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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