不止芯片!高通靠什么把智能体装进你的手机?
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【天极网手机频道】“传统”的说走就走的旅行:你需要选择一个目的地,预定机酒、检查天气、大致规划一下未来几天的行程,然后切换到度假模式。
智能体时代的说走就走的旅行:告诉智能体想要去哪里旅行,然后就可以切换到度假模式了。除了自己打包行李,其余各项准备工作,智能体几乎都可以帮你完成。甚至最终目的地也让智能体结合你的喜好、近期关注点来安排,附赠“开盲盒”的独特体验。
所以,面对很多需要处理的任务,除了自己在各个APP上“手搓”外,现在还可以交给智能体AI。这种全新的体验维度在于交互模式的创新,过去用户要自行“拆解”需求,分散在终端上执行,而现在智能体则代替用户统一完成具体操作,出发点在于智能体理解了用户的意图,并高效执行。
这种转变,不仅让终端厂商更重视AI,也让高通等上游企业对自家的芯片平台有了新考量。
骁龙峰会2026上,高通公司总裁兼首席执行官安蒙(Cristiano Amon)表示,“自智能手机诞生以来,过去二十多年的智能手机体验几乎一直围绕着App展开。而在智能体时代,体验的起点不再是App,而是意图本身。”
安蒙提到,在智能体代替用户完成任务时,必须感知正在发生的事情,理解用户意图,理解用户所处情境,然后进行推理、制订计划、保存记忆,并代表用户采取行动。
由此也引出了新一代骁龙移动平台双旗舰的核心逻辑——解决端侧智能体现实运行痛点。高通技术公司高级副总裁兼手机业务总经理Chris Patrick表示,两款至尊版平台均采用了2nm工艺,搭载新一代Oryon CPU、全新Adreno GPU与Hexagon NPU,都是为下一代AI体验打造,其中第六代骁龙8超级至尊版代表着骁龙创新的巅峰,是高通为引领智能体时代而打造的平台。
第六代骁龙8超级至尊版:面向智能体时代打造的硬件底座
基于多年来在终端侧AI的布局,高通对于端侧智能体当前面对的挑战也有深入洞察:智能体大量线程调度、多单元协同、大模型上下文存储、多模态图像预处理,对于芯片性能、缓存、能效提出了更高要求。还有手机系统内存带宽紧张带来的 “内存墙” 问题,如果为了部署智能体而“盲目”增加手机内存,由此带来成本和终端价格上涨,显然得不偿失,甚至引发更多用户对于AI、智能体这项新体验的抵触。
为此高通对骁龙移动平台进行了系统性重构,通过把更多高频数据放到靠近计算单元的片上存储,减少频繁访问外部内存,不仅CPU、GPU、NPU的异构计算架构有性能提升,也实现更低时延、更低功耗的本地AI运行。
新一代Oryon CPU拥有移动平台中最高的5GHz主频,同时全新FlexCache缓存架构让2个超级内核与6个性能内核共享16MB的L2缓存池,实现动态分配资源。得益于此,智能体任务上下文、中间计算结果就近驻留,不用反复读写系统内存,缓解长会话场景智能体 “失忆”、响应卡顿的问题。
Adreno GPU中Matrix Cores矩阵AI核心的加入以及18MB独立高速显存HPM,让第六代骁龙8超级至尊版将AI计算嵌入图形渲染管线内部,实现图像识别的预处理能够在GPU内完成,减少图像数据传输对系统内存占用。
Hexagon NPU获得全新Element Accelerator以及片上共享内存容量扩容50%两项关键提升,实现了在终端本地运行300亿参数级MoE混合专家模型。进一步提升了智能体的“能力上限”,满足用户和开发者,对于终端侧AI性能更极致的要求。换句话说,智能体可以有一个“更强大脑”。
还有新一代高通传感器中枢、全新Spectra ISP、高通X105 5G调制解调器及射频系统和高通FastConnect 8800等模块的升级,让第六代骁龙8超级至尊版的AI多模态感知以及个性化能力都有提升。整套异构硬件系统可以这样理解:CPU担任总指挥,负责任务拆解、工具调度;GPU承担图像、视觉预处理;NPU负责大模型核心推理;传感器中枢负责低功耗持续感知。各司其职协同配合,为手机本地运行复杂智能体打下扎实硬件基础。
有一点很关键,第六代骁龙8超级至尊版是面向智能体时代打造的移动平台,但不是“只为”智能体打造。无论是日常、游戏、影像,同样都有提升,并且在AI赋能下,还有创新体验。例如全新Adreno Neural Fusion架构和系统,高通携手游戏开发者、OEM等产业链上下游合作伙伴,打破画质、帧率与功耗的“不可能三角”,让游戏体验和玩法都有突破。即将亮相的新一代旗舰手机中就具备了更出色的AI超分、帧生成体验,如一加16将游戏体验带到原生185FPS。
在影像方面,第六代骁龙8超级至尊版将AI赋能的影像功能与高级专业视频编解码器(APV)、智能像素控制(Intelligent Pixel Control)技术融合,提升照片与视频的拍摄效果。落地在终端上,如刚刚发布的荣耀Magic9 Pro Max支持阿莱电影Look、4K电影实况,让用户解锁电影级影像。
软件与生态补齐端侧AI落地的关键拼图,与中国厂商合作逐年深入
看到这里也不难发现,硬件是底层能力,想要让终端侧智能体走向普通人日常可用,离不开完整的软件栈、开发者工具以及产业链伙伴的协同。也就是说,骁龙移动平台很重要,但重要的还不止这颗芯片。
在骁龙峰会2026上高通展现的端侧AI布局,是硬件、软件、生态三位一体的完整体系。
两年前,高通在MWC2024上发布AI Hub软件栈,为开发者提供包括AI模型在内的众多能力支持,简化开发者在端侧部署多模态大模型的工作负担。时至今日,高通AI Hub已经支持超过220个面向手机、PC、汽车、IoT等不同终端的模型。在今年6月份,高通达成收购Modular公司的协议,为高通端到端的智能体AI增强了软件基础。
在接受天极网等媒体采访时,高通的多位负责人也提到,目前高通在AI领域与中国合作伙伴的关系逐年深化,不仅是与ISV建立深度合作,同时也与阿里等公司的AI实验室紧密协作,推动包括Qwen 3、Qwen 3.5、Qwen 3.8等模型在高通芯片上的Day 0支持。另外,高通在持续扩展AI软件站工具以及性能分析子系统,这些工具不仅容易获取,还能帮助开发者更轻松地自查瓶颈(对带宽和算力优化),例如借助高通提供的性能分析工具,开发者可以更好地判断接下来的优化与开发工作。
这些软件能力,帮助开发者更好地面向骁龙移动平台以及其他高通计算平台打造功能和应用。
Chris Patrick及相关负责人表示,从高通全新的骁龙移动平台双旗舰策略,到CPU、GPU、NPU异构架构组成的高通AI引擎,不仅是为了满足市场对于产品定位的多样性需求,同时也是希望为OEM、ISV、开发者提供更灵活的选择,让骁龙移动平台可以适配各类软硬件生态。
例如针对影像领域,Chris Patrick有些客户希望终端在把控成本的同时提供高质量影像拍摄体验,而有些合作伙伴则希望突破影像能力的上限。他们还提到,而对于开发者而言,游戏开发者希望AI与GPU深度融合,还有一些开发者则需要AI与CPU紧密捆绑,也有开发者迫切需要发挥NPU的能力。
所以从骁龙移动平台的异构架构到AI Hub等软件栈工具,再到与软硬件合作伙伴的共同协作,让智能体以及AI应用在终端侧落地,并成为满足用户需求的高效个人助理。
这些“看不见的付出”是智能体装进你手机后,能够通过文字、图像、视频、语音来理解你意图的关键所在。
如果将视线拉远一些,手机还只是“骁龙宇宙”的一部分。在骁龙峰会2026上,高通还发布了第二代骁龙音频平台至尊版,带来了2倍AI能力提升、功耗降低可达40%、尺寸缩小达30%,可以更好地集成在不同类型的可穿戴设备中。高通技术公司高级副总裁兼XR、可穿戴及个人AI业务总经理Ziad Asghar表示,高通将把AI能力拓展到耳塞、头戴式耳机、开放式和混合式音频设计、配备摄像头的耳机、音频眼镜以及未来的多模态可穿戴设备。
别急还有,高通与合作伙伴携手展现了支持AI的PC、胸针、智能眼镜等更多产品类型。其中,第一代骁龙AR1平台现已支持2B 1bit的大模型能力,让智能眼镜产品获得更强的本地AI能力,在图像识别等方面时延更低、识别更准。Ziad Asghar表示,骁龙平台性能、AI、连接等能力的提升,可以保证用户在智能眼镜等设备上响应更快、体验更顺畅,兼顾云端处理复杂问题的能力以及本地处理没有额外Token成本的优势。
如果手机是进入智能世界的核心入口,那么骁龙平台将AI带给更多穿戴设备就是将AI体验扩展到更多终端和更多场景下,并且凭借底层平台、软件生态的一致性,做到体验的无缝衔接,不仅可以发挥终端侧AI感知的能力,还可以塑造个性化的私人定制体验。这何尝不是对手机中智能体的一种加强?
把智能体装进你的手机
以“龙虾”为代表的智能体爆火,加速AI从抽象的概念转变为实用的“工具”,让用户“看得见、摸得着、用得上”,当然由此也引发了一阵乱象——AI快速发展带来的焦虑,让大批用户盲目尝试,AI没帮到忙,却帮了倒忙。
正如安蒙所言,优秀的智能体体验必须做到可信安全、毫不费力、个性化主动服务,这既是高通依托骁龙平台打造终端侧AI与智能体的优势,也是初衷。通过芯片底层创新夯实算力和架构基础,向上拓展软件栈等工具资源,携手软硬件合作伙伴繁荣端侧AI生态,这些系统布局让智能体在手机等终端设备上实现了某种意义上的“开箱即用”。
而且,把智能体装进手机并不是“抢占”游戏娱乐、影像创作等需求的资源,而是相辅相成,带来“1+1>2”的提升。比如赋能游戏体验的AI超帧、帧生成,影像创作的AI图像精准分析,以及快速响应、随时唤醒的智能助手,在第六代骁龙8超级至尊版全面提升的AI加持下,体验创新水到渠成。
尽管智能体在终端侧走向成熟还需要时间,生态也需要打破一些壁垒来让智能体在调用不同软件时更加丝滑,但从骁龙峰会2026上可以看出,高通已经完成了第一步——把智能体装进你的手机,并且未来应该不只是“中杯、大杯、超大杯”,面向可穿戴、汽车等设备的“迷你杯(戒指、吊坠)、星球杯(耳机、眼镜)、宇宙杯(汽车、机器人)”也可以具备更强大的终端侧AI能力,或者升级的端云混合AI体验。
等到多设备无缝协同,打破不同终端上的“数据孤岛”,智能体将会变得更聪明、更善解人意,用户或许就不再纠结手机支不支持AI、有没有智能体,而是像今天我们对于触控屏、拍照的认知一样,自然而然地去用就好了。这一天或许会比预期中,更早到来。
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