高通发布骁龙可穿戴平台至尊版，AI可穿戴市场规模或达十亿量级

在今年的MWC巴塞罗那展会上，科技行业聚焦于“智能跃升”这一主题。行业趋势显示，用户已不再满足于执行单一任务的AI，开始追求能够提供高度个性化体验的专属AI智能体。这需要海量的真实情境数据作为基础，而手机、PC等终端设备因其能安全处理私密信息，被视为理想的载体。

高通进一步提出，AI需要进驻更微型化的载体，即“AI穿戴”设备，才能实现自适应、即时响应且高度个性化的体验。高通CEO安蒙预测，AI可穿戴产品未来几年的市场规模有望突破一亿，甚至向十亿量级迈进。为加速这一领域发展，高通在展会上正式推出了全新的骁龙可穿戴平台至尊版（Snapdragon Wear Elite），旨在将强大的AI运算能力延伸至智能手表等微型可穿戴设备中。

长远来看，当个人拥有多个AI终端时，算力与数据有望在设备间自由流动，从而实现无感化的全场景智能协助。这也标志着高通致力于构建的“以用户为中心的生态”正迈向实质性落地。

个人AI，正在迈向全场景

个人AI的兴起，正在改变我们与各类终端的交互逻辑。AI不再局限于软件范畴，开始融入智能手机、PC及汽车等日常硬件设备。

然而，单纯依赖云端大模型API的方案存在局限。作为“贴身智能体”，这些设备持续感知用户习惯与物理环境，涉及大量敏感私密信息。将此类信息打包上传至云端，存在隐私泄露风险，且网络传输会带来延迟，影响AI的实时响应能力。

因此，终端侧必须拥有一个能够部署在本地的底层AI算力平台，以实现安全与高效兼顾。这已成为主流终端芯片厂商的布局重点。

目前，高通已将端侧AI处理能力扩展至多种硬件，覆盖广泛生活场景。例如，在手机端，第五代骁龙8至尊版平台已具备强大的多模态AI算力。高通的移动端多模态和生成式AI技术布局已久，其芯片已支持在终端侧运行复杂的AI模型。今年MWC上，荣耀发布的Robot Phone即搭载此平台，能在本地处理复杂的跨应用任务，并支持多模态AI助手交互与丰富的AI影像功能。同时，搭载骁龙8至尊版平台的努比亚M153豆包手机助手技术预览版也在高通展台亮相。

此外，骁龙XR平台凭借先进的空间计算与AI感知能力，成为AR、VR等沉浸式设备的交互底座，正赋能小米AI眼镜、Meta Ray-Ban以及阿里最新推出的千问AI眼镜等产品。骁龙Sound平台为真无线耳机引入了低延迟的AI音频增强功能；而骁龙PC平台则正在驱动AIPC的核心用例，改变着创作与娱乐方式。

总之，AI能力已跨越软硬件界限及单一设备的物理局限。不同形态的终端在统一的计算架构下调用AI能力，为高效协同提供了前提，推动个人AI迈向“万物智能”的全场景。

AI可穿戴，补全“万物智能”拼图

在高通此次发布前，“万物智能”的全场景尚缺一块关键拼图——可穿戴设备。当前个性化AI竞争的核心在于捕捉用户的真实生活轨迹以优化体验。

高通CEO安蒙指出，最具个性化的智能源于边缘侧。只有让边缘数据持续优化并适配AI模型，在边缘和云端之间形成动态反馈循环，才能让AI随用户不断进化。由于生活情境数据极度私密，全部上传云端既有隐私风险，也会受网络延迟影响。因此，从隐私和效率出发，AI可穿戴设备必须具备在本地实时解析海量边缘数据的能力。

由此，能全天候贴身佩戴的智能眼镜和手表，成为个人AI延伸至物理世界的最佳触角。它们能持续感知环境，为本地AI提供真实的物理世界信息切片。

为此，高通在MWC上正式发布了骁龙可穿戴平台至尊版。

该平台首次将NPU单元引入可穿戴设备。基于3纳米工艺，采用Hexagon NPU与专用低功耗eNPU的双脑协同架构，在有限空间内提供了总计10TOPS的算力，足以在终端侧运行高达200亿参数的大模型。

为解决续航痛点，平台引入了低功率岛架构设计，对常驻后台工作的eNPU、音频传感器和显示模块进行物理隔离以降低功耗。结合超低功耗Wi-Fi和快速充电技术（充电10分钟可恢复约50%电量），该平台旨在消除设备对手机的依赖顾虑。

强大的算力基础将催生多样的终端形态。例如，摩托罗拉的Project Maxwell概念设备突破了传统手表形态，旨在成为能随时学习的AI感知伴侣。

在智能手表领域，端侧AI能带来极速响应。搭载该平台的手表不仅能提供快速智能回复，还能通过本地人脸识别保障安全。三星已计划将其用于下一代Galaxy Watch，以打造更全面的健康管理设备。其他穿戴设备的感知能力也将革新，如雷蛇Motoko耳机加入摄像头后可在本地实时翻译眼前文本；AI眼镜结合检测模型能协助工人进行零件识别等。

随着骁龙可穿戴平台至尊版的落地，智能可穿戴等微型终端有望快速跨越算力与功耗的障碍。当身边设备都能主动感知并响应时，一个物理与数字世界真正融合的“以用户为中心的生态”将全面开启。

让私人助手真正隐入日常生活

无论终端形态如何多样，“以人为本”的个人AI时代都需要精准掌握用户习惯。在此基础上，设备间的互联变得至关重要，因为只有通过多设备、多维度获取信息，才能勾勒出最真实的用户与环境画像。

覆盖骁龙平台广泛产品组合的高通AI引擎及低功耗模块高通传感器中枢，正是为此打造的硬件基础。这套通用AI技术架构不仅能提供强大的终端侧AI性能，还能以极低功耗收集情境信息，确保心率、位置等敏感数据在本地完成安全推理。

再结合高通在蜂窝、微功耗Wi-Fi、蓝牙以及Snapdragon Seamless等连接技术上的优势，不同终端之间得以建立统一的信任逻辑，使AI能力与用户偏好能够更自然、安全地在设备间流转与同步。

这种对底层连接协议的彻底打通，正在重新定义人与设备的关系。

过去，我们与机器交互往往是被动的，需要主动适应系统逻辑并输入明确指令，机器才能工作。

而现在，技术正全面退居幕后，隐入日常生活的细节之中。

无论其背后的模型、接口与协议多么复杂，智能体在用户面前都呈现为“个人助理”的形态。在此模式下，系统能通过多维传感器敏锐感知用户的细微状态，并依据环境变化自动调整。

所有复杂的计算过程都被巧妙地隐藏在自然的交互之下，带来无感的科技陪伴。

这一全面重塑，标志着高通正利用分散在各生活场景中的设备，编织一张具备高度协同能力的有机智能网络。在这一体系中，所有智能终端不再是孤立的信息节点，而是共同构成了庞大网络的感知触角与执行末端。

其中，处于绝对核心的，是统筹这些设备的指挥者——即用户自身。

通过这套计算与连接并重的全景式AI方案，高通正在构建一个完全以用户为中心的新型数字生态，让个人助理彻底融入并服务于我们每一处真实的生活轨迹。

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