优选策略专访高通徐晧：AI从模型走向终端，智能体应用进入落地新阶段

具备自主思辨与执行能力的“智能体”，是2026年世界人工智能大会（WAIC）上高频出现的词汇。当业界共识将2026年标记为“智能体之年”，一场由AI驱动的终端变革正在从概念走向货架。

本届WAIC上，一个最显著的信号来自智能体手机的集中爆发。荣耀带来了Robot Phone和Agentic OS——专为智能体打造的手机操作系统；阶跃星辰（StepFun）宣布推出智能体手机STEPX Neo；努比亚也官宣了新一代智能体手机努比亚NaviX Ultra。三款产品不约而同地选择在大会期间亮相，智能体终端从“纸上蓝图”到“手中实物”的节奏，比多数人预想的更快。

7月17日，高通公司全球副总裁、中国区研发负责人、IEEE Fellow徐晧博士做客第一财经WAIC现场演播室。在他看来，随着智能体技术不断发展，AI正在从能力展示走向更加实用的应用阶段。从智能手机到机器人等终端设备，端侧AI的能力正在持续增强，并逐步形成更加丰富的应用生态。“我们看到，国内今年将陆续推出好几款智能体手机，相比以往主要提供问答和辅助功能，AI正开始承担更多实际任务，为用户带来更高效、更便捷的体验。”徐晧说。

从“记忆”到“行动”：智能体终端重新定义人机交互

智能体手机与传统智能手机的根本区别，在于交互逻辑的转变——从“人指挥机器”到“机器主动服务”。从“点一杯奶茶”到“规划一次旅行”，徐晧用一系列日常场景勾勒出智能体手机的潜力：用户不再需要逐级打开App、手动输入指令，而是由手机理解意图、拆解任务、调用服务，最终交付结果。

这一看似简单的体验升级，背后是对终端计算架构的全新挑战。

徐晧从技术底层拆解了实现路径。首先，智能体终端需要在端侧构建“个人知识图谱”（Personal Knowledge Graph），持续学习和积累用户偏好，“比如你平时喜欢定什么样的酒店、坐什么样的航班，这些个性化信息会逐渐慢慢积累。”其次，终端还需要具备类似人类记忆的管理机制，有选择性地压缩和存储信息，“就像人一样，有些事情不需要的、不重要的，我们也会忘记”，在有限的存储和算力条件下，打造一个高效运转的个人知识库，为智能体提供长期记忆和决策支持。

隐私保护和实时响应需求，正在推动更多AI能力向终端迁移。“有许多涉及个人数据以及非常需要实时快速处理的信息，更适合在设备端处理。”徐晧指出。高通的应对思路是构建“云边端”协同的计算架构——隐私敏感和即时反馈任务在本地处理，复杂规划负载交由云端完成。这种协同模式，既保障了用户体验的流畅性，也更好地兼顾数据安全和能效表现。

本届WAIC上，荣耀即将带来发布的Agentic OS被徐晧特别提及：“这一多模态智能体操作系统，是我们看到的非常好的智能体手机的应用落地。”

三层“神经回路”：为具身智能搭建从感知到决策的阶梯

智能体手机是AI在数字世界的延伸，那么具身智能机器人则让AI真正走进物理世界。从工厂传送带上的零件分拣，到商店里取货送货的服务机器人，再到能够跑马拉松的双足机器人，产业应用场景正在快速扩展。

面对形态各异、任务复杂度参差的机器人品类，高通提出了一套分层计算架构，将机器人的智能处理划分为三个层级：即时感知、动作执行与逻辑推理。

徐晧用一个生动的比喻解释这套设计哲学：“我们可以想象人是怎么操作的。”最底层是传感器的实时系统，如同人的感官，负责低功耗、始终在线地感知环境，“摸到任何东西要知道我是抓取它或者拿不拿得住”；第二层是“小脑”级别的运动控制，负责快速调整姿态、保持平衡、完成连贯动作，对实时性要求极高，“机器人要随时能够调整姿态、调整手脚的部位，做到一个完全的平衡”；最高层是“大脑”，负责复杂的逻辑推理、任务规划和指令拆解，即VLA（Vision Language Action，视觉-语言-执行）模型。

这种分层设计使高通能够针对不同形态的机器人提供差异化的方案。徐晧介绍，不同类型的机器人对端侧计算提出了不同要求。机器狗需要实现稳定运动和环境感知；足球机器人则要在高速运动过程中完成视觉识别、协同决策和运动控制；而人形机器人还需要处理更复杂的环境理解和任务规划。为满足这些需求，高通持续推进机器人平台能力演进。最新发布的跃龙IQ10解决方案可提供高达700 TOPS的AI算力，为人形机器人在家庭服务、商业运营等场景中的自主运行提供计算基础。

在他看来，高通在手机、XR眼镜、智能汽车等领域长期积累的高性能、低功耗计算经验，正在向机器人领域延伸。针对不同场景和任务，机器人需要具备差异化的响应机制，以兼顾实时性与资源效率。他说，“对于不同反应级别的任务场景，我们会有不同的响应优先级。”同时，“汽车行业对于容错率和毫秒级响应的严格要求，也为机器人系统设计提供了重要经验”徐晧表示。

6G与AI融合：从通信管道到智能体“神经网络”

当终端设备成为AI智能体的端点，通信基础设施的角色也随之变得更加重要。徐晧认为，未来的6G技术将是释放AI全部潜能的“神经网络”，其设计理念将与AI深度融合。

这种融合体现在三个维度。首先，AI应用的普及，尤其是智能体对端云协同的高频调用，将极大增加数据传输量，对网络带宽和低时延提出更高要求。其次，AI技术本身也将越来越多被应用于优化芯片、终端和网络系统的设计，实现更智能的资源调度。而更重要的是第三点——未来6G进一步增强连接和协同能力，将使算力在“端-边-云”之间的动态分布成为可能。

“6G将让我们拥有一个从端侧、到边缘、再到云端的整体优化框架，”徐晧指出，“当网络连接能力进一步提升，不同计算任务就可以在端边云之间，非常智能地进行分布。”这意味着，未来的终端设备可以根据任务性质、隐私等级和算力需求，实时决策在何处处理数据。这种灵活性将为下一阶段AI应用的规模化发展提供重要支撑。。

回看本届WAIC的主题“智能体落地”，可以看到产业发展的一个重要趋势：越来越多终端设备正在具备理解、决策和执行能力。徐晧在访谈最后认为：未来几年，智能体手机、智能汽车、具身智能机器人等领域都有望迎来持续创新和快速发展。“国内的新能源汽车产业有很多领先的创新应用，许多生成式AI或智能体AI算法都运用在了车上，”他说，“未来汽车不仅是一个交通工具，它也将逐步演进为移动的智能生活空间。”而具身智能机器人领域的技术迭代和产业探索也将持续推进，为AI走向现实世界创造更多可能。

从智能体手机到智能汽车，再到具身智能机器人，AI正加速融入人们工作与生活的各类场景。而随着终端计算、通信连接和人工智能技术不断发展，一个由无数智能端点构成的、物理与数字无缝交融的智能世界，正在从WAIC的展台走向现实生活。

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