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把20億參數裝進胸針？高通補齊了個人AI生態的最后一塊拼圖

姚勁波手機行業雷軍小米科技何小鵬

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【把20億參數裝進胸針？高通補齊了個人AI生態的最后一塊拼圖】把20億參數裝進胸針？高通補齊了個人AI生態的最后一塊拼圖

克雷西 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
在今年的MWC巴塞羅那展會上 ， 整個科技圈都在關注“智能躍升”這個話題 。
漸漸地 ， 人們已不再滿足于能夠執行單個任務的AI ， 開始渴望擁有一個專屬的AI智能體 。
OpenAI CEO奧特曼就曾表示 ， 高度個人化的智能體 ， 才是未來交互的核心；這兩個月爆紅的開源智能體框架OpenClaw ， 同樣是這一趨勢的縮影 。
但個性化體驗不是空中樓閣 ， 必須要擁有海量的真實情境數據并持續消化 ， 才能打好這座大廈的堅固地基 。
而手機、PC等終端設備 ， 毫無疑問就是安全處理這些私密信息的最佳載體 。
高通的看法更加激進 ， 他們認為AI必須進駐到更微型化的載體中 ， 成為“AI穿戴” ， 才能實現自適應、即時響應且高度個性化的個人AI體驗 。
對于AI可穿戴 ， 高通CEO安蒙給出了極高的預期 ， 他預測 ， 這類產品未來幾年的市場規模有望突破一億大關 ， 甚至有能力沖刺十億量級 。
為了加速AI可穿戴的起步和發展 ， 高通在本次展會上正式推出了全新的驍龍可穿戴平臺至尊版（Snapdragon Wear Elite） ， 把AI運算能力下放延伸到了智能手表等微型可穿戴設備當中 。

再把目光放遠 ， 假如一個人擁有多個不同的AI終端 ， 那么算力與數據還能在這些設備之間自由流動 ， 讓無感化的全場景協助成為現實 。
這也標志著 ， 高通試圖構建的“以用戶為中心的生態” ， 即將迎來真正成熟的實質性落地 。
個人AI ， 正在邁向全場景個人AI熱潮席卷全球 ， 最直接的影響便是我們與各類終端的交互邏輯變得和以往不一樣了 。
這意味著 ， 個人AI已經不再被“軟件”的定義約束 ， 開始進入智能手機、PC以及汽車等日常設備 。
如何讓這些硬件都AI起來 ， 成為主動執行的節點呢？全都接入大模型API是一個簡單粗暴的方案 。
但是 ， 單純依賴API這種云端處理方式 ， 是遠遠不夠的 。
這些“貼身智能體”整天跟隨著我們 ， 24小時都在感知我們的習慣和周圍的物理環境 ， 感知到的私密信息可能比我們自己知道的都多 。
這些敏感信息如果打包上云 ， 一旦發生隱私泄露 ， 后果難以想象 。
再加上想要連接云端大模型 ， 就必然要使用網絡 ， 數據上傳再回傳 ， 這中間的延遲 ， 也會降低AI的實時響應速度 。
所以 ， AI終端必須要有一個能夠部署在本地的底層AI算力平臺 ， 才能既安全又高效 。
這也是如今主流終端芯片廠商必做的一件事 。
到目前為止 ， 高通已經把端側AI處理能力擴展到了各式各樣的硬件 ， 可以說覆蓋了我們生活的許多場景 。
比如最常見的手機端 ， 第五代驍龍8至尊版平臺就已經擁有了強大的多模態AI算力 。
高通在移動平臺多模態和生成式AI技術上的布局早已開始 ， 早在2022年發布的第二代驍龍8就已經是全球首個能在Android手機上跑通端側Stable Diffusion的平臺 ， 2024年的MWC ， 高通在第三代驍龍8上帶來了全球首個多模態大模型的終端側演示 。
而今年MWC上榮耀發布的可商用產品——機器人手機Robot Phone ， 搭載的芯片就是第五代驍龍8至尊版 。 有了這顆芯片 ， 榮耀Robot Phone已經在本地跑通了復雜的跨應用任務 ， 同時能夠支持多模態AI助手交互 ， 以及非常豐富的AI影像能力 。
此外 ， 此前備受關注的AI原生手機努比亞M153豆包手機助手技術預覽版也在這次高通展臺亮相 ， 這款手機搭載了驍龍8至尊版平臺 。

與此同時 ， 驍龍XR平臺借助先進的空間計算與AI感知能力 ， 已經成為AR、VR等沉浸式設備的最佳交互底座 。
驍龍AR平臺正在賦能當前炙手可熱的新興可穿戴品類——AI眼鏡 ， 包括小米AI眼鏡、Meta Ray-Ban等備受關注的AI眼鏡市場主力 ， 都采用了驍龍AR平臺；此次阿里在巴展推出的面向全球市場的千問AI眼鏡S1和G1系列也搭載了第一代驍龍AR1平臺 。
此外還有驍龍Sound平臺 ， 為真無線耳機等產品引入了低延遲的AI音頻增強功能；在桌面側 ， 驍龍PC平臺也正在驅動AI PC的各類核心用例 ， 深刻改變著專業內容創作與日常娛樂的方式……
總之 ， AI能力不僅跨越了軟硬件的界限 ， 也跨越了單一硬件的物理局限——
不同形態的終端 ， 都在統一的計算架構下調用AI能力 ， 具備了高效協同的前提 ， 使個人AI邁向“萬物智能”的全場景 。
AI可穿戴 ， 補全“萬物智能”拼圖截止到高通這次發布之前 ， “萬物智能”的全場景還差一塊重要拼圖 ， 也就是高通最新涉獵的可穿戴設備 。
現在的個性化AI競爭的邏輯其實很簡單——抓準用戶的真實生活軌跡 ， 就能拿捏住用戶體驗這個命門 。
高通CEO安蒙把這個邏輯說得很透：
最具個性化的智能源于邊緣側 ， 只有讓邊緣數據持續優化并適配AI模型 ， 在邊緣和云端之間形成動態反饋循環 ， 才能讓AI隨用戶不斷進化 。
個人的生活情境數據極度私密 ， 全扔給云端不僅有隱私風險 ， 也會遇到網絡延遲帶來的反應遲鈍問題 。
因此 ， 無論是從隱私還是效率角度出發 ， AI可穿戴設備都必須能在本地實時解析這些海量的邊緣數據 。
順著這個思路 ， 能全天候貼身佩戴的智能眼鏡和手表 ， 自然成了個人AI向外延伸的最佳物理觸角——它們能時刻看你所看、聽你所聽 ， 給本地AI提供真實的物理世界切片 。
為了讓微型設備擁有聰明的大腦 ， 高通在這次MWC上正式發布了驍龍可穿戴平臺至尊版 。

它首次把NPU單元塞進可穿戴設備 ， 在3納米工藝加持下 ， 采用Hexagon NPU和專門的低功耗eNPU的雙腦協同架構 ， 在手腕這個狹小的空間里硬是擠出了10TOPS的總算力 ， 讓設備能直接在端側運行20億參數的大模型 。

為解決電池痛點 ， 平臺還引入了低功率島架構設計 ， 在常駐后臺工作的eNPU音頻傳感器和顯示模塊之間設置了物理隔離 ， 從而減輕電量消耗 。
配合超低功耗Wi-Fi和充電10分鐘就能回血約50%的快充技術 ， 驍龍可穿戴平臺至尊版徹底打消了設備離開手機就會失聯的顧慮 。
有了這套強悍的算力底子 ， 終端形態也將開始全面開花 。
事實上 ， 邊緣AI的本事不僅能在手表上發揮 ， 更向胸針項鏈等飾品蔓延 。
比如摩托羅拉搞出的Project Maxwell概念驗證設備 ， 就完全拋棄了手表這種傳統玩法 ， 變成了能隨時向你學習的AI感知伴侶 ， 交互遠比戳屏幕直觀 。

當然在大家更熟悉的智能手表領域 ， 端側AI帶來的極速響應能力也是肉眼可見的 。
搭載這套平臺的手表不僅能給出極速的智能回復 ， 還能靠本地跑通的人臉識別來保障安全 ， 比如三星就已經計劃把這套平臺裝進下一代Galaxy Watch里 ， 去打造更全能的健康管家 。
其他穿戴設備的感知能力也將脫胎換骨 ， 比如雷蛇Motoko耳機 ， 加上攝像頭就能在本地實時翻譯眼前的菜單 ， 還有支持實時對話的AI語音助手；AI眼鏡結合檢測模型能直接搞定零件識別 ， 讓工廠里的工人解放雙手……

未來 ， 隨著驍龍可穿戴平臺至尊版的落地 ， 智能可穿戴等微型終端將有望快速跨越算力與功耗的鴻溝 。
當身邊大大小小的設備都能主動感知并給出反應時 ， 一個物理世界與數字世界真正融合的“以用戶為中心的生態” ， 就算徹底拉開大幕了 。
讓私人助手真正隱入日常生活不管終端形態如何多樣 ， “以人為本”的個人AI時代 ， 都需要對用戶習慣的精準掌握 。
在這樣的基礎上 ， 設備間的互聯便順理成章地提上了日程 ， 因為只有通過多設備從多維度獲取信息 ， 才能勾勒出最真實的用戶和環境畫像 。
覆蓋驍龍平臺廣泛產品組合的高通AI引擎及低功耗模塊高通傳感器中樞 ， 就是為此而生的硬件底座 。
這套驍龍平臺的通用AI技術基礎架構不僅能夠提供強大的終端側AI性能 ， 還負責以極低功耗收集情境信息 ， 確保心率與位置等敏感指標均在本地完成安全推理 。

再結合高通在蜂窩、微功耗Wi-Fi、藍牙以及Snapdragon Seamless等近距離連接和傳輸技術上的傳統藝能 ， 讓不同的終端之間擁有了統一的信任邏輯 ， 讓AI的跨設備流轉更為自然 ， 也實現了偏好記憶的無縫同步 。
這種底層連接協議的徹底打通 ， 讓人和設備之間的關系開始面臨重新定義 。
想象過去 ， 我們和機器打交道時往往非常被動 ， 需要主動適應系統邏輯并輸入明確的指令 ， 才能讓機器正常工作 。
但就在眼下 ， 技術開始全面退居幕后 ， 隱藏進了日常生活的種種細節 。
無論智能體背后的模型、接口、協議有多么復雜 ， 在面對我們時 ， 它都是以一副“個人助理”的面貌示人的 。
這種模式下 ， 系統能通過多維傳感器敏銳捕捉個體的細微狀態 ， 根據周遭環境變化自動做出調整 。
而所有繁雜的計算過程 ， 都被巧妙掩藏在自然交互之下 ， 帶來了無感化的科技陪伴 。
這種全面重塑 ， 標志著高通正在利用散落在生活場景中的設備 ， 編織一張具備高度協同能力的有機智能網絡 。
在這個體系中 ， 所有的智能終端都不再是孤立的信息節點 ， 它們共同構成了龐大網絡的感官觸角與執行末端 。
其中 ， 處于絕對核心位置的只有統籌這些設備的指揮者 ， 也就是我們自己 。
借由這套計算與連接并重的全景式AI方案 ， 高通正在構建起一個完全以用戶為中心的新型數字生態 ， 讓私人助理徹底隱入并服務于我們每一處真實的生活軌跡 。
— 完 —
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