2026年5月27日至29日 ，第十届集微大会在上海张江科学会堂隆沉进行。 本届大会以 “AI沉构未来、生态协同致远”为主题 ，由半导体投资联盟、浦东科创、ICT知识产权发展联盟和海望本钱结合主办 ，爱集微承办 ，汇聚全球资源 ，共筑产业新生态。
高通公司技术市场总监李永钢在5月28日进行的端侧AI峰会上颁发了《引领智能体AI创新 ，构建个?AI未来》的主题演讲。李永钢指出：“当前AI在从‘屏幕里的职能’ ，走向‘萦绕用户需要运行的智能系统’这一新阶段。所以今天我们不仅要会商AI能力的提升 ，更沉要的是 ，要会商若何构建真正的幼我AI。”
李永钢指出 ，从AI的利用角度来看 ，能够将其划分为四个阶段：感知AI、天生式AI、智能体AI和物理AI。其中 ，感知AI曾经历了较长的发展阶段。目前幼我终端设备上已经装置了好多集成感知AI的利用 ，如语音处置、影像处置（AI摄影）等。在这些场景中 ，AI职能被大量使用 ，但是 ，这些AI大多承担的是单一处置工作。
ChatGPT是进入天生式AI阶段的沉要标志。随着这一阶段的开启 ，AI起头可能援手人们实现更多复杂工作。高通也在这一阶段推动天生式AI模型在终端侧的落地。2023岁首 ，高通率先在端侧演示了文本天生图像的天生式AI模型 ，证了然大模型在终端上运行的可行性。智能体AI是AI的又一个进阶 ，今年险些所有焦点都集中在智能体AI上。
AI下一阶段发展的另一个沉要方向是物理AI。从今年岁首的国际消费电子展（CES）到世界移动通讯大会（MWC） ，能够看到全球很多当先的科技企业都在会商物理AI的概想。物理AI重要用于具身机械人、物联网设备等场景。这类系统具备感知表部物理世界信息并实现相应工作的能力。
李永钢强调指出 ，只管人们能够看到一条较为清澈的AI演进路线 ，但各个阶段之间并不是代替关系。好比 ，感知AI至今依然在持续演进。以骁龙平台为例 ，在AI摄影方面 ，通过它已经实现了“无限语义宰割”的能力——当用户拿起相机时 ，系统可能对画面中的各类拍摄对象进行更精确的鉴别与优化 ，从而尽可能保障每一张照片都能达到更好的成效。从前 ，人们更多关注的是静态照片的拍摄成效；此刻 ，实时视频能力也在逐步加强。
天生式AI和智能体AI当前行业发展沉点 ，李永钢也对这部门的产业趋向进行了深刻解读。首先李永钢强调 ，端侧AI作为智能体AI的沉要领域之一 ，其意思不仅在于端侧能够运行的模型规模持续扩大 ，更在于其低时延、隐衷�；ず统中诵械戎魈饽芰�。这些个性有助于真正推动AI的大规模遍及落地 ，并结合AI本地推理能力 ，实现成本、效能和履历的平衡。
分歧类型的端侧产品对履历与功耗的需要分歧 ，运行的模型参数量也各有差距 ，但总体出现增长趋向。好比 ，手机能够运行10亿至100亿参数的大模型 ，而PC由于尺寸更大、供电前提越发矫捷 ，可运行的模型参数规模也更大。车端能够运行更大的模型 ，算力也在持续提升。一些传统来说对功耗出格挑剔的设备 ，好比AI眼镜 ，也起头具备运行大模型的能力 ，在某种水平上也可能为我们提供随身的AI处置能力。
从模型能力的角度来讲 ，从前几年中 ，蕴含高通在在行业的企业 ，一向在与大模型企业缜密合作 ，实此刻更幼参数规模下不休提升模型能力。以高低文为例 ，约莫三年以前 ，可能支持的高低文约莫为1K至2K；从今年起 ，部门场景下已经能够实现32K至128K的长高低文。
从智能体的趋向来讲 ，重要体此刻三个方面。一是终端侧智能体可能提供更低的时延 ，更好的个性化履历和持续无感的服务。早在几年前 ，高通便起头持续推动端侧AI的发展。二是智能体走向专业化。部门通用模型起头逐步走向专业化 ，从而为用户带来更多的差距化履历。第三 ，也是极度沉要的一点 ，端侧产品中的智能体必要可能提供高度个性化的履历。
李永钢也指出了当前AI发展中存在的挑战。当前智能体AI的重要挑战不在于模型能力 ，而是不足系统级的编排 ，导致高低文在设备间反复迷失 ，这一景象十吩煺遍。例如 ，人们在查问手机、电脑、智能腕表时城市得到好多信息 ，但目前这些设备之间 ，无法连贯处置和实现各项工作 ，这就会增长用户操作的复杂度。
只有买通各设备与利用之间的壁垒 ，能力更有效地推进智能体AI的进一步发展落地。智能体能够被理解为是一个蕴含感知、理解、推理、影象、工具和执行� ？榈墓鼗废低�。只有它可能理解用户意图、拆分工作、独立实现指标 ，并且具备持续感知、思虑和行动能力的时辰 ，人们能力真正履历到幼我AI智能体带来的方便。
从发展趋向上看 ，高通以为AI就是新的UI。高通公司CEO安蒙约莫两年前就提出这样的理想 ，如今其正逐步成为现实。从前 ，用户萦绕着各类APP进行操作；未来 ，智能体味萦绕着幼我的指标和待办工作实现交互。
在谈到AI未来发展趋向时 ，李永钢指出目前的智能体已逾越多种产品状态 ，蕴含手机、PC、可穿戴设备 ，汽车等 ，这些终端产品在算力和能效上有着诸多差距。未来智能化履历将不再局限于单一设备上 ，而是依附整个生态协同 ，形成统一的AI系统能力。AI模型生态出现出多模型并存、多部署方式并行的格局。
从推算架构的角度来看 ，用户履历对架构设计提出了新的要求 ，尤其体此刻端、边、云之间的协同上。AI已经不再是单一设备的职能 ，而是散布式持续运行的系统：对于低时延与隐衷场景 ，可在端侧就近推理；对于相对复杂的工作 ，则将其放到云端处置。
从多端协同演进的角度来看 ，幼我AI始于终端侧——终端侧离用户最近 ，占有效户所有的信息 ，可能第一功夫鉴别幼我意图、高低文偏好等信息。由于终端只是一个载体 ，未来AI将朝着越发持续、无感的履历方向演进 ，转向以用户为中心。
正是基于对AI未来发展这样的意识 ，高通布局了边缘推算平台 ，通过跨产品品类提供高能效、可扩大的AI能力 ，并支持更多模型在端侧和云、边之间进行高效协同 ，加快AI规�；褂�。
目前手机依然是幼我AI的主题载体。此表 ，很多新品类的幼我AI终端产品也在急剧发展。以AI眼镜为例 ，凭据Omdia的数据 ，2025年AI眼镜出货量是870万 ，同比增长高达322% ，反映出市场对于具备AI能力的设备的需要极度强劲。
骁龙是少数可能在多终端状态上提供统一的系统级AI和衔接能力的平台。异构推算架构选取“CPU+GPU+NPU”的方式 ，不仅实现了上述架构的全自研 ，也针对AI的发展进行了大量优化工作。从产品角度来看 ，高通以系统集成的方式 ，使以用户为中心的生态成为可持续的现实蹊径。高通提供的统一的软件栈和开发蹊径 ，能够降低开发者的门槛 ，加快模型的部署和生态的创新 ，让AI从专家工具走向规�；�。高通的软件栈整合了极度多的软件产品 ，从而使得开发者在各类产品上都能比力容易地开发各类利用。
高通将用统一的AI架构赋能所有的产品 ，例如手机、耳机等智能可穿戴设备、PC、汽车、机械人、数据中心等。主题在于 ，通过统一的技术路线图能够提高软硬件底座的机能和能效 ，赋予AI从单个产品扩大到跨终端、跨场景的平台级的能力。瞻望未来 ，AI将成为萦绕用户持续运行的智能系统 ，从以设备为中心转向以用户为中心 ，从职能的叠加转向系统的协同 ，从而实现“构建你的AI”的愿景。
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