對話高通執行副總裁：很快發布XR眼鏡至尊版芯片，揭秘可穿戴設備續航延長秘方

智東西
作者 ZeR0
編輯 漠影

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

據他分享，未來驍龍所有業務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。

▲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期間發布，這是全球首款可跨WearOS by Google、Android和Linux系統運行的個人AI可穿戴平臺，也是高通首次將旗艦級“至尊版”品牌引入可穿戴領域。首批搭載該平臺的商用終端預計將于未來幾個月內上市。

高通亦在MWC展臺上展出了搭載驍龍平臺的智能手機、AI PC、XR/MR設備、智能手表、智能耳機、AI機器人等廣泛消費電子終端產品。

▲高通MWC 2026展臺個人AI展區一隅

卡圖贊認為，在AI可穿戴設備上不會出現某一款應用一騎絕塵的情況，真正的“殺手級應用”是設備本身的能力，讓用戶無需掏出手機、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，執行實時翻譯、信息講解、地圖導航等任務，把答案直接反饋給你。

他坦言，內存價格會影響所有的消費電子設備市場，個人AI設備需要的DDR內存規格和數量會小于手機或PC，但需要的存儲容量可能會很大。市場上目前的共識是預計2026年和2027年，內存價格會波動性上漲。全行業都需要去面對一個現實，內存供應是有的，但價格會很高昂。

一、20億參數模型已有很好推理表現，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，支持在端側直接運行多達20億參數的模型，首個token生成時間壓縮至0.2秒。

為什么是20億參數？卡圖贊說，運行在小型設備上的20億參數模型已經有很好的推理表現。當前一些操作系統已預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的模型優化。

他相信在小型設備上部署優質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算力。

“每當一個前沿大模型發布后，僅需6個月，一個100億參數量級的模型就能達到與6個月前的大模型幾乎相同的精度。”卡圖贊談道，“當這類模型問世時，我們可以將其適配到終端側運行，比如PC、手機、獨立計算單元、汽車和機器人，充分利用終端側NPU算力。”

不過，畢竟AI可穿戴設備內存空間有限，要運行較大的模型，仍需與PC、手機或獨立計算單元相連接，以獲得更大的算力支持。

二、三級分流處理AI計算任務，不斷提升設備續航時長

高通正在嘗試構建一種“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完成回答，第二級是將任務分流到手機、PC或其他獨立計算單元進行處理，第三級是將任務上傳到云端處理。

（1）本地直接運行20億參數的模型，執行調整設置、快速回答、快速檢索、簡單優化照片等非重負載任務，時延超低；

（2）查詢等較復雜的任務被分流至通過藍牙/Wi-Fi連接的智能手機等更強算力設備上，可運行70億到100億參數的模型，在離線狀態下立即回答問題；

（3）更復雜的任務交給云端處理，用戶可能需要稍作等待。

這套分級模式通過把不同能力的終端組成一張協同網絡，將計算任務交給最合適的節點來完成，從而實現對高算力、低延遲、安全可控的兼顧，并且能讓設備的續航時間變得更長。

據卡圖贊分享，搭載驍龍平臺的可穿戴設備功耗非常低，因為采用的芯片組架構各項功能均設計在約1W的功率水平運行，無論是攝像頭還是NPU都能在極低功耗狀態下獨立工作，運行時無需喚醒芯片的其他組件。目前搭載其芯片組的AR眼鏡可實現約8小時的續航。

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。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，設備的續航時間就有望延長到16~20小時。

三、構建端側AI的信任基礎，鼓勵采用私有云備份

端側AI的核心價值主張之一是隱私。用戶數據不離開本地，不經過第三方服務器。但這帶來了一個現實問題：設備丟失或更換時，AI助手學習的個性化能力是否需要重新適應用戶習慣？

對此，高通給出的方案是既倡導端側數據隱私，也鼓勵私有云備份。

用戶可將個人數據以及AI助手的個性化使用習慣備份到私有云，這些數據經過加密處理，僅限用戶本人通過密鑰專屬訪問。無論是OEM廠商還是云服務供應商均不持有該密鑰。

這種私有云空間完全由用戶掌控。換機時，完整的AI能力、個人數據及使用習慣模型都能無縫遷移，讓AI助手對用戶的記憶不會中斷。

實現跨終端的無縫流轉，主要有兩種方案：一是高通技術公司提供參考設計平臺和軟件解決方案，二是OEM廠商直接在自家產品矩陣打通跨設備協同。

卡圖贊舉了一個跨終端流轉的生動例子：佩戴AI可穿戴設備、口袋里有手機、開著聯網汽車的用戶，可以在開車時直接說“幫我打開微信，找到某某某的地址”，其可穿戴設備就會和手機相連，在微信里找到地址，再發給汽車，由汽車自動導航，全程免手動操作。

四、眼鏡只是入口之一，多種個人AI設備協同能帶來更好體驗

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

卡圖贊認為，眼鏡是個人AI設備的一個好切入點，因為很多人本來就戴眼鏡，但對于不戴眼鏡的用戶來說，胸針、掛墜、帶攝像頭的耳機、智能首飾等設備同樣能完成記錄、錄音錄像、視覺處理等交互。

“我認為提供多種形態的終端類型選擇是件好事，可以讓消費者自由選擇。”他談道，“只要這個AI助手能幫用戶解決痛點，比如你每天不用掏出30次手機去查東西或打開應用，而是只需要和眼鏡或可穿戴設備進行對話就能節省時間，那它就解決了問題。”

他相信通過2-3種終端的協同配合，可以給用戶帶來更出色的體驗。比如智能手表可以提供心率、步數等健康數據，與AI眼鏡形成聯動，在用戶詢問眼鏡識別到的食材攝入熱量建議時，調出卡路里攝入量和運動數據來參考。

結語：打通智能、感知、連接與高效計算，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”提供技術支撐。

邁向萬物智聯的個人AI時代，還依賴多個條件的成熟：模型小型化的精度進步、OEM廠商的多形態布局、開發者的端側遷移意愿、消費者對新交互方式的接受，以及內存等基礎零部件的成本回落。

目前整個消費電子行業都需要面對內存供應有限但價格高企的現實。更多內存意味著更強的端側AI能力，但也直接推高設備成本，壓制消費者換機與新品類的普及速度。

此外，免手動操作的跨設備協同、個性化AI持續陪伴都需要用戶養成習慣和對托個人數據的信賴，這對普通消費者來說，未必是低門檻。

盡管前方挑戰重重，但毋庸置疑的是，跨終端協同的個人AI體驗、更豐富的個人AI設備品類，將讓AI走出手機屏幕，搭建一套以用戶為中心的分布式AI生態。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，讓個人數據流轉更好地為智慧生活提供便利和樂趣。