2026年6月2日，COMPUTEX 2026正式拉開帷幕。昨日，高通公司總裁兼CEO安蒙于COMPUTEX 2026發(fā)布開幕主題演講，強(qiáng)調(diào)智能體正成為AI詞元（token）需求的核心來源，推動AI規(guī)?；涞?，并將定義AI架構(gòu)與經(jīng)濟(jì)模式。未來的智能體將能夠主動代替用戶運(yùn)行計(jì)算，任務(wù)自動分配，充分利用全場景算力。高通具備覆蓋端邊云的系統(tǒng)級計(jì)算解決方案構(gòu)建能力，從最小型的可穿戴智能體終端，到高性能數(shù)據(jù)中心，高通的產(chǎn)品組合已覆蓋計(jì)算連續(xù)體的各個層級。此外，安蒙還在主題演講結(jié)束前透露了高通全新數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)品牌Dragonfly（高通飛龍）的最新消息，他表示，高通將在本月底的投資者日上帶來更多相關(guān)信息。

以下為安蒙演講全文：

非常感謝大家。

各位好，非常高興來到COMPUTEX。我認(rèn)為，對高通、對整個科技行業(yè)來說，這都是一個特殊的時刻。能在這里與各位交流，我倍感榮幸，謝謝大家的到來。我們高通對未來充滿期待，現(xiàn)場也有不少高通的同事，謝謝你們。

在我開始分享之前，我想說這場演講不僅僅關(guān)乎高通本身，技術(shù)的演進(jìn)是眾多公司共同努力的結(jié)果，沒有任何一家公司可以獨(dú)當(dāng)一面，合作才是關(guān)鍵。

今天的內(nèi)容是關(guān)于在座的各位和整個出色的生態(tài)系統(tǒng)——正是緊密的合作驅(qū)動著科技行業(yè)不斷向前。如今的科技領(lǐng)軍企業(yè)，正是憑借這樣的合作生態(tài)才走到今天。再次感謝大會的邀請和各位的到場。

2026年進(jìn)入智能體之年

我們無比興奮，因?yàn)槲覀兇饲耙恢睍痴劦闹T多愿景正一步步成為現(xiàn)實(shí)、清晰可見。我今天只有一個任務(wù)，順便提一句，我今天不會聊數(shù)據(jù)中心，我會簡單提及，但詳細(xì)內(nèi)容我會在本月底（6月24日高通投資者日）進(jìn)行分享。我今天的核心任務(wù)是讓大家理解AI將如何在各類設(shè)備上演進(jìn)，AI是一種全新的計(jì)算形態(tài)，正在走進(jìn)每一臺設(shè)備。如果大家聽完這場演講，能夠明白邊緣側(cè)的設(shè)備將因AI發(fā)生什么改變，以及這對高通來說有多么激動人心，那我的任務(wù)就完成了。

接下來，我會盡全力描述我們所設(shè)想的未來。我們對行業(yè)的發(fā)展趨勢有著明確的判斷，也會用具體案例讓大家直觀感受。對于計(jì)算技術(shù)與我們?nèi)粘Ｕ诨驅(qū)頃褂玫脑O(shè)備而言，現(xiàn)在正是一個變革的黃金時代。

大約兩年前，我們提出AI將重塑人機(jī)交互界面，進(jìn)而改變所有個人計(jì)算設(shè)備的架構(gòu)——在2026年，這一預(yù)測正在成為現(xiàn)實(shí)。這也是為什么高通將2026年稱為“智能體之年”。如今，AI正從簡單響應(yīng)指令，輔助人機(jī)交互的工具，進(jìn)化為能夠自主采取行動的系統(tǒng)。這是 AI 正在演進(jìn)的方向，并將迎來前所未有的規(guī)?；占?。

我給大家舉幾個例子。想象一下你在家里看到的屏幕：你的智能體將持續(xù)為你提供各項(xiàng)活動與日程安排更新和提醒；工作中智能體也將伴隨你，幫助你梳理項(xiàng)目、規(guī)劃任務(wù)、提醒并且協(xié)助你進(jìn)行決策；生活中，智能體會為你推送與你相關(guān)的信息，為你同步日程、排出事情的優(yōu)先級。

這種感覺將會有所不同，它將更自主、更個性化，更像是一個真正的伴侶。而這一切都會主動地發(fā)生在用戶的所有設(shè)備上。要理解這一點(diǎn)，我們需要回到這一轉(zhuǎn)變發(fā)生的基本邏輯——我們之前也提到過，目前手機(jī)是用戶數(shù)字生活的中心。我記得在驍龍峰會上我也介紹過類似的內(nèi)容，包括在之前的COMPUTEX，手機(jī)是數(shù)字生活的核心，因此一切都圍繞手機(jī)展開：我們與手機(jī)的交互方式，無論是通過操作系統(tǒng)、應(yīng)用程序，甚至其他可穿戴設(shè)備，都包含在以手機(jī)為核心的生態(tài)中。

但現(xiàn)在，情況不同了。智能體正在成為用戶數(shù)字體驗(yàn)的中心。因此，包括手機(jī)在內(nèi)的各類設(shè)備，現(xiàn)在都圍繞著智能體運(yùn)轉(zhuǎn)。這不再是手機(jī)的延伸，數(shù)字生態(tài)的核心，也不再是手機(jī)本身，或者操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序。而是發(fā)生了變化，這些設(shè)備將成為智能體的端點(diǎn)（endpoint）。而且，智能體也不會受限于任何設(shè)備或單一生態(tài)系統(tǒng)。所有能夠?qū)⒂脩襞c智能體連接起來的一切，都將成為AI的端點(diǎn)。這是一個非常重要的轉(zhuǎn)變。一旦你理解了這個轉(zhuǎn)變，你就能理解整個移動產(chǎn)業(yè)將如何演變。今天我們習(xí)以為常的事情，明天都將大不相同。作為在高通工作了30年的人，我想告訴大家一件確定無疑的事：移動產(chǎn)業(yè)從不是靜止的，它始終在演進(jìn)。

智能體驅(qū)動終端變革，高通構(gòu)建計(jì)算連續(xù)體

那么，圍繞這些AI端點(diǎn)，我想和大家聊聊它們的覆蓋規(guī)模。這里要強(qiáng)調(diào)一下這些設(shè)備的體量究竟有多大：如今全球大約有60億部手機(jī)、20億臺個人AI終端——也就是可穿戴設(shè)備的演進(jìn)形態(tài)。而如果你把這些設(shè)備都視為智能體的端點(diǎn)，這其實(shí)只是一個很小的數(shù)字。此外，還有20億臺個人電腦，以及5億輛智能網(wǎng)聯(lián)汽車，人們將在這些設(shè)備上體驗(yàn)并與智能體進(jìn)行交互。

正如我在開場所提到的，今天這場演講的核心目的，是幫助大家理解邊緣側(cè)設(shè)備在AI下一階段中所扮演的角色。高通早在AI普及之前就告訴大家，這些設(shè)備會運(yùn)行AI，而如今這一點(diǎn)已經(jīng)清晰可見。在理解了這些設(shè)備的覆蓋規(guī)模之后，我想傳遞給大家的一個重要信息是：今天的設(shè)備并非是為這些體驗(yàn)而設(shè)計(jì)的。當(dāng)智能體AI成為我們?nèi)粘Ｉ畹氖滓狝I功能，尤其是在個人計(jì)算領(lǐng)域，隨著我們越來越多地通過這些設(shè)備進(jìn)行交互。

今天的這些設(shè)備，都是圍繞用戶發(fā)起的操作而打造的，而不是圍繞智能體。讓我來詳細(xì)解釋一下。智能體是不同的。它們?nèi)旌蜻\(yùn)行，持續(xù)延續(xù)情景信息向前推進(jìn)。它們能夠可靠、安全地規(guī)劃多項(xiàng)任務(wù)，而且能夠自主執(zhí)行，且無需持續(xù)的人類干預(yù)。僅憑這一點(diǎn)，就足以讓我們看到，這些設(shè)備將如何變革，以及其架構(gòu)將如何隨之演進(jìn)。從這一角度來看，智能體基于意圖來行動，也意味著AI正在人機(jī)交互中扮演全新的角色。

AI能夠理解人類意圖，并主動理解它需要與之交互的上下文。用戶設(shè)定一個目標(biāo)，AI會將其拆解成多個步驟，并在不同的系統(tǒng)以及不同的數(shù)據(jù)集之間協(xié)調(diào)執(zhí)行——包括設(shè)備上的個人數(shù)據(jù)集，個人知識圖譜數(shù)據(jù)，以及云端數(shù)據(jù)。它進(jìn)行規(guī)劃、執(zhí)行，然后由用戶來確認(rèn)。用戶會與它保持互動，直到任務(wù)完成。而這就從根本上改變了硬件需求。我們需要不同類型的硬件來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，因?yàn)楝F(xiàn)在不再只是由用戶發(fā)起操作——智能體將自主運(yùn)行。這也將改變操作系統(tǒng)和應(yīng)用。我認(rèn)為，這正是在整個設(shè)備計(jì)算領(lǐng)域中，我們所看到重要機(jī)遇——面向 AI 時代的全面升級。

這要求我們能夠跨所有計(jì)算領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)緊密集成——尤其是在面臨嚴(yán)格的功耗和時延限制的情況下。我再怎么強(qiáng)調(diào)功耗的重要性也不為過。想想你的手機(jī)：如果光是你自己操作手機(jī)，讓它的續(xù)航撐一整天都已經(jīng)很有挑戰(zhàn)了，那么當(dāng)你和AI智能體同時操作它時又會怎樣？這在功耗和時延方面都是一個巨大的工程挑戰(zhàn)。這些設(shè)備需要能夠支持規(guī)劃、推理以及跨系統(tǒng)的協(xié)調(diào)。由此，你就可以開始理解計(jì)算將如何演進(jìn)。你需要一個非常強(qiáng)大且高能效的CPU來負(fù)責(zé)任務(wù)的編排規(guī)劃。我認(rèn)為，業(yè)界現(xiàn)在已經(jīng)理解了CPU對于編排規(guī)劃的重要性，以及規(guī)劃器（Orchestrator）將運(yùn)行在何處。你還需要極高能效、高計(jì)算密度的NPU和GPU來支持本地模型的運(yùn)行

今天我還會做的一點(diǎn)，是清晰地展示AI將如何在云端和終端之間分布運(yùn)行。我甚至覺得這一點(diǎn)將變得如此顯而易見，以至于我們將不需要再專門去討論它了。我們不會再單獨(dú)去談云端與邊緣，因?yàn)樗鼈儗⑷诤铣蔀橐粋€統(tǒng)一的系統(tǒng)。而要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，你需要這些設(shè)備具備相應(yīng)的算力，在NPU和GPU上完成相關(guān)計(jì)算。你還需要獲取傳感器數(shù)據(jù)。因?yàn)榍榫承畔⒁仓陵P(guān)重要。沒有情境信息，智能體就無法為你提供實(shí)用、主動的服務(wù)。當(dāng)我們面向智能體 AI 設(shè)計(jì)下一代設(shè)備時，這些能力都將是必不可少的，而新一輪升級確實(shí)正在到來。

但并非每一種設(shè)備的需求都完全相同。我們作為高通深知這一點(diǎn)。在個人設(shè)備領(lǐng)域，這意味著需要全天候智能，能夠高度聚焦于對用戶而言非常重要的傳感器與情境信息，并且具備極致的能效表現(xiàn), 因?yàn)槟銜S身攜帶它們，它們本質(zhì)上是移動設(shè)備。你還需要高速聯(lián)網(wǎng)能力。在汽車與機(jī)器人上，這意味著要在最嚴(yán)苛的環(huán)境下保持持續(xù)穩(wěn)定的處理性能，同時在必要時能夠脫離網(wǎng)絡(luò)與云端獨(dú)立運(yùn)行。而在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，推理工作將需要極其龐大的規(guī)模，接下來在談到詞元（token）需求時，我會為大家詳細(xì)說明，并且在數(shù)據(jù)中心場景中，能效同樣至關(guān)重要。

我想和大家說的是，對于那些在移動行業(yè)深耕了數(shù)十年的企業(yè)來說，我們始終面對一個現(xiàn)實(shí)——計(jì)算能力的增長速度與可用能源的提升并不一致。因此，我們必須拿出解決方案，在有限的電量條件下，提供設(shè)備所需的全部算力，因?yàn)殡姵匾我徽斓氖褂?，而且體積受到嚴(yán)格限制。這樣的邏輯，在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域同樣成立。關(guān)于這部分的更多細(xì)節(jié)，我們將在本月底（6月24日高通投資者日）進(jìn)一步公布。

這本身就是高通的優(yōu)勢所在。 我們一直在深耕所有這些邊緣側(cè)設(shè)備領(lǐng)域，尤其是如今業(yè)務(wù)高度多元化的全新高通。我們已經(jīng)能夠構(gòu)建跨層級系統(tǒng)的能力，覆蓋從功耗兩毫瓦以下的耳機(jī)（配備微功耗Wi-Fi、可連接智能體的個人AI音頻設(shè)備），一直到需要千瓦級的數(shù)據(jù)中心。我認(rèn)為，當(dāng)所有設(shè)備都要為智能體AI的未來而變革時，這對于我們自身以及合作伙伴來說，都是一個巨大的機(jī)遇。為此，我們需要專用計(jì)算解決方案，能夠從毫瓦級設(shè)備一直擴(kuò)展到2000千瓦的設(shè)備。

這正是我們面前的一個絕佳機(jī)遇：高通在智能手機(jī)、PC、車載計(jì)算和機(jī)器人領(lǐng)域有著領(lǐng)先的每瓦特性能表現(xiàn)，并正在將這一優(yōu)勢延伸至數(shù)據(jù)中心。我認(rèn)為這就是我們的使命，也是給予我們的機(jī)會。

智能體已經(jīng)開啟終端上的商用落地

在我們繼續(xù)推進(jìn)演講內(nèi)容之前，我最后想說的是：目前正在發(fā)生的事情令人振奮，尤其是在PC端，各類智能體AI應(yīng)用正在不斷落地。之后我會回過頭來談這個話題，也會再次聊到手機(jī)——因?yàn)槲艺J(rèn)為，手機(jī)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢，將很好地預(yù)示PC及其他設(shè)備未來可能的發(fā)展方向。請先記住這一點(diǎn)，稍后我們再展開。

接下來，我將按不同的設(shè)備類別為大家逐一梳理，展示這些體驗(yàn)正在如何演進(jìn)。我希望讓這一切對大家來說不那么抽象，而是更加直觀，因?yàn)檫@已經(jīng)是眼前正在發(fā)生的事情。我想從真正由驍龍平臺驅(qū)動的設(shè)備開始講起。大家將會看到，智能體正在手機(jī)、PC，以及個人AI設(shè)備這一全新品類上部署，并開始實(shí)現(xiàn)規(guī)?；涞?/strong>。我想請大家觀看一段視頻。

這真的很令人興奮，而且這一切已經(jīng)是正在發(fā)生的現(xiàn)實(shí)。可以看到，智能體并不與某一臺設(shè)備綁定，它跟隨用戶移動，始終陪伴在用戶身邊，不管你使用的是哪一臺設(shè)備。由此，大家就能開始理解這場變革：生態(tài)系統(tǒng)的核心——尤其是移動生態(tài)——不再是智能手機(jī)本身，而是智能體，智能體將貫穿所有的設(shè)備。

這非常不可思議。正如我所說的，現(xiàn)在大家應(yīng)該都不難理解，為什么我們說2026年是智能體之年。智能體正在加速應(yīng)用，可以看到它在商用設(shè)備上落地。OpenClaw、Hermes這樣的智能體規(guī)劃器，現(xiàn)在已經(jīng)能在驍龍平臺上運(yùn)行了；Claude Desktop這樣的智能體助手，也可以在驍龍PC上實(shí)現(xiàn)本地運(yùn)行。而且你會發(fā)現(xiàn)這一趨勢只會越來越快：用戶將越來越多地使用自己的設(shè)備，設(shè)備也將更加自主地運(yùn)行并執(zhí)行任務(wù)。與此同時，像Perplexity Computer這樣的云端平臺，正在構(gòu)建連接終端設(shè)備的規(guī)劃層；谷歌正借助Gemini將智能體AI直接引入Android，微軟也在做同樣的事；我們的合作伙伴Humain也在開發(fā)一套完整的、運(yùn)行于驍龍平臺之上的智能體操作系統(tǒng)。

這確實(shí)令人難以置信。在分享接下來的內(nèi)容之前，我想利用這個機(jī)會講一個關(guān)于手機(jī)的觀點(diǎn)，因?yàn)橐斫膺@一點(diǎn)非常關(guān)鍵：目前全球有60億部手機(jī)，用戶體驗(yàn)將如何被定義。OpenClaw這類規(guī)劃器是AI向智能體轉(zhuǎn)變過程中的重要里程碑。我記得，當(dāng)這類規(guī)劃器問世時，大量消費(fèi)者開始購買電腦，比如Mac Mini或其他設(shè)備，用來運(yùn)行這些智能體處理任務(wù)，從而通過發(fā)消息與電腦進(jìn)行交互。但這并不只是早期極客的專屬操作，而將成為未來大多數(shù)人使用電腦的方式。但如果你只有一部手機(jī)，你不可能另外再買一臺電腦、接上電池、塞進(jìn)包里帶著走。你只會隨身攜帶一臺設(shè)備，而這些功能都將由手機(jī)來實(shí)現(xiàn)。

所以，這些設(shè)備將會擁有“雙重角色”。一個是由用戶操作設(shè)備，這也是當(dāng)前所有設(shè)備的設(shè)計(jì)方式。但與此同時，智能體也會自主操作設(shè)備，而這就是未來設(shè)備的使用方式。這一切會發(fā)生在一臺設(shè)備上，同一臺設(shè)備承擔(dān)兩種功能，比如手機(jī)，這種模式也將影響PC、筆記本電腦的發(fā)展方向。

這些個人 AI 設(shè)備將實(shí)現(xiàn)規(guī)?；占?，因?yàn)樗鼈儗χ悄荏w來說是非常自然的載體。比如智能眼鏡，它靠近你的眼睛、嘴巴和耳朵，交互方式變得極為自然。這就是我們即將在計(jì)算領(lǐng)域看到的重要轉(zhuǎn)變。但這并非只發(fā)生在個人計(jì)算領(lǐng)域。

智能體 AI 從屏幕延伸至物理世界

當(dāng)我們展望物理世界中的轉(zhuǎn)型時，同樣的變革也正在發(fā)生。物理世界是目前我們行業(yè)中最令人興奮的領(lǐng)域之一。汽車、機(jī)器人、工業(yè)系統(tǒng)也將成為智能體AI的重要端點(diǎn)。而這些系統(tǒng)還有著更多的要求：時延、安全性需要以毫秒、毫米為單位來衡量，每一瓦的功耗都至關(guān)重要。

接下來我要為大家展示一段演示，我先來介紹一下，在汽車?yán)飼绾芜\(yùn)行。汽車將會擁有兩個智能層。首先在座艙內(nèi)，AI 會為用戶提供個性化體驗(yàn) —— 這和我們剛才談到的邏輯一樣，智能體將會一直以用戶為中心，無論是在什么設(shè)備上。當(dāng)你坐在駕駛座上，你的體驗(yàn)會無縫延續(xù)，你會和智能體進(jìn)行交互。無論是在汽車?yán)铩⒃趥€人 AI 設(shè)備上、在手機(jī)上，還是在 PC 上，都沒有區(qū)別，因?yàn)橹悄荏w是所有設(shè)備的中心，包括汽車在內(nèi)。

但汽車除了和用戶交互之外，還有其他任務(wù)。它在基于車上情境信息和用戶交互的同時，還要在道路上，利用物理 AI通過攝像頭、雷達(dá)、傳感器和地圖進(jìn)行感知、規(guī)劃、執(zhí)行，為用戶完成導(dǎo)航。所以這是很有意思的地方：汽車擁有兩個不同的智能層。

一層是座艙內(nèi)和用戶的個性化交互，是個性化、貼合車內(nèi)場景的體驗(yàn)；另一層是輔助用戶駕駛車輛的物理 AI，而這兩者需要作為一體化的系統(tǒng)協(xié)同運(yùn)行。請看這段演示視頻，大家會明白這些系統(tǒng)是如何統(tǒng)一工作的。

這非常有意思，大家可以看到，汽車的攝像頭、雷達(dá)以及所有傳感器，共同在這一智能層之上實(shí)現(xiàn)駕駛輔助。同時這一智能層還有輸入與情景信息為用戶提供智能體體驗(yàn)。而我們現(xiàn)在才剛剛處于這一變革的開端。在高通我們看到，軟件定義汽車的轉(zhuǎn)型正在進(jìn)一步升級，向AI 定義汽車演進(jìn)

我已經(jīng)講了個人計(jì)算和汽車，現(xiàn)在我想談?wù)勎锢?AI 的下一個重要領(lǐng)域，機(jī)器人。整個機(jī)器人行業(yè)正在經(jīng)歷變革。這個領(lǐng)域非常有意思，因?yàn)樗粩嗵魬?zhàn)計(jì)算技術(shù)的極限，并且融合了我們在個人計(jì)算領(lǐng)域看到的諸多技術(shù) —— 包括感知、理解以及高集成度的傳感器系統(tǒng)等。

機(jī)器人就像你的眼鏡一樣，能見你所見、讀你所讀、理解所處的情境。與此同時，它還融合了來自汽車領(lǐng)域的多種技術(shù)要素：它需要精度、工業(yè)級標(biāo)準(zhǔn)、安全性、冗余備份能力。這正是技術(shù)轉(zhuǎn)型中非常令人興奮的部分，它兼具了消費(fèi)電子與汽車兩大領(lǐng)域的優(yōu)勢。想要在機(jī)器人領(lǐng)域取得成功，你必須懂得如何將其設(shè)計(jì)為一套分層式計(jì)算系統(tǒng)。

首先我們需要理解，機(jī)器人的計(jì)算分為三個層級。第一層是即時執(zhí)行，就像我們伸手拿東西沒抓穩(wěn)時，無需思考就會再次嘗試，直到拿住。這就是即時執(zhí)行，我們維持身體平衡以及所有類似的下意識行為，都屬于這一層。第二層是動作執(zhí)行，而后是動作與情境交互，第三層則是邏輯推理。

因此我們需要構(gòu)建一個分層計(jì)算系統(tǒng)，同時還要采用分布式智能設(shè)計(jì)。研發(fā)機(jī)器人不只是研發(fā)它的“大腦”，還需要配備核心計(jì)算單元、運(yùn)動控制模塊，以及各類驅(qū)動執(zhí)行能力。其中環(huán)境感知與精細(xì)操作能力至關(guān)重要。因此，我們要充分融合移動技術(shù)與個人計(jì)算領(lǐng)域的優(yōu)勢，以及我們在車載與導(dǎo)航領(lǐng)域所看到的技術(shù)能力，共同構(gòu)成一個非常有價值的技術(shù)平臺。

我們正在構(gòu)建的是一個覆蓋多形態(tài)產(chǎn)品的綜合性平臺，涵蓋自主移動機(jī)器人（AMR）、工業(yè)機(jī)械臂、四足機(jī)器人、人形機(jī)器人、無人機(jī)等各類設(shè)備。在我看來，當(dāng)下工業(yè)領(lǐng)域正迎來巨大機(jī)遇。我們需要構(gòu)建硬件、軟件，搭建AI運(yùn)維體系，實(shí)現(xiàn)機(jī)群管控與數(shù)據(jù)管理，全方位助力合作伙伴從產(chǎn)品原型階段順利落地量產(chǎn)。

機(jī)器人也是一個典型案例，這類設(shè)備十分看重續(xù)航能力，同時要求計(jì)算單元與傳感器高度集成。想要讓機(jī)器人實(shí)現(xiàn)規(guī)?；占安咽蹆r控制在合理區(qū)間，就必須引入來自消費(fèi)電子領(lǐng)域的能力，實(shí)現(xiàn)高度集成。這對我們以及合作伙伴而言，同樣是極具潛力的機(jī)遇。

仔細(xì)來看，相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展速度其實(shí)十分迅速。這是目前我們和VinMotion、紐鼐機(jī)器人等企業(yè)合作的兩個案例，后續(xù)我們也會分享與Figure AI的合作進(jìn)展。不過，除機(jī)器人之外，物理AI在工業(yè)領(lǐng)域更是蘊(yùn)藏著巨大機(jī)遇。我一直認(rèn)為，工業(yè)市場并非受限于需求，而是受限于解決方案，取決于相關(guān)系統(tǒng)與技術(shù)的成熟度。

企業(yè)及工業(yè)場景下的市場需求本身是十分龐大的。例如在視覺領(lǐng)域，AI賦能的攝像頭既能監(jiān)管安全合規(guī)情況，也可監(jiān)測智慧城市的車流，還能自主觸發(fā)相應(yīng)的動作，實(shí)現(xiàn)一定程度的自動化運(yùn)行，相關(guān)應(yīng)用場景還有很多。再看看企業(yè)場景的發(fā)展趨勢：企業(yè)日常已經(jīng)在使用的物品都會迎來全新形態(tài)，從智能頭盔、防護(hù)眼鏡，到工牌等各類物品皆是如此。這其中蘊(yùn)藏的機(jī)遇著實(shí)令人期待。

以計(jì)算機(jī)視覺為例就能發(fā)現(xiàn)，智能體AI正在重塑各行各業(yè)。計(jì)算機(jī)視覺既可在設(shè)備本地運(yùn)行，也能依托云端部署；必要時還可靈活調(diào)用本地機(jī)房或云端的更強(qiáng)的大模型。它能夠完成視覺感知、理解分析、決策判斷并執(zhí)行動作，真正將視覺信息轉(zhuǎn)化為實(shí)時智能。其應(yīng)用前景極為廣闊，而這一切才剛剛起步。

來自視覺及各類傳感器的數(shù)據(jù)，與智能體AI結(jié)合，將從根本上改變許多系統(tǒng)與企業(yè)的運(yùn)作模式。目前這一趨勢已然顯現(xiàn)：比如零售、倉儲領(lǐng)域，辦公與樓宇管理、石油和天然氣、能源領(lǐng)域同樣有所應(yīng)用，此外還有智慧城市場景。

6G構(gòu)建智能體AI未來基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)

這對于智能體AI而言，是巨大的發(fā)展機(jī)遇。大家已經(jīng)看到，智能體AI正在變革個人計(jì)算領(lǐng)域，也催生出各類新型個人終端，以及汽車、機(jī)器人和工業(yè)設(shè)備領(lǐng)域。而接下來，還有一項(xiàng)技術(shù)層將為整個行業(yè)帶來顛覆性改變，我個人對此非常期待，它就是新一代無線通信技術(shù)。今天我就來解釋一下，這項(xiàng)技術(shù)和我們剛才探討的內(nèi)容究竟有怎樣的關(guān)聯(lián)。

在世界移動通信大會上，高通將6G定義為首個專為AI時代打造的無線通信技術(shù)6G包含三大核心支柱：連接、分布式計(jì)算以及感知能力。其中分布式計(jì)算與感知能力，是以往通信領(lǐng)域從未具備的全新能力。接下來，我會為大家逐一解讀這三大支柱。

我們從連接開始說起。基于演講開頭時講到的內(nèi)容，我來簡單講講6G中連接的變化。如果你佩戴了智能眼鏡，它們要看到你所看到的，因此，這種連接需要支持非常快速的上行鏈路。我接下來要說的內(nèi)容可能聽起來會比較有趣——6G將讓每個人都成為這個世界中“行走的攝像頭”，因?yàn)槟闼吹降囊磺卸伎梢猿蔀楦咔逡曨l，并可以將其發(fā)送給系統(tǒng)或上傳至云端。這正是為了支持終端、機(jī)器、智能體、汽車之間的持續(xù)情境信息交互而設(shè)計(jì)，并且通過AI原生空口實(shí)現(xiàn)的。

網(wǎng)絡(luò)能夠理解自適應(yīng)無線環(huán)境。你會看到——我不會花太多時間討論這一點(diǎn)——但你會看到許多不同的技術(shù)：自主網(wǎng)絡(luò)、無線信號預(yù)測，即使在高速移動和弱信號場景下，仍然可以實(shí)現(xiàn)性能提升，并且在高密度場景中顯著提升速率。但歸根結(jié)底，關(guān)鍵在于能夠連接萬物，甚至支持“見你所見”這樣的用例。這就是連接性的部分。

第二部分是計(jì)算。這一點(diǎn)在我講到第三大支柱——感知時，就會變得清晰。但這正是無線通信領(lǐng)域自移動通信誕生以來，電信基礎(chǔ)設(shè)施所經(jīng)歷的最大變革。整個網(wǎng)絡(luò)本身就是一個AI網(wǎng)絡(luò)，其分布式AI計(jì)算與推理能力從無線基站一直延伸到中心機(jī)房乃至數(shù)據(jù)中心。網(wǎng)絡(luò)本身將成為一個超大數(shù)據(jù)中心的一部分；中心機(jī)房類似本地企業(yè)級數(shù)據(jù)中心；而無線基站也具備實(shí)時計(jì)算能力，這不僅是對連接性至關(guān)重要，也將成整個系統(tǒng)的關(guān)鍵。

我剛才談到了自主網(wǎng)絡(luò)、資源自主分配、射頻信號預(yù)測，但正是由于感知能力，你才需要這些功能。感知是這個行業(yè)最大的變革，它將使電信行業(yè)真正成為一個完全不同的行業(yè)。感知的作用在于，我們將射頻信號作為物理AI的輸入，用于訓(xùn)練那些基于性能建模和優(yōu)化的模型。這會帶來什么效果？每一個無線連接都將像你在自動駕駛汽車上看到的雷達(dá)一樣，而且你將實(shí)時獲得數(shù)以億計(jì)這樣的連接。通過對所有這些數(shù)據(jù)進(jìn)行三角定位，你能創(chuàng)建一個社區(qū)、一座城市，甚至整個國家的數(shù)字孿生。利用這個數(shù)字孿生能做什么？無人機(jī)探測就是一個例子。你可以探測到所有移動和飛行的物體，管理整個低空經(jīng)濟(jì)。你可以在每一條道路上探測到每一輛汽車、每一輛自行車、每一輛卡車、每一個行人，并且能夠真的識別這些物體，并在圖像上對它們進(jìn)行標(biāo)注。

把我們剛才討論的計(jì)算機(jī)視覺與智能這個例子，帶入到這個龐大的數(shù)字孿生中，這將改變一切。而這個與我們正在討論的智能體AI又有什么聯(lián)系呢？所有這些，都將是為所有終端設(shè)備上運(yùn)行的智能體所提供的實(shí)時情境信息。我認(rèn)為，對于發(fā)生在邊緣側(cè)的這一切而言，這是一個令人興奮的未來，因?yàn)锳I是一種全新的計(jì)算形態(tài)，它將成為讓計(jì)算無處不在的運(yùn)行方式。

智能體定義AI架構(gòu)與經(jīng)濟(jì)模式

那么，現(xiàn)在我將進(jìn)入演講的最后一部分。這是我今天演講目標(biāo)的第二部分，即向大家解釋邊緣設(shè)備將如何隨著AI而改變。第二部分是試圖讓大家非常簡單地理解云和邊緣將如何協(xié)同工作。雖然現(xiàn)在這一點(diǎn)已經(jīng)非常顯而易見，但我希望你們能得出與我們相同的結(jié)論。這個世界將如何演進(jìn)？智能體正成為AI 詞元（token）需求增長的核心來源，推動AI規(guī)?；涞兀⒍xAI架構(gòu)與經(jīng)濟(jì)模式

我們來回顧一下：今天的大多數(shù)軟件、操作系統(tǒng)、應(yīng)用商店，都是為用戶操作而設(shè)計(jì)。比如，我們啟動應(yīng)用、運(yùn)行程序、瀏覽網(wǎng)頁等，所有交互都圍繞人來展開。而在智能體時代，一切都改變了。智能體自主運(yùn)行，與軟件交互的速度遠(yuǎn)超人類，并且可同時跨多個服務(wù)執(zhí)行操作。這正是終端需要進(jìn)行升級的原因。在所有工作流中，詞元（token）將以機(jī)器速度生成，而非人類速度。

舉個例子，無論是應(yīng)用程序還是SaaS行業(yè)，相關(guān)軟件都是為用戶操作而設(shè)計(jì)，未來則不同。軟件和SaaS服務(wù)必須同時面向用戶與智能體進(jìn)行設(shè)計(jì)，且智能體的交互速度更快。這將徹底改變詞元（token）的需求。由此不難看出這一轉(zhuǎn)變：詞元（token）消耗量正快速增長。盡管市場有多種預(yù)測，但當(dāng)前整體趨勢會是這樣的：

第一階段是對話式AI，用戶采用單輪對話，輸入提示并獲得回復(fù)，單次交互約消耗1萬個詞元（token）。第二階段是推理式AI，支持多輪對話，可以看到詞元（token）用量大幅提升，每項(xiàng)任務(wù)約需10萬個詞元（token）。第三階段則是智能體AI，可自主執(zhí)行多步驟操作、調(diào)用多個工具，單任務(wù)詞元（token）用量達(dá)到100萬且在持續(xù)增長。短短兩代演進(jìn)，詞元（token） 消耗已實(shí)現(xiàn)約 100 倍的量級增長。

讓我們換個維度來解讀同一組數(shù)據(jù)：2026年，全球每10秒的詞元（token）需求約為317億；到2030年，同樣是每10秒，這一數(shù)值將達(dá)到1.27萬億，增幅高達(dá)40倍。而這一爆發(fā)式增長，正是由智能體AI生成的海量詞元（token）所驅(qū)動。

因此，再來看最新預(yù)測數(shù)據(jù)，2030年全球詞元（token）總需求將達(dá)到千萬億級，我確信這一數(shù)字后續(xù)還會變化。我甚至都不知道該怎么念這個數(shù)，就姑且稱之為海量級的詞元（token）需求。在這樣的體系中，詞元（token）就是AI時代的全新貨幣，接下來我要和大家說明，這一切將如何實(shí)現(xiàn)?；蛟S會有不少人提出質(zhì)疑，但無需爭論，因?yàn)檫@就是未來的必然走向，我們此前早已見證過類似趨勢。下面我舉幾個例子說明具體邏輯，先從編程開發(fā)說起 —— 編程工作負(fù)載正是當(dāng)下最消耗詞元（token）的場景之一。

以一段真實(shí)的Claude Code運(yùn)行場景為例，規(guī)劃器會對工作負(fù)載進(jìn)行智能調(diào)度：將部分任務(wù)留在設(shè)備端本地計(jì)算，把必要內(nèi)容上傳至云端。通過這種分布式智能體AI架構(gòu)，充分利用跨計(jì)算連續(xù)體的所有算力資源，可節(jié)省約140萬詞元（token），在獲得相同結(jié)果的前提下減少成本60%。以上就是編程場景的實(shí)際效果。

再舉一個完全不同的例子。我接下來要展示的演示任務(wù)是創(chuàng)建一個驍龍網(wǎng)頁，提示詞中包含大量關(guān)于該網(wǎng)頁的具體設(shè)置和要求。左側(cè)是僅在云端運(yùn)行、在云端生成詞元（token）的模式；右側(cè)是同樣的生成結(jié)果，但采用智能分布式架構(gòu)。智能規(guī)劃器會根據(jù)設(shè)備端與云端的可用算力，對任務(wù)進(jìn)行調(diào)度分配。最終可實(shí)現(xiàn)的效果完全一致，同時詞元（token）用量減少30%、成本降低4倍，這正是分布式AI的優(yōu)勢所在。這就是未來的實(shí)際運(yùn)行方式。我之所以舉這個例子，是因?yàn)闃I(yè)界一直在討論云端與邊緣計(jì)算，二者都至關(guān)重要，而現(xiàn)在大家可以清晰看到它們未來將如何真正發(fā)揮作用。

這并不是一個抽象的概念，具體來說，討論的重點(diǎn)從來都不是 “在云端運(yùn)行的工作負(fù)載，也能在邊緣側(cè)運(yùn)行”。需要運(yùn)行在云端的就運(yùn)行在云端，需要運(yùn)行在邊緣的就運(yùn)行在邊緣，這是兩種不同的情況。 這里有個類比，可能不完美，但有助于大家去理解。我相信在座的每一位的手機(jī)里可能都有超過200個應(yīng)用app，如果讓大家針對每個app去判斷：什么是在手機(jī)上運(yùn)行，什么是在云端運(yùn)行。

這么做其實(shí)并沒有太大意義，你們一定明白云端的重要性。如果你把手機(jī)設(shè)置為飛行模式，它就幾乎沒有用處了，但你需要大量的算力，而這就是它的運(yùn)行方式。AI，或者說智能體AI，是由智能體來替你操作計(jì)算系統(tǒng)。隨著工作負(fù)載開始轉(zhuǎn)移，你親自處理的工作，以及智能體將處理的工作，都將利用所有可用的計(jì)算資源，其運(yùn)作方式將與今天完全一致。計(jì)算資源將被充分利用，AI將在所有設(shè)備上運(yùn)行，并且這將貫穿整個計(jì)算連續(xù)體，我認(rèn)為這對于高通而言正是激動人心的，因?yàn)檫@將催生無處不在的AI計(jì)算需求。在無處不在的計(jì)算中，面對智能體化的未來，計(jì)算引擎將變得重要且不可或缺。你將能夠自然而然地在最高效的地方處理工作負(fù)載，而這正是機(jī)遇所在，因?yàn)槲覀兛绮煌奉惤K端都具備獨(dú)特的優(yōu)勢，并且從來不會采用“一刀切”的模式。

數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)預(yù)告，發(fā)布全新業(yè)務(wù)品牌高通飛龍（Dragonfly）

正如前面所討論的，每種設(shè)備都需要合適的AI平臺，因?yàn)樗鼈兏鞑幌嗤?、用途上也存在差異。關(guān)鍵在于讓智能和能效在任何地方都實(shí)現(xiàn)最大化。因此，在演講結(jié)束前，我還有一個消息想和大家分享，讓我們觀看一段視頻。

今天在Computex，我們宣布推出高通數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品的全新品牌。目前，我們已與超大規(guī)模云服務(wù)商及全球合作伙伴展開合作，共同推進(jìn)實(shí)際部署工作。我們十分激動，這是高通業(yè)務(wù)多元化發(fā)展的新篇章。如今，憑借高通飛龍（Dragonfly）系列，我們的產(chǎn)品組合已覆蓋計(jì)算連續(xù)體中的各個層級——從可連接智能體的最小的可穿戴設(shè)備，到高性能的數(shù)據(jù)中心。在6月24日的投資者大會上，我將更詳細(xì)地介紹我們的產(chǎn)品路線圖，大家敬請期待。

總而言之，我想說的是，我們非常期待看到技術(shù)跨所有設(shè)備部署的未來。這是一次重大的變革。我們向各位展示了，智能體AI并非即將到來，而是已經(jīng)到來。它正在重塑計(jì)算架構(gòu)，將催生對新型設(shè)備和計(jì)算能力的巨大需求，而這一升級周期，有望成為行業(yè)有史以來規(guī)模最大的周期之一。我們將攜手打造定義這一全新時代的產(chǎn)品和技術(shù)。

感謝大家的聆聽。能在這里進(jìn)行演講，我感到非常高興和榮幸，希望我的分享對大家有所幫助。我迫不及待地希望與全球合作伙伴攜手，共同開創(chuàng)嶄新的未來。再次感謝，祝大家獲得愉快的Computex之旅。（心月）