AI从云端走向终端：Physical AI成为核心战场

当前，AI大模型之战虽然趋于白热化，但另一场更安静却更关键的变化正在发生：AI正在从“云”走向“端”。手机、汽车、眼镜、机器人等终端设备正在被重新定义。在骁龙友会五周年现场，高通公司全球副总裁、中国区研发负责人徐晧指出，AI加速进入终端设备是必然趋势，而高通的战略是将芯片、通信和端侧AI整合在同一布局中。这种整合不仅仅是硬件堆叠，更是为了应对算力、内存与功耗的“不可能三角”。

“AI大模型之战趋于白热化之际，另一场更安静、也更关键的变化，已经开始发生了：AI正在从‘云’走向‘端’。”

徐晧强调，Physical AI（物理人工智能）是下一轮的核心战场。这意味着AI不再仅仅存在于屏幕后的数字世界，而是真正进入物理世界，与实体设备交互。现场展示的“随音而舞”AI手机、机器人踢足球、智能眼镜导航以及五屏联动的智能座舱，都是这一新范式的体现。以智能体为中心的人机交互新范式之所以在今年爆发，是因为技术成熟度终于跨越了临界点，使得终端设备能够独立处理复杂的AI任务，而无需完全依赖云端。

AI手机崛起：智能交互取代传统APP

AI手机的崛起标志着智能交互开始取代传统APP的使用模式。徐晧介绍，荣耀Robot Phone是这一趋势的代表，它标志着手机Agent（智能体）的正式登场。传统的手机操作逻辑是用户主动寻找APP并执行指令，而Agent Phone则是用户通过自然语言下达意图，由智能体自主规划并调用多个APP完成复杂任务。

“荣耀Robot Phone：手机Agent正式登场。”

这种转变意味着手机的操作界面将从“图标网格”转向“对话界面”。用户不再需要记忆各个APP的功能入口，而是直接告诉手机“帮我订一张去北京的机票并安排接机”，手机背后的Agent会分解任务，依次调用订票、地图、打车等应用。徐晧指出，端侧大模型的算力提升是实现这一体验的关键，因为部分敏感数据和即时响应需要在本地完成，以保障隐私和速度。

Agent Phone与SuperApp路线之争

在AI手机的演进路线上，存在两种主要流派：Agent Phone（智能体手机）与SuperApp（超级应用）。徐晧分析了这两条路线的差异。SuperApp试图在一个APP内集成所有功能，如微信或支付宝，通过内部生态闭环服务用户；而Agent Phone则强调跨应用的协同，由AI智能体作为中枢，打破APP之间的壁垒。

“Agent Phone vs. SuperApp：两条AI手机路线之争。”

徐晧认为，Agent Phone代表了更开放的未来。虽然SuperApp在短期内能提供便捷的一站式服务，但长期来看，用户希望AI能无缝连接所有服务，而不是被限制在某个特定APP的生态内。高通的端侧AI策略支持Agent Phone，通过强大的NPU（神经网络处理单元）和内存带宽，确保智能体能在本地高效运行，理解上下文并跨应用执行任务。这种路线要求芯片具备更高的并行计算能力和更低的延迟。

具身智能：顶尖算力支持最复杂应用

具身智能（Embodied AI）是Physical AI的重要组成部分，它要求AI不仅要有“大脑”，还要有“身体”来感知和执行。徐晧指出，顶尖算力是支持最复杂具身智能应用的基础。机器人踢足球等演示场景，需要实时处理视觉、听觉、平衡控制等多模态数据，这对芯片的实时性和能效比提出了极高要求。

“具身智能：顶尖算力支持最复杂的应用。”

在具身智能场景中，云端训练与端侧推理的分工更加明确。云端负责大规模模型的训练和复杂场景的模拟，而端侧芯片则负责实时的感知、决策和控制。徐晧强调，高通的骁龙平台正在向机器人领域延伸，提供从传感器接口到AI加速的全套解决方案。这种端侧算力不仅限于高性能，更在于低功耗下的持续稳定运行，因为机器人往往受限于电池容量。

6G为AI而生：端侧算力与低延迟时代

6G网络的愿景不仅仅是速度的提升，更是为AI而生。徐晧解释，6G将带来极致的低延迟和更高的连接密度，这使得端侧算力的价值被进一步放大。在6G时代，终端设备将能够实时与云端及其他终端进行海量数据交换，支持更复杂的分布式AI任务。

“6G为AI而生：端侧算力和低延迟时代到来。”

低延迟是Physical AI的关键。例如，在自动驾驶或远程手术场景中，毫秒级的延迟差异可能导致完全不同的结果。6G的确定性网络特性确保了AI指令的即时执行。徐晧指出，高通在通信芯片上的积累，使其能够将AI推理能力与通信能力深度融合，实现“通信即计算”的新范式。这种融合使得终端设备在保持连接的同时，能够更高效地处理本地AI任务。

汽车变成AI空间：智能座舱与自动驾驶融合

汽车正在从交通工具演变为AI空间。徐晧在现场展示了智能座舱与自动驾驶的深度融合。传统的汽车电子架构是分散的，而未来的汽车将采用中央集算平台，将座舱娱乐、自动驾驶、车身控制等模块统一调度。

“汽车正在变成AI空间：智能座舱与自动驾驶融合。”

这种融合带来了五屏联动等新体验。驾驶员、乘客、甚至车外的行人，都可以通过不同的屏幕与AI交互。徐晧强调，高通的骁龙数字底盘技术正是为此而生，它提供了统一的软件平台和硬件基础，使得汽车制造商能够更快速地迭代功能。智能座舱不再仅仅是娱乐中心，而是AI智能体的交互入口，能够根据用户习惯提供个性化的服务。

中央集算平台：打造未来座舱

中央集算平台是未来汽车电子架构的核心。徐晧详细解释了这一平台如何整合算力。传统的分布式ECU（电子控制单元）导致数据孤岛，而中央集算平台通过高性能SoC（系统级芯片）集中处理所有数据。

“中央集算平台：数字底盘打造未来座舱。”

这种架构的优势在于资源的高效利用和功能的灵活扩展。例如，自动驾驶所需的算力可以在闲时部分分配给座舱娱乐，反之亦然。徐晧指出，高通的骁龙座舱平台已经实现了多域融合，支持同时运行多个操作系统和应用程序。这种虚拟化技术使得汽车能够像智能手机一样，通过OTA（空中下载技术）不断更新和升级功能，延长车辆的生命周期。

AI汽车的下一步：生态互联与协议打通

AI汽车的下一步发展关键在于生态互联与协议打通。徐晧提到，目前汽车与手机、智能家居、城市基础设施之间的连接仍存在壁垒。高通致力于推动开放标准，使得不同品牌、不同场景的设备能够无缝协作。

“AI汽车的下一步：生态互联与协议打通。”

例如，当用户靠近车辆时，手机上的导航信息可以无缝流转到车机屏幕；当车辆进入停车场，可以与充电桩、支付系统进行自动交互。这种跨生态的互联需要统一的通信协议和AI语义理解能力。徐晧强调，高通的Snapdragon Connect技术正在构建这样一个开放生态，使得汽车成为物联网（IoT）的核心节点，实现人、车、家、城的全面互联。

智能眼镜与AIPC：破解不可能三角

在智能眼镜和AIPC（AI个人电脑）领域，内存、功耗与性能的不可能三角尤为突出。徐晧指出，智能眼镜要求极致的轻便和长续航，而AIPC则需要强大的本地AI算力。高通通过异构计算架构和先进制程工艺来平衡这三者。

“智能眼镜与AIPC：内存、功耗与性能的不可能三角。”

异构计算允许不同的计算任务由最适合的处理器核心执行。例如，轻量级的AI任务由低功耗协处理器处理，而复杂的视觉识别则由高性能NPU处理。徐晧表示，高通的骁龙X系列平台正是为AIPC设计，旨在提供媲美传统PC的性能，同时保持移动设备的能效。对于智能眼镜，高通正在探索更小的封装形式和更低的功耗AI芯片，以支持全天候佩戴的AR/VR体验。这种技术突破将使得AI真正融入用户的日常生活，而不仅仅局限于特定的设备。