對話高通執(zhí)行副總裁:很快發(fā)布XR眼鏡至尊版芯片,揭秘可穿戴設(shè)備續(xù)航延長秘方

對話高通執(zhí)行副總裁:很快發(fā)布XR眼鏡至尊版芯片,揭秘可穿戴設(shè)備續(xù)航延長秘方

智東西

作者 | ZeR0

編輯 | 漠影

智東西3月6日報道,在MWC 2026期間,高通執(zhí)行副總裁阿力克斯·卡圖贊(Alex Katouzian)與智東西等媒體進(jìn)行了深入交流,透露接下來幾個月將推出面向XR/AR眼鏡的至尊版產(chǎn)品眼鏡

據(jù)他分享,未來驍龍所有業(yè)務(wù)線都將面向旗艦級推出Elite至尊版平臺,目前已有驍龍8至尊版、驍龍X Elite、驍龍可穿戴平臺至尊版眼鏡。

對話高通執(zhí)行副總裁:很快發(fā)布XR眼鏡至尊版芯片,揭秘可穿戴設(shè)備續(xù)航延長秘方

▲Alex Katouzian

其中,驍龍可穿戴平臺至尊版在本屆世界移動通信大會MWC 2026期間發(fā)布,這是全球首款可跨WearOS by Google、Android和Linux系統(tǒng)運(yùn)行的個人AI可穿戴平臺,也是高通首次將旗艦級“至尊版”品牌引入可穿戴領(lǐng)域眼鏡。首批搭載該平臺的商用終端預(yù)計將于未來幾個月內(nèi)上市。

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高通亦在MWC展臺上展出了搭載驍龍平臺的智能手機(jī)、AI PC、XR/MR設(shè)備、智能手表、智能耳機(jī)、AI機(jī)器人等廣泛消費(fèi)電子終端產(chǎn)品眼鏡

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▲高通MWC 2026展臺個人AI展區(qū)一隅

卡圖贊認(rèn)為,在AI可穿戴設(shè)備上不會出現(xiàn)某一款應(yīng)用一騎絕塵的情況,真正的“殺手級應(yīng)用”是設(shè)備本身的能力,讓用戶無需掏出手機(jī)、打開app、手動打字,只要語音提問,AI就能自主識別你正在看的東西,執(zhí)行實(shí)時翻譯、信息講解、地圖導(dǎo)航等任務(wù),把答案直接反饋給你眼鏡。

他坦言,內(nèi)存價格會影響所有的消費(fèi)電子設(shè)備市場,個人AI設(shè)備需要的DDR內(nèi)存規(guī)格和數(shù)量會小于手機(jī)或PC,但需要的存儲容量可能會很大眼鏡。市場上目前的共識是預(yù)計2026年和2027年,內(nèi)存價格會波動性上漲。全行業(yè)都需要去面對一個現(xiàn)實(shí),內(nèi)存供應(yīng)是有的,但價格會很高昂。

一、20億參數(shù)模型已有很好推理表現(xiàn)眼鏡,小型語言模型精度會大幅提升

驍龍可穿戴平臺至尊版采用3nm制程工藝,搭載專用Hexagon NPU與低功耗eNPU雙核AI加速架構(gòu),支持在端側(cè)直接運(yùn)行多達(dá)20億參數(shù)的模型,首個token生成時間壓縮至0.2秒眼鏡。

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為什么是20億參數(shù)?卡圖贊說,運(yùn)行在小型設(shè)備上的20億參數(shù)模型已經(jīng)有很好的推理表現(xiàn)眼鏡。當(dāng)前一些操作系統(tǒng)已預(yù)集成了具備高效推理能力的嵌入式模型。高通也在與模型廠商合作,推動面向NPU的模型優(yōu)化。

他相信在小型設(shè)備上部署優(yōu)質(zhì)推理模型有廣闊空間,未來小型語言模型的精度會大幅提升,可更充分地利用端側(cè)算力眼鏡

“每當(dāng)一個前沿大模型發(fā)布后,僅需6個月,一個100億參數(shù)量級的模型就能達(dá)到與6個月前的大模型幾乎相同的精度眼鏡?!笨▓D贊談道,“當(dāng)這類模型問世時,我們可以將其適配到終端側(cè)運(yùn)行,比如PC、手機(jī)、獨(dú)立計算單元、汽車和機(jī)器人,充分利用終端側(cè)NPU算力。”

不過,畢竟AI可穿戴設(shè)備內(nèi)存空間有限,要運(yùn)行較大的模型,仍需與PC、手機(jī)或獨(dú)立計算單元相連接,以獲得更大的算力支持眼鏡。

二、三級分流處理AI計算任務(wù)眼鏡,不斷提升設(shè)備續(xù)航時長

高通正在嘗試構(gòu)建一種“good-better-best”處理模式,分為良好、更佳、最佳三級,第一級由小型語言模型在終端側(cè)完成回答,第二級是將任務(wù)分流到手機(jī)、PC或其他獨(dú)立計算單元進(jìn)行處理,第三級是將任務(wù)上傳到云端處理眼鏡

(1)本地直接運(yùn)行20億參數(shù)的模型眼鏡,執(zhí)行調(diào)整設(shè)置、快速回答、快速檢索、簡單優(yōu)化照片等非重負(fù)載任務(wù),時延超低;

(2)查詢等較復(fù)雜的任務(wù)被分流至通過藍(lán)牙/Wi-Fi連接的智能手機(jī)等更強(qiáng)算力設(shè)備上眼鏡,可運(yùn)行70億到100億參數(shù)的模型,在離線狀態(tài)下立即回答問題;

(3)更復(fù)雜的任務(wù)交給云端處理,用戶可能需要稍作等待眼鏡。

這套分級模式通過把不同能力的終端組成一張協(xié)同網(wǎng)絡(luò),將計算任務(wù)交給最合適的節(jié)點(diǎn)來完成,從而實(shí)現(xiàn)對高算力、低延遲、安全可控的兼顧,并且能讓設(shè)備的續(xù)航時間變得更長眼鏡。

據(jù)卡圖贊分享,搭載驍龍平臺的可穿戴設(shè)備功耗非常低,因?yàn)椴捎玫男酒M架構(gòu)各項(xiàng)功能均設(shè)計在約1W的功率水平運(yùn)行,無論是攝像頭還是NPU都能在極低功耗狀態(tài)下獨(dú)立工作,運(yùn)行時無需喚醒芯片的其他組件眼鏡。目前搭載其芯片組的AR眼鏡可實(shí)現(xiàn)約8小時的續(xù)航。

高通還致力于將所有芯片組件和元器件集成至一個模塊中,從而縮小芯片體積眼鏡。這樣整個芯片主板只需占用鏡框一個很小的角落,剩余空間可以用于容納電池,設(shè)備的續(xù)航時間就有望延長到16~20小時。

三、構(gòu)建端側(cè)AI的信任基礎(chǔ)眼鏡,鼓勵采用私有云備份

端側(cè)AI的核心價值主張之一是隱私眼鏡。用戶數(shù)據(jù)不離開本地,不經(jīng)過第三方服務(wù)器。但這帶來了一個現(xiàn)實(shí)問題:設(shè)備丟失或更換時,AI助手學(xué)習(xí)的個性化能力是否需要重新適應(yīng)用戶習(xí)慣?

對此,高通給出的方案是既倡導(dǎo)端側(cè)數(shù)據(jù)隱私,也鼓勵私有云備份眼鏡

用戶可將個人數(shù)據(jù)以及AI助手的個性化使用習(xí)慣備份到私有云,這些數(shù)據(jù)經(jīng)過加密處理,僅限用戶本人通過密鑰專屬訪問眼鏡。無論是OEM廠商還是云服務(wù)供應(yīng)商均不持有該密鑰。

這種私有云空間完全由用戶掌控眼鏡。換機(jī)時,完整的AI能力、個人數(shù)據(jù)及使用習(xí)慣模型都能無縫遷移,讓AI助手對用戶的記憶不會中斷。

實(shí)現(xiàn)跨終端的無縫流轉(zhuǎn),主要有兩種方案:一是高通技術(shù)公司提供參考設(shè)計平臺和軟件解決方案,二是OEM廠商直接在自家產(chǎn)品矩陣打通跨設(shè)備協(xié)同眼鏡。

卡圖贊舉了一個跨終端流轉(zhuǎn)的生動例子:佩戴AI可穿戴設(shè)備、口袋里有手機(jī)、開著聯(lián)網(wǎng)汽車的用戶,可以在開車時直接說“幫我打開微信,找到某某某的地址”,其可穿戴設(shè)備就會和手機(jī)相連,在微信里找到地址,再發(fā)給汽車,由汽車自動導(dǎo)航,全程免手動操作眼鏡。

四、眼鏡只是入口之一眼鏡,多種個人AI設(shè)備協(xié)同能帶來更好體驗(yàn)

AI眼鏡在2025至2026年間成為行業(yè)熱點(diǎn),眾多廠商將其視為繼智能手機(jī)之后的下一個主流終端形態(tài)眼鏡

卡圖贊認(rèn)為,眼鏡是個人AI設(shè)備的一個好切入點(diǎn),因?yàn)楹芏嗳吮緛砭痛餮坨R,但對于不戴眼鏡的用戶來說,胸針、掛墜、帶攝像頭的耳機(jī)、智能首飾等設(shè)備同樣能完成記錄、錄音錄像、視覺處理等交互眼鏡。

“我認(rèn)為提供多種形態(tài)的終端類型選擇是件好事,可以讓消費(fèi)者自由選擇眼鏡?!彼劦溃爸灰@個AI助手能幫用戶解決痛點(diǎn),比如你每天不用掏出30次手機(jī)去查東西或打開應(yīng)用,而是只需要和眼鏡或可穿戴設(shè)備進(jìn)行對話就能節(jié)省時間,那它就解決了問題。”

他相信通過2-3種終端的協(xié)同配合,可以給用戶帶來更出色的體驗(yàn)眼鏡。比如智能手表可以提供心率、步數(shù)等健康數(shù)據(jù),與AI眼鏡形成聯(lián)動,在用戶詢問眼鏡識別到的食材攝入熱量建議時,調(diào)出卡路里攝入量和運(yùn)動數(shù)據(jù)來參考。

結(jié)語:打通智能、感知、連接與高效計算眼鏡,個人AI將重新定義“穿戴”的邊界

高通在MWC 2026的整體敘事高度連貫,從個人AI、5G、Wi-Fi 8解決方案到6G未來愿景,都是在為“以用戶為中心的生態(tài)”提供技術(shù)支撐眼鏡

邁向萬物智聯(lián)的個人AI時代,還依賴多個條件的成熟:模型小型化的精度進(jìn)步、OEM廠商的多形態(tài)布局、開發(fā)者的端側(cè)遷移意愿、消費(fèi)者對新交互方式的接受,以及內(nèi)存等基礎(chǔ)零部件的成本回落眼鏡。

目前整個消費(fèi)電子行業(yè)都需要面對內(nèi)存供應(yīng)有限但價格高企的現(xiàn)實(shí)眼鏡。更多內(nèi)存意味著更強(qiáng)的端側(cè)AI能力,但也直接推高設(shè)備成本,壓制消費(fèi)者換機(jī)與新品類的普及速度。

此外,免手動操作的跨設(shè)備協(xié)同、個性化AI持續(xù)陪伴都需要用戶養(yǎng)成習(xí)慣和對托個人數(shù)據(jù)的信賴,這對普通消費(fèi)者來說,未必是低門檻眼鏡

盡管前方挑戰(zhàn)重重,但毋庸置疑的是,跨終端協(xié)同的個人AI體驗(yàn)、更豐富的個人AI設(shè)備品類,將讓AI走出手機(jī)屏幕,搭建一套以用戶為中心的分布式AI生態(tài)眼鏡。這有望重新定義“穿戴”的邊界,帶給人們前所未有的效率提升,讓個人數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)更好地為智慧生活提供便利和樂趣。

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