2025年对于高通而言是一个里程碑式的年份，恰逢公司成立40周年、进入中国市场30周年以及骁龙峰会10周年。在这一特殊的时刻，高通选择以创新的方式举办骁龙峰会，首次在北京和夏威夷两地同步进行，彰显了其全球化视野与本地化战略并重的企业理念。
在夏威夷会场，高通公司总裁兼CEO安蒙发表了题为"The Rise of the Ecosystem of You"（以用户为中心的生态的兴起）的主题演讲，系统阐述了加速AI无处不在和个性化体验升级的技术发展愿景。安蒙提出了塑造AI未来的六大核心趋势，为行业提供了前瞻性洞察，也进一步明确了高通在AI领域的战略发展方向。
一、AI：新的UI（人机交互界面）
安蒙指出，当前的人机交互界面已经实现了以人为核心的设计理念，能够适应用户需求并在用户所在的端侧进行处理。然而，在AI时代，这一交互方式将发生根本性变革。骁龙平台始终与用户同在，正是这种紧密连接使得UI创新成为可能。
传统UI设计主要关注如何让用户更高效地操作设备，而AI驱动的UI则更进一步，它能够理解用户意图，预测用户需求，甚至主动提供服务。这种转变不仅仅是界面形式的变化，更是人机关系从"工具使用"到"智能协作"的跃升。
未来，AI将成为用户与数字世界交互的主要桥梁，它将无缝融入各种设备和场景，提供更加自然、直观的交互体验。无论是语音、手势还是脑机接口，AI都将使这些交互方式变得更加智能和个性化。
二、智能体AI：用户体验的核心
安蒙提出的第二个核心趋势是用户体验的核心转向智能体AI。这一变革正在重塑我们对所有智能终端的认知：无论是智能手表、无线耳机还是智能眼镜，它们不再只是手机功能的延伸，而是开始直接与智能体AI交互。
智能手机不会消失，但我们将迎来以智能体AI为核心的时代。包括智能手机在内的不同品类的智能终端将共同定义全新的移动体验，为每位用户打造极具个性化的"以用户为中心的生态系统(Ecosystem of You)"。
智能体AI与传统AI助手有着本质区别。传统AI助手主要执行明确的指令，而智能体AI则具备更强的情境理解能力、主动服务意识和持续学习能力。它们能够记住用户的习惯、偏好，甚至情感状态，从而提供更加贴心、个性化的服务。
想象一下，当你走进房间，智能体AI已经根据你的日程、天气和身体状况调整了室内温度、光线和音乐；当你开始工作，智能体AI已经为你整理好相关资料，并预判你可能需要的工具和信息。这种无缝融入生活的智能体验，正是"以用户为中心的生态系统"的核心所在。
三、计算架构的全面变革
为了支持上述转变，安蒙强调需要构建一个全新的计算架构体系。这一变革涉及操作系统、软件和芯片的全面重新设计，以支持智能体AI带来的新体验。
在由智能体主导的未来，智能体将拥有丰富的情境理解能力，能够记住用户的习惯，还能理解用户看到的内容。高通正面向这样的需求打造全新的处理器，这些处理器不仅要具备强大的AI算力，还需要高效处理多模态数据，实现低延迟响应。
值得注意的是，安蒙指出无论在终端还是云端进行AI处理，二者都将无缝协同，实现边缘侧"云+端"的协同。这种协同计算架构将充分发挥边缘设备的实时性和云端的强大算力优势，为用户提供更加流畅、智能的体验。
计算架构的变革不仅仅是硬件层面的升级，还包括软件层面的创新。新的操作系统需要更好地支持智能体AI的运行，提供更加开放、灵活的API接口，让开发者能够轻松构建智能应用。同时，安全性和隐私保护也将成为新架构设计的核心考量，确保用户数据的安全可控。
四、"云+端"协同的混合模型
安蒙提出的第四个核心趋势是"云+端"协同的混合模型。他指出，如今的大模型在被打造之初就支持边缘侧"云+端"协同，这使得任务分配能够高效进行，这样的架构具备良好的扩展能力。
混合计算模型的核心思想是根据任务的特性和需求，智能地将计算任务分配到最适合的执行环境。对于需要低延迟响应的任务，如实时语音识别、图像识别等，可以在终端设备上直接处理；而对于需要大量计算资源和数据的任务，如大型模型训练、复杂推理等，则可以借助云端算力完成。
这种混合模型不仅提高了计算效率，还优化了能耗表现。终端设备可以专注于实时性要求高的任务，而将能耗密集型任务卸载到云端，从而延长设备续航时间。同时，随着5G/6G网络的普及，云和端之间的数据传输将更加高效，进一步促进"云+端"协同的深度融合。
对于开发者而言，混合模型提供了更大的灵活性。他们可以根据应用场景的需求，选择合适的部署策略，平衡性能、功耗和成本之间的关系。高通正在通过提供强大的边缘AI计算能力和开放的云平台，推动这一混合模型的广泛应用。
五、边缘数据优化：智能网络的动态自适应
安蒙强调的第五个核心趋势是边缘侧数据相关性极高，能够通过边缘数据训练进行不断优化的模型变得更智能、更强大，并通过AI协同部署形成一个动态自适应的智能网络。
边缘计算的一个重要优势是数据的高度相关性。与云端数据相比，边缘数据更能反映特定场景、特定用户的行为模式和需求特点。通过在边缘侧对模型进行持续优化，可以使其更好地适应当地的环境和用户习惯，提供更加精准的服务。
想象一下，在智能家居场景中，通过分析用户在特定房间的行为模式，智能体AI可以学习到用户的使用习惯，自动调整设备设置。在工业场景中，通过分析设备运行数据，边缘AI可以预测设备故障，提前进行维护。这些应用场景都体现了边缘数据优化的价值。
更值得关注的是，通过AI协同部署，多个边缘节点可以形成一个动态自适应的智能网络。在这个网络中，各个节点可以共享学习成果，协同解决问题，从而实现整体智能水平的提升。这种分布式智能架构不仅提高了系统的可靠性和鲁棒性，还降低了对单一节点的依赖，增强了系统的可扩展性。
六、迈向未来感知网络：6G的引领作用
安蒙提出的最后一个核心趋势是迈向未来感知网络。他指出，6G将成为云端与边缘之间的连接桥梁，助力构建具备感知能力的智能网络，它不仅将融合物理与数字世界，还将创造前所未有的体验。
6G网络不仅仅是速度的提升，更重要的是将引入感知能力，使网络能够感知周围环境的变化，理解用户的需求和意图。这种感知能力将使网络从被动的数据传输管道转变为主动的智能服务提供者。
安蒙表示，高通早已开始6G研发，正在为6G部署进行准备，预计6G预商用终端最早将于2028年推出。这一时间表表明，高通对未来网络技术有着清晰的规划和坚定的投入。
未来感知网络将实现物理世界与数字世界的深度融合。例如，通过6G网络支持的AR/VR技术，用户可以在现实环境中叠加数字信息，获得沉浸式的体验；通过网络感知能力，智能交通系统可以实时监测路况，优化交通流量，减少拥堵；通过远程触觉反馈技术，用户可以在虚拟环境中获得真实的触感体验。
结语：构建以用户为中心的AI生态
安蒙在演讲中解析的六大核心趋势，让人们提前看到了未来AI发展的清晰蓝图。这些趋势相互关联、相互促进，共同构成了一个以用户为中心的AI生态系统。
AI作为新的UI，改变了人机交互的方式；智能体AI成为用户体验的核心，重塑了终端设备的功能定位；计算架构的变革为这些创新提供了技术基础；"云+端"协同的混合模型优化了计算资源的分配；边缘数据优化使AI更加智能和精准；而未来感知网络则为这一切提供了强大的连接能力。
高通正在携手产业伙伴助力开创AI的未来，让用户在多样化终端上畅享协同运行的个性化体验，真正构建起以用户为中心的生态，让AI无处不在。这一愿景的实现，不仅将改变人们与技术互动的方式，也将深刻影响社会各个领域的运作模式，开启智能时代的新篇章。
