2025骁龙峰会首日，成为AI（人工智能）的“论道场”。高通公司总裁兼CEO安蒙在美国夏威夷会场阐述驱动AI未来发展的六大趋势，高通公司首席运营官兼首席财务官Akash Palkhiwala在北京会场讲述边缘AI的三个新领域，中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤介绍了AI大模型的五个发展方向。其中，AI智能体（AI Agent）成为高频名词，安蒙更是抛出了“Agent-centric（以智能体为中心）”的概念，直言智能体将成为智能体验的中心，并带来消费者设备选择、技术架构、APP工作模式的深刻变化。
安蒙阐述“以智能体为中心”
六大趋势驱动AI发展
在骁龙峰会的夏威夷会场，安蒙花了相当长的时间阐释推动AI发展的六个关键趋势，并表示：“六个趋势相辅相成，只要您认同其中一点，最终都会得出相同的结论——AI终将走向边缘端。”
安蒙讲述驱动AI未来发展的六大趋势
趋势一是人工智能成为全新的用户界面（UI）。从PC时代到智能手机普及的几十年，用户始终在适应和学习如何操作计算设备。在AI的赋能下，计算设备开始学习如何主动理解用户。当AI能够解析用户的语音以及用户所看见的事物、所处的情境，甚至用户输入的任何文字都能够被视为给大模型的指令时，人机交互的本质就发生了深刻变革。“这意味着用户界面走向‘以人为核心’，主动适应用户需求，并在用户所处的位置完成信息处理。由于用户界面始终与人同在，边缘处理能力便成为刚需。在AI时代，骁龙（Snapdragon）将始终伴随用户左右。”安蒙表示。
二是用户体验的核心已转向智能体AI。曾经，智能眼镜、手表、耳机等可穿戴设备主要作为延伸手机功能的载体。当AI能够理解人类意图，可穿戴设备就能够直接与AI智能体交互，重新定义移动体验。智能手机不会消失，但是我们将迎来以智能体AI为核心的时代。
“这将构成‘以用户为中心的生态系统’。由于AI智能体技术极具个性化，当这些（可穿戴）设备协同工作时，将创造出有史以来最贴近用户需求的技术体验。另外值得关注的是，在这种生态下，水平平台架构将优于垂直平台。因为用户早就有了偏好的眼镜、首饰和手表款式，其消费惯性早已形成。此外，应用程序也将进化成为‘智能体应用（agentic apps）’，具备预判需求、主动服务的能力。”安蒙说道。
三是计算架构迎来变革。 AI智能体将承载海量情境信息，包括记忆用户偏好、理解屏幕内容、解析视觉场景等，这需要打造智能体赋能的调制解调器、革新内存架构以突破内存和算力瓶颈，并为AI打造低功耗、高性能的处理器。“在AI无处不在、持续运行的场景下。系统需要理解用户的意图，在云端完成开发后，能直接在边缘侧简单运行，且必须具备情境感知能力。这正是我们的使命，也是骁龙即将开启的下个阶段，以符合预期的方式，通过技术升级实现AI愿景。”安蒙表示。
四是模型向混合架构演进。在AI技术迭代的过程中，无论是混合专家模型，蒸馏、推理机制、思维链等技术，或是改变模型架构的压缩与量化技术，都展现出模型集群正作为一个整体系统协同工作的趋势。全球领先企业的主流模型已按照"云边协同"的理念设计，能够高效分配任务。云端承担摄入海量数据、模型训练与微调等任务，边缘侧则负责数据采集、实时响应、快速决策及模型优化，充分释放终端设备的计算潜力。
五是边缘数据相关性增强。当前模型训练主要依赖互联网上的公开数据，但随着新一代边缘设备出现，模型将理解用户的语言、文字、情境与视觉信息，未来用于训练的数据规模将让现有数据量相形见绌。“我们应该以‘动态自适应智能网络’的思维来部署AI，这个概念有些复杂，但这是我们正在构建的智能网络图景，其前景令人振奋。”安蒙说道。
六是未来感知网络。连接技术是云边协同的命脉，6G作为下一代连接技术，其设计初衷就是为云端与边缘设备构筑桥梁。6G不仅带来传输速率、带宽和数据容量的跃升，更是一个具备智能感知能力的网络，这对于边缘AI至关重要。连接边缘与云的智能网络，将催生全新的应用场景，不仅融合物理世界与数字世界，更将创造前所未有的体验。高通早已开始6G研发，正在为6G部署进行准备，预计最早在2028年推出6G预商用设备。
边缘AI的三个新赛道
高通公司首席财务官兼首席运营官Akash Palkhiwala表示，高通正专注于边缘智能的三个新领域：个人AI、物理AI与工业AI。
在Akash的构想中，个人AI设备是眼镜、手表、吊坠、胸针或耳戴设备等可穿戴设备。此类设备能见你所见、闻你所闻，用户能够像与人对话一样同它们进行交流。它们不再是手机的配件，而是提供个性化AI体验的独立设备。他表示，全球领先的设备厂商正在采用高通芯片实现这种体验，期待与中国生态伙伴携手并进。
对于物理AI，Akash认为其首要应用是支持驾驶辅助功能的汽车，目前已经走向规模化应用，下一阶段则是机器人与人形机器人，可以将其理解为"如变形金刚般站立起来的汽车"。“我们会将为汽车领域开发的解决方案延伸至机器人领域，并已做好充分准备，期待与在座各位共同实现这一愿景。”Akash说道。
工业AI，则被他描述为“可能是最不被大众熟知但长期潜力最大的领域”。以零售场景为例，工业设备中部署了大量传感器，产生的海量数据却尚未被有效利用。“摄像头就是个典型例子，为何不在每个摄像头上部署AI，实时分析数据流并做出决策？这仅仅是一个开端。未来每个工业边缘设备——无论是制造工厂、配送中心还是零售场景中的传感器，都将具备AI能力，我们愿在此过程中扮演关键角色。”
Akash宣布AI加速计划
面向中国势头强劲的边缘AI市场，Akash现场宣布启动"AI加速计划"，携手中国生态伙伴从三个维度扩展边缘智能应用。一是在智能手机上实现更多AI赋能的功能和优化；二是将智能体AI的体验引入更多终端；三是与中国的模型提供商和开发者合作，共同推动更多AI应用案例的探索与落地。来自GTI（TD-LTE全球发展倡议）、中国电信、中国移动、中国联通、小米、荣耀、vivo、OPPO等国际组织和企业的代表共同上台见证。
AI大模型的五个发展方向
AI大模型正在快速演进，并重塑产业结构。中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤指出，AI大模型有五个发展方向。一是多模态智能，包括语言、文字、视频，激光雷达点云、三维及四维的时空信息，以及蛋白质、细胞、DNA等生物信息，都属于不同的、可以符号化的模态；二是自主智能，也就是智能体。给予智能体一个目标，它可以自主规划路径，在开发代码、调动工具、优化路径的过程中不断试错、升级，最后达到既定目标；三是边缘智能，如今大部分大模型部署在云端，产业界正在思考和尝试将大模型部署到不同的端侧，以实现低功耗、低延时、低成本和更高的效率。四是物理智能，也就是将大模型应用到物理世界，包括无人机、机器人、无人机和工厂，以及交通、通信、电网、电站和其他物理基础设施；五是更为长远的生物智能，推动大模型走向生物体和生命体的连接与控制。
张亚勤表示，新一代人工智能，将带来巨大的产业机遇。PC互联时代的技术架构是“Intel x86+Windows+浏览器＋应用”；移动互联时代，“ARM +iOS/Andriod+应用商店+APP”成为主流。而人工智能时代，基础大模型变成操作系统，将构成“GPU/CPU/XPU+基础大模型+IAAS+垂直模型+SAAS”的产业生态。
“移动互联的产业规模至少是PC互联的十倍，而人工智能时代的产业规模至少是100倍甚至更多。”张亚勤说道。