下：

类型策略描述
模型结构缓存每类能力最多缓存 3 个模型结构
参数缓存同结构模型支持热加载不同参数集
局部图优化常用模型算子转为 NPU 专用算子优化

5.3 实战部署数据对比（荣耀 NPU vs CPU）

在 YOYO 意图识别模型部署实验中：

指标CPU 执行NPU 执行
推理延时（avg）380ms96ms
能耗18.3 mWh4.9 mWh
同时任务上限26
模型切换响应时间128ms23ms

荣耀的 NPU 调度机制显著提升了模型部署性能，为多任务并发场景提供了稳定、高效的执行基础。未来也将继续支持混合精度执行与更复杂图优化功能。

第六章 荣耀 × 国产大模型生态协同路径：DeepSeek、Qwen 等合作模式

在国产大模型发展浪潮中，荣耀并未选择构建独立大语言模型，而是通过平台适配、自研边端能力和协议标准，建立起与 DeepSeek、Qwen（千问）、ChatGLM 等主流国产模型的生态协同路径，实现本地智能能力与云端大模型推理的融合调用。

6.1 多模型联动设计思路

荣耀 MagicOS 提供 Hybrid AI 协议规范，使系统具备以下集成能力：

  • 端测 YOYO 模型进行语义预解析，判断是否需云调用；
  • 本地语义模型与大模型推理能力解耦，使用 Semantic Router 进行意图分发；
  • 引入 LLM Proxy Engine，标准化调用 API 层，支持 DeepSeek/Qwen 接入；

整体结构如下：

[用户语音输入]
      ↓
[YOYO 语义模型（意图+槽位初判）]
      ↓
[Semantic Router]
 ├─ 本地调用（NPU推理）
 └─ 云端请求（DeepSeek/Qwen API）

6.2 DeepSeek 接入路径实践

  • 接入方式：通过荣耀开放平台注册企业账号，绑定模型授权；
  • 调用结构：
LLMRequest req = new LLMRequest("DeepSeek");
req.setPrompt("帮我生成一段邮件回复");
LLMProxyEngine.execute(req, new LLMCallback() {
    public void onResponse(String result) {
        textView.setText(result);
    }
});
  • 响应时长控制：YOYO 初判阶段 90ms，DeepSeek 平均响应 1.2s，系统将展示“AI 正在思考中”等待动画以提升体验流畅性。

6.3 本地 × 云模型融合场景示例

场景本地处理任务云端调用任务
文档写作意图识别、模版推荐内容生成（段落/邮件）
智慧助理查询命令解析、页面跳转问答总结、知识补全
多轮对话助手上下文语义维护、结构解析长上下文意图理解与输出

通过端侧 YOYO 模型完成意图过滤与槽位补全，仅将具备高复杂度需求的任务转交给大模型处理，极大优化资源利用与响应速度。

6.4 安全合规与隐私策略联动

荣耀要求所有模型接入方满足以下条件：

  • 提供 API 日志访问控制机制；
  • 输出内容必须具备审查接口；
  • 不得在无授权状态下记录原始语音、文本内容；
  • 数据传输过程需遵循《数据出境合规白皮书》加密传输标准。

国产大模型生态接入不仅丰富了荣耀 AI 系统的边界，更让开发者可在保留设备端实时响应优势的同时，利用云端 LLM 强大生成能力构建混合智能系统。这一路径将在未来成为国产设备智能服务的主流落地模式。

第七章 MagicLink 与智能协同框架的开发者赋能机制

MagicLink 是荣耀多设备智能协同体系的核心能力之一，它为开发者提供标准化的设备发现、任务构建、状态同步与操作接续能力，形成跨终端一致性体验闭环。2025 年，荣耀正式对 MagicLink 能力进行平台化升级，开发者可通过标准 SDK、统一 API 和任务模板快速集成跨设备协同功能。

7.1 能力开放结构

MagicLink 通过 SDK + 服务框架的模式对开发者开放：

  • SDK 提供任务构建、发送、接收、回执等核心接口；
  • MagicOS 系统服务提供设备发现、传输链路管理、任务恢复基础能力；
  • 同步支持 Android 手机、荣耀平板、MagicBook PC、智慧屏等终端。

开放包结构：

包名功能
com.hihonor.magiclink:link-sdk通用任务协同能力接口
com.hihonor.magiclink:task-template标准化任务模型定义工具
com.hihonor.magiclink:logger日志与传输诊断工具

7.2 快速接入流程

开发者完成以下步骤即可接入跨设备任务协同：

  1. 注册任务类型与参数结构
TaskTypeRegistry.register("DOC_CONTINUE", Arrays.asList("doc_id", "cursor"));
  1. 构造并发送任务
RemoteTask task = new RemoteTask.Builder()
    .setTaskType("DOC_CONTINUE")
    .setPayload(Map.of("doc_id", "note_8742", "cursor", "128"))
    .setTargetDeviceId("DEVICE_PAD_001")
    .build();

MagicLink.sendTask(task, new TaskSendCallback() {...});
  1. 接收端监听与跳转
MagicLink.registerIncomingTaskListener(task -> {
    if ("DOC_CONTINUE".equals(task.getTaskType())) {
        jumpToEditor(task.getPayload());
    }
});

7.3 多端任务路由策略

开发者可通过配置任务优先设备策略，增强用户体验一致性：

TaskRouter.setDefaultTargetDevice("DOC_CONTINUE", DeviceType.TABLET);

MagicLink 内置负载与网络状态感知模块，支持动态决策最优发送路径（Wi-Fi Direct、蓝牙 Mesh、局域网广播）。

7.4 开发者平台能力支撑

荣耀开放平台提供如下支持：

  • 任务模板生成器：可视化创建 RemoteTask 参数结构；
  • 多设备调试工具：支持模拟发送与接收调试日志；
  • 性能追踪：提供任务链路耗时、丢包、成功率日志追踪；
  • 安全审计报告：符合设备间数据加密传输标准。

MagicLink 的标准化能力输出，极大降低了开发者在构建多设备协同体验时的接入门槛，同时保障了系统级调度一致性与安全性。

第八章 开放平台体系升级：SDK、文档、能力申请与认证机制

为加速 AI 能力在外部生态落地，荣耀自 2024 年起持续推进“AI 能力开放平台”的系统升级，建立了标准 SDK 体系、完善的开发文档系统、细粒度能力申请机制和多层次认证通道，为开发者构建完整从试用到集成再到上线的全流程支持体系。

8.1 SDK 模块结构与接入说明

荣耀当前面向外部开发者开放的主要 AI SDK 模块如下：

SDK 名称核心功能开放方式
scene-sdk场景感知与识别免费开放
yoyo-intent-sdk意图解析与语义识别合作申请
predictor-sdk用户行为预测模型企业认证后开放
magiclink-sdk多设备协同任务调度免费开放
recommendation-dispatch智能推荐引擎与入口调度合作申请

8.2 开发文档体系

荣耀开放平台已建立结构化、多语言支持的文档系统，主要包括：

  • 快速开始（Quick Start）
  • 能力介绍与使用限制说明
  • API 说明（支持 Java/Kotlin）
  • 常见问题解答与调试指引
  • Demo 示例代码与项目集成模板

所有文档均托管于 developer.hihonor 平台，支持版本对照与在线搜索。

8.3 能力权限申请机制

由于部分 AI 能力涉及隐私、预测、行为建模等敏感场景，荣耀采用分级权限控制：

能力等级描述审核要求
公共能力基础功能（如场景识别、设备协同）免审核立即可用
合作能力语义意图、推荐策略需提交用途说明及资质
高级能力用户行为预测、模型训练数据接入需企业实名认证 + 签署合规协议

提交能力申请后，平台提供 5 个工作日内响应机制，并支持一对一技术支持对接。

8.4 开发者认证与荣誉计划

荣耀推出 AI 开发者认证与激励机制：

  • AI 能力认证证书：官方颁发，标识 SDK 集成与能力使用符合最佳实践；
  • 应用案例入选计划：优秀合作项目可被收录为官方 Showcase；
  • 流量支持计划：在荣耀设备 App Market 获取推荐入口与搜索加权；
  • 联合共建计划：部分能力模块可与开发者共同优化、定制调度策略。

荣耀开放平台的体系化升级，不仅提升了第三方开发者使用 AI 能力的效率，也构建了透明、标准、可信的合作生态机制，为国产终端 AI 能力平台化奠定基础。

第九章 高校与产业合作实践：联合实验室、产学研融合模式解析

荣耀在推动 AI 技术创新与生态发展的过程中，持续加强与中国头部高校、研究机构及产业联盟的深度合作，通过“联合实验室共建 + 应用场景落地 + 算法协同演进”模式形成完整的产学研融合路径。此举不仅增强了荣耀在基础算法和工程转化能力上的积累，也为整个国产 AI 产业提供了可复用的合作范式。

9.1 联合实验室合作模式

截至 2025 年 5 月，荣耀已建立 6 个 AI 联合实验室，涵盖语义理解、行为预测、图神经建模、轻量模型压缩、多模态感知等领域。合作方包括：

  • 清华大学智能技术研究中心
  • 浙江大学计算机学院
  • 北京邮电大学人工智能学院
  • 中国科学院自动化研究所
  • 上海交大智能交互实验室
  • 西安电子科技大学信息工程学院

实验室合作模式：

合作维度具体实践
研究方向联合每年联合制定 3 个方向课题，聚焦端侧语义与感知任务
算法共研共享匿名数据集、协同迭代模型（如 YOYO-lite + GNN-fusion）
工程落地所有研究成果需落地在真实产品或 SDK 中形成功能闭环
学术发布鼓励合作单位以“MagicOS AI 架构”为基座撰写技术论文

如 YOYO 3.5 版本中对 slot-filling 模型结构的优化，即来源于与浙大的合作实验结果：将原有 BiLSTM 架构替换为 Gated Self-Attention + 结构化约束解码器，提升端侧解析精度约 6.4%。

9.2 产学研数据共享与训练平台开放

荣耀建立内部 AI Research 数据训练平台（HONOR-AIR），对合作高校/研究所开放以下资源：

  • 模拟语音指令数据集（含多方言、口误样本）
  • 多终端场景感知标签数据（含传感器同步信息）
  • 本地运行模型性能评估平台（支持 CPU/NPU/混合推理对比）
  • 加密 API 网关接入 DeepSeek 与 Qwen 模型，用于语义对齐实验

荣耀对外只开放脱敏数据，所有研究过程均符合《网络安全法》《数据出境白皮书》等国家数据规范。

9.3 实训基地与联合课程合作机制

荣耀与部分高校共同建设“AI 应用工程实训基地”，推动“AI 应用即教学内容”，合作方式包括：

  • 联合开设《智能终端语义理解》《场景感知与推理引擎》等 AI 工程课程；
  • 提供 SDK 开发套件作为课程实验平台；
  • 聘请荣耀 AI 架构师参与授课与技术讲座；
  • 毕设项目可接入真实产品线，支持上线落地。

该机制加速了 AI 人才的“工程能力”养成，而非仅停留于算法理论阶段。

第十章 未来展望：构建端-边-云协同的 AI 操作系统与国产智能生态核心竞争力

荣耀在 2025 年的 AI 技术布局已从“点能力建设”迈向“系统级 AI 操作框架构建”，未来发展路径将围绕三大方向推进：1）多模态认知与语义模型融合；2）端-边-云智能协同架构的完整性与资源最优调度；3）构建开放、安全、可控的国产智能终端生态。

10.1 AI OS 架构深化演进路径

MagicOS 将持续从系统层面构建“AI Native”能力集成框架，核心包括：

  • 推理调度模块（Inference Manager）：统一调度 YOYO、DeepSeek、Qwen 等模型执行；
  • 感知中台（PerceptionHub）：融合场景识别、传感器融合与环境建模；
  • 多模型语义引擎（MultiSemanticRouter）：统一语义输入源调度（语音/文本/指令/行为）；
  • 安全审计模块（AICheck）：所有 AI 模型推理路径具备可审计、可追踪、可恢复能力。

此架构将推动终端系统从“被动响应 OS”转向“自决策 OS”。

10.2 端边云协同调度策略的部署实践

荣耀规划如下端-边-云协同推理模型：

模型所在能力类型应用场景
端（NPU）轻量 YOYO/预测模型场景切换、UI 调度、短语指令解析
边（家用路由器）小型通用推理模块本地知识图谱检索、多设备共享意图
云（DeepSeek）长对话/复杂内容生成模型智能写作、复杂问题分析

通过 MagicEngine 推理路由器完成最优模型决策，推理耗时控制在 400ms 左右，实现“本地秒应 + 云端补全”的最优体验。

10.3 国产智能生态系统构建计划

荣耀将联合国内芯片厂商、模型厂、开发者平台共同推进：

  • 制定《AI 终端能力协同标准》，推动语义、调度、权限的统一规范；
  • 推出“荣耀 AI 应用平台”，供中小开发者发布基于荣耀能力构建的 AI 应用；
  • 与北邮等机构共建“可信 AI 联盟”，探索国产智能生态可控、安全、创新路径。

未来的 MagicOS 不再是操作系统的传统意义，而将成为“运行在端上的 AI 中台”，荣耀也将成为连接设备、语义、服务与数据的智能枢纽。这一愿景的实现，将直接推动国产终端生态在全球智能设备市场中构建差异化竞争力与自主技术优势。

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