AI 大模型的持续迭代，正从技术底层对千行百业发起重构，而作为智能终端 “心脏” 的芯片领域，更是站在了这场变革的潮头。在 2025 高通骁龙峰会・中国期间，中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院(AIR)院长张亚勤与高通公司中国区董事长孟樸，围绕 AI 发展趋势、杀手级应用探索及产业生态构建展开深度解读，为 AI 终端的未来图景勾勒出清晰脉络。
一、AI 演进五大趋势：从 “生成” 到 “具身”，物理与生物智能加速融合
张亚勤在演讲中提出的 AI 发展五大趋势，精准捕捉了技术演进的核心方向，也为寻找下一代杀手级应用提供了坐标系。
从生成式 AI 到智能体 AI：AI 正从单纯的内容生成，向具备自主理解、规划与行动能力的 “智能体” 进化，能够独立应对复杂现实场景。
规模定律（Scaling Law）放缓：大模型的发展不再单纯依赖参数规模的堆砌，效率与架构创新成为新的竞争焦点。
物理智能 + 生物智能崛起：这被视为 AI 发展的下一个关键阶段。大语言模型(LLM)将向融合视觉、语言与行动能力的视觉语言行动模型(VLA)演进，使 AI 能更自然地与物理世界交互。同时，生物智能领域也迎来突破，例如通过脑电信号控制机械臂完成书法、钢琴演奏等精细动作，实现 “意念操控”。
AI 风险同步上升：随着技术能力与应用范围的扩大，AI 在安全、伦理、隐私等领域的风险挑战需被重点关注。
新产业格局形成：未来将构建 “基础大模型 + 垂直模型 + 边缘模型” 的三层结构。张亚勤预测，到 2026 年全球将形成 8-10 个基础大模型，中国有望占据 3-4 席;长期来看，开源与闭源大模型的比例将稳定在 8:2.开源生态将成为技术普及的核心驱动力。
二、杀手级应用猜想：机器人与可穿戴设备，瞄准 “人手一个” 的普及级市场
“每一次新技术浪潮，产业界都会经历寻找‘杀手级应用’的摸索期。” 孟樸的观察，道出了当前 AI 终端产业的核心命题。在他看来，有两个领域的应用规模未来有望比肩甚至超越智能手机，成为 AI 时代的 “超级入口”。
(一)机器人：2035 年数量或超人类，汽车企业成重要玩家
孟樸坚信，机器人是最具潜力的赛道之一。与汽车难以实现 “一人一车” 不同，机器人未来有望达到 “人手一个” 的普及度。张亚勤的预测更为具体：机器人与具身智能行业将在 2035 年前后迎来爆发，届时机器人数量可能超过人类。
这一赛道呈现出独特的产业特征：并非所有机器人公司都涉足汽车，但几乎所有车企都在布局具身机器人。“两者在感知、决策、控制系统等核心技术上高度相通，车企转型具备天然优势。” 孟樸解释道。
然而，当前机器人产业仍面临核心瓶颈。宇树科技 CEO 王兴兴在峰会现场直言，市场上缺乏 “非常适合机器人的芯片”。目前主流方案多为 CPU+GPU、CPU+FPGA 等组合模式，例如宇树科技的 H1 机器人便采用英特尔 i5/i7 芯片搭配 NVIDIA Jetson Orin NX 的方案，但专用芯片的缺失制约了性能与成本的优化。这一痛点，也正是高通等芯片巨头的战略机遇。
(二)智能可穿戴设备：AI 眼镜成焦点，芯片需平衡 “方寸之间” 的多重诉求
以 AI 眼镜、AR/VR 设备为代表的智能可穿戴设备，被视为另一个潜力巨大的赛道。高通在该领域已深耕超过 10 年，与中国产业链合作紧密。
孟樸指出，智能眼镜是一种 “特别的终端”，其芯片设计面临尺寸、能耗、传输、散热等多重严苛且相互制约的要求。目前市场呈现多元技术路线，部分厂商选择自研芯片，部分则采用高通等第三方方案。“最终的评判标准，是谁能为消费者提供最好的体验。” 他强调，该领域仍处于发展早期，技术与产品形态均有巨大探索空间。
(三)智能驾驶：2030 年迎规模化 “DeepSeek 时刻”，安全性成核心优势
智能驾驶虽难以达到个人终端的普及密度，但其对社会出行效率与安全的颠覆性影响，使其成为公认的关键应用。张亚勤指出，无人驾驶技术将在 2030 年迎来规模化的 “DeepSeek 时刻”，其安全性已展现出显著优势 —— 完全无人驾驶的安全程度已比人类驾驶至少高 10 倍。
大模型的融入正解决智能驾驶的核心难题。“无人驾驶中许多长尾问题，正通过大模型的常识推理能力和数据生成能力得到解决。” 张亚勤补充道，这为技术的快速落地扫清了障碍。
三、芯片战略：从 “通用适配” 到 “专用定制”，高通的双线布局
面对三大潜力赛道，高通正以 “骁龙 + 跃龙” 双品牌矩阵，构建覆盖消费级与行业级的全场景芯片平台，其策略核心是 “跟随产业演进，按需迭代”。
(一)技术演进路径：从改良到重构
孟樸揭示了芯片适配新终端的典型逻辑：初期，通过在现有主流芯片基础上进行小幅改动即可满足需求，无需硬件重构;但随着应用场景的丰富与分化，专用芯片成为必然。例如，汽车芯片因对算力、稳定性要求远高于手机，已催生出独立的专用芯片品类，高通也已推出持续迭代的骁龙座舱平台至尊版。
这一逻辑同样适用于机器人与可穿戴设备。“我们正密切跟踪产业需求，探索哪些场景可复用现有技术，哪些必须进行针对性研发。” 孟樸表示，宇树科技提出的芯片需求，已为高通指明了研发方向。
(二)市场覆盖策略：消费与行业 “两条腿走路”
为更好地服务不同市场，高通今年推出全新品牌 “跃龙”，与面向消费端的 “骁龙” 形成互补，重点聚焦工业物联网、网络解决方案和蜂窝基础设施等行业级领域。
针对中国工业场景分散、需求多样的挑战，高通制定了 “产品 + 案例 + 生态” 的三维策略：一是推出如集成 NFC 功能的跃龙芯片等贴合实际需求的产品;二是联合合作伙伴打造近 200 个跨 10 个行业的应用示范案例;三是通过案例分析与共享，为更多企业提供可借鉴的转型方案，助力中国制造业的智能化升级。
四、生态构建：30 年本土化深耕，从通信到 AI 的协同进化
高通在中国市场的 30 年，是与本土产业链协同成长的 30 年。从 3G 时代适配三种不同通信制式，到 4G 时代助力中国手机厂商走向全球，再到 5G 时代发起 “5G 领航计划”，高通始终坚持 “不与客户竞争” 的原则，奠定了深厚的合作基础。
如今，这种合作正延伸至 AI 新赛道。高通与歌尔股份在青岛成立的联合创新中心，已成为 AR/VR 技术研发的重要阵地。对于尚处早期的机器人领域，孟樸透露，高通也在探讨联合实验室等合作模式，与本土伙伴共同定义产品、探索技术。
“AI 仍处于早期阶段，它将推动所有产品的重新设计与定义。” 孟樸强调，在这场新一轮的技术革命中，高通将继续与中国产业伙伴紧密协作。从智能驾驶的规模化落地，到机器人与可穿戴设备的普及，一个由 AI 驱动、芯片赋能、生态共荣的智能终端新时代，正在加速到来。
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