文章核心观点 - 公司在CES 2026上通过发布覆盖PC、汽车、机器人、物联网等多领域的硬核产品，勾勒出以“端侧AI算力”为核心，推动“个人AI”与“物理AI”协同发展的全域智能未来 [1][2][5][6] 以端侧智能为核，构建「个人AI」与「物理AI」的全域闭环 - 行业共识显示，随着AI向智能体、具身智能形态演进，端侧算力需求呈指数级增长 [9][10] - 在个人AI领域，下一代AI PC是重要组成部分，Canalys数据显示62%用户将“本地智能体调用”列为AI PC核心购买理由，且PC在端云协作中需承担70%高频轻量任务 [12][13] - 公司推出骁龙X2 Plus处理器，集成算力高达80TOPS的Hexagon NPU，是同级别笔记本电脑中速度最快的NPU，其CPU性能相比前代提升35%，功耗下降43% [14][15] - 在物理AI领域，汽车是核心场景，全球已有超过4亿辆汽车采用骁龙数字底盘解决方案，超过7500万辆汽车采用骁龙座舱平台 [19] - 公司联合零跑汽车推出基于双骁龙8797的中央域控制器，支持座舱与驾驶辅助多模态大模型，可驱动至多8块显示屏及18路音频输出 [21] - 公司发布高通跃龙IQ10处理器，采用18核Qualcomm Oryon CPU，支持数百TOPS AI算力，旨在支撑具身智能机器人发展 [22] - 在物联网领域，公司发布高通跃龙Q-8750与Q-7790处理器，聚焦终端侧AI，可广泛适配工业机器人、智能无人机、智能摄像头等多形态产品 [26] 全域智能落地的背后，高通如何「卡位」AI时代 - 行业预测未来三年国内AI PC市场渗透率将突破80%，AI手机渗透率将超过50%，终端侧对本地算力需求呈爆发式增长 [27] - 公司聚焦端侧算力核心需求，打造异构硬件架构：PC端骁龙X2 Plus平台80TOPS NPU刷新同级别速度纪录；汽车端至尊版平台相较前代实现12倍的AI性能跃升 [29][31] - 在机器人领域，公司端侧方案将数百TOPS算力直接集成到机身，为具身智能提供算力引擎 [34] - 在物联网端，通过集成Edge Impulse实现1200亿参数大模型本地运行，并演示了AI本地化视频智能分析 [36] - 公司打造跨系统统一软件架构，其物联网产品组合支持Linux、Windows和Android，并配备易用开发者工具加速从原型到量产 [39] - 全球超1.6万家客户让公司的物联网技术与产品覆盖工业、能源、物流、机器人等众多领域 [40] 高通向场景驱动进化，迈入AI规模化 - 2025年全球语音助手使用量达84亿台，工业机器人市场规模突破3500亿元，AI算法在路径规划与故障预测中的应用覆盖率超60% [42] - 在个人AI领域，发布后不到半年的第五代骁龙8至尊版已有14款国内新机搭载；截至去年9月，骁龙X系列平台已赋能近150款已推出或正在开发中的PC产品 [43] - 在物理AI领域，车联天下发布全球首个深度融合电子电气架构，其中央计算平台采用骁龙8797芯片；阿加犀推出全球首个基于高通跃龙IQ10的具身大模型端侧解决方案 [44] - 移远通信发布新一代搭载高通跃龙Q-8750的旗舰智能模组，为高端AIoT场景提供方案 [45] - 自2016年以来，Snapdragon Ride平台已在全球60多个国家和地区完成验证，构建起覆盖超过600万公里独特车辆与交通数据的场景目录，测试总里程超过4.82亿公里 [46]