智東西
作者 ZeR0
編輯 漠影

智東西3月6日?qǐng)?bào)道，在MWC 2026期間，高通執(zhí)行副總裁阿力克斯·卡圖贊（Alex Katouzian）與智東西等媒體進(jìn)行了深入交流，透露接下來幾個(gè)月將推出面向XR/AR眼鏡的至尊版產(chǎn)品。

據(jù)他分享，未來驍龍所有業(yè)務(wù)線都將面向旗艦級(jí)推出Elite至尊版平臺(tái)，目前已有驍龍8至尊版、驍龍X Elite、驍龍可穿戴平臺(tái)至尊版。

▲Alex Katouzian

其中，驍龍可穿戴平臺(tái)至尊版在本屆世界移動(dòng)通信大會(huì)MWC 2026期間發(fā)布，這是全球首款可跨WearOS by Google、Android和Linux系統(tǒng)運(yùn)行的個(gè)人AI可穿戴平臺(tái)，也是高通首次將旗艦級(jí)“至尊版”品牌引入可穿戴領(lǐng)域。首批搭載該平臺(tái)的商用終端預(yù)計(jì)將于未來幾個(gè)月內(nèi)上市。

高通亦在MWC展臺(tái)上展出了搭載驍龍平臺(tái)的智能手機(jī)、AI PC、XR/MR設(shè)備、智能手表、智能耳機(jī)、AI機(jī)器人等廣泛消費(fèi)電子終端產(chǎn)品。

▲高通MWC 2026展臺(tái)個(gè)人AI展區(qū)一隅

卡圖贊認(rèn)為，在AI可穿戴設(shè)備上不會(huì)出現(xiàn)某一款應(yīng)用一騎絕塵的情況，真正的“殺手級(jí)應(yīng)用”是設(shè)備本身的能力，讓用戶無需掏出手機(jī)、打開app、手動(dòng)打字，只要語音提問，AI就能自主識(shí)別你正在看的東西，執(zhí)行實(shí)時(shí)翻譯、信息講解、地圖導(dǎo)航等任務(wù)，把答案直接反饋給你。

他坦言，內(nèi)存價(jià)格會(huì)影響所有的消費(fèi)電子設(shè)備市場(chǎng)，個(gè)人AI設(shè)備需要的DDR內(nèi)存規(guī)格和數(shù)量會(huì)小于手機(jī)或PC，但需要的存儲(chǔ)容量可能會(huì)很大。市場(chǎng)上目前的共識(shí)是預(yù)計(jì)2026年和2027年，內(nèi)存價(jià)格會(huì)波動(dòng)性上漲。全行業(yè)都需要去面對(duì)一個(gè)現(xiàn)實(shí)，內(nèi)存供應(yīng)是有的，但價(jià)格會(huì)很高昂。

一、20億參數(shù)模型已有很好推理表現(xiàn)，小型語言模型精度會(huì)大幅提升

驍龍可穿戴平臺(tái)至尊版采用3nm制程工藝，搭載專用Hexagon NPU與低功耗eNPU雙核AI加速架構(gòu)，支持在端側(cè)直接運(yùn)行多達(dá)20億參數(shù)的模型，首個(gè)token生成時(shí)間壓縮至0.2秒。

為什么是20億參數(shù)？卡圖贊說，運(yùn)行在小型設(shè)備上的20億參數(shù)模型已經(jīng)有很好的推理表現(xiàn)。當(dāng)前一些操作系統(tǒng)已預(yù)集成了具備高效推理能力的嵌入式模型。高通也在與模型廠商合作，推動(dòng)面向NPU的模型優(yōu)化。

他相信在小型設(shè)備上部署優(yōu)質(zhì)推理模型有廣闊空間，未來小型語言模型的精度會(huì)大幅提升，可更充分地利用端側(cè)算力。

“每當(dāng)一個(gè)前沿大模型發(fā)布后，僅需6個(gè)月，一個(gè)100億參數(shù)量級(jí)的模型就能達(dá)到與6個(gè)月前的大模型幾乎相同的精度�！笨▓D贊談道，“當(dāng)這類模型問世時(shí)，我們可以將其適配到終端側(cè)運(yùn)行，比如PC、手機(jī)、獨(dú)立計(jì)算單元、汽車和機(jī)器人，充分利用終端側(cè)NPU算力�！�

不過，畢竟AI可穿戴設(shè)備內(nèi)存空間有限，要運(yùn)行較大的模型，仍需與PC、手機(jī)或獨(dú)立計(jì)算單元相連接，以獲得更大的算力支持。

二、三級(jí)分流處理AI計(jì)算任務(wù)，不斷提升設(shè)備續(xù)航時(shí)長(zhǎng)

高通正在嘗試構(gòu)建一種“good-better-best”處理模式，分為良好、更佳、最佳三級(jí)，第一級(jí)由小型語言模型在終端側(cè)完成回答，第二級(jí)是將任務(wù)分流到手機(jī)、PC或其他獨(dú)立計(jì)算單元進(jìn)行處理，第三級(jí)是將任務(wù)上傳到云端處理。

（1）本地直接運(yùn)行20億參數(shù)的模型，執(zhí)行調(diào)整設(shè)置、快速回答、快速檢索、簡(jiǎn)單優(yōu)化照片等非重負(fù)載任務(wù)，時(shí)延超低；

（2）查詢等較復(fù)雜的任務(wù)被分流至通過藍(lán)牙/Wi-Fi連接的智能手機(jī)等更強(qiáng)算力設(shè)備上，可運(yùn)行70億到100億參數(shù)的模型，在離線狀態(tài)下立即回答問題；

（3）更復(fù)雜的任務(wù)交給云端處理，用戶可能需要稍作等待。

這套分級(jí)模式通過把不同能力的終端組成一張協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，將計(jì)算任務(wù)交給最合適的節(jié)點(diǎn)來完成，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)高算力、低延遲、安全可控的兼顧，并且能讓設(shè)備的續(xù)航時(shí)間變得更長(zhǎng)。

據(jù)卡圖贊分享，搭載驍龍平臺(tái)的可穿戴設(shè)備功耗非常低，因?yàn)椴捎玫男酒M架構(gòu)各項(xiàng)功能均設(shè)計(jì)在約1W的功率水平運(yùn)行，無論是攝像頭還是NPU都能在極低功耗狀態(tài)下獨(dú)立工作，運(yùn)行時(shí)無需喚醒芯片的其他組件。目前搭載其芯片組的AR眼鏡可實(shí)現(xiàn)約8小時(shí)的續(xù)航。

高通還致力于將所有芯片組件和元器件集成至一個(gè)模塊中，從而縮小芯片體積。這樣整個(gè)芯片主板只需占用鏡框一個(gè)很小的角落，剩余空間可以用于容納電池，設(shè)備的續(xù)航時(shí)間就有望延長(zhǎng)到16~20小時(shí)。

三、構(gòu)建端側(cè)AI的信任基礎(chǔ)，鼓勵(lì)采用私有云備份

端側(cè)AI的核心價(jià)值主張之一是隱私。用戶數(shù)據(jù)不離開本地，不經(jīng)過第三方服務(wù)器。但這帶來了一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題：設(shè)備丟失或更換時(shí)，AI助手學(xué)習(xí)的個(gè)性化能力是否需要重新適應(yīng)用戶習(xí)慣？

對(duì)此，高通給出的方案是既倡導(dǎo)端側(cè)數(shù)據(jù)隱私，也鼓勵(lì)私有云備份。

用戶可將個(gè)人數(shù)據(jù)以及AI助手的個(gè)性化使用習(xí)慣備份到私有云，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過加密處理，僅限用戶本人通過密鑰專屬訪問。無論是OEM廠商還是云服務(wù)供應(yīng)商均不持有該密鑰。

這種私有云空間完全由用戶掌控。換機(jī)時(shí)，完整的AI能力、個(gè)人數(shù)據(jù)及使用習(xí)慣模型都能無縫遷移，讓AI助手對(duì)用戶的記憶不會(huì)中斷。

實(shí)現(xiàn)跨終端的無縫流轉(zhuǎn)，主要有兩種方案：一是高通技術(shù)公司提供參考設(shè)計(jì)平臺(tái)和軟件解決方案，二是OEM廠商直接在自家產(chǎn)品矩陣打通跨設(shè)備協(xié)同。

卡圖贊舉了一個(gè)跨終端流轉(zhuǎn)的生動(dòng)例子：佩戴AI可穿戴設(shè)備、口袋里有手機(jī)、開著聯(lián)網(wǎng)汽車的用戶，可以在開車時(shí)直接說“幫我打開微信，找到某某某的地址”，其可穿戴設(shè)備就會(huì)和手機(jī)相連，在微信里找到地址，再發(fā)給汽車，由汽車自動(dòng)導(dǎo)航，全程免手動(dòng)操作。

四、眼鏡只是入口之一，多種個(gè)人AI設(shè)備協(xié)同能帶來更好體驗(yàn)

AI眼鏡在2025至2026年間成為行業(yè)熱點(diǎn)，眾多廠商將其視為繼智能手機(jī)之后的下一個(gè)主流終端形態(tài)。

卡圖贊認(rèn)為，眼鏡是個(gè)人AI設(shè)備的一個(gè)好切入點(diǎn)，因?yàn)楹芏嗳吮緛砭痛餮坨R，但對(duì)于不戴眼鏡的用戶來說，胸針、掛墜、帶攝像頭的耳機(jī)、智能首飾等設(shè)備同樣能完成記錄、錄音錄像、視覺處理等交互。

“我認(rèn)為提供多種形態(tài)的終端類型選擇是件好事，可以讓消費(fèi)者自由選擇�！彼劦�，“只要這個(gè)AI助手能幫用戶解決痛點(diǎn)，比如你每天不用掏出30次手機(jī)去查東西或打開應(yīng)用，而是只需要和眼鏡或可穿戴設(shè)備進(jìn)行對(duì)話就能節(jié)省時(shí)間，那它就解決了問題�！�

他相信通過2-3種終端的協(xié)同配合，可以給用戶帶來更出色的體驗(yàn)。比如智能手表可以提供心率、步數(shù)等健康數(shù)據(jù)，與AI眼鏡形成聯(lián)動(dòng)，在用戶詢問眼鏡識(shí)別到的食材攝入熱量建議時(shí)，調(diào)出卡路里攝入量和運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)來參考。

結(jié)語：打通智能、感知、連接與高效計(jì)算，個(gè)人AI將重新定義“穿戴”的邊界

高通在MWC 2026的整體敘事高度連貫，從個(gè)人AI、5G、Wi-Fi 8解決方案到6G未來愿景，都是在為“以用戶為中心的生態(tài)”提供技術(shù)支撐。

邁向萬物智聯(lián)的個(gè)人AI時(shí)代，還依賴多個(gè)條件的成熟：模型小型化的精度進(jìn)步、OEM廠商的多形態(tài)布局、開發(fā)者的端側(cè)遷移意愿、消費(fèi)者對(duì)新交互方式的接受，以及內(nèi)存等基礎(chǔ)零部件的成本回落。

目前整個(gè)消費(fèi)電子行業(yè)都需要面對(duì)內(nèi)存供應(yīng)有限但價(jià)格高企的現(xiàn)實(shí)。更多內(nèi)存意味著更強(qiáng)的端側(cè)AI能力，但也直接推高設(shè)備成本，壓制消費(fèi)者換機(jī)與新品類的普及速度。

此外，免手動(dòng)操作的跨設(shè)備協(xié)同、個(gè)性化AI持續(xù)陪伴都需要用戶養(yǎng)成習(xí)慣和對(duì)托個(gè)人數(shù)據(jù)的信賴，這對(duì)普通消費(fèi)者來說，未必是低門檻。

盡管前方挑戰(zhàn)重重，但毋庸置疑的是，跨終端協(xié)同的個(gè)人AI體驗(yàn)、更豐富的個(gè)人AI設(shè)備品類，將讓AI走出手機(jī)屏幕，搭建一套以用戶為中心的分布式AI生態(tài)。這有望重新定義“穿戴”的邊界，帶給人們前所未有的效率提升，讓個(gè)人數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)更好地為智慧生活提供便利和樂趣。