“CES 2026，高通用硬核产品勾勒出个人AI与物理AI协同的智能未来。”
作者丨刘伊伦
编辑丨包永刚
拉斯维加斯会展中心西厅5001号展台前，人头攒动。
CES 2026上，高通的展台没有堆砌概念。PC、汽车、机器人、物联网多领域的全新发布，勾勒出一幅跨越消费与工业的智能图景。
AI PC展台上，搭载骁龙X系列处理器的轻薄本的屏幕正亮着“A revolution”的蓝光，演示画面里，正在运行多模态AI创作工具，从语音转写生成文案到图像素材智能编辑，全程无延迟卡顿，强大的NPU性能让个人AI从“云端依赖”走向“终端自主”。
另一展区内，两台人形机器人正“占着C位”，深蓝色人形机器人正弓着机械腿，金属手掌张成抓握的姿势，关节处的液压杆还轻轻晃了晃，正调整平衡，准备进行后空翻。
这些现场演示背后，藏着高通推动AI端侧扩展的清晰逻辑。
高通将个人AI与物理AI的能力拆解到不同场景的终端中：个人AI以手机、PC、可穿戴设备和智能家居为载体，通过强大的端侧算力实现个性化智能交互；物理AI则聚焦机器人、汽车等具身场景，让AI理解物理规律并安全交互。围绕“端侧AI算力”这一核心，印证着高通“让AI无处不在”的战略。
实际上，CES 2026的展台，是高通在AI研发领域投入近20年来这份长期主义所迎来的集中兑现。
高通跃龙IQ10处理器支持数百TOPS AI算力，卡位具身智能核心赛道。全新跃龙Q-8750、Q-7790系列则聚焦高端物联网，覆盖智能摄像头等多形态产品，一张全域智能的拼图展现在全球消费者眼前。骁龙X2系列迎来新成员骁龙X2 Plus，搭载第三代Qualcomm Oryon CPU与新一代Adreno GPU，集成80TOPS算力的Hexagon NPU，重新定义日常计算能效标准。高通携手零跑率先展示搭载双骁龙8797的跨域融合解决方案，实现座舱与驾驶辅助双端侧大模型并行，将舱驾一体体验推向新高度。
从移动互联网时代的连接和计算领导者，到AI时代的端侧性能定义者，再到如今推动智能在端、边、云协同演进，引领个人AI和物理AI发展的全域智能生态构建者，高通的每一步都暗合行业演进脉络。
这场新品盛宴的背后，藏着怎样的战略考量？高通又将以何种路径，进一步推动全域智能的协同未来？
01
以端侧智能为核，
构建「个人AI」与「物理AI」的全域闭环
CES 2026上，个人AI与物理AI已走向产业竞逐的核心舞台。
联想、华硕等厂商的AI PC产品一年内增长2.5倍；零跑、大众等车企千亿参数世界模型运行需求爆发；VinMotion、Figure等具身智能企业逐步实现全场景作业突破，验证端侧算力对机器人商业化的关键作用。
行业共识显示：随着AI向智能体、具身智能形态演进，端侧算力的需求正呈指数级增长。
在这一趋势下，高通的布局逻辑愈发清晰。
“高通的技术正在赋能数十亿终端，为消费者和企业带来卓越的日常体验，让个人AI与物理AI无处不在”高通技术公司市场高级总监Catherine Baker表示。
对于个人AI而言，骁龙正在赋能“以用户为中心的生态”，而下一代AI PC是重要的组成部分。
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在端云协作中需要承担70%高频轻量任务。
Agent时代，一款“不卡顿的PC”才能真实满足用户需求。
高通推出骁龙X2 Plus以适应PC端更广泛的用户和场景需求，其搭载第三代Qualcomm Oryon CPU、新一代Adreno GPU，并集成算力高达80TOPS的Hexagon NPU，这是目前在同级别笔记本电脑中速度最快的NPU。
骁龙X2 Plus性能强劲同时，能效表现也令人惊喜。
骁龙X2 Plus不仅CPU相比前代平台提升35%，还能够实现功耗较前代下降43%，正在重新定义日常计算场景中的能效标准，而搭载骁龙X2系列处理器的新一代笔记本电脑也将于2026年上半年陆续上市。
物理AI也正迎来商业化落地的新时代。
在CES现场，行业专家告诉雷峰网，物理AI的发展是未来的重要趋势，其核心离不开芯片在性能、功耗与数据处理之间的精准平衡。当前AI算力快速提升的背景下，性能表现往往更易被关注，但其背后的功耗成本却极易被忽视，而这恰恰是高通的核心优势所在。
在物理AI的布局中，汽车无疑是核心场景。
目前全球已有超过4亿辆汽车采用骁龙数字底盘解决方案。如今高通在车载信息娱乐和座舱SoC解决方案领域全球排名第一，全球已有超过7500万辆汽车采用骁龙座舱平台。
高通联合零跑汽车推出基于搭载双骁龙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，搭配OTA升级实现“软件定义体验”。
不止理想、零跑、极氪、长城汽车、奇瑞、红旗、蔚来等头部车企正在加速采用骁龙汽车平台至尊版，多款车型将于2026年陆续发布，这也意味着，高通这套至尊版平台将迎来一波集中爆发，我们也可以期待一下基于这款平台的智能体AI和智能化创新特性上车的体验。
物理AI的进化正指向更高阶的技术形态，具身智能则成为这一赛道的下一块核心拼图。
“到2040年，机器人预计可创造高达1万亿美元的经济价值。”高通产品市场副总裁Ignacio Contreras表示，在高通看来，每个物理具身形态都有可能成为具备持续学习能力的机器人。
从工业焊接到交通劝导，机器人在多场景的落地突破，需要的是一套覆盖感知、决策、执行与互联的全链路技术架构，而这正是高通给出的答案：全套产品组合。
而在CES期间全新发布的高通跃龙IQ10处理器，正是支撑全套功能实现的坚实基座，其采用了先进的18核Qualcomm Oryon CPU，支持具备数百TOPS AI算力的先进AI性能，以及多个摄像头。
基于这一基座，高通提供了一套面向可部署机器人的整套核心能力。
这套核心能力包含多个部分，其中一个是复合AI系统。其融合了视觉、语言以及其他传感器输入等多种模态，使机器人能够在真实世界中实现感知、交互、推理和行动，成为机器人的“大脑”。还支持物理AI机器学习运维，能够不断训练和优化复合AI系统中的各类模型。其背后还有AI数据飞轮的驱动，机器人在真实场景中不断采集数据，经过整理标注后反哺模型，形成自我增强的循环。
物联网领域是高通打造全域智能生态的另一块重要拼图。
全新发布的高通跃龙Q-8750与Q-7790处理器，聚焦终端侧AI，可广泛适配多元物联网产品形态：从工业机器人、智能无人机，到专业视觉系统、智能摄像头与AI电视。高通通过收购生态企业、推动平台化等关键措施，打通从芯片到应用的全链条，降低客户的开发门槛与创新成本。
以端侧智能为锚点，高通串联起个人AI与物理AI的全域版图，打造终端覆盖、场景落地、生态闭环的完整布局。这不仅是智能化技术与产品的规模化落地，更是对AI全域化趋势的精准预判。
02
全域智能落地的背后，
高通如何「卡位」AI时代？
智能的未来，必然是从云端扩展到终端。
这一判断正在被行业数据持续验证。中国信通院预测，未来三年国内AI PC市场渗透率将突破80%，AI手机渗透率也将超过50%，终端侧对本地算力的需求呈爆发式增长。
科技巨头们正加速卡位布局，各显其能：
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微软：依托Windows Copilot与Surface AI PC，将端侧AI深度融入系统，提升办公与娱乐场景生产力。
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小米：以澎湃OS为核心，搭载端侧大模型与超级小爱，构建“人车家”全生态AI协同体系。
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理想汽车：推出Livis AI眼镜，结合自研MindGPT-4o模型，实现车镜联动与全场景AI陪伴。
巨头们在端侧AI场景的全面开花，最终指向了对核心算力产品的规模化需求。
高通聚焦端侧算力的核心需求，打造异构硬件架构：PC端最新骁龙X2 Plus平台80TOPS NPU刷新同级别速度纪录。
汽车端的至尊版平台相较前代提升至12倍的AI性能跃升，为未来座舱体验和驾驶辅助功能的大跃升打破性能障碍。
蓝光饰条的概念车，正是基于骁龙座舱平台至尊版的演示载体。现场还有基于座舱体验开发平台的演示，展示了从云端虚拟硬件到通过OTA更新部署至模拟车辆的端到端整车软件开发流程。
现场两台Vinmotion品牌人形机器人的“核心底气”来自高通端侧方案：将数百TOPS算力直接打进了机器人机身里，等于给这两台机器“装上了能支撑具身智能的算力引擎”。
物联网端，通过集成Edge Impulse实现1200亿参数大模型本地运行。
展台现场带来了AI本地化视频智能分析的演示，左边屏幕的多路监控画面在本地同步解析，中间屏实时标注出人群动态，右边屏甚至能生成空间布局的分析图。
高通现场演示的产品组合，既响应终端设备对能效比的极致追求，又契合“端侧承载高频轻量任务、云端支撑重度计算”的行业分工逻辑。
强大硬件性能的释放，离不开软件层面的支撑，物联网是场景最丰富的软件试验场。
在架构端，高通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，大幅拓宽硬件方案的部署场景，让同一硬件底座可适配个人终端、工业设备、安防系统等多元场景。
Qualcomm Insight平台作为统一的、原生AI驱动的视频智能解决方案，将对话式AI融入视频系统，已在安防、零售等场景实现落地应用，强化了其软件服务能力。
最后，通过集成Edge Impulse解决方案，实现AI本地部署的高效进行，支持企业与组织直接在本地运行高达1200亿参数规模的AI大模型。
高通构建了一个以开发者为先的物联网生态系统，在 Linux、Windows 和 Android 平台上提供统一的软件架构，并配备 Arduino、Edge Impulse 和 Foundries.io 等易用开发者工具，加速从原型开发到量产落地。
AI的规模化发展，最终离不开生态的协同支撑。
全球超1.6万家客户让高通的物联网技术与产品得以覆盖工业、能源、物流、机器人等众多领域。中国市场近百家伙伴落地数量和场景都尤为客观的真实案例，让物联网技术跨越行业边界，真正转化为规模化产业价值。
从硬件、软件到生态，高通的卡位逻辑始终清晰：以技术预判趋势，以生态承接需求，让每一款产品都成为时代趋势的具象化表达。
03
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，超过当前全球人口总量，Siri全球用户突破5亿，Google Assistant美国用户达9200万。工业领域，2025年全球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%。
高通的双赛道布局，恰好覆盖了个人AI与物理AI两大增长引擎。
高通正以“为AI规模化而生”为核心，让AI不再只是一项功能，而是成为打造所有消费者体验的基石。在个人AI领域，高通构建起以用户为中心的全场景生态，推动体验从“以App为中心” 向“以智能体为中心”变革。这一生态涵盖智能眼镜、耳机、手表等 AI为先的智能可穿戴设备，以及下一代AI PC、智能手机等核心终端。
发布后不到半年的第五代骁龙8至尊版，目前已经有14款国内的新机搭载了这一平台；在AI PC方面，截止去年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，覆盖市场各个价位的PC产品，大力推动AI PC发展。
物理AI作为另一核心增长极，在此，高通构建了覆盖汽车、机器人的全场景技术体系。
在CES期间，我们也看到高通携手合作伙伴在这些领域带来了一系列成果展示。车联天下发布全球首个深度融合电子电气架构，其展示的中央计算平台采用骁龙8797车规级芯片，标志着智能汽车电子电气架构迈入“中央计算”新阶段。
阿加犀推出全球首个基于高通跃龙IQ10机器人处理器的遥操、数采和VLA具身大模型端侧解决方案，借助高通跃龙平台的异构计算性能，实现了敏捷的遥操动作同步及高效的数据处理功能。
移远通信则发布了新一代搭载高通跃龙Q-8750的旗舰智能模组，契合视频会议、智慧零售、智能家居等高端设备需求，其CPU、GPU、AI引擎的性能提升及8K多媒体处理能力，为高端AIoT场景提供“算力与能效兼顾”的方案。
技术落地得益于高通在物理AI领域长期的平台深耕与数据沉淀。
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，已构建起一个覆盖超过600万公里独特车辆与交通数据的场景目录，并生成覆盖多样化场景与边缘案例的合成数据，测试总里程超过4.82亿公里。
海量数据资源叠加形成“马太效应”，推动高通向“场景驱动”进化，在进阶的产品设计上，能实现更加多维的成果。
高通以全栈创新串联起个人AI与物理AI的全域版图，既守住端侧算力的核心优势，也从边缘到云端，为智能计算的未来提供动力，同时还以开放协同激活产业活力。这场进阶之路，让“智能无处不在”的愿景照进现实，引领全球AI进入规模化发展的全新阶段。
