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CES 2026 | 从「有龙则灵」到「万物有灵」,高通正在让 AI 成为体验背后的通用能力

作者 刘学文
2026年1月6日 18:04

智能手机、智能汽车、AI PC、智能眼镜、可穿戴设备,正在悄然改变人与信息的关系。信息不再需要被点开,而是自然地出现在视野和情境之中。技术不再是被调用的工具,而开始成为感知的一部分。为消费者身边的 AI 终端提供计算和连接能力,让 AI 延展到我们「身边」的每一个场景,背后常常有同一个名字「骁龙」。

 

前瞻今年 CES,眺望 AI 发展的「远方」,我们发现了属于高通跃龙的「有龙则灵」,从飞速迭代的人型机器人,到简单的安防摄像头,更复杂的无人机,亦或是智慧工厂里的物联网设备,越来越多的物相联、物生智。或许,「有龙则灵」将会发展成为「万物有灵」。而骁龙和跃龙之间的「联系」,与技术发展的规律实际上息息相关。在先驱们的影响下,AI 创新的涟漪和浪潮最终会波及所有人。

「转折」

如果说非要选取一个国人生活的代表性切片,那就应该是春晚和春节。

不出意外的话,不久之后的 2026 年春节联欢晚会上,我们会见到火山引擎作为合作伙伴亮相,以及更先进的机器人以更拟人更炫酷的动作跳舞。

春晚和春节的意义无需赘述,但千年传统也蕴含着静水深流的变化:上世纪 90 年代春晚的赞助商主要是海鸥手表以及中华自行车这样的品牌与产品,与当时「三转一响」(手表,自行车,缝纫机,收音机)这四大件家庭消费品形成呼应。

后来酒业和药业霸屏春晚,意味着我们的生活日益富足;接着在移动互联网时代,我们又见证了微信红包和支付宝、抖音和快手的竞逐。

《创新的扩散》这本书里有一张创新扩散曲线示意图传播甚广,在技术跨越了「远见者」和「实用主义者」之间的鸿沟之后,就离规模化的大众使用不远了。

AI 和具身智能机器人出现在春晚上,足以说明「转折」已至。春节并不是技术诞生的地方,却往往标志着技术完成「社会化」的关键节点:全国同步的注意力、家庭场景的集体使用、跨代际跨地域的共同体验,让一项原本属于先锋、尝鲜者小圈层的技术体验,被迅速地拉入到大众的日常生活里面去。

也是在这本书里,作者埃弗雷特·罗杰斯提出:创新的意义不在于它被发明,而在于它被采用。明白了这一点,就明白了大模型厂商和机器人企业成为春晚技术叙事关键品牌的意义。

「远方」

与春节时间上相差不多,但空间上隔着上万公里的 CES(消费电子展),蕴含着一些有趣的隐喻。

比如说相比于躺在保密实验室里的前沿创新技术,CES 因为离消费者仅仅一步之遥,这里发生的一切,可以看作是「创新在发明之后,以及大众层面采用之前」的中间状态,尤其是以芯片的发布最为符合这种状态。

可以说,去年下半年的高通骁龙峰会是骁龙平台的主场,骁龙芯片以「人」为圆心为消费者身边的AI终端提供计算和连接能力,覆盖智能手机、PC 和智能汽车,以及方兴未艾的智能耳机、智能手表/手环/戒指,乃至智能眼镜,而高通在 CES 上则以「另一条龙」为重心。

这条龙叫「高通跃龙(Qualcomm Dragonwing)」。

作为一家把使命定为「让智能计算无处不在」的公司,高通去年年初发布了「跃龙」品牌,这是因为高通的业务越来越多元,涉及的关键技术——AI、计算和连接,正与越来越多的行业深度融合,跃龙品牌就是给工业及嵌入式物联网、网络和蜂窝基础设施提供解决方案。

在其中暗藏着「个人AI」和「物理AI」的双线布局。一方面,让智能手机、AI PC、智能家居等产品,更流畅地运行,实现多任务并行处理,带来更沉浸式的娱乐、游戏、影像体验,这是人人都能感知到的「个人AI」。此外,让机器人、智能汽车能够更好地理解这个复杂的真实世界,同时对这个真实世界产生更无缝更丝滑的正面反馈和影响,让「物理AI」与我们在真实世界产生迷人的互动,帮助我们体验到更贴合我们偏好和需求的智能。

在 CES 2026 上,高通发布了跃龙 IQ10 处理器,这是跃龙家族里毫无疑问的旗舰处理器。当然,我们也可以说它是机器人处理器。

跃龙 IQ10 处理器与骁龙系列处理器有一些相似之处,比如都用到了 Oryon CPU,但 IQ10 处理器的核心数达到了 18 个,支持最多 20 路并行摄像头同时工作,专为高效VLA (视觉–语言–动作大模型)设计的NPU稀疏算力达到 700TOPS,具备专用图形着色器的 GPU支持并行预处理和后处理,还有为景深与定位设计的 CV(计算机视觉)处理器等模块形成一整套搭配,从这些不难发现IQ10主要为视觉感知以及后续的动作规划而设计。

广大手机品牌选择骁龙移动平台不仅仅是因为骁龙平台跑分高、性能棒、基带好、信号强,更是因为在骁龙平台上开发产品有非常丰富的技术特性以及开发工具支持。

类似的,跃龙 IQ10 处理器不仅仅是一个元器件,更是承载着高通面向可部署的机器人提供一整套核心能力的关键,以及面向机器人提供的从芯片到技能的统一架构之硬件基石,以高性能和高能效双重优势成为当之无愧的「机器人大脑」。

高通把跃龙 IQ10 及其下一代机器人全栈架构的使命定义为「将原型设计转化为可部署的智能机器」,也就是说,机器人,尤其是人形机器人有望从之前的发布会高光功能展示,到作为晚会演唱会的伴舞嘉宾展现真才实艺,发展到真正地进厂进店进公司打工实现「个人价值」。

相比于目前自动化工程已经大量存在的依靠固定程序工作的机器人(或机械臂),那些基于高性能机器人处理器、大量传感器和 VLA 大模型打造的新型机器人可以更灵活更自主地工作,比如独立完成货物分拣和货架补货这种需要移动、视觉感知、任务推理和动手能力的复杂任务。

更关键的是,在这个统一架构和一整套核心能力(复合 AI 系统,物理 AI 机器学习运维,AI 数据飞轮,异构边缘计算和可部署的开发平台)的帮助下,每个物理具身形态都可以成为持续学习的机器人。

所以,常常有人说高通发布的不仅仅是一两款处理器,而是一整套统一架构和核心能力。在物联网领域,高通也有类似的布局。

高通在 CES 2026 期间还发布了两款物联网处理器,并在过去 18 个月中完成了对 Augentix、Arduino、Edge Impulse、FocusAI 和 Foundries.io 的收购,这些硬件发布和收购整合让高通成为一家物联网整体解决方案提供商,为更多垂直行业提供更合适的全栈解法。

最终,这些解决方案还可以进入我们的家中,让家庭设备转变为智能设备。带来更加自然、更安全的体验。

提到有望在我们的家中实现「一户一台」的AI终端,机器人是可以期待的创新品类。机器人进入千家万户,是可以预见的未来,也是正在发生的事情,其中最普及的就是扫地机器人,扫地机器人刚出现的时候,没有对真实世界的理解能力,扫地全靠随机路线运行。

后来扫地机器人有了空间感知和建模,以及计算机视觉能力,等于有了「眼睛+脑子」,我们不妨以此为基础,再进一步想象它的变化,它可以长出「手」来,「腿脚」也更方便,「块头」变大,「力气」更强,这就是扫地机器人从草履虫进化到毛毛虫,再到早期智人的演进路线。

高通打造的面向机器人的复合 AI 系统与统一架构,以及跃龙 IQ10 处理器以及未来的更多创新,就是让这个「智人」阶段的机器人,往「现代人」乃至「超人」的方向发展。

在这个过程中,需要教给机器人知识(本地大模型和云端大模型),让它感知世界,理解世界并与世界交互,知道如何控制手脚(定位服务、计算机视觉、VLA 大模型与世界模型),这是一个机器人从肢体、五官五感到大脑的全面进化。

这是属于跃龙的「有龙则灵」,并且,不仅仅是机器人,搭载跃龙处理器的,还有万千种类万千形态的物联网产品,也许只是个简单的安防摄像头,或者是更复杂的无人机,亦或是智慧工厂里的物联网设备,最终,「有龙则灵」会成为「万物有灵」。

「身边」

汽车,或许是展开「身边」话题的最佳场所,是因为它的环绕感最强。也是在手机平板之外,骁龙出现得最多的地方。

▲ 零跑 D19 将搭载双骁龙 8797,采用 VLA 辅助驾驶系统

2025 年 12 月,恰好是零跑 10 周年,这家销量在新势力阵营里夺冠的企业,是高通骁龙汽车解决方案的亲密战友之一。

零跑 D19 是零跑在 SUV 市场里的旗舰产品,同时还是率先搭载双骁龙汽车平台至尊版(骁龙 8797)的量产车型。在双骁龙 8797 的支持下,零跑 D19 的中央域控制器将智能座舱、驾驶辅助、车身控制(灯光、温度、门窗)及车载网关等多个关键汽车功能域统一整合至单一高性能系统,这样能够降低开发的复杂性和成本,还可以为后续的能力迭代留出冗余。

这款车上的两颗骁龙 8797 则有着业内前列的能力,单颗芯片就同时支持 8 块显示屏(包含多块 3K/4K 高清屏幕),支持高达 13 路摄像头以及激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等多类型传感器,以及高精度惯性测量单元(IMU)。

汽车完全可以视为一台大型的 AI 设备,汽车的主流智能辅助驾驶方案背后的端到端大模型技术就是先进的 AI 技术,座舱系统里的 AI 应用场景也越来越常见。最简单的例子莫过于此前的语音交互是「指令式」的,而现在成熟的汽车语音交互都可以使用自然语言进行,因为座舱远比以往更聪明,从 AI 交互和 AI 应用出发,AI 智能体的雏形已然显现。

在AI PC领域,高通为骁龙X系列产品家族带来了新成员,骁龙 X2 Plus 是骁龙给 AI PC 领域最新也是最亲民的选择。虽然在 CPU 性能上,骁龙 X2 Plus 相比于骁龙 X2 Elite 和 骁龙 X2 Elite Extreme 有一些差距,但在 AI PC 核心的 NPU 性能上,X2 系列的芯片都保持了一致:达到 80TOPS 的 AI 运算能力。

与汽车的「环绕」不同,以眼镜、手表、戒指、吊坠、耳塞为形态的下一代智能穿戴设备,是「身边」的另一个维度,它离用户更近,也能做到更亲切,更无感。

如果非要在这么多的产品品类里选择一款产品作为 AI Native 产品,那么我的答案会是 AI 眼镜。

这是一类先天形态就非常固定,同时掣肘颇多的产品,同时也因为形态和掣肘而不得不选择 AI 作为核心能力。正如高通骁龙在手机和汽车领域绕不开的地位一样,骁龙 AR 系列芯片也是 众多AI 眼镜的标配。

以去年年中新发布的第一代骁龙 AR1+ 芯片为例,它的升级点主要有 4个方面:面积缩减 28%,方便眼镜的轻巧设计;功耗降低 7%,帮助持久待机和续航;同时支持 Llama 1B 这样的端侧小语言模型,具备一定的端侧 AI 能力;进一步提升影像能力,从而更好地支持多模态AI应用。

麦克卢汉说,媒介即信息,我们在非常多能通电的媒介形式里,都能看到高通的影子。可以说高通骁龙的芯片一定程度上塑造了媒介的形式,另一方面,媒介的形式也定义了骁龙芯片的发展方向。

智能眼镜、可穿戴设备、个人 AI 助手,正在悄然改变人与信息的关系。信息不再需要被点开,而是自然地出现在视野和情境之中。技术不再是被调用的工具,而开始成为感知的一部分。

这并不是第一次。机械钟表让时间变得可被管理,地图与 GPS 外包了空间判断,而今天的 AI 系统,正在辅助人类完成信息筛选与情境理解。

骁龙一直在身边,但身边的变化也一直在进行。

「联系」

从骁龙到跃龙,从春晚到 CES,从远方到身边,从手机电脑汽车耳机眼镜,到机器人物联网智能家居,这其中的跳跃性如此之大。

再看《创新的扩散》时,虽然这本书更多以传播学视角进行,但创新其实也具有「涟漪与浪潮」的二象性,不仅会越传越广,也会越传越高。

当特斯拉与小鹏都同时推出具有智能辅助驾驶的汽车与人形机器人,当理想以一家人工智能公司自居,并认为从 VLM 到 VLA 乃至世界模型是汽车与具身智能之间的必由之路时,AI 就是全向扩散的涟漪,也是越来越高的浪潮。

高通当然也知晓这一点,智能汽车与机器人之间的关系,在于有着通用的基础技术,以及越来越高的复杂度。

这些通用基础技术包括传感器融合和多模态感知,AI 规划和数据收集,深度神经网络,定位与地图构建,甚至核心技术也是一脉相承的:目前就是基于 VLA 大模型来给汽车和机器人进行外部环境理解和行为动作输出。

只是在环境的复杂性和产品活动的自由度等层面上,具身智能机器人和智能驾驶汽车之间,有着维度的区别。
但不管它们之间有何变化,其联系就仿佛用尺规作正多边形求圆周率那样,看起来正 16 边形比正 65537 边形简单,但前者却是后者的基础和必由之路,其方法论在一开始就奠定了。

高通技术公司执行副总裁兼汽车、工业及嵌入式物联网与机器人事业群总经理 Nakul Duggal 在 CES 2026 期间表示:

作为先进驾驶辅助(ADAS)系统等高能效、高性能系统领域的领军企业,高通深知如何让最复杂的机器人系统也能安全可靠地运行,并实现规模化部署。依托高通强大的基础技术以及不断扩展的开发者工具产品组合,我们正通过将智能设备从实验室推向真实环境,重新定义物理 AI 的可能性。

当然,技术评论者凯文•凯利在《What technology wants》里也有相似的论断:技术是一个整体,它像生物演化一样,有着内在的逻辑和趋向。

以 2022 年 11 月 ChatGPT 作为一次人类历史的断代,往前一年多的 2021 年,尤为擅长总结和预测人类历史的《人类简史》作者尤瓦尔·赫拉利使用了 ChatGPT 的前身 GPT 3.0 版本,并用它写了一段《人类简史》的再版序言。

他的震惊之情溢于言表,仅仅是因为 AI 模仿他的语气写了小小一段话。这是大语言模型技术泛起的涟漪波及了他,他马上就知道后面会如何掀起巨大的浪潮。

而现在,身处涟漪和浪潮之中的我们,自然也会明了,CES 上高通发布的这一切,与不久后会如约上演的春晚出现的 AI 工具与机器人,有何种联系。新技术的涟漪和浪潮最终会波及所有人,只是有人站得更靠前。

稳中向好。

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卓驭 CEO 来了一场演讲,聊了聊公司的 2 个危机时刻,与智驾的 1 个可能

作者 刘学文
2026年1月5日 17:10

和国产手机行业的「华米 OV(华为,小米,OPPO 和 vivo)」类似,国产智驾方案提供商也有「地大华魔」的四大天王简称,分别是地平线,大疆车载,华为和 Momenta。但是在一个飞速发展的行业里,这样的并列关系并非一成不变,中间随时有公司会掉队,比如在「华米 OV」之前,国产手机行业的头部是「中华酷联(中兴,华为,酷派,联想)」。

「地大华魔」所处的智能驾驶行业也是如此,在千变万化的外部环境变化下,没有哪家敢说有松懈的时间,因为一不留神就可能被追赶被超越。

大疆车载变成了卓驭,这只是它困难的开始

2024 年 6 月,大疆车载改名为「卓驭」,三个月之后,卓驭正式从大疆体系内独立,从大疆体系内的一个部门,变成了独立经营自负盈亏的公司。

但当时单飞的卓驭情况并不好。在卓驭品牌盛典 2025 活动的演讲上,卓驭 CEO 沈劭劼解释了当时的心态:

有点像《三体》里人类成为太空人类的过程,末日之战后五艘飞船逃了出去,突然发现没有家了,回不去了。还到了一个资源不足的地方,五艘船,但资源只够两艘生存,必须得灭掉三艘。我们从 0 到 1 在温室里成长,分拆后最现实的压力——是钱。

这段话沈劭劼也在接受晚点 LatePost 的采访中也说过,上千人公司被拆出来那一天,账上只有不到 5 个亿,这只够卓驭运行几个月的时间。

在此之前,沈劭劼的身份更多是大学教授,以及研发负责人,他仍是香港科技大学电子与计算机工程系副教授,以及香港科技大学-大疆联合创新实验室主任。作为大疆飞控团队的负责人,他帮助大疆在无人机领域的领先地位从对手难以望其项背,到大疆无人机在飞控,避障,图传和成像上都一骑绝尘。

无人机的飞控和避障技术理论基础,和汽车智能驾驶有很大的相同之处。沈劭劼称之为「无人机和自动驾驶在底层逻辑上很接近,本质都是移动智能机器人」。

按照如今智驾乃至整个具身智能行业流行的说法,汽车是比较低维度的,低运动自由度的具身智能机器人。

把「造一台真正厉害的机器人」作为目标的大疆,卓驭和沈劭劼都希望造出「优雅、强大、能真正解决问题的智能体」。

不过,2024 年独立出来之后的卓驭,在很长的一段时间里,有掉队的风险。

2024 年年初的时候,特斯拉开始向部分特斯拉汽车推送 FSD V12 版本,在这一版本的 FSD 上,特斯拉重写了整个软件架构,也就是端到端大模型成为 FSD V12 的核心技术。

FSD V12 的发布成为了整个智驾行业的分水岭,也是这个行业的 ChatGPT 时刻,在此之后,无论是理想,小鹏这类自研智驾的品牌,还是地平线,或者 Momenta 这样的智驾方案提供商,都开始进行技术转型,把智驾方案从「感知–规划–控制」的路线,切换到了仿佛炼丹般的「端到端大模型」。

事实也证明,技术路线切换给了行业弯道超车的机会,曾经重度依靠工程师资源的「感知–规划–控制」路线是华为这类资源充裕,崇尚军团作战的品牌的优势区域,理想这类企业很难在工程师等资源上去竞争。

「端到端大模型」在智驾行业的魔法效果,让不少品牌能够以中等资源投入,换得行业第一梯队的智驾水平。一时间,智驾水平第一梯队人满为患。

但卓驭反而是切换技术路线较晚的那一家。

2024 年 10 月 14 日,卓驭才开始把智驾技术路线切换到「端到端」,在此之前卓驭做了接近一年的预研。

在这个时间点,理想的「端到端+ VLM」双系统已经发布了两三个月,卓驭的直接竞争对手 Momenta 切换到端到端已经半年有余。

简言之,卓驭动作慢了。

沈劭劼解释了为什么卓驭会慢:

我们是传统机器人学派,基本假设是「物理世界的模型是我建立的」,对规则有执念。而数据驱动完全反过来:不建模,你用数据来学模型。这个认知转变需要时间。说白了,打不过就加入,也得先承认打不过。2024 年 10 月 14 号往前一年我们做的事情都是,科学地说服自己真的打不过。

但是,在相当长的一段时间里,端到端大模型并非一种立竿见影的速效药,而是像不少行业专家形容的那样,做端到端大模型就像炼丹一样,需要不断调整训练数据和训练策略,找到最优的那个「比例」和「配方」。

沈劭劼说,最开始卓驭训练出来的模型不成熟,前端交付团队直接对后端说「你给我这是什么垃圾?」,这种状况持续了几个月,卓驭甚至不知道到底能在什么时候有一个像样的模型。

而在进行技术路线切换之前,卓驭做了一件破釜沉舟的事情:把基于规则路线的代码全部删除,断掉了后路,前方只有端到端这一条技术路线可走。

和特斯拉思路 90% 相似之后,卓驭开始自信起来

之所以说训练端到端大模型像「炼丹」,是因为其中是一个黑盒机制,充满了不可解释性。

特斯拉作为第一家把端到端大模型带到智驾行业的企业,也在追求其中的可解释性。也就是沈劭劼所说的,在特斯拉身上看到了一个「真正漂亮的架构」,一群由懂物理世界、懂驾驶、懂计算机科学、也懂神经网络的人共同设计出来的体系。

在他看来,特斯拉「巧力出奇迹」,让 VLA(视觉–语言–动作大模型,一般认为是端到端+VLM 技术路线的进阶架构)由若干个可解释、有分工的模块组成。它把行业最难的两个问题——因果推理、低频数据生成,用极低代价解决了。

基于类似的思路,卓驭有了自己的研发的 AWM(Action World Model ,动作世界模型),它是基于自回归的决策规划模型——不是看到输入立刻给动作,而是内部推演多种可能路径,理解因果,再生成决策。

在比同行晚转型数个月之后,卓驭最终熬过了转型期的阵痛。

与此同时,卓驭此前的一些优势开始显现出来,比如在压榨算力上的能力,能够让性能并不出色的产品,达到很好的实际表现。也就是卓驭自己所说的「实现同等能力,我们的算力需求比行业低很多,探寻极低成本但能让用户安全使用、普遍好用的临界点」。

比如卓驭就表示,他们在骁龙 8650(核心算力 100TOPS)上实现的性能可与双 Orin X (核心算力共 512TO­PS)比肩;通过网络压缩部署,端到端网络得以在 TDA4 (主流型号核心算力为 32TOPS)上成功落地,使其具备了同级唯一的中算力城市领航能力,且通过让五菱、捷途等车型用户实现功能与性能升级体验。极致性价比与极致算力效率,构成了卓驭开拓市场的核心竞争力。

目前,卓驭辅助驾驶已拥有九大乘用车量产客户、50+量产车型、30+即将量产车型。卓驭已实现多项工程化难题的突破:率先以中算力视觉方案实现 L2+ 辅助驾驶;落地全球首个高通 8775 舱驾一体方案量产,以单颗芯片驱动智能座舱与智能辅助驾驶,推动整车电子电气架构升级及行业降本增效;打破油车无法实现高阶辅助驾驶的箴言,成为燃油车智能化的先锋;以全栈自研的软硬一体能力,跻身相关细分领域唯二量产的 Tier 1 供应商之列。

在高算力方案上,卓驭已推出两大高算力方案:一是 L3/L4 方案,搭载两块英伟达 Thor 芯片,配合自研激目前向感知系统和知周补盲雷达;二是舱驾一体方案,采用高通 SA8797,将 VLA 融入统一架构。

基于这些准备,沈劭劼对于未来的预判也开始自信起来,比如他在演讲里说,之前一旦有人问「高阶辅助驾驶何时实现」,答案永远是「N+5」,意思就是永远都是快了,就这几年了,但好几年过去,答案还是快了。

但现在他的答案是:Anytime(随时)。

这是智驾领域的新的可能,意思就是 L4 随时可能落地。

技术基座趋于稳固后,卓驭将目光投向更广阔的未来。沈劭劼在这场演讲上宣布,卓驭将构建空间智能移动基座,引领自主移动机器人时代。他强调,卓驭的核心是做 Mobility(移动能力),将「移动」这个物理领域彻底闭环,做到极致。

这意味着卓驭的技术能力将不再局限于乘用车辅助驾驶,而是依托数据驱动的开发范式、成熟的基座模型及软硬一体的工程能力,公司正在将移动智能的边界拓展至更广泛的业务场景。

目前,卓驭已启动重卡高速 NOA 项目,旨在解决重卡司机长时间驾驶疲劳的痛点,提升干线物流的安全与效率水平,且已与徐工、陕汽、重汽三大业界头部客户确立合作,首批重卡车型将于 2026 年上半年正式量产。

同时,卓驭正联合商用车头部企业,共同设计和定义无人物流车,应用于矿山、港口等场景的智能化转型,这意味着在该项目中卓驭将不只是 Tier 1 供应商,而会参与到产品设计等更多环节。

沈劭劼不再参与无人机的研发,卓驭也从大疆独立出来,但他们会走入到更多类似「大疆」的企业中去。

稳中向好。

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