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对话高通执行副总裁:很快发布XR眼镜至尊版芯片揭秘可穿戴设备续航延长秘方
作者:佚名 文章来源:本站原创 点击数: 更新时间:2026/3/23 19:45:39 | 【字体:

  发明创造的事例智东西3月6日报道,在MWC 2026期间,高通执行副总裁阿力克斯·卡图赞(Alex Katouzian)与智东西等媒体进行了深入交流,透露接下来几个月将推出面向XR/AR眼镜的至尊版产品。

  据他分享,未来骁龙所有业务线都将面向旗舰级推出Elite至尊版平台,目前已有骁龙8至尊版、骁龙X Elite、骁龙可穿戴平台至尊版。

  其中,骁龙可穿戴平台至尊版在本届世界移动通信大会MWC 2026期间发布,这是全球首款可跨WearOS by Google、Android和Linux系统运行的个人AI可穿戴平台,也是高通首次将旗舰级“至尊版”品牌引入可穿戴领域。首批搭载该平台的商用终端预计将于未来几个月内上市。

  高通亦在MWC展台上展出了搭载骁龙平台的智能手机、AI PC、XR/MR设备、智能手表、智能耳机、AI机器人等广泛消费电子终端产品。

  卡图赞认为,在AI可穿戴设备上不会出现某一款应用一骑绝尘的情况,真正的“杀手级应用”是设备本身的能力,让用户无需掏出手机、打开app、手动打字,只要语音提问,AI就能自主识别你正在看的东西,执行实时翻译、信息讲解、地图导航等任务,把答案直接反馈给你。

  他坦言,内存价格会影响所有的消费电子设备市场,个人AI设备需要的DDR内存规格和数量会小于手机或PC,但需要的存储容量可能会很大。市场上目前的共识是预计2026年和2027年,内存价格会波动性上涨。全行业都需要去面对一个现实,内存供应是有的,但价格会很高昂。

  骁龙可穿戴平台至尊版采用3nm制程工艺,搭载专用Hexagon NPU与低功耗eNPU双核AI加速架构,支持在端侧直接运行多达20亿参数的模型,首个token生成时间压缩至0.2秒。

  为什么是20亿参数?卡图赞说,运行在小型设备上的20亿参数模型已经有很好的推理表现。当前一些操作系统已预集成了具备高效推理能力的嵌入式模型。高通也在与模型厂商合作,推动面向NPU的模型优化。

  他相信在小型设备上部署优质推理模型有广阔空间,未来小型语言模型的精度会大幅提升,可更充分地利用端侧算力。

  “每当一个前沿大模型发布后,仅需6个月,一个100亿参数量级的模型就能达到与6个月前的大模型几乎相同的精度。”卡图赞谈道,“当这类模型问世时,我们可以将其适配到终端侧运行,比如PC、手机、独立计算单元、汽车和机器人,充分利用终端侧NPU算力。”

  不过,毕竟AI可穿戴设备内存空间有限,要运行较大的模型,仍需与PC、手机或独立计算单元相连接,以获得更大的算力支持。

  高通正在尝试构建一种“good-better-best”处理模式,分为良好、更佳、最佳三级,第一级由小型语言模型在终端侧完成回答,第二级是将任务分流到手机、PC或其他独立计算单元进行处理,第三级是将任务上传到云端处理。

  (1)本地直接运行20亿参数的模型,执行调整设置、快速回答、快速检索、简单优化照片等非重负载任务,时延超低;

  (2)查询等较复杂的任务被分流至通过蓝牙/Wi-Fi连接的智能手机等更强算力设备上,可运行70亿到100亿参数的模型,在离线状态下立即回答问题;

  这套分级模式通过把不同能力的终端组成一张协同网络,将计算任务交给最合适的节点来完成,从而实现对高算力、低延迟、安全可控的兼顾,并且能让设备的续航时间变得更长。

  据卡图赞分享,搭载骁龙平台的可穿戴设备功耗非常低,因为采用的芯片组架构各项功能均设计在约1W的功率水平运行,无论是摄像头还是NPU都能在极低功耗状态下独立工作,运行时无需唤醒芯片的其他组件。目前搭载其芯片组的AR眼镜可实现约8小时的续航。

  高通还致力于将所有芯片组件和元器件集成至一个模块中,从而缩小芯片体积。这样整个芯片主板只需占用镜框一个很小的角落,剩余空间可以用于容纳电池,设备的续航时间就有望延长到16~20小时。

  端侧AI的核心价值主张之一是隐私。用户数据不离开本地,不经过第三方服务器。但这带来了一个现实问题:设备丢失或更换时,AI助手学习的个性化能力是否需要重新适应用户习惯?

  用户可将个人数据以及AI助手的个性化使用习惯备份到私有云,这些数据经过加密处理,仅限用户本人通过密钥专属访问。无论是OEM厂商还是云服务供应商均不持有该密钥。

  这种私有云空间完全由用户掌控。换机时,完整的AI能力、个人数据及使用习惯模型都能无缝迁移,让AI助手对用户的记忆不会中断。

  实现跨终端的无缝流转,主要有两种方案:一是高通技术公司提供参考设计平台和软件解决方案,二是OEM厂商直接在自家产品矩阵打通跨设备协同。

  卡图赞举了一个跨终端流转的生动例子:佩戴AI可穿戴设备、口袋里有手机、开着联网汽车的用户,可以在开车时直接说“帮我打开微信,找到某某某的地址”,其可穿戴设备就会和手机相连,在微信里找到地址,再发给汽车,由汽车自动导航,全程免手动操作。

  AI眼镜在2025至2026年间成为行业热点,众多厂商将其视为继智能手机之后的下一个主流终端形态。

  卡图赞认为,眼镜是个人AI设备的一个好切入点,因为很多人本来就戴眼镜,但对于不戴眼镜的用户来说,胸针、挂坠、带摄像头的耳机、智能首饰等设备同样能完成记录、录音录像、视觉处理等交互。

  “我认为提供多种形态的终端类型选择是件好事,可以让消费者自由选择。”他谈道,“只要这个AI助手能帮用户解决痛点,比如你每天不用掏出30次手机去查东西或打开应用,而是只需要和眼镜或可穿戴设备进行对话就能节省时间,那它就解决了问题。”

  他相信通过2-3种终端的协同配合,可以给用户带来更出色的体验。比如智能手表可以提供心率、步数等健康数据,与AI眼镜形成联动,在用户询问眼镜识别到的食材摄入热量建议时,调出卡路里摄入量和运动数据来参考。

  高通在MWC 2026的整体叙事高度连贯,从个人AI、5G、Wi-Fi 8解决方案到6G未来愿景,都是在为“以用户为中心的生态”提供技术支撑。

  迈向万物智联的个人AI时代,还依赖多个条件的成熟:模型小型化的精度进步、OEM厂商的多形态布局、开发者的端侧迁移意愿、消费者对新交互方式的接受,以及内存等基础零部件的成本回落。

  目前整个消费电子行业都需要面对内存供应有限但价格高企的现实。更多内存意味着更强的端侧AI能力,但也直接推高设备成本,压制消费者换机与新品类的普及速度。

  此外,免手动操作的跨设备协同、个性化AI持续陪伴都需要用户养成习惯和对托个人数据的信赖,这对普通消费者来说,未必是低门槛。

  尽管前方挑战重重,但毋庸置疑的是,跨终端协同的个人AI体验、更丰富的个人AI设备品类,将让AI走出手机屏幕,搭建一套以用户为中心的分布式AI生态。这有望重新定义“穿戴”的边界,带给人们前所未有的效率提升,让个人数据流转更好地为智慧生活提供便利和乐趣。返回搜狐,查看更多

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