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过去半年 , AI 领域的焦点迅速从大模型转向智能体 , AI 正在从被动应答的「聊天机器人」升级为可自主规划调用工具执行任务的「数字劳动力」 , 以至于 2025 年被普遍认为是「智能体元年」 。 OpenAI 最新上线的「ChatGPT?Agent」模式 , 似乎再次证明了这一点 。
不过在通往 AGI(通用人工智能)的过程中 , 当终端设备越来越智能 , 越来越具备「自治」能力 , 安全问题也会变得越来越重要 。 行业数据显示 , 操作系统中约 70% 的严重安全漏洞都源于内存问题 , 而 AI 智能体运行在手机等终端往往涉及敏感权限和隐私数据 , 内存安全一旦出错 , 后果将非常严重 。
尤其随着 AI? 智能体的加速普及 , 意味着大量原本由用户主动控制的敏感操作 , 将直接由设备自行代理完成 , 当然也包括调用摄像头、读取文件、执行支付、连接网络 , 甚至修改系统状态的权限 。 AI? 智能体也将通过高敏感权限获取到大量的用户隐私数据 , 如果内存使用不当等导致的安全漏洞被黑客利用 , 导致智能体的越权、越界甚至失控 , 很可能造成严重的隐私数据安全事故 , 让「面向用户的 AI」无从谈起 。
从这个角度看 , AI 终端必须从根本上确保内存的安全 。 在 7? 月 ?23? 日举行的 2025 开放原子开源生态大会上 , vivo 就宣布了一个重磅消息:将使用 Rust 语言编写的蓝河操作系统内核(以下简称「蓝河内核」)开源 。 蓝河内核从源头规避了内存使用不当导致的安全漏洞 , 诚如 vivo? 副总裁 , OS 产品副总裁 , vivo AI 全球研究院院长周围所言 , 这也为 ?AGI? 时代操作系统的底层探索提供了更多可能 。
同时 , 通过开源的方式 , 加速全行业打造真正面向 AI 的内核和操作系统 , vivo 也让我们看到了 AGI 时代的新基座 , 正在呼之欲出 。
Rust 全栈自研 , 面向 AGI 时代的蓝河在 AI 正在走向终端、逐步演化成系统原生能力的今天 , vivo 自研操作系统内核和框架 , 已经不再是选择题 , 而是一种必然 。 这不仅关乎效率和差异化 , 更是为了构建一套真正适应 AI 时代的底层架构 。
Rust 语言是其中的关键之一 。 Rust 的优势在于 , 它几乎是目前唯一能在「不引入性能损耗」的前提下 , 在编译期规避掉绝大多数内存安全隐患的系统级语言 。 放眼整个行业 , 过去几年 , 谷歌、微软等操作系统公司虽然都在引入 Rust 语言 , 比如微软用 Rust 重写了核心 Windows 库 , 谷歌也用 Rust 重写了 Android 关键组件 , 但仍然停留在小范围的渐进式改造上 。
相比之下 , vivo 选择了另一条更难但更根本的路径——打造了行业首个从内核到系统框架全栈使用 Rust 语言编写的操作系统 。 在此之前 , 纯 Rust 内核主要由全球顶尖高校或社区打造 , 比如斯坦福大学和密西西比大学的 TockOS、清华大学的 rCore OS , 主要面向学术和社区 , 缺乏工程化落地 。
而蓝河内核作为行业首个适用于嵌入式和移动设备的开源 Rust 内核 , 将开源 Rust 内核的支持第一次扩展到了移动设备上 , 直接推动整个 Rust 语言领域往前迈了一大步 。 可以预见的是 , 蓝河内核将全面加速 Rust 内核的产业落地 , 为多种形态的智能终端提供低成本、高可靠的选项 。
不过这一切的前提还在于蓝河内核具备了三项最关键的能力:安全、轻量和通用——而它们 , 恰好也分别对应着 AI 在终端落地过程中的三大瓶颈 。
蓝河内核的安全性来自于 Rust 天生的内存安全机制 , 借助所有权模型、借用检查和生命周期机制 , 在代码编译时就能阻断空指针、越界访问、数据竞争等问题 , 避免安全漏洞 。 在智能体越来越自主的今天 , 这意味着它可以更安心地触达设备底层 , 完成原本需要人手干预的复杂操作 。
同时蓝河内核的最小内核占用仅 13KB , 这种极致的设计 , 使得蓝河内核能流畅运行在功耗受限、内存紧张的可穿戴设备、IoT 模组乃至传感器节点上 , 具备强大的通用性 。
另一方面 , vivo 也没有把蓝河内核「封闭」在自家平台内 , 而是从一开始就对标跨平台运行的需求:蓝河内核支持 ARM 和 RISC-V 架构 , 并兼容 POSIX 接口 , 开发者可以在不同形态的终端上移植、部署、扩展 AI 智能体能力 , 做到一套代码覆盖多平台 。
蓝河内核的这些特性 , 不只是功能性的技术积累 , 更标志着 vivo 在操作系统底座层面率先完成了一个面向 AI 时代的关键跨越 。 在 Rust 工程化落地尚属前沿话题的今天 , vivo 已走在了行业最前列 , 不只是将其用于零碎模块 , 而是用整套可运行、可开源的系统实践 , 将 Rust 从语言理想变成了工程现实 。
当然 , 这一切并未止步于 vivo 自己 。 vivo 选择将蓝河内核面向全行业开源 , 或许也说明了一个更宏大的意图:它并不只想构建一个自研系统 , 更像是在发起一场关于未来操作系统架构的行业对话 。
一次技术开源 , 更是一场生态战略布局「开源共建 , 才能让生态更健壮」周围在演讲中提到 , vivo 从最开始规划就想好了将蓝河内核开源共建 。 这更清晰地表明 , 蓝河内核的开源对 vivo 来说 , 并非一个「发布即完成」的工程节点 , 而更像是一次长期目标的启动节点 。
事实上 , vivo 开源蓝河内核也不是一个孤立的行为 。 从 2023 年发布蓝河操作系统开始 , vivo 就持续举办「vivo 蓝河操作系统创新赛」 , 邀请来自高校、研究机构、开源社区、产业企业的开发者参与 , 第二届就已经吸引了来自 90 所顶尖高校的 400 多支队伍报名参与 , 迅速将其打造成行业最具影响力的 Rust 赛事 。
【vivo开源蓝河操作系统内核,用Rust写出AIOS的底座】其中的比赛成果推动了 Rust 在基础软件领域的实战落地 。 许多参赛者将大赛作为学习、转译 Rust 的真实平台 , 也因此形成了一批稳定的蓝河开发社区力量 。 在大会上 , vivo 也表示 , 第三届 vivo 蓝河操作系统创新赛即将拉开帷幕 。 与此同时 , vivo 还将与开放原子开源基金会携手 , 与行业协会、企业伙伴一起 , 打造 ?Rust? 学习与研究的平台 。 vivo 实质上在做一件很有前瞻性的事:通过开放与共建 , 推动 Rust 语言在中国基础软件领域从「开发语言」真正转化为「系统工程工具」 。
在这个过程中 , 开源的蓝河内核就是那个锚点——不仅证明 Rust 能够构建稳定可靠的系统内核 , 更提供了一个活着的工程样本 , 供行业持续迭代、参考和演进 。
从外部视角来看 , 这些都说明了 vivo 对于开发社区的重视 , 也表明了 vivo 意图并不止于蓝河内核的「开源」 , 而是在开源蓝河内核的基础上 , 建立一个属于中国的、以 Rust 为核心的新一代操作系统生态 。
不过 vivo 也明白 , 不管是软件开源还是生态战略 , 从来不是一次性动作 , 而是一个需要长期耐心、持续投入、达成共识的系统性过程 。 vivo 早已开始向 Linux 内核持续贡献代码 , 参与安卓系统框架优化;而在人工智能方向 , vivo 也将自研蓝心大模型开源 , 成为国内少数开放完整参数、推理框架和训练工具链的手机厂商之一了 。
另一方面 , 从操作系统底座到语言生态共建 , 再到开源文化的长期拥抱 , vivo 已经成为 Rust 基础软件体系中不可忽视的推动者 。 蓝河内核的开源 , 更让这一战略姿态变得清晰:vivo 不只是要自研系统 , 更愿意分享它、开放它、与行业一起把它养大 。 这既是一次技术路径的探索 , 也是一次生态建设的实战 。
对中国操作系统和基础软件来说 , 这或许也是一次真正值得期待的变量 。
迈进 AI 时代的深水区 , vivo 想和更多人同行蓝河内核 , 可以说是 vivo 在基础软件领域深耕多年的阶段性成果 。 从 2023 年正式发布蓝河操作系统以来 , vivo 完成了从内核到系统框架的全栈 Rust 构建 , 再到如今内核开源 , 这条路并不轻松 。
尤其是在国内缺乏成熟 Rust 操作系统生态的背景下 , vivo 不仅完成了蓝河内核的自主可控闭环 , 更构建出一套覆盖高校教育、开发者赛事、基金会合作的多维生态体系 。
vivo 不只是率先走通了从语言到内核、从产品到系统的全链路 , 还用创新赛、社区共建、高校合作、开源治理等方式 , 尝试把蓝河内核从「一家公司能跑通」变成了「全行业能接得住」 。 这背后 , 是对国产基础软件建设极高的耐心和系统性投入 。
关键还在于 , 蓝河内核在安全性、轻量化、可适配性等层面 , 为 AI 时代的终端设备提供了足够优秀的底座能力 。 对开发者来说 , 它是一个真实可运行、可以落地项目的工程平台;对芯片、终端和系统厂商来说 , 它提供了一个跳出封闭生态、构建自主方案的现实路径 。
但最终 , 这一切指向的仍然是用户体验——终端 AI 的交互更流畅 , 系统响应更即时 , 隐私保护更可靠 , 功能也更贴近真实需求 , 这也许正是 vivo 开源蓝河内核的初心所在 。
历史也告诉我们 , 开源不是终点 。 需要更多行业伙伴与开发者的加入 , 才能共同推动蓝河内核的持续演进、不断壮大 。 同时作为一个为 AI 而生的操作系统内核 , 蓝河内核也有足够大的吸引力 , 吸引 AI 时代行业伙伴和开发者 。 在这个意义上 , vivo 的开源或许正在开启中国基础软件探索路上的新征程 。
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