高通孟樸：中国AI产业推进加快，端侧生态需要协同创新

麦站管理员 50 2026-09-25 12:20:34

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<article><section data-type="rtext"><p>【环球网科技综合报道】仅9月22日一天，中国市场就发布了9款新车，其中7款***用高通解决方案。这个细节从一个侧面折射出高通解决方案在中国汽车市场的广泛应用，以及高通与中国产业链的合作日益深化。夏威夷当地时间9月23日，在2026骁龙峰会期间，高通公司中国区董事长孟樸就中国市场布局、端侧AI落地节奏、生态合作与研发投入、业务多元化等话题分享看法。交流中，孟樸表示，长期以来中国市场是高通业务发展的重要组成部分。随着中国AI终端、模型和应用生态加快发展，高通正在持续深化本地研发投入与产业合作；与此同时，跨终端智能体协同仍处于较早阶段，走向广泛应用尚需时间。</p><p><i class="pic-con"></p><p><em data-scene="strong">中国厂商推动旗舰节奏前移</em><em data-scene="strong">端侧</em><em data-scene="strong">AI</em><em data-scene="strong">进入加速</em><em data-scene="strong">创新</em><em data-scene="strong">期</em></p><p>高通旗舰芯片的发布时间，近年来从10月甚至更晚提前到9月下旬，与中国手机厂商希望在“十一”***期前推出旗舰产品的需求密切相关；2026年的发布时间又因中秋节安排进一步前移。孟樸总结道“高通旗舰SoC的发布时间与中国OEM厂商的新品发布节奏始终配合得非常紧密。”</p>
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            <p>在智能体端侧应用方面，孟樸认为行业仍处于早期阶段。他表示，过去几年高通一直在沟通一个观点：优秀的AI应用，未来必然是端、边、云协同的结果，不是单纯由某一类硬件终端来主导，而是以智能体为核心，在不同终端之间流转，最终服务于每一位用户。他判断，要真正实现各类智能体在不同终端之间协同并持续服务个人用户，可能要到2027年或2028年左右才会逐步落地，原因在于端侧AI本身仍是新事物，不同AI终端厂商发展各有侧重，跨厂商、跨设备的协作仍需时间。</p><p>尽管跨厂商、跨终端的智能体协同尚需时日，但中国市场的创新速度已经明显加快。孟樸观察到，今年各类AI终端明显增多，最初做AR、VR眼镜的厂商很多已转向AI眼镜，可穿戴设备包括智能指环等产品日益丰富，今年上海世界人工智能大会上有多家中国厂商发布AI手机。端侧模型能力也在快速提升：三、四年前高通演示的文生图模型约3B参数，去年支持7B、8B水平，本次峰会上高通联合阶跃星辰、无量火与江波龙，已在第六代骁***超级至尊版上落地30B参数的MoE模型。孟樸透露，已有互联网厂商在关注终端何时支持100B模型，高通也在兼顾不同类别终端的需求。</p><p>AI手机的发展路径呈现多元化趋势。孟樸以今年世界人工智能大会上的三款产品为例：荣耀Robot Phone代表传统手机厂商在现有智能手机基础上叠加AI能力，努比亚N***ix Ultra及其豆包手机代表硬件厂商与大模型公司合作模式，阶跃星辰STEPX Neo则代表大模型公司自行尝试硬件。“这几条路都不一样，现在判断哪一条路更好还为时太早。”他认为，最终还是会回到基本面——产品是否符合消费者需求，能否满足AI技术延伸，以及后续生态链是否完整。对于智能体体验何时向更广泛价位段普及，孟樸没有给出具体产品时间表。他强调："一个产品一定要先商业化，商业化以后才会想到规模化，这两个顺序不能倒过来。"</p><p><em data-scene="strong">生态合作适配大模型迭代</em><em data-scene="strong">中国研发团队持续扩容</em></p><p>端侧AI的落地不仅需要芯片能力，还需要大模型、终端厂商和应用开发者的协同。在中国市场，这种协同的工作量和复杂度正在显著增加，也对高通的生态合作和研发投入提出了更高要求。</p><p>中国市场的大模型数量众多、类型多样，每一个大模型都需要与终端进行适配。孟樸坦言，这部分工作量显著增加，对高通全球和中国团队都具有挑战性。“过去，智能手机完成适配后，可能9个月甚至12个月都无需再调整；而现在，大模型每3个月甚至更短时间内就会迭代一次。”</p><p>为应对这一变化，高通在中国较早推动产业链协同。去年骁龙峰会期间，高通在北京设立分会场并发起“AI加速***”，加入***的包括运营商、终端厂商和AI大模型厂商，各方形成共识共同推动AI在端侧落地。2024年高通发布AI Hub，为开发者提供面向骁龙和高通平台优化的AI模型库，开发者可获取、调用并集成这些模型在终端上部署运行。目前AI Hub在中国的落地已基本完成第一步，接下来将推动规模化应用。</p><p>研发投入方面，孟樸明确表示，高通在中国没有将研发体系独立运作的***。他解释，从跨国公司的角度来看，将中国团队与过去三四十年全球化所形成的研发体系和产业积累完全隔离开来既不现实，也不利于更好地服务中国客户。中国大模型生态具有很强的本地化特征，其他地区团队很难完全覆盖，因此面向中国大模型的开发与适配工作需要中国研发团队深度参与并承担重任。过去七八年，高通在中国的人员规模持续增长，2018年约有3000多名员工，目前已达6000多人。高通在北京和深圳增加了大量员工，并在多地建立研发中心，而这一切都是为了更好的支持中国本地模型和客户需求的适配。</p><p>孟樸认为，这一轮AI技术革命是中国产业界准备较为充分的一次，资金和人才等各方面都较早与全球保持同步，因此中国产业的推进速度很快。他以大模型和具身机器人为例，中国有很多企业布局具身机器人领域，高通与行业内知名度较高的多家具身机器人企业基本保持着合作，相关项目在全球范围内也取得进展。</p><p><em data-scene="strong">业务多元化推进</em><em data-scene="strong">汽车与</em><em data-scene="strong">AI</em><em data-scene="strong">推理成为增长新引擎</em></p><p>研发与生态的投入，最终要落到业务增长上。随着高通从手机芯片公司向多元化平台企业转型，中国市场在新业务版图中的角色也在发生变化。</p><p>高通在今年6月投资者大会上提出，到2029年公司营收结构预计将由智能手机业务、汽车加物联网业务、数据中心业务各占三分之一。孟樸介绍，传统上中国市场占高通整体营收约40%至50%，目前高通中国也基本贡献了公司一半的汽车业务营收，他希望数据中心业务发展起来后，中国市场占公司整体业务营收的比例能够维持不变。</p><p>汽车业务是孟樸最为看重的增长方向之一。高通在汽车领域最早做车载连接（T-BOX），至今已有20年，过去五六年在智能座舱领域建立了市场基础。驾驶辅助方面，高通并非最早进入的企业，但过去两年方案上车速度很快。“接下来智能网联车领域比较有看点的会是AI上车，而AI上车又跟智能座舱关系非常紧密，车里的智能座舱加上AI，这在往后几年会是很有意思的方向。”</p><p>除汽车外，AI推理应用的普及也被视为重要增长动力。孟樸表示，AI正从训练阶段逐步演进到能够在日常生活和工作中被广泛使用、为用户创造价值的推理应用阶段，这对CPU、NPU、GPU等异构计算能力以及端侧整体能力提出了更高要求，无论是终端侧、边缘侧还是云端，AI带来的机遇都有望推动增长。</p><p>成本压力是当前产业面临的共同挑战。孟樸分析，高通的成本压力主要来自两个层面：一是先进制程演进带来的单位成本上升，今年两款旗舰产品均***用2纳米制程，相较3纳米成本有所上升，高通通过率先商业化与快速规模化与供应商协同应对；二是存储等外部变量不可控，DRAM和NAND价格在一年内上涨四到五倍，对消费电子影响较大，尤其是低端机型。他判断，至少到明年年底，存储价格不会继续大幅上涨，但也不会迅速下跌，高价位仍将维持一段时间。“我自己是学技术出身，我坚定地相信，当成本上涨过快、过高时，往往也会倒逼技术和产品创新，推动行业寻找替代方案。”</p><p>在产品策略上，高通今年首次发布双旗舰——第六代骁***超级至尊版和至尊版。孟樸解释，一方面要展示当前技术能够达到的水平，给产业界树立参照；另一方面考虑到高成本，推出另一款更追求效率的旗舰产品，以更好地支持厂商客户。</p><p>孟樸在交流中多次提到一个判断：“端侧AI是人工智能发展必须落地的闭环。”当行业还在讨论云端大模型的参数竞赛时，高通已经把目光投向了端侧智能体的协同体验。同时，孟樸强调，真正优秀的AI应用，未来必然是端、边、云协同的结果。从旗舰芯片发布节奏配合中国厂商，到大模型适配团队持续扩容，从汽车AI座舱到各类智能终端，从边缘、数据中心到AI推理市场机遇，高通在中国市场的布局重点在于提供底层计算平台、模型适配能力和开发者工具，并与终端厂商、模型企业、运营商及行业合作伙伴共同推动端侧AI生态发展。两年前安蒙提出“AI是新的UI”，如今这一判断正逐步成为行业共识。在孟樸看来，未来竞争仍将回到技术和执行的基本面，技术领先始终是科技企业的立身之本；与此同时，产品是否符合用户需求、生态伙伴能否有效协同，以及创新能否首先完成商业化，将共同决定智能体体验能否进一步走向规模化。（心月）</p></section><img src='/image/161080-0' alt='高通孟樸：中国AI产业推进加快，端侧生态需要协同创新'>                            </div>

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