安蒙用一小时完整描绘了智能体如何渗透手机、PC、汽车、机器人、工业等全部终端和边缘领域，系统阐释了端侧性能与能效为何成为AI时代的核心竞争力，并以“计算连续体”为底座，解读高通如何从个性化体验到大规模推理，赋能智能体AI走向现实。

  演讲尾声的“One More Thing”引爆全场：高通宣布将于6月24日投资者日发布数据中心业务新品牌——DragonFly（高通飞龙），完成从可穿戴到数据中心的全域覆盖。

  开场视频展示了智能体时代的日常——早晨手机提醒温度、推荐衣着、推送每日简报。

  “我们正步入一个AI不再像工具般存在的世界。”安蒙说。智能体变革了人机交互关系，AI从冰冷工具变为主动伙伴，让你有更多时间去创造。

  安蒙首先感谢了台积电等合作伙伴。随后他说，今天演讲的核心任务是讲清：智能体AI的未来是什么，AI如何在所有设备上演进——因为这是一种全新的计算形态。

  两年前，高通在COMPUTEX提出“AI即新UI”，认为AI将重塑人机交互和所有个人计算设备架构。到2026年，这一愿景正变为现实。AI从最初仅回答指令、辅助人机协作，发展到能自主采取行动的阶段。

  安蒙举例描绘：未来家中会出现智能体，实时更新你的日程和工作事项，提示你决策。这不再是单向的命令-响应，而是主动服务。

  过去多年，手机是数字生活的中心，一切设备和生态围绕手机展开。安蒙指出，未来智能体将成为用户数字体验的中心，所有设备围绕智能体运转，设备本身退位为智能体的触点。“智能体不会被束缚在单一生态系统里；所有连接用户与智能体的事物，都会成为AI的入口。”

  “我在高通工作30多年，有一件事能确定——移动产业始终在一直在变化。”安蒙说。

  安蒙给出了一组数据：全球约60亿部手机、20亿台PC、5亿辆联网汽车、20亿台个人AI设备。而当把这些视为智能体的终端，这一个数字还只是起点。AI发展的下一阶段，边缘侧终端将扮演核心角色。

  随后他传递了一个关键信息：“今天的这些设备，并不是为智能体体验而设计的。”当智能体AI成为日常核心功能，人与设备的交互方式会彻底改变——现有设备都是为用户发起操作而设计，而智能体会自主运行。

  安蒙进一步拆解智能体的特征：持续运行、传递上下文、可靠安全地编排多项任务、自主完成这一切而无需人类持续干预；根据意图行动，理解人类目标；设定目标、拆解步骤、跨系统和数据集协调——包括本地数据、个人图谱数据及云端数据；规划、执行，用户负责验证，全过程持续互动。“从定义上讲，这需要全新的硬件，因为操作不再只是由用户发起。”

  “我再怎么强调功耗的重要性都不为过，”安蒙说，“想想你的手机——仅由你操作都很难撑一整天，加上智能体同时使用，功耗挑战更加严峻。”

  面向智能体AI时代的设备，需要性能强劲、高能效的CPU负责任务编排，高能效、高计算密度的NPU和GPU运行本地模型。安蒙同时强调，AI需要在云端与终端之间分布式部署，很快云端和边缘将融合成统一系统。设备需要依托NPU和GPU提供足够算力。

  “你需要传感器数据，上下文至关重要。没有上下文，智能体就没办法发挥作用。面向智能体AI的下一代设备，这些能力都必不可少。”

  在高通看来，个人设备需要全天候智能、聚焦用户相关的传感器和上下文、极致能效、高速连接；汽车和机器人需要在严苛环境下保持稳定算力，必要时可脱离网络独立运行；数据中心需要极大的推理规模和能效。

  安蒙强调，高通深耕移动行业数十年，早已习惯在计算能力增长与能源供应之间寻找平衡——在有限电池和体积下用有限能量提供足够算力。这一点在数据中心同样适用。高通是全球极少数能构建全功耗段覆盖的厂商：从功耗低于2毫瓦、搭载微功耗Wi-Fi的耳机，到数千瓦功率的数据中心设备。智能体AI芯片竞争的关键，在于可全栈扩展的专用计算方案——高通在手机、PC、汽车、机器人领域的每瓦性能领先，并将这一优势延伸至数据中心。

  此次COMPUTEX上，高通发布了入门级PC处理器骁龙C平台，面向300美元及以上价位的笔记本电脑，推动AI PC规模化。

  智能体已在手机、PC及新兴个人AI设备品类中逐步部署。安蒙强调，手机领域的变革将预示PC和别的设备的未来——智能体不依附于某一台设备，而是跟随用户移动。“当生态系统的核心不再是智能手机，而是智能体，智能体将贯穿所有设备。这就是高通定义2026年为智能体元年的原因。”

  安蒙举例，OpenClaw、Hermes已在骁龙平台运行，Claude Desktop原生运行在骁龙PC上。Perplexity Computer在构建连接终端的规划层，谷歌通过Gemini把智能体引入Android，微软也在推进相关布局，Humain等合作伙伴在开发完整的智能体操作系统。安蒙提到，OpenClaw刚推出时，许多消费者购买Mac Mini运行智能体——但未来大多数人只会带一部手机，而所有智能体能力都会在手机上实现。

  “未来的设备拥有双重属性——人类主动操作加智能体自主运行。手机的变革将影响笔记本电脑等所有个人设备，个人AI设备会加速规模化——比如智能眼镜贴近人的眼、口、耳，交互更自然。这不仅发生在个人计算领域，物理世界也在经历同样的变革。”

  安蒙表达了对于物理AI应用前景的兴奋。汽车、机器人、工业系统都将成为智能体AI的重要终端，时延和安全性以毫秒、毫米为单位衡量。

  在汽车场景中，安蒙提出两个层面的智能：座舱内与用户个性化交互的智能——你坐进车内，智能体从手机无缝延续到座舱屏幕；道路上的物理AI——通过摄像头、雷达、传感器和地图实现感知、规划、行动与导航。“两层智能最终会作为一体化系统运行。”软件定义汽车的概念将进一步演进为AI定义汽车。

  此次COMPUTEX，高通还发布了面向机器人的全栈参考设计——跃龙IQ10 RRD。安蒙指出，机器人融合了个人计算领域的传感与感知，和汽车行业的精度与安全性，必须设计为分层计算系统。三层架构：即时执行层——像人类本能动作，保持平衡、抓取反馈；动作执行层——达成目标步骤；逻辑推理层——规划与决策。高通融合了移动、个人计算、汽车和导航领域的技术，覆盖了自主移动机器人、工业机械臂、四足机器人、人形机器人、无人机等全品类。目前已与VinMotion、纽鼐机器人等展开合作。安蒙认为，机器人要实现规模化和合理价位，需要借鉴消费电子的高集成能力。

  工业领域方面，安蒙直言需求庞大而方案受限，重点是系统与技术的成熟度。视觉AI摄像头可监控安全合规、监测智慧城市交通流量，自主触发行动。从头盔、安全玻璃到工牌，全新设备形态无处不在，计算机视觉可本地或云端运行，实现看、理解、决策、行动全流程。“我们在零售、仓储、办公管理、楼宇、石油天然气、能源、智慧城市等领域已看到这一趋势。这对智能体AI来说，是巨大的机遇。”

  安蒙还指出，6G将改变整体格局。高通在MWC上将6G定义为“首个为AI时代设计的无线网络”，三大支柱：连接——极高速上行链路，支撑智能眼镜等应用，让每一个人都成为“行走的摄像头”；分布式计算——端-边-云协同，将AI推理灵活分配，追求高能效与低时延；感知——整个网络本身即为AI网络，射频信号作为物理AI输入用于模型训练，每一个无线连接相当于汽车无人驾驶的雷达，全球实时连接数以亿计。

  依托6G的连接、计算、感知，通过无人机探测管理低空经济，在每条道路上探测汽车、自行车、卡车、行人并识别标注，不仅能构建街区和城市的数字孪生，甚至能构建整个国家的数字孪生。这些实时上下文，将支撑运行在所有终端上的智能体。“AI是全新的计算形态，会让计算无处不在。”安蒙说。

  智能体催生了Token需求，定义了AI的架构和经济模式。安蒙指出，如今大多数软件、操作系统和应用商店都是为人类操作设计的，但智能体会以机器速度生成Token、与软件交互更快、可同时跨多个服务操作。应用和SaaS必须同时支持人类与智能体交互。

  安蒙展示了Token消耗增长数据：对线万Token；推理阶段，多轮交互每任务约10万Token；智能体AI，自主多步骤每任务约100万Token，且持续增长——两个阶段之间，Token增长约100倍。从全球维度看，2026年每10秒Token需求约317亿个，2030年同样10秒将达到1.27万亿，增长40倍。“Token就是AI的新货币。”

  他以两个案例说明分布式AI的力量。编码场景：编排器将适合本地运算的任务留在设备端、需要大模型能力的才发到云端，相比全云端运行节省约1400万Token，成本降低60%。生成网页场景：分布式调度相比纯云端生成，Token减少30%，成本降至四分之一。“这就是未来的实际运行方式，”安蒙强调，“无需争论，因为这就是未来的必然走向。”未来的智能体AI运行逻辑是随着工作负载转移，充分的利用所有可用计算资源——这就是高通“计算连续体”的理念。高通为每一种设备打造适配的AI平台，目标是在任何场景都实现最高智能、最高效率。

  过去几个月，高通对数据中心业务保持低调，所有内容——包括进展和路线日投资者日上全盘托出。但演讲收尾，安蒙还是给了一个彩蛋：正式对外发布高通数据中心品牌DragonFly（高通飞龙）。高通的产品组合至此覆盖了计算连续体的每一个层级——从连接智能体的小型可穿戴设备，一直到高性能数据中心。安蒙透露，高通已与超大规模云厂商及全球合作伙伴展开实际部署。

  “智能体带来的这一轮升级周期，有望成为行业历史上顶级规模的升级周期之一。”安蒙在演讲最后说。返回搜狐，查看更加多