pg官方网站 电子巴塞罗那当地时间2026年3月2日MWC第一天,高通一次性释放了多条产品线动向:的路线图。把这些碎片拼起来,指向同一件事:高通正在把AI的中心,下沉到物理世界的每一个末梢。
刚开场,高通技术公司执行副总裁兼手机、计算和XR事业群(MCX)总经理阿力克斯·卡图赞(Alex Katouzian)直指当前AI体验的核心痛点:
我们所熟知的AI智能体,无论是大语言模型,还是各种聊天机器人,本质仍是一种“请求-响应”模式,即用户发起指令,云端处理后返回一个标准化的答案。这种模式在处理知识查询、内容生成等任务时有效,但当AI试图融入我们日常生活的细枝末节时,它固有的三大瓶颈就暴露出来:延迟、隐私与情境缺失。
“我们正在超越打开应用、在菜单中点击、等待和重复的旧模式,取而代之的是,助手将理解并检索你正在寻找的数据。”卡图赞强调。这句话的背后,是对一个更智能、更主动的AI形态的渴求。
最关键的是,云端AI缺乏“在场感”。它不知道你此刻正坐在嘈杂的咖啡馆,还是在安静的图书馆;它不理解你刚结束了一场高强度运动,还是正准备开一场重要会议。这种情境的缺失,使得AI的“智能”大打折扣,无法提供真正个性化、有预见性的服务。
于是,高通提出了「个人AI(Personal AI)」的理念,并将其实现路径定为「混合AI」。卡图赞解释,强大的端侧AI需要与云端AI相结合,当需要即时响应、高度隐私和情境感知的任务,如唤醒词检测、实时翻译、健康监测,在设备端完成;而需要海量知识图谱或超大规模模型参与的复杂推理,则交由云端处理。
随着算力下沉,那么选择哪个领域作为突破口非常关键。高通的答案很明确:可穿戴设备。
卡图赞将话题引向这个看似小巧却潜力巨大的市场,他指出,到2032年,全球将售出近53亿台可穿戴设备。
可穿戴设备,因其与每个人的亲密关系,成为了「个人AI」最佳的物理载体,智能手表、智能眼镜、无线耳塞、AI别针、智能戒指……这些设备形态各异,但共性是它们“与你共存”,成为你感官的延伸,持续收集关于你和所处环境的最真实、最实时的多模态数据。
基于此,高通正式推出——骁龙可穿戴平台至尊版(Snapdragon Wear Elite)。
「至尊版(Elite)」这个名字,是高通产品线最佳性能的代名词,现在它被首次带到了可穿戴领域,这或许也说明,高通希望把可穿戴当作独立的AI计算平台对待,而不再是手机的配件。
骁龙可穿戴平台至尊版搭载3纳米,与前代相比,单核CPU性能提升5倍,GPU性能提升7倍。高通技术公司产品市场总监Matthew DeHamer用了一个没什么修辞的说法:“这是目前市场上速度最快的可穿戴平台”。
骁龙可穿戴平台至尊版把eNPU保留了,但在它旁边加了一颗专用NPU,直接把终端侧的AI天花板抬到了20亿参数模型、首个token生成时间0.2秒、最高可达每秒10个token的推理速度。智能回复、文本摘要、本地翻译、健康和健身教练——这些应用现在可以在手腕上完成,不需要绕道云端。
这个能力放在行业语境里更有意义。2024年,Humane AI Pin和Rabbit R1先后上市,试图把AI智能体塞进可穿戴硬件。但两款产品的失败路径高度相似:它们都在用手机芯片——一颗2020年的中端手机处理器和一颗2018年的入门级处理器——来跑可穿戴AI。这些芯片原本是为手机设计的,没有专用NPU,所有推理任务被迫扔给云端,导致响应延迟动辄数秒、设备发热严重、续航不到一天。Humane在2025年初被收购后,AI Pin的云端服务直接关闭,设备彻底变砖,这恰恰暴露了纯云端架构的弱点。
原因很清楚:可穿戴平台需要的,不是把手机芯片塞进更小的壳子里,而是一个重新为可穿戴场景设计的AI计算平台。
19世纪末的电网是高度集中的,大型发电厂把电力通过长距离输电线送到用户端,效率高,但一旦主干线断裂,大面积停电不可避免。今天的分布式能源(微电网、屋顶光伏、储能电池)正在改变这个格局,让发电能力下沉到用户身边,既减少传输损耗,又提高整个系统的韧性。高通在AI计算领域做的事,逻辑也类似:把推理能力从遥远的云端数据中心,下沉到你手腕上3纳米的芯片里。
在MWC预沟通会上,当被追问“手表上跑本地模型相比蓝牙连手机有什么优势”时,高通技术公司产品市场高级总监Nitin Dhiman的回答很务实:优势跟手机端侧AI类似——更低时延、更好隐私,但他更看重混合模式,终端侧、手机连接和云端三种路径灵活切换。他还提到一个趋势判断:近年来AI模型在快速变小、变高效,量化后的小模型在终端上已经能实现非常快速的本地翻译和转写。
续航方面,骁龙可穿戴平台至尊版的日常使用时长相比上一代提升30%,快速充电可在约10分钟充电至约50%。
连接方面,它拉满六项连接技术:5G RedCap、超低功耗Wi-Fi、蓝牙6.0、UWB、GNSS,以及NB-NTN卫星通信。最后一项意味着,手表在蜂窝和Wi-Fi都没有的地方也能发送消息。三星已经确认下一代Galaxy Watch将搭载这颗芯片,Google和Motorola同步跟进。DeHamer透露,首批商用产品预计今年下半年上市。
现场,谷歌Wear OS业务副总裁兼总经理Bjørn Kilburn分享说,谷歌正在将Gemini带到Wear OS上,这使得多模态AI能够在手表本地运行。三星电子移动体验业务执行副总裁InKang Song透露,下一代 Galaxy Watch 将接入骁龙可穿戴平台至尊版,用AI 驱动睡眠分析等。
而将这种个人AI体验展现得更直观的,是摩托罗拉首席战略与营销官Francois LaFlamme展示的「Project Maxwell」设备,他说,在巴塞罗那看到一张非常想去的音乐会海报,此时,他佩戴的Maxwell已经与手机连接,只需一句简单的语音提示,就能通过视觉系统分析海报信息,理解活动细节,提取地点、日期并查询门票可用性,甚至直接替他完成购买,它还能将这些信息一键分享给可能想同去的朋友。
AI下沉到手腕只是第一步。要让这些分布式的终端真正有用,它们需要一条够强、够广、够智能的连接管道,这正是高通最新X105调制解调器要解决的问题。
高通的调制解调器产品线有一个不成文的命名惯例:X70、X75、X80、X85,每代递增5。但是这一次,X85的继任者直接叫X105,一口气跳了20个数字,有记者追问:“这是否意味着比前几代有更大幅度的提升?”Nitin Dhiman的回答很干脆:“您的理解是对的。”
Dhiman确认了X105跨代命名的含义,但他没有详细展开“跳过的到底是什么”。不过我们依然可以从产品参数倒推,找到一些线索。
先看基本面。X105的下行峰值速率14.8Gbps,上行4.2Gbps,对比X85的12.5Gbps和3.7Gbps,有提升但不算颠覆。射频收发器改用6纳米工艺,占板面积减少15%,功耗降低30%。如果只看这些数字,叫X90足够了。
X105是高通首个支持NR-NTN(新空口非地面网络)的调制解调器。这个能力跟现有的卫星消息方案有本质区别。此前的方案大多只能发文字,X105把卫星连接的能力拉到了视频通话级别——语音、视频、数据、消息都走卫星链路。手机在没有地面基站覆盖的地方,依然能打视频电线也是首款支持四频GNSS的调制解调器。同时与GPS、GLONASS、Galileo、北斗四大卫星导航系统通信,定位精度提升的同时,功耗降低25%。
还有一个不起眼但很实用的能力:在卫星和地面蜂窝都够不到的死角——电梯、地下车库,X105可以回退到NB-IoT网络,保障消息类应用的基本连通。
五代积累下来,调制解调器已经从一根「连接管道」悄悄变成了一个「AI感知节点」——它不只负责把数据搬运到目的地,还能理解数据、预判需求、主动优化链路。跨代命名,或许X105跳过的不是某个型号,是调制解调器的旧定义。
从手腕到口袋,AI下沉到这里还只是发生在个人终端上。高通接下来一步更大胆:把AI塞进网络基础设施本身。
Jesse Burke在介绍Wi-Fi 8产品线时开门见山:AI正在重塑无线通信的基本面——更多数据流量、更多边缘推理、更高上行需求、更多设备,Wi-Fi 8要做到的是媲美有线的可靠性。高通最新Wi-Fi 8旗舰产品是FastConnect 8800。它是全球首款支持4×4 Wi-Fi的移动芯片,在单一芯片上集成Wi-Fi 8、蓝牙7、UWB和Thread四种连接技术
。部分地区峰值速率可达11.6Gbps,与前代FastConnect相比,Wi-Fi速率提升2倍,覆盖距离提升3倍,覆盖范围扩增20dB。有记者担心4×4天线会给手机设计带来很大挑战,Burke的回应消除了这个顾虑:4×4不是始终保持的状态,而是按需启用,高吞吐量时开4×4,之后自动退回2×2甚至1×1。系统内,多根天线本身就在Wi-Fi、蓝牙、UWB之间共享,实现4×4不需要重新设计手机天线布局。
全新的Wi-Fi 8高通跃龙网络平台,其中包括:三款旗舰级平台(NPro A8 Elite、FiberPro A8 Elite、第五代固定无线接入平台至尊版),以及两款主流平台(N8和F8)。性能数据方面:吞吐量提升40%,峰值时延降低2.5倍,日常功耗降低30%。
Hexagon NPU进入路由器,意味着终端可以把部分AI任务卸载到网络设备上运行。一个具体场景是:你的手机或手表发起一个AI推理请求,如果本地算力不够、上云又太慢,路由器可以接手处理。响应速度、可靠性和隐私保护同时提升——数据不出家门。网络AI引擎则是另一个专用加速器,运行网络专用模型来优化Wi-Fi体验和简化运维。
高通在Wi-Fi 8路由器里塞NPU,做的是同样的事情:让网络基础设施从被动的数据搬运工,变成主动的AI计算节点,这样一来,家里的路由器不再只是连接互联网的一道门,它本身就是你的边缘AI服务器。
当被问到新平台在CPU配置上的变化时,Burke介绍说,前几代是四核处理器,这一代升到五核。架构演进的原因是,网络侧对专有计算能力的需求正在显著增长,既用于系统管理,也越来越多地用于AI智能体。如此一来,大核处理复杂任务,小核运行网络操作。
目前,所有Wi-Fi 8产品目前在送样,商用产品预计2026年下半年上市。
Dhiman把6G的定位说得很明确:面向个人AI、物理AI与智能体AI的AI原生连接与感知基础设施。他用通信代际做对照——3G带来语音和短信,4G带来移动数据和应用生态,5G通过大容量拉高了移动体验。6G的目标是把AI变成网络的底层属性,而不是上层应用。
时,Dhiman的回答触及了一个关键的时间节点:5G标准制定于2017到2019年,那时AI还不是全球主流技术方向,而6G是首个从标准定义之初就融入AI考量的蜂窝代际。这个区别比表面看起来要深。一个系统后天加上AI能力,跟一个系统天生就以AI为骨架,差别类似于在一栋已经建好的楼里装智能家居系统,和从地基开始就按智能建筑标准设计施工。前者能做到的优化有限且层层受制于原有结构,后者可以从信道编码、调制方式到功率分配、网络管理,每一个环节都用AI重新设计。Dhiman说,6G的「AI原生」是双向的——AI服务于6G(优化连接的每个环节),6G也服务于AI(为各类AI工作负载提供底层基础设施)。
。6G要贯穿的链路从终端到无线接入网(RAN)、到电信边缘服务器、再到数据中心。底层技术方面,超大规模MIMO、子带全双工、6G新接口都在推进中。具体的时间表是:2028年预商用终端,2029年起逐步商用6G。这次在MWC上,高通也展示了与诺基亚、爱立信、中兴通讯、三星在6G射频校准与互操作性测试方面的合作成果。其中,一个已经在落地的能力值得单独说说。
:由多个AI智能体组成协作团队,监测网络状况、分析问题、生成并测试行动方案,在闭环中自主执行调整。Dhiman说,这本质上是在推动「自主网络」的发展,为6G水平的网络自治提供演进路线图。
这些落地项目也反映出,AI的运行位置继续下沉——从云端到边缘,从边缘到基站,从基站到工厂车间。6G要做的,是让这种AI能力成为整个通信系统的默认设定。
为了进一步推动6G发展,此次MWC高通宣布与多家合作伙伴建立「6G发展联盟」
,该联盟有近60家全球合作伙伴加入,其中包括近20家中国合作伙伴,涵盖运营商、手机厂商、PC厂商、汽车厂商、互联网厂商等。
。翻译成技术语言,就是手腕上的骁龙可穿戴平台至尊版、口袋里的X105调制解调器、家中的Wi-Fi 8路由器、头顶的卫星、身边的基站,共同构成一个围绕个人运转的分布式AI系统。每个节点都具备本地智能,节点之间实时协同,它的覆盖范围,正在从手机那块屏幕,扩展到手腕、耳朵、眼镜、路由器、汽车、工厂流水线、甚至近地轨道的卫星。这个愿景能在多大程度上兑现,取决于
OEM厂商、运营商和开发者在接下来的执行力,但高通至少已经把图纸摊开了。· FIN ·
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