在2025年9月24日舉辦的驍龍峰會中國媒體群訪活動中，高通技術公司高級副總裁兼手機業(yè)務總經理Chris Patrick以及高通產品市場高級總監(jiān)馬曉民就驍龍移動平臺新品的相關話題進行了深入的分享與探討。

第五代驍龍8至尊版的性能提升之道

在被問及第五代驍龍8至尊版在CPU整體頻率提升并不大的情況下，如何實現(xiàn)整體性能的顯著提升時，Chris Patrick表示，去年發(fā)布的驍龍8至尊版是高通首次將自研CPU引入移動平臺，這是一個重要的里程碑。今年的第三代自研 Oryon CPU是用在移動平臺上的第二代，團隊從去年的落地實踐中汲取了大量經驗，進行了微架構層面的改進和電源管理方面的提升，這些改進都聚焦于為移動平臺的獨特需求和SoC進行深度優(yōu)化。馬曉民補充道，第三代Qualcomm Oryon CPU的優(yōu)化方向不僅包括絕 對性能，更關注其能否持續(xù)穩(wěn)定地發(fā)揮性能，新芯片的CPU單核IPC曲線比上一代有明顯提升，且頻點數更多，能夠進行更細致的精準調優(yōu)，從而在真實的生活場景中以更小的投入換得更好的性能。

對GPU性能競爭的看法

當提及驍龍移動平臺的GPU在峰值性能上第 一次不及競爭對手時，Chris Patrick指出，高通觀察到傳統(tǒng)基準測試與真實游戲表現(xiàn)和用戶體驗的相關性正變得越來越低，因此高通更關注優(yōu)化真實的應用場景。他舉例說明，今年GPU的新特性Qualcomm Adreno獨立高速顯存（HPM）雖然對基準測試分數有一定影響，但在真實游戲中的使用體驗收益更顯著，目前已有數款經過優(yōu)化的游戲在總線和DDR的數據傳輸吞吐量上實現(xiàn)了大幅提升，從而整體幀率和流暢度也顯著提升。馬曉民進一步解釋道，GPU的峰值性能在真實生活場景中幾乎用不到，而高通通過優(yōu)化GPU在4W左右的常用功耗范圍內的性能，讓性能與功耗取得最好的效果，從而在實際使用場景中表現(xiàn)出色。

SME1與SME2指令集的應用生態(tài)建設

針對SME1擴展指令集在廠商端反響良好以及SME2指令集應用生態(tài)建設進展的問題，Chris Patrick表示，高通與友商采用的方案不同，這意味著高通需要付出更多努力來使軟件生態(tài)系統(tǒng)充分利用該技術。不過，高通已完成大量相關工作，并且有合作伙伴反饋稱高通采用的SME1性能實際上已顯著超越了友商的SME2，高通為這一驗證結果感到自豪，并相信這將對行業(yè)產生深遠影響。

手機端側AI芯片面臨的挑戰(zhàn)及高通的應對策略

在談到模型越來越復雜、多模態(tài)趨勢明顯以及手機端側AI芯片面臨的挑戰(zhàn)時，Chris Patrick強調，高通在AI方面的研究已經持續(xù)二十多年，并且一直和學界保持緊密聯(lián)系，以及時了解AI技術的變化。高通在設計引擎產品時秉持著面向未來的設計思路，構建泛化的引擎以適應未來的模型類型、底層模型技術以及不同比特數字格式等。高通率先展示了終端側和邊緣側多模態(tài)模型，致力于為未來的AI、未來的邊緣側模型做好準備。馬曉民補充道，從手機端側AI的角度來看，多模態(tài)模型增多以及硬件內部多個模塊增加AI功能是明顯的變化趨勢。高通在設計芯片時需要考慮每秒處理Token數足夠高、保持低功耗、安全性、內存開銷小以及準確性等關鍵因素，以確保在手機端成功部署AI功能。

智能體AI在邊緣側應用的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展方向

對于智能體AI在邊緣側應用所面臨的挑戰(zhàn)以及未來發(fā)展方向，Chris Patrick認為，用戶對技術的要求越來越高，云端在處理復雜的大規(guī)模模型方面仍具優(yōu)勢，但特定規(guī)模模型的質量提升速度非?？?，量化技術持續(xù)突破，混合專家等新型模型不斷涌現(xiàn)。未來，將看到越來越多的AI能力遷移至邊緣終端，充分發(fā)揮邊緣計算的優(yōu)勢。邊緣側擁有云端不具備的數據，能夠及時獲取身邊的數據并根據情境進行判斷。馬曉民補充道，智能體AI在手機中的應用需要解決的關鍵問題是找到最關心的應用場景，如私人化助手，利用手機里的NPU、傳感器中樞實時感知用戶的各種運動和對話，進行信息收集和訓練，最終以低功耗實時提醒用戶，這才是AI智能體真正實現(xiàn)的第 一步。

CPU、GPU、NPU的調度優(yōu)化與續(xù)航管理

在被問及高通是否會進一步優(yōu)化CPU、GPU、NPU的調度以及對續(xù)航的影響時，Chris Patrick表示，高通的策略是構建一個平臺并整合多個不同的引擎來發(fā)揮作用，而不是依賴單一引擎。高通關注的是不同軟件生態(tài)系統(tǒng)的適配，通過超低功耗的AI處理技術確保在需要時刻洞察用戶信息的場景下進行有效的電池續(xù)航管理。高通將這套異構計算架構視為補充，核心思路是主動適應軟件開發(fā)者的現(xiàn)有工作流程，而不是強制要求他們遷移到特定處理器。

對基準測試的看法與高通的評價體系

當談及基準測試時，Chris Patrick認為基準測試是一個復雜的事情，分數不可能是完美的，跑分的結果也永遠無法代表終端用戶真正的需求。但他也承認，跑分是一種能與消費者直觀溝通的方式。高通更關注如何打造出更好的用戶體驗。馬曉民補充道，基準測試結果僅衡量部分使用場景，在體現(xiàn)SoC所能帶來的豐富體驗方面存在局限性。高通建議針對每項基準測試的選擇，了解其具體測量內容以及測試案例與真實使用場景的相關性。高通在去年引入了新的基準測試Speedometer，它更能代表應用運行的速度，高通與廠商合作，測試在真實使用場景中的性能表現(xiàn)。

從3nm到2nm制程工藝的展望

對于從3nm到2nm制程工藝的展望，Chris Patrick表示，高通每年都會審慎決策選擇合適的制程工藝，找到在性能和能效方面最好的平衡。高通最關注的是SoC層面上對于微架構所做的調整，包括每顆處理器、每項技術IP如何協(xié)同工作，以及如何在整個SoC中管理功耗、管理數據流、劃分硬件、軟件以及其他類型的處理任務。制程之外還有大量的創(chuàng)新空間，今年在制程方面雖然是小幅提升，但在微架構方面有了大幅的改進。

移動平臺內存架構的思考

在談到移動平臺內存架構時，馬曉民指出，內存是一個系統(tǒng)工程，高通的平臺采用64位內存架構，能夠支持所需的內存容量。高通會持續(xù)向更低比特率的量化推進，從而讓手機在運行相對較大的模型時，既能有效控制內存開銷，又不會犧牲其精度。高通的核心理念是盡可能減少對外部內存的訪問，優(yōu)先訪問高效的片上內存，如系統(tǒng)級緩存（SLC）和Qualcomm Adreno獨立高速顯存（HPM）等高性能的GPU內存，以降低功耗和時延。在必須訪問外部內存的場景下，高通也有相應的量化算法來確保內存開銷最小化。

高級視頻編碼與專業(yè)視頻制作的布局

最后，在被問及第五代驍龍8至尊版支持高級視頻編碼以及專業(yè)視頻制作的產品預期布局以及為消費者帶來的體驗時，Chris Patrick表示，新平臺支持高級專業(yè)視頻編解碼器（APV）的目的是為了滿足創(chuàng)作者希望在開始剪輯之前就能獲得最高質量的原始素材的需求。高通的目標是賦能一個更加開放的生態(tài)，目前已經有多家公司參與其中，如DaVinci Resolve將支持高通提供的APV，高通期待看到一個健康、蓬勃發(fā)展的生態(tài)體系逐步成型，最終為創(chuàng)作者提供最佳的體驗。

通過本次專訪，我們可以看到高通技術公司在驍龍移動平臺新品的研發(fā)和布局上展現(xiàn)了其深厚的技術實力和對市場需求的敏銳洞察。高通始終堅持以用戶體驗為核心，不斷優(yōu)化產品性能，積極應對技術挑戰(zhàn)，致力于推動移動技術的創(chuàng)新與發(fā)展。