端侧本地化AI软硬件融合升级构想

建议：
整机AI全部落地端侧本地运行，彻底摆脱云端依赖。把轻量化AI协处理器整合进主芯片，这块芯片核心负责自主学习、自我纠错与自进化，同时兼顾整机能耗管控，优化后台驻留和硬件耗电问题。

执行力框架不用从零自研，直接适配优化YOYO Claw以及OpenCloud 就足够，依托现成框架实现跨应用自主操作，像点外卖这类日常场景都能本地完成。

自学习、自悟进化的算法能力，联动豆包、智谱这类国内AI厂商深度合作，借助成熟的技术底座，你们只专注做硬件适配和参数调校，压低研发成本。

AI在本地运行时，能自主识别软硬件故障、程序bug和操作路径失误，就地完成复盘与纠错优化。

隐私层面严守合规底线，仅在获得用户授权后，匿名汇总这些缺陷、操作经验与优化建议上传云端。云端依托这些脱敏数据迭代算法模型，通过OTA推送系统更新完成能力补强，沉淀下来的优质进化逻辑，还能沿用至下一代芯片硬件迭代，形成完整的升级闭环。

携手专业AI芯片厂商定制低功耗AI副芯片，适配智能体运行框架，联合头部大模型企业共同打磨，强化芯片算力、自主学习与自进化能力，打造兼具深度思考与高效执行的端侧AI能力。

该芯片搭配终端主控芯片协同工作，可智能管控软硬件功耗，自动检测并修复运行漏洞。设备将脱敏后的运行经验与故障数据上传云端，通过云端迭代优化完成系统升级，同时为新一代芯片研发提供数据支撑，构筑永续进化的技术闭环。

希望官方采纳回复

强烈建议

绝大多数手机AI功能都是因为算力限制才上的云端，本地的算力都不够这些功能塞牙缝的，云端的服务器集群也是要靠堆卡堆算力才够

这颗芯片仅负责轻量级推理、自纠错和功耗管控，复杂大模型推理仍由主SOC的NPU/云端兜底

用户可一键关闭数据上传、本地进化记录可删除、所有脱敏数据不关联用户身份

用户点外卖时，YOYO Claw在本地完成跨APP操作，协处理器自动记录操作路径并优化，云端仅在用户授权后汇总优化逻辑，推送系统更新

这份构想的核心，是希望荣耀能在端侧AI的赛道上，走出一条“不依赖云端、不牺牲体验、不触碰隐私”的差异化路线。从硬件协同到框架复用，再到数据闭环，每一步都是为了让手机AI真正服务于用户，而非成为数据的“收集器”。92%的用户支持，也印证了大家对这条路线的认可。期待官方能看到这份来自用户的声音，一起推动端侧AI的进化。

这颗芯片不是用来堆算力跑大模型的，核心是轻量化自主学习、自主执行，顺带管控功耗和系统小问题，深度训练交给云端辅助就行。

感谢大家的支持

核心总纲：系统能力模块化、AI能力服务化、安全互联默认化、端侧AI轻量协同

基础方案

改造高频独立维护组件，沿用标准接口支持独立更新与模块回滚；将AgenticOS设置为独立系统服务层，实现跨应用执行、信息汇总能力，相关技术参考MagicOS 8.0公开的意图交互与平台级AI能力；基于MagicOS 9.0安全架构建议默认开启安全防护，优化跨设备互联授权及数据同步流程；依托现有SoC、NPU算力完成本地轻量AI运算，复杂算力任务由云端辅助支撑，数据脱敏后仅在用户授权下上传。

备选拓展方向

可中长期规划独立AI辅助芯片，作为主SoC算力补充部件，强化端侧AI推理、AgenticOS调度能力，分担主芯片部分AI负载；完成软硬件协同适配，芯片与MagicOS、AgenticOS深度联动，优先承载隐私敏感类AI运算，减少云端数据上传。整体保留安卓兼容底层，保障应用适配与海外服务正常使用，该方向参考特斯拉车载AI芯片协同思路，结合手机生态约束分阶段落地。

实施边界

基础方案仅开展系统内部迭代优化，不新增AI专用硬件；独立AI芯片仅作为中长期备选方向。项目不开发漏洞本地自愈、端侧全域模型重训练及全量自进化功能，改造分批落地，管控运行风险、守住隐私合规要求。