12月10日，量子位meet2026智能未来大会在北京正式拉开帷幕。本届大会以“共生无界 智启未来”为核心主题，构建起一个横跨多领域、信息密度高、互动性强的思想交汇平台。近三十位来自科技界、产业界与学术界的权威代表齐聚现场，围绕人工智能+、ai基础设施（ai infra）、智能终端、智能驾驶、低空经济、能源电力等前沿方向展开深度探讨，分享具有前瞻性的行业洞见。
高通公司AI产品技术中国区负责人万卫星受邀出席，并带来题为《混合AI：从云端到边缘的智能演进》的主题演讲。他在演讲中指出，当前AI正经历由生成式AI向智能体AI的关键跃迁；与此同时，AI生态也正从单一模型架构加速转向多模型协同的复合体系——这正是迈向智能体AI时代的重要基石。他还强调，未来AI体验将全面走向“混合AI”范式。为支撑这一趋势，高通已通过模型量化压缩、并行解码优化、专用NPU设计及异构计算架构等核心技术突破，持续推动端侧AI向更主动、更高效、更个性化的服务形态升级，加快构建端云一体化协同体系，为用户打造真正可信赖的智能体验。
以下为演讲全文：大家上午好！我是高通技术公司万卫星。今天非常荣幸能在这里与各位分享高通在终端侧AI以及混合AI方向上的实践进展与战略思考。
首先，我们来梳理一下AI应用在终端领域的演进脉络。第一阶段，我们称之为“感知AI”。它涵盖语音降噪、图像识别与分割、传统自然语言处理等技术，这些能力早已在智能手机、耳机、摄像头等多种终端设备上实现规模化商用。
第二阶段，则是以ChatGPT为代表掀起的“生成式AI”浪潮。该阶段依赖海量数据预训练，并在人类指令或监督下完成特定任务，例如文生图、对话交互、机器翻译等，展现出强大的内容生成能力。
第三阶段，即正在加速到来的“智能体AI”。相较于生成式AI，智能体AI具备更强的自主性——它可在极少甚至无需人工干预的前提下，完成意图识别、动态规划、任务分解与执行闭环。尽管当前行业焦点仍集中于生成式AI，但整个技术演进路径已清晰指向智能体AI这一更高阶形态。
第四阶段，我们定义为“物理AI”。在此阶段，AI不仅理解语义与逻辑，更能感知并建模真实物理世界，依据物理规律进行推理与响应。目前，物理AI仍处于实验室探索与早期验证阶段。
再来看终端侧生成式AI的发展现状。随着模型规模持续扩大，如今旗舰手机已可部署参数量达百亿级的大模型；PC端则支持约200亿参数模型的本地运行；而在车载场景中，终端侧可承载的模型参数量更高达200亿至600亿之间。
模型规模增长的同时，性能也在同步跃升。今年年初起，具备思维链（CoT）与强推理能力的模型已实现全量端侧部署；上下文窗口长度亦显著扩展——从两年前仅支持1K–2K tokens，到去年提升至4K，再到今年主流终端已稳定支持8K–16K上下文长度；更值得关注的是，在今年9月举办的骁龙峰会上，我们已成功演示了在特定场景下端侧运行128K长文本大模型的能力。
从模态维度看，终端AI正快速由单文字模态，拓展至图文、音视频等多模态融合，并进一步迈向覆盖全感知通道的“全模态AI”。
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