端侧AI的定义与特点 - 端侧AI是将AI模型部署在终端设备上进行本地智能处理，无需依赖云端服务器即可完成任务 [1] - 与云侧AI相比，端侧AI处理速度更快，因省去了信息在终端与云端交互的时间 [1] - 端侧AI将个人数据保留在本地，有利于数据安全，不存在云端泄漏风险 [1] - 端侧AI在计算资源与存储能力方面逊色于云端，通常只能部署单一应用的小模型 [1] 行业趋势与厂商动态 - 高通公司总裁兼CEO安蒙判断，用户体验核心已转向智能体AI，将重塑社会对所有智能终端的认知 [2] - 智能手机不会消失，但行业将迎来以智能体AI为核心的时代，不同品类智能终端将共同定义全新移动体验 [2] - 联发科最新旗舰芯片率先支持Bitnet 1.58 Bit推理框架，宣称端侧AI能力获得史诗级提升 [3] - 联发科芯片大幅减少AI计算、图像识别及自然语言处理对云的需求，使4K文生图、128K长文本处理等功能在端侧实现 [3] 技术架构与未来应用 - 高通指出需构建全新计算架构体系，包括操作系统、软件和芯片都需重新设计以支持端侧AI新体验 [3] - 未来智能体将拥有丰富的情境理解能力，能记住用户习惯并理解用户所见内容 [3] - 除消费级终端外，未来工业级终端也将具备AI能力，例如让每个摄像头都能基于输入数据流进行分析决策 [3] - 端侧AI应用将扩展至各行各业，包括制造工厂、配送中心和零售场景中的传感器 [3] 端侧与云侧的协同发展 - 强调端侧AI能力并不意味着云侧AI不重要，未来最佳局面是终端与云端AI处理无缝协同 [4] - 边缘侧"云+端"协同将使推理计算等任务得到更高效的分配 [4]

核心观点 - 虹软科技与高通深度合作 基于第五代骁龙8至尊版平台推出视频超域融合技术ArcSoft Video Dragon Fusion 突破移动端视频电影级质感瓶颈 [1][2] - 公司端侧AI技术从画质优化升级为智能创作助手 推出自然语言视频剪辑与3D照片生成功能 实现数据本地处理与隐私保护 [4] - 技术性能显著提升 整体性能提高40% 功耗降低20% 通过多硬件协同优化实现复杂光照环境下专业级视频拍摄 [3] - AI影像技术应用场景从智能手机扩展至智能汽车 AI眼镜 机器人等多领域 推动技术普及与日常场景融合 [4] 技术突破 - Video Dragon Fusion为全链路解决方案 非简单算法迁移 通过深度协同高通ISP架构与AI引擎实现CPU/GPU/NPU/ISP多硬件高效协同 [2] - 技术显著提升视频动态范围与层次表现 现场演示在动态范围 影调过渡及色彩还原方面超越主流厂商方案 [2] - 实现从静态到动态影像跨越 Turbo Fusion功能扩展至视频领域 用户无需复杂操作即可获得专业级视频质感 [2][3] 产品创新 - AgenticAI视频创作功能通过自然语言指令自动筛选手机相册镜头 结合用户审美偏好进行风格化剪辑 [4] - 3D照片生成技术实现二维人像向三维肖像转化 支持精细化美化与本地模型训练 所有数据处理在终端完成 [4] 行业合作 - 虹软科技与高通合作超二十年 针对骁龙8至尊版专属ISP与新一代AI引擎进行深度适配优化 [1][3] - 公司将继续与高通及全球产业链伙伴探索AI在多场景影像应用 包括智能汽车 AI眼镜 机器人等新兴领域 [4]

AI修图已经成为大家日常生活中必不可少的功能了，但是你有没有想过手机端的AI功能是怎么来的？ 它跟网站上提供的AI又有什么区别？未来又能干点啥？今天我们就来讲一讲端侧AI。 ...

中国智能算力市场增长 - 2024年中国智能算力规模达640.7EFLOPS AI服务器市场规模190亿美元同比增长87% [1] - 预计2026年智能算力规模增至1271.4EFLOPS 2019-2026年复合增长率58% [1] - 智能算力市场扩大推动AI算力芯片需求增长 [1] SoC芯片技术特性 - SoC为系统级芯片 集成处理器核心/存储器/数字信号处理器/通信模块/电源管理单元等组件 [2] - 性能评价涵盖CPU算力/GPU算力/AI算力/能耗效率/热管理等10个维度 [2] - 突破传统多芯片架构限制 可独立运行操作系统并执行复杂任务 [2] SoC芯片应用领域 - 应用于通信/医疗/交通/工业控制/网络及消费电子等领域 [2] - 具体覆盖智能手机/智能电视/智能家居/汽车电子系统等产品 [2] - 端侧AI渗透推动AI SoC在AI PC/智能家电/AI眼镜等场景应用爆发 [1] SoC芯片产业链 - 上游为芯片IP核/EDA软件/半导体材料与设备（光刻机/刻蚀机等） [5] - 中游包括芯片设计/晶圆制造（台积电/三星代工）/封装测试 [5] - 下游通过Tier1供应商（博世/大陆）集成至系统 部分车企自研参与车载应用 [5] 市场规模预测 - 2030年全球SoC芯片市场规模预计达2741亿美元 [8] - 2033年全球AI SoC市场规模占比15% 消费电子占40%/汽车电子25%/智能家居20% [8] - 安全性应用占比10% 工业应用等其他部门占比5% [8] 上市公司业务布局 - 全志科技主营智能应用处理器SoC 产品覆盖工业/车载/消费领域 2025H1营收13.37亿元同比增长25.82% 净利润1.61亿元同比增长35.36% [9] - 恒玄科技主营智能音视频SoC芯片 包括无线音频/智能可穿戴/智能家居芯片 2025H1营收19.38亿元同比增长26.58% 净利润3.05亿元同比增长106.45% [11][12] - 安凯微专注物联网智能硬件SoC芯片 主产品为物联网摄像机芯片 2025H1营收2.34亿元同比下降3.02% 净利润-4925万元同比下降740.87% [15]

2025年是高通公司成立40周年，也是其进入中国市场的30周年。一路走来，高通不仅经历见证了中国通 信业"3G跟随、4G并跑、5G领跑"的蜕变历程，更成为助力培育中国终端产业繁荣生态的重要参与者。 面对全球科技业的新一轮AI变革浪潮，与中国市场共生共荣的高通将如何抉择迎接下一个10年，成为 产业各方关注的焦点。 答案随着9月24日在北京举办的2025骁龙峰会·中国而正式揭晓。会上，高通中国区董事长孟樸在接受 《中国经营报》等媒体记者专访时表示，植根中国30年，高通的成功离不开不懈的技术创新，以及与中 国本土产业链的紧密合作。面对AI带来的产业变局，高通也将秉守初心，以"端侧AI + 连接"作为新的 切入点，通过产品延展、生态合作与行业场景示范，加速AI在中国更多终端与行业的规模化落地。 在孟樸看来，终端侧AI之所以关键，核心在于其能够带来个性化、安全且高效的全新用户体验。他强 调，与依赖云计算的AI不同，终端侧AI直接在设备上处理数据，无须上传至云端，从而最大限度地保 障了用户隐私和数据安全。 回首中国30年：长期主义与产业共生 "高通的成功并非源于某一个'爆发性'的事件，而是对'长期主义'理念坚持的成果。" ...

荣耀与高通的端侧AI技术合作 - 荣耀Magic8系列和荣耀MagicPad3 Pro将首批搭载第五代骁龙8至尊版移动平台 [2] - 合作旨在系统性解决大模型在终端运行的功耗、性能与隐私难题，提供更普惠、安全、经济的"中国模式" [2] - 双方关系从简单的供需关系转变为共同研发、深度定制、联合定义体验的全新阶段 [3][5] 端侧AI模型的技术突破 - 通过"端侧低bit量化技术"实现模型存储空间节省30%，推理速度提升15%，功耗下降20% [3] - 通过"新一代向量化检索技术"使检索性能相比传统方式提升高达400% [4] - 两项技术结合使得在手机端构建个人知识库成为现实，并支持200+垂域场景和3000+通用场景 [4] 软硬协同的架构创新 - 联合发布"超融核架构"，将荣耀自研Turbo X性能引擎与高通Oryon芯片架构深度融合 [5] - 架构深入到SOC芯片微架构层面进行资源管理，以优化续航和流畅度 [5] - 此举被行业视为重塑智能手机核心工程，而不仅仅是增加AI功能 [5] 全球手机行业端侧AI竞争格局 - 2025年下半年，端侧AI"军备竞赛"已在全球手机行业全面铺开 [6] - 苹果采用端云协同混合模式，vivo将端侧模型压缩至30亿参数，小米将AI与影像绑定，OPPO目标让数千万用户手机搭载AI功能 [6] - 行业技术路线出现"收敛"，竞争焦点从参数大小转向场景体验，30亿参数模型成为旗舰机新起跑线 [6] 中国科技企业的全球化角色转变 - 中国科技企业正从"中国制造"迈向"中国定义"，与国际伙伴共同定义AI终端的技术标准和生态规则 [8][9] - 中国企业选择开放与共生的道路，区别于苹果的封闭生态，旨在降低开发成本、保障数据隐私、推动技术普惠 [8] - 这种转变标志着中国头部科技企业已深入到全球产业链核心价值环节，开始输出自身理念和标准 [9]

荣耀与高通在端侧AI的合作成果 - 即将推出的荣耀Magic8系列和荣耀MagicPad3 Pro将首批搭载第五代骁龙8至尊版移动平台 [1] - 双方联合发布“高效能端侧AI模型方案”，包含“端侧低bit量化技术”和“新一代向量化检索技术”两大突破 [2] - “端侧低bit量化技术”实现端侧模型存储空间节省30%，推理速度提升15%，功耗下降20% [2] - “新一代向量化检索技术”使检索性能相比传统方式提升高达400% [3] - 双方联合发布“超融核架构”，将荣耀自研Turbo X性能引擎与高通Oryon芯片架构深度融合，实现SOC芯片微架构层面的资源管理 [4] - 荣耀将支持200+垂域场景和3000+通用场景，覆盖Top100应用 [4] 端侧AI行业竞争态势 - 全球手机行业正围绕端侧AI展开“军备竞赛”，苹果推出Apple Intelligence展示端云协同混合模式 [6] - 在中国市场，vivo将端侧模型参数量压缩至30亿，小米将AI与影像深度绑定，OPPO定下让数千万用户手机搭载AI功能的目标 [6] - 行业技术路线出现“收敛”，30亿参数模型已成为2025年各家旗舰机的起跑线，竞争焦点从“有没有”转向“好不好用” [6] - 尽管尚未出现颠覆性“杀手级应用”，但端侧AI被视为决定未来十年行业走向的核心变量 [7] 中国科技企业的全球化角色转变 - 中国科技企业正从“中国制造”迈向“中国定义”，与国际合作伙伴共同定义AI终端的技术范式 [8] - 中国企业选择开放与共生的道路，面对苹果的封闭生态，输出一种更普惠、安全且具经济性的“中国模式” [8] - 这种模式为开发者降低AI应用开发维护成本，为用户保证数据隐私安全和更快响应速度，为产业提供AI普惠化的经济路径 [8] - 中国头部科技企业已深入到全球产业链核心价值环节，开始输出自己的理念和标准 [10]

产品发布与市场定位 - 高通第五代骁龙8至尊版移动平台正式亮相，预计将登陆荣耀、小米、iQOO、一加等主流手机品牌的高端旗舰机型，成为2025年下半年安卓手机产品的核心动力 [1] - 荣耀即将发布的荣耀Magic8系列和荣耀MagicPad3 Pro将首批搭载该平台，Magic8系列被定义为最强"自进化AI原生手机" [7] - 智能手机市场进入存量竞争阶段，旗舰处理器性能日益同质化，竞争焦点转向芯片的"深度融合" [1] 战略合作与技术融合 - 荣耀与高通在端侧AI领域的合作取得重大突破，通过底层芯片级联调，成功突破了端侧AI的算力与能效瓶颈 [1] - 双方深度融合方向主要聚焦在端侧模型的联合调优与GPU-NPU异构计算上 [2] - 荣耀与高通成立了联合实验室，三年内实现了芯片高速缓存的分区管理、AI预测的最优芯片能效调度等技术 [6] - 双方联合发布了超融核架构，将荣耀Turbo X多个核心性能引擎与高通Oryon芯片架构进行深度融合，以实现SOC芯片微架构的资源调度管理 [6] 端侧AI市场前景与驱动力 - 中国端侧AI市场规模2025年将突破2500亿元，较2023年的1939亿元增长近30%，并预计在2030年冲击1.2万亿元 [3] - AI手机市场2025年中国出货量预计达1.18亿部，渗透率达到40.7% [3] - 端侧AI爆发的核心驱动力来自于手机、PC、汽车、可穿戴设备中"本地化大脑"的觉醒，手机是当前落地最具现实基础和爆发潜力的终端载体 [3] 技术创新与性能突破 - 联合研发的高效能端侧AI模型方案实现两大突破：通过端侧低bit量化技术使模型存储空间节省30%，推理速度提升15%，推理功耗下降20%；新一代向量化检索技术使检索性能最多提升400% [4] - 基于GPU-NPU异构的AI超分超帧技术，可实现将低分辨率和低帧率的游戏画面进行实时渲染推理和AI融合，得到高分辨率、高帧率画面，并获得更低的游戏时延和更小的画面抖动 [6] 应用场景与未来规划 - 荣耀行业首发了智能体驱动的AI追色功能，可一句话完成图片检索、关键色提取和精准追色 [5] - 未来计划支持200+垂域场景及3000+以上通用场景，推动端侧智能体从特定任务走向通用化执行，共同引领智能手机进入通用Agent元年 [5] - 手机厂商与高通联合调优的关键在于更精准地理解用户需求，并通过软硬结合将芯片潜力转化为体验优势，做出差异化的应用场景 [8]

合作内容 - 腾讯应用宝与高通(中国)围绕移动应用跨端引擎技术与端侧AI应用创新展开联合研发 [1] - 推出针对搭载骁龙X系列计算平台设备的定制化应用解决方案及基于端侧AI能力的智能启动台 [1] - 专属定制化升级移动跨端引擎 从性能优化 安全防护 应用覆盖三大维度助力完善应用生态 [1] 技术实现 - 依托骁龙X系列平台硬件优势及腾讯在应用生态运营与AI技术研发的积累 [1] - 运用本地端侧AI能力重构用户与设备交互方式 降低AI服务调用成本并保护用户本地数据隐私 [1] - 智能启动台依托骁龙X2Elite计算平台集成80TOPS NPU及腾讯混元大模型端侧运行能力 [2] 产品进展 - 移动跨端引擎已对搭载骁龙X系列设备全量发布 [1] - 上架覆盖社交娱乐 学习办公 AI工具等领域的1000余款热门APP [1] - 智能启动台旨在革新传统文件与应用管理模式 通过"伴随式"AI设计衔接用户需求与场景服务 [2]

公司发展历程 - 高通在华30年发展轨迹被定义为与中国通信产业同频共振的成长史 从90年代中期参与中国CDMA建设为起点 正式开启与中国市场深度绑定[2] - 3G时代成为重要里程碑 高通与三家运营商均建立合作 成为首家推出中国移动TD-SCDMA芯片的厂商[2] - 4G时代携手中国手机厂商完成从本土到全球的跨越 2018年与中国领先手机厂商共同发起"5G领航计划" 实现中国品牌5G首发产品全球覆盖[2] 智能汽车领域布局 - 高通在智能汽车领域布局延续20余年 从早期通用汽车安吉星CDMA 1x车载网联解决方案到T-Box 一直是该领域主要供应商[3] - 2020至2022年间 支持众多中国汽车品牌推出超过210款车型 成为智能座舱与舱驾融合领域核心合作伙伴[3] - 中国厂商推动新技术上车周期可缩短至一年以内 高通既跟上"中国速度"又满足多方面要求[3] AI技术战略 - 端侧AI被视为技术落地关键方向 中国市场及产业链的活力与竞争力成为端侧AI技术落地的优秀土壤[4] - 具身智能成为关注焦点 高通2021年就提出"5G+AI赋能千行百业"理念 展示咖啡拉花机器人等应用演示[4] - 几乎所有研发汽车的企业都在布局具身机器人 二者技术相通性极高 高通愿跟随产业探索芯片需求与应用场景[4] XR与新兴终端 - 高通推动XR领域发展超过10年 目前"百镜大战"中多数参与者采用高通芯片[4] - 新终端品类初期可基于现有主流芯片进行小改动适配 但随着应用细分 专用芯片将成为必然[4] - 高通已推出AR VR专用芯片及参考设计 未来将持续围绕尺寸 功耗 散热等核心痛点优化解决方案[4] 工业领域布局 - 针对中国市场分散化碎片化特征 通过高通跃龙品牌推进精准布局 推出集成NFC支持的定制化产品[6] - 联合合作伙伴打造应用示范案例 包括苏州通力电梯工厂5G全连接项目 无锡急救车信息化等示范案例[6] - 梳理全球近200个行业应用案例供企业借鉴 中国制造业规模庞大 众多工厂面临智能化升级需求[6] 未来赛道展望 - 机器人与AR/VR/AI眼镜有望成为继智能手机后的下一代核心终端 未来有望达到"人手一个"的普及度[6] - 机器人将广泛应用于家庭及各类场景 其市场规模未来可能等同甚至超过智能手机[6] - 高通将持续投入技术研发 与合作伙伴共同推动杀手级应用诞生[6] 发展策略与竞争应对 - 更倾向于用"创新与合作"而非"巩固优势"来定义发展路径 科技公司进步源于持续挑战自我与提升合作能力[7] - 针对部分厂商自研芯片趋势 形成明确应对策略：深化与安卓阵营合作巩固手机领域优势 加速汽车 IoT XR PC等领域业务多元化[7] - 即使没有自研芯片 在商用芯片领域也有许多竞争者 重点是如何找到对客户有价值的方案 提供好的技术和服务[7] 市场竞争格局 - 新兴领域初期大量玩家涌入印证赛道价值 通过竞争加速技术突破 但市场终将走向整合[8] - GPU入门门槛不高 但打造标准化商业化优质产品难度极大 企业竞争力最终在应用落地中分化[8] - 以3G时代WCDMA芯片研发为例 全球众多企业参与 最终通过市场筛选形成少数主导者格局 这一过程适用于智能驾驶 眼镜芯片等细分领域[8] 未来发展方向 - 高通商业模式从未改变 始终是技术赋能型公司 未来将坚持长期投资技术创新 与中国产业链共同探索AI 6G等下一代技术机遇[8] - 汽车领域在业务中占比越来越高 团队架构与服务模式将持续优化 但以客户为中心 与中国市场共成长的核心方向不会改变[8] - 30年合作只是起点 在AI与6G时代浪潮中 高通与中国产业链的共同成长故事仍在继续书写新篇章[8]