智东西1月9日消息,CES 2026开幕前夕,移动芯片巨头高通发布了PC、汽车、机器人和物联网领域的一系列重磅新品,横跨个人AI和物理AI,包括骁龙X系列新品骁龙X2 Plus、AI算力700 TOPS的高通跃龙IQ10处理器等。
高通执行副总裁兼首席营销官莫珂东(Don McGuire)提到,高通正将AI从边缘侧扩展到云端,AI会是一个“以用户为中心的生态”,AI不仅包括个人AI,也包括物理AI。
CES开幕现场,智东西总编辑张国仁在CES高通展台现场与高通全球副总裁、高通中国研发负责人徐晧进行了交流,接下来我们将带你一文看尽高通今年CES的精华干货和深入行业思考。
▲智东西总编辑张国仁(左)与高通全球副总裁、高通中国研发负责人徐晧(右)
PC领域,骁龙X2 Plus平台重点聚焦快速响应、灵敏便携、多天电池续航等特性,目标人群是专业人士、新锐创作者和日常用户,其在处理数据密集型分析任务、创意设计、视频通话等任务时,可以无缝切换。
这款产品是高通扩展Windows 11 AI+ PC产品线的重要布局。据了解,OLED厂商的部分终端产品预计将于2026年上半年上市。
具体性能方面,骁龙X2 Plus采用了第三代Oryon CPU,其单核性能相比前代提升高达35%,功耗相比前代降低43%。集成的高通Hexagon NPU具备80 TOPS AI算力,可以更好地支持智能体体验和多任务处理。
机器人领域,高通推出了下一代机器人完整技术栈架构,集成硬件、软件和复合AI,发布了其最新的高性能机器人处理器高通跃龙IQ10系列,单芯片算力可达700 TOPS,面向工业级自主移动机器人(AMR)和先进的全尺寸人形机器人。
这一通用型机器人架构依托高通在能效、可扩展性以及边缘AI性能方面的技术专长,结合了视觉语言动作模型(VLA)和视觉语言模型(VLM)等端到端AI模型,支持感知和运动规划,从而赋能泛化操作能力以及人与机器人交互。
简单来说,在人形机器人生态从研发到产品落地的每一个技术环节,高通均有技术布局。
徐晧提到,当前人形机器人赛道火热,高通看到VLA所涉及的各类多模态模型对芯片算力提出了更高需求,这是高通要解决的问题之一;其次,机器人执行各类复杂任务,功耗控制极为关键,低功耗是IQ10的特点之一;第三是价格,这是人形机器人想要大规模商用必须要解决的问题,IQ10相比同算力级别产品有价格优势。
CES现场,我们看到了搭载高通跃龙IQ9系列的VinMotion Motion 2人形机器人,加速进化Booster K1极客版机器人也亮相高通展台。
搭载跃龙IQ10的机器人可以根据面前水果的颜色进行分类摆盘,整个执行过程都是端到端的。
对于机器人赛道场景需求碎片化的问题,徐皓提到,一般来说有两种解决方案,一个是在现实中“教会”机器人去做指定事情,第二种是通过仿真环境搭建世界3D模型,让机器人理解物理世界规律,这样才能更好地学会更多技能。未来机器人在仿真环境中训练的比重会越来越高。
汽车方面,零跑汽车与高通联合宣布了全球首款搭载骁龙座舱平台至尊版和Snapdragon Ride平台至尊版的跨域融合解决方案。
该跨域控制器基于双芯片组架构,可以提供强劲性能、精简汽车电子系统、降低系统复杂度,并赋能整车实现更先进的AI能力,该平台可同时运行座舱全模态AI大模型与驾驶辅助VLA多模态模型。
具体来看,该系统支持至多8块显示屏、支持至多18路音频输出,基于其面向服务的架构(SOA),能提供200余项模块化能力。驾驶辅助方面,系统支持13路摄像头以及激光雷达、车载毫米波雷达、超声波雷达等多类型传感器,可实现L2级驾驶辅助。
在物联网领域,高通发布了新的跃龙Q系列处理器。在过去18个月中,通过对Augentix、Arduino、Edge Impulse、FocusAI和Foundries.io的收购,并结合新的服务和开发者相关产品与支持,高通如今能够提供覆盖快速原型开发、规模化部署以及在边缘侧集成AI能力的完整解决方案。
具体到产品,高通跃龙Q-8750是高通迄今为止最先进的物联网处理器,可以为无人机、媒体中枢设备及多视角视觉系统提供终端侧AI能力。
其AI引擎算力77 TOPS,支持INT4/8/16和FP16精度,可实现实时推理,支持在终端侧运行高达110亿参数的大语言模型。该处理器支持12路物理摄像头以及三路4800万像素ISP。
高通跃龙Q-7790侧重应用于摄像头和AI电视等日常设备,具备24 TOPS终端侧AI算力,支持双4K60显示输出、4K60编码以及4K120视频解码,包括AV1硬件解码。
结语:高通成物理AI时代系统架构师,编织万物智能进化的网络
端侧AI高速发展的今天,高通再次向PC、汽车、物联网、机器人领域抛出重磅新品,从硬件芯片、软件工具到生态提供全栈解决方案,其在移动芯片领域的长期积累成为其突出优势。
高通不仅展示了其在端侧AI领域的领导力,更扮演着物理AI时代系统架构师的角色,最终高通编织的是一张驱动万物智能进化的网络,让AI跨越形态边界,转化为可感知、可交互的现实行动力。
未来,AI从数字世界走向物理世界,AI从加速走向人们的日常生活,从AI手机到AIoT,高通显然瞄准的是更广阔的AI蓝海。
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