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高通公司CEO安蒙：塑造AI未來的六大核心趨勢

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高通公司CEO安蒙：塑造AI未來的六大核心趨勢
夏威夷當地時間9月24日 ， 驍龍峰會2025開幕 。 峰會首日 ， 高通公司總裁兼CEO安蒙發表了主題為“以用戶為中心的生態的興起（The Rise of the Ecosystem of You”的演講 ， 系統闡釋了加速AI無處不在和個性化體驗升級的技術發展藍圖 。 安蒙回顧了驍龍的創新歷程 ， 重點闡述了高通“讓AI無處不在”的愿景 ， 并分享了公司在邊緣計算、智能體AI、多模態交互等領域獨到的戰略思考和業務布局 。 尤其值得關注的是 ， 安蒙提出了塑造AI未來的六大核心趨勢——AI是新的UI（用戶界面） ， 從以智能手機為中心轉向以智能體為中心 ， 計算架構迎來變革 ， 模型混合化發展 ， 邊緣數據相關性增強 ， 邁向未來感知網絡 。 這些趨勢不僅為行業提供了前瞻性洞察 ， 也進一步明確了高通在AI領域的戰略方向 。

在演講開場 ， 安蒙就表示：“今年驍龍峰會意義非凡 ， 這是驍龍峰會的第十年 。 回顧首屆驍龍峰會時 ， 高通在紐約發布了驍龍835 。 在今年驍龍峰會次日 ， 我們將發布全新的驍龍移動平臺 ， 這體現了每一屆峰會的使命——發布全球頂尖的移動技術和創新突破 ， 助力提升移動體驗 。 ”從智能手機、PC到汽車以及其它品類終端 ， 驍龍已經無處不在 ， 這意味著高通正在通過驍龍賦能的技術 ， 變革每位用戶穿戴和使用的所有終端 ， 并拓展智能手機現有的功能 。 如今 ， 正是驍龍再次改變世界的時刻——高通公司將以“讓AI無處不在”的愿景 ， 引領全新的創新浪潮 。
接著 ， 安蒙簡要回顧了高通在AI領域的前瞻性布局和成果：2011年驍龍峰會 ， 高通就分享了“邊緣計算將是AI未來的核心”的看法 ， 開始了相應布局 。 2022年 ， 高通首次展示了AI如何賦能實時體驗 ， 包括語義分割和始終感知能力 ， 攝像頭開始通過AI理解能力支持多模態輸入 。 2023年 ， 高通提出“AI是新的UI”的觀點 ， 同年基于手機端運行Stable Diffusion大模型不到一秒就在本地生成圖像 。 而這一切都是為此刻的技術爆發蓄勢鋪墊 。 2024年 ， 高通演示了多模態助手 ， 以及在安卓手機上率先運行的多模態大模型 ， 展示了跨視頻、音頻和文本的AI體驗 。 今年 ， 高通正推動AI技術的規模化落地 ， 讓AI真正無處不在 ， 逐步實現公司愿景 。
在安蒙看來 ， 六大核心趨勢正在驅動AI未來的發展——AI是新的UI ， 從以智能手機為中心轉向以智能體為中心 ， 計算架構迎來變革 ， 模型混合化發展 ， 邊緣數據相關性增強 ， 邁向未來感知網絡 。 第一 ， UI現在已經是以人為核心 ， 能適應用戶的需求 ， 并在用戶所在的端側進行處理 。 在AI時代 ， 驍龍始終與用戶同在 ， 這正是UI將發生根本性改變的原因 。 第二 ， 用戶體驗的核心已轉向智能體AI 。 這一變革正在重塑我們對所有智能終端的認知：無論是智能手表、無線耳機還是智能眼鏡 ， 它們不再只是手機功能的延伸 ， 而是開始直接與智能體交互 。 智能手機不會消失 ， 但是我們將迎來以智能體AI為核心的時代 ， 包括智能手機在內的不同品類的智能終端將共同定義全新的移動體驗 ， 為每位用戶打造極具個性化的“以用戶為中心的生態系統（Ecosystem of You）” 。 第三 ， 為了支持上述轉變 ， 需要構建一個全新的計算架構體系 ， 包括操作系統、軟件、芯片都需要重新設計以支持這些新體驗 。 在由智能體主導的未來 ， 智能體擁有豐富的情境理解能力 ， 能記住用戶的習慣 ， 還能理解用戶看到的內容 ， 高通正面向這樣的需求打造全新的處理器 。 無論在終端還是云端進行AI處理 ， 二者都將無縫協同 ， 實現邊緣側“云+端”的協同 。 第四 ， 如今的大模型在被打造之初就支持邊緣側“云+端”協同 ， 這使得任務分配能夠高效進行 ， 這樣的架構具備擴展能力 。 第五 ， 邊緣側數據相關性極高 ， 能夠通過邊緣數據訓練進行不斷優化的模型變得更智能、更強大 ， 并通過AI協同部署形成一個動態自適應的智能網絡 。 第六 ， 6G將成為云端與邊緣之間的連接橋梁 ， 助力構建具備感知能力的智能網絡 ， 它不僅將融合物理與數字世界 ， 還將創造前所未有的體驗? 。 高通早已開始6G研發 ， 正在為6G部署進行準備 ， 預計6G預商用終端最早將于2028年推出 。
【高通公司CEO安蒙：塑造AI未來的六大核心趨勢】總而言之 ， 高通正在助力開創AI的未來 ， 讓AI無處不在 ， 讓每位用戶在多品類終端上體驗到協同運行的聯網系統所提供的個性化UI ， 體驗到“以用戶為中心的生態（The Ecosystem of You）” 。 高通在AI領域的投入基本覆蓋了從感知、處理到學習的全過程 ， 正在賦能邊緣智能從而塑造新一代的移動體驗和移動終端 ， 而邊緣計算將在AI的未來發展中發揮關鍵作用 。

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