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以现在的审美看，当初那张耗时 14 秒生成的 512x512 像素的图片显然 " 过于初级 "。但这在手机行业的玩家眼中，却代表着生成式 AI 可以走出云端服务器，在端侧为用户提供 AI 应用的可能。

高通对端侧 AI 的早期布局，直接促成了一整个 AI 硬件时代。

两年后的今天，高通对端侧 AI 的理解变得更加清晰。高通 CEO 安蒙在 2025 骁龙峰会上首次抛出了 AI 发展的六大趋势：

AI 将成为新的 UI，从智能手机为中心转向智能体为中心，计算架构变革，模型混合化，边缘数据增强，迈向感知网络。

高通的预言，无疑是宣告着端侧 AI 将重塑一切智能体验。从手机到整个终端行业，从个人助理到工业领域变革，安蒙描绘了端侧 AI 无处不在的智慧场景。

为了实现这一目标，高通带来了最新一代的旗舰手机芯片和两块面向 PC 的芯片。通过对芯片 AI 能力、能效、CPU 性能的强调，高通已经为手机和 PC 准备好了 AI" 落地生根的土壤 "。

高通关于 AI 认知的进化，是与整个终端行业共荣的结果。

今年是高通成立的 40 年，也是高通进入中国市场的 30 年。高通从 3G 时代进入中国市场，到如今与中国 5G 通信、手机、汽车、AI 硬件等行业共同领先。高通从通信先驱，转型成为了智能终端时代的领航者。

面向接下来的 AI 终端时代，高通这一次依然想要借助各个合作伙伴的力量。

在本次骁龙峰会上，高通先亮出了与中国生态伙伴的 "AI 加速计划 "。该计划将围绕智能手机 AI 优化、智能体引入多终端、与模型开发者合作落地应用三个方向合作。

" 我们站在一个新的起点，AI 与连接正在重构终端、重塑体验，开启全新的智能时代。"

正如高通中国区董事长孟樸所言。生成式 AI 时代虽然才刚刚开始，但高通对 AI 终端的发展路径规划得已经十分清晰了。

端侧 AI 的变革藏在高通六大 AI 愿景里

毫无疑问，AI 已经成了全球科技领域最主流的叙事。

支撑 AI 共识的，不只是英伟达高达 4 万亿美元的估值，还有今年 OpenAI、阿里、谷歌等一众科技巨头 AI Capex（资本支出）的 " 豪迈 "。

但再强的云端 AI 大模型，终究需要一个硬件终端作为用户使用的载体。端侧作为 AI 落地应用的另一极，安蒙提出了以高通视角观察到 AI 发展的六大趋势：

首先，AI 是新的 UI（用户界面）。这代表着，AI 将替代此前智能终端以 UI 为核心的交互方式。用户不需要再点击特定图标，AI 来围绕用户提供智能交互入口。

其次，AI 将从以智能手机为中心转向到以 AI 智能体为中心。用户 AI 的交互将脱离单一的硬件终端（手机），AI 智能体将连接各种设备（手表、耳机、眼镜等），构建整个智能生态。AI 将成为用户的 " 数字分身 "，跨设备协作，简化日常生活。

第三，是计算架构变革。支撑 AI 的运作，终端硬件需要重构一套包括调制解调器、内存架构、低功耗 NPU 等的芯片平台。以 AI 为有限的计算平台，才有能力支持 AI 不间断运行和学习。

第四，是模型的混合化发展。端侧 AI 必须同时理解文字、图片、语音、用户习惯、专业知识等数据类型。这样端侧 AI 才能跟得上云端 AI 的发展，" 端云协同 " 才能发挥更大的优势。

第五，要重视边缘数据。模型持续迭代进化离不开新数据支撑，而端侧（边缘）是用户交互并产生新数据最直接的入口。AI 要持续进化，就必须利用边缘数据持续迭代。

第六，未来需要有感知的通信网络。高通认为预计于 2028 年落地的 6G 网络将具备 "AI 原生 " 能力。对比已经明显提速的 5G，6G 网络将完全以 AI 需求为中心设计。更大的带宽、更高的通信速度，才能支持边缘 AI（包括智能终端和传感器）的数据传输。" 感知 " 部分，则是 6G 基站能使用 AI 自动生成环境地图或跟踪移动物体，从而实现网络自主优化的效果。

高通的 AI 洞察看似布局广泛且复杂，但核心要解决的问题只有一个——

在 AI 行业普遍认为 " 算力即能力 " 的背景下，高通认为 AI 不应该只是科技厂商的宏大叙事。要实现 AI" 人人可用 "，就必须要让 AI 走入每一台智能终端。

" 大模型将在云端不断发展，与此同时，AI 走向边缘、向边缘智能落地已经成为大的趋势。"

正如中国工程院外籍院士、清华大学讲席教授、清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤的总结。越来越多的科技巨头，正在响应高通的呼吁。

例如在骁龙峰会现场，谷歌平台与设备高级副总裁 Rick Osterloh 提到，谷歌也在逐步引入混合架构，将 AI 落地到端侧设备上运行。为了更好地实现 PC 端的 AI 表现，目前谷歌和高通正在共同打造一个全新的技术框架。

随着 AI 软硬件的成熟，AI 终端未来将诞生两个新的蓝海市场。

孟樸预测称，AI 终端还会诞生两个不亚于手机规模的 AI 硬件市场。" 一个是机器人，另一个是各种可穿戴的智能眼镜（包括 AR、VR 和 AI 眼镜）。眼镜可能会人手一个，而机器人则会进入家庭、工厂等各种环境。它们的需求量都有可能达到手机的量级。" 孟樸说。

为了满足不同领域用户的需求，高通近几年已经建立了新的产品矩阵。从面向消费级，提供高性能 AI 处理和通信连接的 " 骁龙 "；到了工业领域，有更适应严苛环境的 " 跃龙 "。

面向千行百业，高通已经准备好端侧 AI 的底层能力了。

AI 芯片，目标是 "AI 平权 "

要想看清高通对端侧 AI 的认知，还得回到高通最 " 本行 " 的 SoC 层面。

本届大会上，高通连发三款芯片——旗舰手机 SoC 芯片第五代骁龙 8 至尊版（骁龙 8 Elite Gen5）和骁龙 X2 Elite Extreme、骁龙 X2 Elite 两款面向 PC 的 SoC。

整体看来，第五代骁龙 8 至尊版是一次常规升级。由于高通在上一代骁龙 8 至尊版上放弃 ARM 公版方案，改采用自研 Oryon CPU 的两个 " 超大核 " 加上六个 " 性能核 " 的架构。所以，本次高通的升级思路基本以巩固设计路线和提升参数为主，尤其是 CPU 性能的跃升。

体现在参数层面，本次 SoC 的 CPU 性能提升 20%，具有同类产品中的最快速度。GPU 的缓存从去年的 12MB 增加至 18MB，实现图形性能提升 23%，大型手游终于有希望在手机上跑满 1080P 分辨率了。

本次关于 AI 能力的升级中，最重要的是高通现在支持终端 AI 持续学习。该能力可以支撑性化智能体 AI 助手进行跨应用定制操作的同时，还能让智能体理解用户需求。为了匹配 AI 能力，第五代骁龙 8 至尊版的 NPU 性能提升了 37%，现在能每秒输出 220 个 Token，足以支撑 AI 智能体实现较为复杂的任务。

高通高级副总裁兼手机业务总经理 Chris Patrick 对 AI 能力的提升评价说，" 该平台赋能的个性化 AI 智能体能够看你所看、听你所听，实时与用户同步思考。"

另一边，骁龙 X2 Elite Extreme 和骁龙 X2 Elite 是分别面向不同性能需求的 AI PC 芯片。

大致上说，目前市面上存在 X86 和 ARM 两种指令集的 PC SoC。其中，X86 目前适应的范围比较广。ARM 则更强调实际工作体验，选择性能和功耗的平衡路径。

但这一次，高通表示性能、AI 处理和电池续航全都要。

骁龙 X2 Elite Extreme 这边，根据测试数据显示，SoC 的 CPU 性能领先竞品高达 75%。GPU 架构相比前代平台每瓦特性能和能效提升 2.3 倍。在 AI 的支持上，NPU 支持 80TOPS 的 AI 处理能力，是目前面向笔记本电脑全球最快的 NPU。

骁龙 X2 Elite 这边，高通也给了 80TOPS 的 NPU。对比前代平台，骁龙 X2 Elite 实现同功耗下性能提升 31%，达到相同性能所需的功耗降低 43%。这种性能提升，称得上是 " 多快好省 "。

从高通发布的面向两个平台的芯片中看到，常规的 CPU 性能并不是高通唯一考虑的重点。如何让 AI 在终端上真正 " 跑 " 起来，才是高通设计芯片最重要的目标。

" 当用户网上购物时，只需要对手机中的购物 App 说‘我想用我的借记卡购买，我的钱够吗？’。购物 App 会自行联动到银行 App。完成财务状况评估情况并付款。"

正如安蒙在 2024 年骁龙峰会的畅想，高通正在用新的芯片平台让终端变得越来越智能。

在手机领域，高通的 AI 持续学习就与荣耀 CEO 李健提出的 "AI 自进化 " 不谋而合。当 AI 有了持续进化能力之后，手机不断落地的 AI 智能体才能不完全依赖云端升级，真正成为用户生活的 " 伙伴 "。

除此之外高通正在推动生态伙伴共同推动终端互联，从而实现 AI 跨终端流转。这或许意味着，用户在户外可以直接用 AI 眼镜拍照，而掏出手机时，AI 处理过的图片和文案已经在等待用户发送到朋友圈了。

从芯片平台布局中看到，高通的 AI 终端叙事已经全部揭晓。

" 当前 AI 处于早期发展阶段，各种大模型很多，终端也很多，做适配比较耗时。高通不做评判，不去决定客户用哪个大模型，而是把适配工作做好，让终端厂家、模型公司、平台公司都能在一个公开透明的市场里各展所长。" 孟樸称。

让每一个消费者都能用上 AI，高通想与智能终端厂商共同实现 "AI 平权 "。

高通的 40 年，变与不变

几个技术周期，高通一直都在寻找共识的路上。

回忆高通进入中国市场的 30 年，孟樸在大会现场感慨颇多。

1995 年刚进入中国时，高通还是一个手持 CDMA（码分多址），被全球主流通信公司当作 " 异类 " 的技术供应商。30 年后，高通与中国通信行业实现了 5G 时代的 " 共同领先 "。

在与中国伙伴的合作中，高通的身份不仅经历了从技术输出者到创新合作伙伴的转变。最终，高通在约合作伙伴共同建设的生态中，促成了骁龙峰会的 " 高朋满座 "。

在手机领域，最新一代 " 骁龙 " 处理器已经成为手机年度旗舰主打的硬件配置。搭载了第五代骁龙 8 至尊版的小米 17 系列，开售 5 分钟就刷新了 2025 年国产手机 " 全价位段 " 新机系列首销全天销量、销额纪录。 

在汽车领域，我们也见证了选用高通骁龙数字底盘方案的庞大 " 朋友圈 "。"2023 年起连续三年在中国举办汽车技术与合作峰会，吸引 5000 多位伙伴，展示 500 多项技术产品。" 孟樸介绍称。

在 AI 终端时代，高通一直在团结一切可以团结的朋友，共同面对 AI 终端 " 新物种 " 带来的挑战。

例如在具身智能上，宇树科技创始人、CEO 兼 CTO 王兴兴认为机器人搭载端侧 AI 还有许多问题有待解决。在算力层面，王兴兴认为机器人需要类似手机的高能效 AI 芯片，" 通用机器人终端是没有办法部署大规模算力的，因为机器人的空间、电池、散热都十分有限 "。在通信层面上，机器人也需要像智能汽车一样降低线缆数量，也需要更高质量的通信技术加持。行业有需求，高通才会有机会。

虽然芯片和通信技术都是高通擅长的领域，但高通深知，更进一步推动端侧 AI 规模化落地，还需要更大规模的合作。

今年 9 月，高通参与了 AI 机器人初创公司 Figure 的 C 轮融资。同月，高通又与 Google 扩展合作，双方将 Google Gemini 模型落地到高通骁龙数字底盘解决方案，支持汽车厂商构建多模态、边云混合的 AI 智能体。在中国市场，高通本次还与中国生态伙伴发布了 "AI 加速计划 "，打通 AI 大模型 - 通信网络 - 终端之间的所有障碍。

" 未来的体验一定是无缝的、跨设备的、始终在线的。"

诚如孟樸所言，或许高通的端侧 AI 梦想看起来还 " 太过宏伟 "。但通过公司营收层面看到，高通对 AI 终端时代充满了信心。

根据高通 FY25Q3 财报显示，本季度公司汽车业务营收为 9.84 亿美元，受骁龙数字座舱出货增长的带动，营收同比增长 21.3%；本季度公司 IoT 业务营收为 16.8 亿美元，主要受 Snapdragon AR1 芯片（AI 智能眼镜领域领先）的带动，营收同比增长 23.7%。

这部分营收增长，虽然对于高通单季度百亿营收来说，只能算是 " 九牛一毛 "。但对于硬件终端行业来说，20% 的增速已然能够说明太多。

截至目前，高通研发投入累计已超过 1000 亿美元。这 40 年间不间断的投入不仅推动了通信技术的进步，更是高通对终端算力、AI、XR、汽车、PC、物联网等未来终端领域持续的 " 豪赌 "。

当 AI 已经成为智能终端行业的共识之后，高通作为终端侧 AI 创新的引领者，又在带头建设新的合作生态了。

人人都识英伟达，但如果你不理解高通，就错过了 AI 的半壁江山。

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王一粟

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