2025年，对于高通而言是一个意义非凡的年份。这一年，高通迎来了成立40周年的重要里程碑，同时也庆祝进入中国市场30周年，以及骁龙峰会成功举办10周年。为了纪念这一特殊时刻，今年的骁龙峰会首次采用创新形式，在北京和夏威夷两地同步举办，展现了高通在全球市场的战略布局。
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。这次演讲不仅是对高通过去成就的总结，更是对未来技术发展方向的清晰展望。安蒙系统阐述了加速AI无处不在和个性化体验升级的技术愿景，提出了塑造AI未来的六大核心趋势，为整个行业提供了前瞻性洞察，同时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
安蒙提出的第一个核心趋势是"AI是新的UI（人机交互界面）"。这一观点直指人机交互方式的根本性变革。传统UI设计已经从以功能为中心转向以人为核心，能够适应用户的个性化需求，并在用户所在的端侧进行处理数据。
在AI时代，骁龙芯片始终与用户同在，这正是UI将发生根本性改变的原因。AI不仅能够理解用户的显性指令，更能捕捉用户的隐性需求和习惯，提供更加自然、直观的交互方式。未来的UI将不再局限于屏幕上的按钮和菜单，而是通过语音、手势、眼神甚至脑电波等多种方式与用户进行无缝交互。
这种变革将使技术真正融入人类生活，不再需要用户去适应复杂的操作逻辑，而是让技术主动适应用户的使用习惯和场景需求。高通在这一领域的布局已经相当深入，其AI引擎和神经网络处理单元正不断进化，为这种新型UI提供强大的算力支持。
二、用户体验的核心转向智能体AI
第二个核心趋势标志着用户体验的根本性转变——从传统的应用交互转向与智能体AI的直接对话。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，它们不再仅仅是手机功能的延伸，而是开始直接与智能体进行交互。
安蒙强调，智能手机不会消失，但我们将迎来一个以智能体AI为核心的时代。在这个时代，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，能够预测用户需求，主动提供服务，并在不同设备间无缝协作。例如，当用户离开家时，智能体AI可以自动调整家中的温度和照明；当用户进入汽车时，可以无缝接续手机上的音乐播放和导航任务。
这种转变将使智能设备从被动工具转变为主动助手，真正实现"科技为人服务"的核心理念。高通正在通过其骁龙平台，为这种智能体AI提供强大的处理能力和低功耗支持，使其能够在各种终端设备上高效运行。
三、计算架构的全面革新
为了支持上述转变，安蒙提出的第三个核心趋势是计算架构的全面革新。构建一个全新的计算架构体系势在必行，包括操作系统、软件、芯片都需要重新设计，以支持这些全新的用户体验。
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架构，这些处理器不仅提供强大的AI算力，还要兼顾能效比，确保在各种设备上都能提供流畅体验。
值得注意的是，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"的协同计算。这种分布式计算架构能够充分利用终端设备的实时响应能力和云端的大规模算力，为用户提供更加智能、高效的服务。
计算架构的革新还体现在软件层面。高通正在推动统一的AI框架和开发工具，使开发者能够更轻松地创建跨设备的智能应用，减少重复开发工作，提高开发效率。这种软硬件协同的设计理念，将加速AI技术在各领域的应用落地。
四、"云+端"协同的混合模型
第四个核心趋势聚焦于"云+端"协同的混合模型。安蒙指出，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，这样的架构具备出色的扩展能力。
"云+端"协同混合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。对于需要实时响应的任务，如图像识别、语音处理等，可以在终端设备上完成；而对于需要大规模计算的任务，如复杂推理、模型训练等，则可以借助云端资源进行处理。
这种混合模型的优势在于既保证了用户体验的实时性，又充分利用了云端的大规模算力。同时，通过边缘计算分担部分计算负载，可以有效降低网络带宽需求，提高整体系统的效率和可靠性。
高通在这一领域的技术积累深厚，其骁龙平台已经集成了强大的AI处理单元和连接技术，为"云+端"协同提供了坚实的基础。未来，随着5G/6G网络的普及和边缘计算基础设施的完善，这种混合模型将得到更广泛的应用，推动AI技术在更多场景中的落地。
五、边缘数据驱动的模型优化
第五个核心趋势关注边缘侧数据的高相关性及其在模型优化中的作用。安蒙强调，能够通过边缘数据训练进行不断优化的模型将变得更智能、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。
传统AI训练模式主要依赖大规模的集中式数据，这种方式存在数据隐私、传输延迟和带宽消耗等问题。而边缘数据驱动的模型优化则充分利用终端设备产生的实时数据，在保护用户隐私的前提下，实现模型的持续学习和优化。
这种模式的核心价值在于：首先，边缘数据具有极高的情境相关性，能够反映用户在实际使用场景中的真实需求；其次，通过联邦学习等技术，可以在不共享原始数据的情况下实现模型协同优化，保护用户隐私；最后，边缘模型的持续优化能够使AI系统更快适应用户新的使用习惯和环境变化。
高通正在推动边缘AI技术的标准化和开放化，使不同厂商的设备能够协同构建一个更加智能的生态系统。这种开放合作的模式将加速边缘AI技术的创新和应用，为用户带来更加智能、个性化的体验。
六、迈向未来感知网络
第六个核心趋势是迈向未来感知网络。安蒙指出，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。
感知网络是通信技术的演进方向，它不仅能够传输数据，还能感知和理解物理世界的信息。通过将AI技术与6G网络深度融合，未来的网络将具备环境感知、情境理解和智能决策能力，为各种应用场景提供更加智能的服务。
高通早已开始6G研发，正在为6G部署进行充分准备。根据安蒙的介绍，高通预计6G预商用终端最早将于2028年推出。这一时间表与全球主要运营商和研究机构的预测基本一致，显示出高通在6G技术领域的领先地位。
6G网络将支持更高带宽、更低延迟和更广连接，为AI应用提供强大的基础设施支持。同时，6G网络还将集成感知功能，使通信设备能够感知周围环境，为自动驾驶、工业互联网、智慧城市等应用提供关键数据支持。
高通的战略布局与产业合作
安蒙在演讲中解析的六大核心趋势，不仅让人们提前看到了未来AI发展的蓝图，也清晰地展示了高通在AI领域的战略布局。高通正通过技术创新、产业合作和生态建设，推动这些趋势的实现。
在技术创新方面，高通持续加大在AI芯片、算法和软件领域的投入，不断提升其骁龙平台的AI性能和能效。从神经网络处理单元的优化到专用AI加速器的开发，高通正在构建全面的AI技术栈，为各种终端设备提供强大的AI能力。
在产业合作方面，高通正积极与全球领先的设备制造商、软件开发商和服务提供商建立合作关系，共同推动AI技术的创新和应用。通过开放合作，高通希望能够构建一个更加开放、多元的AI生态系统，加速AI技术的普及和落地。
在生态建设方面，高通正致力于打造"以用户为中心的生态系统"，使AI技术能够在各种终端设备上无缝协作，为用户提供一致、连贯的体验。这种跨设备的AI体验将成为未来智能生活的核心竞争力。
结语：AI无处不在的未来
安蒙的演讲不仅是对高通技术愿景的阐述，更是对整个行业未来发展方向的前瞻。六大核心趋势相互关联、相互支撑，共同勾勒出一个AI无处不在的未来图景：从人机交互方式的根本变革，到智能体AI成为用户体验核心，再到计算架构的全面革新、"云+端"协同混合模型、边缘数据驱动的模型优化，最终迈向具备感知能力的未来网络。
在这个未来中，技术将真正融入人类生活的方方面面，不再是冰冷的工具，而是理解人类需求、主动提供服务的智能伙伴。高通正携手产业伙伴，共同开创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需要高通等科技企业的持续创新，还需要整个行业的共同努力。随着技术的不断进步和生态的日益完善，我们有理由相信，一个更加智能、更加个性化的未来正在向我们走来。
