时间：2026年7月19日。地点：世界人工智能大会（WAIC）论坛现场。高通公司全球副总裁、中国区研发负责人、IEEE Fellow徐晧博士，带来了一场题为《智能体AI时代：计算架构与模型效率的持续创新》的深度演讲。这场演讲摒弃了繁复的修饰，直击核心议题——端侧AI的未来，究竟蕴藏着多大的想象空间？
徐晧博士的观点鲜明而坚定：端侧AI应用的前景远超人们当前的预期。他系统性地阐述了智能体浪潮如何深刻重塑终端计算架构。一个关键数据足以说明问题：从手机的单轮对话，到多轮交互，再到智能体自动调度，设备所需的Token处理量正以十倍量级的规模激增——从一万、十万，直至百万级。这意味着，端云协同处理已不再是可选项，而是必由之路。
围绕这一趋势，高通正着力推进两件大事：其一，面向智能体AI打造新一代终端设备架构，专门应对持续运行的始终在线工作负载、不间断的传感器数据处理，以及系统级协同；其二，与面壁智能等生态伙伴持续深化端侧模型合作。这背后，是对整个计算架构底层逻辑的重新审视与重构。
以下是演讲全文——
很高兴能在此分享高通在端侧AI领域的硬件、软件、算法、系统开发以及生态合作方面的最新进展。
刚才那支视频，带我们快速回顾了手机终端使用方式的演变——从最初简单的交互，到如今支持智能体。实际上，能够运行智能体的终端品类远不止手机，从最小的智能耳机，到千瓦级的数据中心，高通多样化的硬件平台正在为这一整条智能终端光谱提供全面支撑。很早之前，我们就注意到面壁智能在端侧AI领域的布局，双方在多个方面高度契合。
接下来，我们来探讨为什么端侧如此重要。这里有一组简单的统计数据：不同终端的市场规模动辄达几十亿量级。目前大多数人将目光聚焦于数据中心的大规模训练，但端侧AI应用同样蕴藏着巨大的发展潜力。
从手机的使用场景来看，从简单的单轮对话，到多轮对话，再到运用智能体，所需Token量以十倍量级递增——从一万、十万，到百万级。例如，在手机端使用智能体或相关应用时，调用的Token数量非常庞大。现阶段，我们采用的是端云结合方案：端侧小模型负责处理隐私性强、需实时响应的任务，云端则负责深度推理与规划。未来，越来越多的模型处理将在端侧完成，以降低对数据传输和云端Token运算的依赖。
面壁智能的同事也提到，端侧模型在未来一到两年内，可以达到与几十倍算力的云端模型同等的功能水平。而且这一趋势正在加速，越来越多的大模型将迁移到端侧，以小模型的形式呈现。随着硬件算力持续提升，这些模型在端侧也将变得轻松可运行。
那么，从端侧硬件设计的角度来看，最重要的设计难点有哪些？
第一，打造智能体手机，需要出色的任务规划能力。我们通过全新的CPU来承担任务规划与控制。
第二，需要随时随地处理传感器信息。以前的手机，用户给出指令它才执行，不需要24小时判断你在做什么、需要什么。但智能体手机截然不同——它需要主动辅助你、告知你所需信息，并随时感知你的位置。例如，它感知到你身处大会现场，可以帮你自动静音；感知到你进入座舱，会自动调节你偏好的温度与座椅位置。这背后，依靠的是出色的低功耗传感器处理能力。传感器中枢会对大量传感器数据进行高效处理与融合，精确感知环境，为智能体提供决策依据。
第三，NPU提供强大的模型运算能力。我们会进行一系列模型适配与优化，充分利用NPU的高效张量计算能力，支持2B到3B量级模型在手机端侧的流畅运行。
第四，还需要出色的5G或6G连接能力。目前大部分智能体功能在云端运行，因为需要大量算力。但随着越来越多模型在端侧运行，需要端侧、云端与边缘云协同处理，出色的无线连接能力可以将端侧算力与云端算力无缝衔接。
接下来，看看高通如何提供最有效的硬件支持。首先是高通传感器中枢，它为智能体提供更多数据，24小时在线了解你的相关信息，为大语言模型或端侧模型的输入提供情境感知，打造个人知识图谱。另一方面，我们的NPU为端侧提供强劲算力，刚才提到的20亿、30亿参数mini CPM大模型，都能在端侧流畅运行。
这是高通最新旗舰移动平台——第五代骁龙8至尊版。今年，我们还会推出更强大的移动平台，以支持所有端侧运算。我们的座舱芯片同样具备强大算力，可支持更大规模模型，在车上稳定运行百亿以上参数的大模型。
从应用与模型的角度来看，我们已经完成了从最初的感知AI，到现在的生成式AI与智能体AI的迭代。下一阶段，我们将重点推进物理AI，实现从小模型向多功能大模型的转变。在算法方面，我们也进行了一系列模型在端侧的适配，例如模型压缩与量化、长上下文处理与增强，以及端侧模型的持续学习。
最后，是从车到机器人的演进过渡。一方面，需要将二维的规划升级为对三维真实世界的理解；另一方面，是针对更多、更复杂的应用场景进行优化与设计。这是我们从汽车芯片到机器人芯片领域需要开展的一系列开发工作。
高通与面壁智能在手机和车等方面已经开展了诸多深度合作。我们也非常期待，未来能联合面壁智能以及在座的各位合作伙伴，共同推动智能手机与多种智能终端在端侧AI领域的应用与发展。谢谢大家。
