智器材3月6日报路 ，在MWC 2026期间 ，高通执行副总裁阿力克斯·卡图赞（Alex Katouzian）与智器材等媒体进行了深刻互换 ，泄漏接下来几个月将推出面向XR/AR眼镜的至尊版产品。
其中 ，骁龙可穿戴平台至尊版在本届世界移动通讯大会MWC 2026期间颁布 ，这是全球首款可跨WearOS by Google、Android和Linux系统运行的幼我AI可穿戴平台 ，也是高通初次将旗舰级“至尊版”品牌引入可穿戴领域。首批搭载该平台的商用终端预计将于将来几个月内上市。
卡图赞以为 ，在AI可穿戴设备上不会出现某一款利用一骑绝尘的情况 ，真正的“杀手级利用”是设备自身的能力 ，让用户无需掏出手机、打开app、手动打字 ，只有语音提问 ，AI就能自主鉴别你在看的器材 ，执行实时翻译、信息解说、地图导航等工作 ，把答案直接反馈给你。
他坦言 ，内存价值会影响所有的消费电子设备市场 ，幼我AI设备必要的DDR内存规格和数量会幼于手机或PC ，但必要的存储容量可能会很大。市场上目前的共识是预计2026年和2027年 ，内存价值会颠簸性上涨。全行业都必要去面对一个现实 ，内存供给是有的 ，但价值会很高昂。
骁龙可穿戴平台至尊版选取3nm造程工艺 ，搭载专用Hexagon NPU与低功耗eNPU双核AI加快架构 ，支持在端侧直接运行多达20亿参数的模型 ，首个token天生功夫压缩至0.2秒。
为什么是20亿参数？卡图赞说 ，运行在幼型设备上的20亿参数模型已经有很好的推理阐发。当前一些操作系统已预集成了具备高效推理能力的嵌入式模型。高通也在与模型厂商合作 ，推动面向NPU的模型优化。
“每当一个前沿大模型颁布后 ，仅需6个月 ，一个100亿参数量级的模型就能达到与6个月前的大模型险些一样的精度。”卡图赞谈路 ，“倒剽类模型问世时 ，我们能够将其适配到终端侧运行 ，好比PC、手机、独立推算单元、汽车和机械人 ，充分利用终端侧NPU算力。”
高通在尝试构建一种“good-better-best”处置模式 ，分为优良、更佳、最佳三级 ，第一级由幼型说话模型在终端侧实现回覆 ，第二级是将工作分流得手机、PC或其他独立推算单元进行处置 ，第三级是将工作上传到云端处置。
（2）查问等较复杂的工作被分流至通过蓝牙/Wi-Fi衔接的智能手机等更强算力设备上 ，可运行70亿到100亿参数的模型 ，在离线状态下当即回覆问题 ；
这套分级模式通过把分歧能力的终端组成一张协同网络 ，将推算工作交给最相宜的节点来实现 ，从而实现对高算力、低延长、安全可控的两全 ，并且能让设备的续航功夫变得更长。
据卡图赞分享 ，搭载骁龙平台的可穿戴设备功耗极度低 ，由于选取的芯片组架构各项职能均设计在约1W的功率水平运行 ，无论是摄像头还是NPU都能在极低功耗状态下独立工作 ，运行时无需唤醒芯片的其他组件。目前搭载其芯片组的AR眼镜可实现约8幼时的续航。
高通还致力于将所有芯片组件和元器件集成至一个�？橹� ，从而缩幼芯片体积。这样整个芯片主板只需占用镜框一个很幼的角落 ，渣滓空间能够用于包容电池 ，设备的续航功夫就有望耽搁到16~20幼时。
端侧AI的主题价值主张之一是隐衷。用户数据不脱离本地 ，不经过第三方服务器。但这带来了一个现实问题：设备迷失或更换时 ，AI副手进建的个性化能力是否必要沉新适利用户习惯？
用户可将幼我数据以及AI副手的个性化使用习惯备份到私有云 ，这些数据经过加密处置 ，仅限用户自己通过密钥专属接见。无论是OEM厂商还是云服务供给商均不持有该密钥。
这种私有云空间齐全由用户掌控� ；换� ，齐全的AI能力、幼我数据及使用习惯模型都能无缝迁徙 ，让AI副手对用户的影象不会中断。
实现跨终端的无缝流转 ，重要有两种规划：一是高通技术公司提供参考设计平台和软件解决规划 ，二是OEM厂商直接在自家产品矩阵买通跨设备协同。
卡图赞举了一个跨终端流转的活泼例子：佩带AI可穿戴设备、口袋里有手机、开着联网汽车的用户 ，能够在开车时直接说“助我打开微信 ，找到某某某的地址” ，其可穿戴设备就会和手机相连 ，在微信里找到地址 ，再发给汽车 ，由汽车自动导航 ，全程免手动操作。
卡图赞以为 ，眼镜是幼我AI设备的一个好切入点 ，由于好多人正本就戴眼镜 ，但对于不戴眼镜的用户来说 ，胸针、挂坠、带摄像头的耳机、智能首饰等设备同样能实现纪录、灌音录像、视觉处置等交互。
“我以为提供多种状态的终端类型选择是件功德 ，能够让消费者自由选择。”他谈路 ，“只有这个AI副手能助用户解决痛点 ，好比你每天不用掏出30次手机去查器材或打开利用 ，而是只必要和眼镜或可穿戴设备进行对话就能节俭功夫 ，那它就解决了问题。”
他相信通过2-3种终端的协同共同 ，能够给用户带来更杰出的履历。好比智能腕表能够提供心率、步数等健全数据 ，与AI眼镜形成联动 ，在用户询问眼镜鉴别到的食材摄入热量建议时 ，调出卡路里摄入量和活动数据来参考。
迈向万物智联的幼我AI时期 ，还依赖多个前提的成熟：模型幼型化的精度进取、OEM厂商的多状态布局、开发者的端侧迁徙意愿、消费者对新交互方式的接受 ，以及内存等基础零部件的成本回落。
目前整个消费电子行业都必要面对内存供给有限但价值高企的现实。更多内存意味着更强的端侧AI能力 ，但也直接推高设备成本 ，压造消费者换机与新品类的遍及快率。
此表 ，免手动操作的跨设备协同、个性化AI持续陪同都必要用户养成习惯和对托幼我数据的信任 ，这对通常消费者来说 ，不定是低门槛。
只管前方挑战沉沉 ，但毋庸置疑的是 ，跨终端协同的幼我AI履历、更丰硕的幼我AI设备品类 ，将让AI走出手机屏幕 ，搭建一套以用户为中心的散布式AI生态。这有望沉新界说“穿戴”的天堑 ，带给人们前所未有的效能提升 ，让幼我数据流转更好地为智慧生涯提供方便和乐趣。
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