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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