巴塞罗那当地时间2026年3月2日MWC第一天，高通一次性释放了多条产品线动向：骁龙可穿戴平台至尊版（Snapdragon Wear Elite）、X105 5G调制解调器及射频系统、FastConnect 8800移动连接芯片，以及五款Wi-Fi 8网络平台，外加一份指向2029年起逐步商用6G的路线图。把这些碎片拼起来，指向同一件事：高通正在把AI的中心，下沉到物理世界的每一个末梢。

　　刚开场，高通技术公司执行副总裁兼手机、计算和XR事业群（MCX）总经理阿力克斯·卡图赞（Alex Katouzian）直指当前AI体验的核心痛点：

　　我们所熟知的AI智能体，无论是大语言模型，还是各种聊天机器人，本质仍是一种“请求-响应”模式，即用户发起指令，云端处理后返回一个标准化的答案。这种模式在处理知识查询、内容生成等任务时有效，但当AI试图融入我们日常生活的细枝末节时，它固有的三大瓶颈就暴露出来：延迟、隐私与情境缺失。

　　“我们正在超越打开应用、在菜单中点击、等待和重复的旧模式，取而代之的是，助手将理解并检索你正在寻找的数据。”卡图赞强调。这句话的背后，是对一个更智能、更主动的AI形态的渴求。

　　最关键的是，云端AI缺乏“在场感”。它不知道你此刻正坐在嘈杂的咖啡馆，还是在安静的图书馆；它不理解你刚结束了一场高强度运动，还是正准备开一场重要会议。这种情境的缺失，使得AI的“智能”大打折扣，无法提供真正个性化、有预见性的服务。

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　　于是，高通提出了「个人AI（Personal AI）」的理念，并将其实现路径定为「混合AI」。卡图赞解释，强大的端侧AI需要与云端AI相结合，当需要即时响应、高度隐私和情境感知的任务，如唤醒词检测、实时翻译、健康监测，在设备端完成；而需要海量知识图谱或超大规模模型参与的复杂推理，则交由云端处理。

　　随着算力下沉，那么选择哪个领域作为突破口非常关键。高通的答案很明确：可穿戴设备。

　　卡图赞将话题引向这个看似小巧却潜力巨大的市场，他指出，到2032年，全球将售出近53亿台可穿戴设备。

　　可穿戴设备，因其与每个人的亲密关系，成为了「个人AI」最佳的物理载体，智能手表、智能眼镜、无线耳塞、AI别针、智能戒指……这些设备形态各异，但共性是它们“与你共存”，成为你感官的延伸，持续收集关于你和所处环境的最真实、最实时的多模态数据。

　　基于此，高通正式推出——骁龙可穿戴平台至尊版（Snapdragon Wear Elite）。

　　「至尊版（Elite）」这个名字，是高通产品线最佳性能的代名词，现在它被首次带到了可穿戴领域，这或许也说明，高通希望把可穿戴当作独立的AI计算平台对待，而不再是手机的配件。

　　骁龙可穿戴平台至尊版搭载3纳米，与前代相比，单核CPU性能提升5倍，GPU性能提升7倍。高通技术公司产品市场总监Matthew DeHamer用了一个没什么修辞的说法：“这是目前市场上速度最快的可穿戴平台”。

　　性能数字之外，真正决定该平台性能的是一颗专用Hexagon NPU。此前的可穿戴芯片只有嵌入式NPU（eNPU），能处理关键词侦测、动作识别这类低功耗的「始终开启」任务。

　　骁龙可穿戴平台至尊版把eNPU保留了，但在它旁边加了一颗专用NPU，直接把终端侧的AI天花板抬到了20亿参数模型、首个token生成时间0.2秒、最高可达每秒10个token的推理速度。智能回复、文本摘要、本地翻译、健康和健身教练——这些应用现在可以在手腕上完成，不需要绕道云端。

　　这个能力放在行业语境里更有意义。2024年，Humane AI Pin和Rabbit R1先后上市，试图把AI智能体塞进可穿戴硬件。但两款产品的失败路径高度相似：它们都在用手机芯片——一颗2020年的中端手机处理器和一颗2018年的入门级处理器——来跑可穿戴AI。这些芯片原本是为手机设计的，没有专用NPU，所有推理任务被迫扔给云端，导致响应延迟动辄数秒、设备发热严重、续航不到一天。Humane在2025年初被收购后，AI Pin的云端服务直接关闭，设备彻底变砖，这恰恰暴露了纯云端架构的弱点。

　　原因很清楚：可穿戴平台需要的，不是把手机芯片塞进更小的壳子里，而是一个重新为可穿戴场景设计的AI计算平台。

　　19世纪末的电网是高度集中的，大型发电厂把电力通过长距离输电线送到用户端，效率高，但一旦主干线断裂，大面积停电不可避免。今天的分布式能源（微电网、屋顶光伏、储能电池）正在改变这个格局，让发电能力下沉到用户身边，既减少传输损耗，又提高整个系统的韧性。高通在AI计算领域做的事，逻辑也类似：把推理能力从遥远的云端数据中心，下沉到你手腕上3纳米的芯片里。

　　在MWC预沟通会上，当被追问“手表上跑本地模型相比蓝牙连手机有什么优势”时，高通技术公司产品市场高级总监Nitin Dhiman的回答很务实：优势跟手机端侧AI类似——更低时延、更好隐私，但他更看重混合模式，终端侧、手机连接和云端三种路径灵活切换。他还提到一个趋势判断：近年来AI模型在快速变小、变高效，量化后的小模型在终端上已经能实现非常快速的本地翻译和转写。

　　续航方面，骁龙可穿戴平台至尊版的日常使用时长相比上一代提升30%，快速充电可在约10分钟充电至约50%。

　　连接方面，它拉满六项连接技术：5G RedCap、超低功耗Wi-Fi、蓝牙6.0、UWB、GNSS，以及NB-NTN卫星通信。最后一项意味着，手表在蜂窝和Wi-Fi都没有的地方也能发送消息。三星已经确认下一代Galaxy Watch将搭载这颗芯片，Google和Motorola同步跟进。DeHamer透露，首批商用产品预计今年下半年上市。

　　现场，谷歌Wear OS业务副总裁兼总经理Bjørn Kilburn分享说，谷歌正在将Gemini带到Wear OS上，这使得多模态AI能够在手表本地运行。三星电子移动体验业务执行副总裁InKang Song透露，下一代 Galaxy Watch 将接入骁龙可穿戴平台至尊版，用AI 驱动睡眠分析等。

　　而将这种个人AI体验展现得更直观的，是摩托罗拉首席战略与营销官Francois LaFlamme展示的「Project Maxwell」设备，他说，在巴塞罗那看到一张非常想去的音乐会海报，此时，他佩戴的Maxwell已经与手机连接，只需一句简单的语音提示，就能通过视觉系统分析海报信息，理解活动细节，提取地点、日期并查询门票可用性，甚至直接替他完成购买，它还能将这些信息一键分享给可能想同去的朋友。

　　AI下沉到手腕只是第一步。要让这些分布式的终端真正有用，它们需要一条够强、够广、够智能的连接管道，这正是高通最新X105调制解调器要解决的问题。

　　高通的调制解调器产品线有一个不成文的命名惯例：X70、X75、X80、X85，每代递增5。但是这一次，X85的继任者直接叫X105，一口气跳了20个数字，有记者追问：“这是否意味着比前几代有更大幅度的提升？”Nitin Dhiman的回答很干脆：“您的理解是对的。”Dhiman确认了X105跨代命名的含义，但他没有详细展开“跳过的到底是什么”。不过我们依然可以从产品参数倒推，找到一些线的12.5Gbps和3.7Gbps，有提升但不算颠覆。射频收发器改用6纳米工艺，占板面积减少15%，功耗降低30%。如果只看这些数字，叫X90足够了。

　　X105是高通首个支持NR-NTN（新空口非地面网络）的调制解调器。这个能力跟现有的卫星消息方案有本质区别。此前的方案大多只能发文字，X105把卫星连接的能力拉到了视频通话级别——语音、视频、数据、消息都走卫星链路。手机在没有地面基站覆盖的地方，依然能打视频电线也是首款支持四频GNSS的调制解调器。同时与GPS、GLONASS、Galileo、北斗四大卫星导航系统通信，定位精度提升的同时，功耗降低25%。

　　还有一个不起眼但很实用的能力：在卫星和地面蜂窝都够不到的死角——电梯、地下车库，X105可以回退到NB-IoT网络，保障消息类应用的基本连通。

　　但线的意义超越硬件升级的，是Dhiman讲述的一段历史，他说，2022年高通推出X70时，首次在调制解调器中集成AI处理能力，那一年，ChatGPT还没有问世，到X105已经迭代到第五代5G AI处理器，用AI优化游戏体验、视频通话质量、Wi-Fi与蜂窝之间的切换。五代积累下来，调制解调器已经从一根「连接管道」悄悄变成了一个「AI感知节点」——它不只负责把数据搬运到目的地，还能理解数据、预判需求、主动优化链路。

　　从手腕到口袋，AI下沉到这里还只是发生在个人终端上。高通接下来一步更大胆：把AI塞进网络基础设施本身。

　　高通技术公司产品市场高级总监Jesse Burke在介绍Wi-Fi 8产品线时开门见山：AI正在重塑无线通信的基本面——更多数据流量、更多边缘推理、更高上行需求、更多设备，Wi-Fi 8要做到的是媲美有线的可靠性。

　　高通最新Wi-Fi 8旗舰产品是FastConnect 8800。它是全球首款支持4×4 Wi-Fi的移动芯片，在单一芯片上集成Wi-Fi 8、蓝牙7、UWB和Thread四种连接技术。部分地区峰值速率可达11.6Gbps，与前代FastConnect相比，Wi-Fi速率提升2倍，覆盖距离提升3倍，覆盖范围扩增20dB。

　　有记者担心4×4天线会给手机设计带来很大挑战，Burke的回应消除了这个顾虑：4×4不是始终保持的状态，而是按需启用，高吞吐量时开4×4，之后自动退回2×2甚至1×1。系统内，多根天线本身就在Wi-Fi、蓝牙、UWB之间共享，实现4×4不需要重新设计手机天线布局。

　　与高通FastConnect 8800同步推出的，是5款全新的Wi-Fi 8高通跃龙网络平台，其中包括：三款旗舰级平台（NPro A8 Elite、FiberPro A8 Elite、第五代固定无线接入平台至尊版），以及两款主流平台（N8和F8）。性能数据方面：吞吐量提升40%，峰值时延降低2.5倍，日常功耗降低30%。

　　更关键的在架构。高通把它拆解为四个独立的计算资源协同工作：通用网络计算、超高速包处理引擎、集成的Hexagon NPU、网络AI引擎。前两个是路由器的老本行，后两个是新东西。

　　Hexagon NPU进入路由器，意味着终端可以把部分AI任务卸载到网络设备上运行。一个具体场景是：你的手机或手表发起一个AI推理请求，如果本地算力不够、上云又太慢，路由器可以接手处理。响应速度、可靠性和隐私保护同时提升——数据不出家门。网络AI引擎则是另一个专用加速器，运行网络专用模型来优化Wi-Fi体验和简化运维。

　　这跟分布式能源的逻辑一脉相承。传统电网的架构是集中发电、长距离输电、末端消费，分布式微电网改变了这个模式，让每栋建筑、每个社区都具备发电和储能能力，既为自身供电，也能在需要时回馈主网。

　　高通在Wi-Fi 8路由器里塞NPU，做的是同样的事情：让网络基础设施从被动的数据搬运工，变成主动的AI计算节点，这样一来，家里的路由器不再只是连接互联网的一道门，它本身就是你的边缘AI服务器。

　　当被问到新平台在CPU配置上的变化时，Burke介绍说，前几代是四核处理器，这一代升到五核。架构演进的原因是，网络侧对专有计算能力的需求正在显著增长，既用于系统管理，也越来越多地用于AI智能体。如此一来，大核处理复杂任务，小核运行网络操作。

　　目前，所有Wi-Fi 8产品目前在送样，商用产品预计2026年下半年上市。

　　Dhiman把6G的定位说得很明确：面向个人AI、物理AI与智能体AI的AI原生连接与感知基础设施。他用通信代际做对照——3G带来语音和短信，4G带来移动数据和应用生态，5G通过大容量拉高了移动体验。6G的目标是把AI变成网络的底层属性，而不是上层应用。

　　当被问到“「AI原生」跟「在现有网络上加AI功能」到底有什么本质区别”时，Dhiman的回答触及了一个关键的时间节点：5G标准制定于2017到2019年，那时AI还不是全球主流技术方向，而6G是首个从标准定义之初就融入AI考量的蜂窝代际。

　　这个区别比表面看起来要深。一个系统后天加上AI能力，跟一个系统天生就以AI为骨架，差别类似于在一栋已经建好的楼里装智能家居系统，和从地基开始就按智能建筑标准设计施工。前者能做到的优化有限且层层受制于原有结构，后者可以从信道编码、调制方式到功率分配、网络管理，每一个环节都用AI重新设计。Dhiman说，6G的「AI原生」是双向的——AI服务于6G（优化连接的每个环节），6G也服务于AI（为各类AI工作负载提供底层基础设施）。

　　高通给6G画了三根支柱：连接、广域感知、网络计算。6G要贯穿的链路从终端到无线接入网（RAN）、到电信边缘服务器、再到数据中心。底层技术方面，超大规模MIMO、子带全双工、6G新接口都在推进中。具体的时间表是：2028年预商用终端，2029年起逐步商用6G。这次在MWC上，高通也展示了与诺基亚、爱立信、中兴通讯、三星在6G射频校准与互操作性测试方面的合作成果。

　　高通推出了智能体RAN管理服务：由多个AI智能体组成协作团队，监测网络状况、分析问题、生成并测试行动方案，在闭环中自主执行调整。Dhiman说，这本质上是在推动「自主网络」的发展，为6G水平的网络自治提供演进路线图。

　　此外，高通在MWC展台上与西门子合作演示了基于工厂场景的本地工业AI与5G专网方案——由Qualcomm Cloud AI 100加速器驱动的西门子工业PC，在本地运行AI智能体，支持工人辅助、系统诊断和质量检测。

　　这些落地项目也反映出，AI的运行位置继续下沉——从云端到边缘，从边缘到基站，从基站到工厂车间。6G要做的，是让这种AI能力成为整个通信系统的默认设定。

　　为了进一步推动6G发展，此次MWC高通宣布与多家合作伙伴建立「6G发展联盟」，该联盟有近60家全球合作伙伴加入，其中包括近20家中国合作伙伴，涵盖运营商、手机厂商、PC厂商、汽车厂商、互联网厂商等。

　　高通还提出了一个概念叫「the Ecosystem of You」——以用户为中心的生态。翻译成技术语言，就是手腕上的骁龙可穿戴平台至尊版、口袋里的X105调制解调器、家中的Wi-Fi 8路由器、头顶的卫星、身边的基站，共同构成一个围绕个人运转的分布式AI系统。每个节点都具备本地智能，节点之间实时协同，它的覆盖范围，正在从手机那块屏幕，扩展到手腕、耳朵、眼镜、路由器、汽车、工厂流水线、甚至近地轨道的卫星。

　　这个愿景能在多大程度上兑现，取决于OEM厂商、运营商和开发者在接下来的执行力，但高通至少已经把图纸摊开了。

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