从骁龙8至尊版，我看到了AI手机的未来 | 智在终端

明敏 鱼羊 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

安卓新王骁龙8至尊版一出，2024年最后一季度的手机市场再度火热起来。

新硬件，新功能，让人眼花缭乱的表象之下，核心关键词必然是：AI，AI，还是AI。

无论是荣耀的一句话命令，让手机助手按照你的习惯帮你点奶茶：

还是超级小爱的帮你记、帮你找：

如果说此前市场对于AI手机还有“蹭大模型热度”的犹豫和质疑，那么如今各大厂商都在用实际进展证明：

端侧AI，已经成为手机新的竞争焦点。

而如此时间节点的如此变化，反映的一个事实是，应用侧的坚定AI化，背后更关键的信心来源之一，依然是底层硬件的变化。

不只是堆料堆算力，让大模型能被装进手机，更是为了让AI能在端侧真正被用起来、用得好，围绕AI进行的全方位性能升级，甚至颠覆重构。

在量子位举办的MEET 2025智能未来大会上，2024人工智能年度杰出产品榜出炉，高通的骁龙8至尊版移动平台入选，关键原因之一便是其正引领终端侧AI的发展，并对行业广泛赋能。

各种细节，今天，我们就掰开骁龙8至尊版，一项一项具体来看。

AI手机需要什么样的芯片？

作为新一代手机最强芯，骁龙8至尊版的核心目标很明确：全面重构性能、全面重构AI。

先来看整体的数据：

CPU单核和多核性能相比前代均提升45%，浏览器性能提升62%，同时，CPU功耗降低44%。

GPU性能提升40%，光线追踪性能提升35%，同时，GPU功耗降低40%。

NPU增加额外内核，拥有6核向量处理器和8核标量处理器，AI性能提升45%，每瓦特性能提升45%，支持70+tokens/s的输入，以及4k上下文窗口。

骁龙8至尊版还支持高达10.7Gbps速率的LPDDR5X内存，以增强终端侧AI的使用体验。

不难看出，在猛攻性能的基础之上，高通在这一代骁龙旗舰芯片上，又着重强调了性能与功耗的平衡。

本质的原因，还是要适配AI手机时代的全新变化。

在今年的骁龙峰会上，高通官方也从用户体验的视角，对这些变化做了更全面的展示：

首先，是真正“知你所言，懂你所想”的个性化多模态AI助手。

就像手机厂商们正在竞相宣传的那样，大模型加持下的AI助手，不仅仅是“听得懂人话”版的增强型语音助手，更关键的是，它能充分挖掘用户在手机端留存的个性化数据，通过分析用户的操作、语音等信息，在准确感知、理解用户意图的基础之上，变革人机交互体验——从单一场景到多场景、多任务，甚至是从人找服务到AI助手主动为人做策划。

比如，让AI助手看一眼你的旅行账单，Ta就能自动根据你的行为偏好，帮你分析怎么更好地省钱。

其次，手机传统的宣传重点——影像体验也将进一步被AI重构。

具体体现为，很多原本需要后期才能实现的图像和视频效果，现在实时就能在手机端实现。

比如利用无限语义分割技术（支持250+层语义识别和分割），精细控制照片的每一处细节。即使光线不佳，NPU也能识别不同图层，进而预测皮肤和天空的色调，呈现更完美的拍摄效果。

又比如视频通话或直播时的实时AI补光，可以添加虚拟的可移动光源来给人脸“打光”，提升人像在镜头中的观感。

另外，去年火爆的手机端照片“路人消除”大法，现在进一步延展到了视频当中。

划重点：这样的操作可以完全脱离云端，在终端设备上本地完成。

当然还有游戏体验。

网易已经第一时间官宣了和高通在《永劫无间》手游上合作的最新进展：除了更强性能下更高的游戏帧率和稳定性外，基于高通Hexagon NPU，《永劫无间》手游首次将18亿参数大模型引入智能手机，打造全新升级的端到端AI队友功能。

该功能不仅能让AI队友听懂玩家的语音对战指令，还支持人类和AI玩家之间的自然语音对话，首词时延可控制在300ms以内。

可以说，AI化的框架已经全面搭建起来，更多AI手机细节功能的实现，就要看各路手机厂商的本事了。

简单总结一下，在骁龙8至尊版支持下，AI手机在以下几个维度有了明显提升：

• AI运行速度
• 多模态交互
• AI Agent（智能体）“自动驾驶”

在其背后，无论是能在手机上调度各种功能的AI助手，还是更AI的影像、游戏体验，都意味着更多Agent进入手机，意味着更复杂的系统调度和数据分析。

那么，问题就来了：手机毕竟是重量仅为200克左右的终端设备，性能之外，电池续航、发热问题同样是直接影响用户体验的因素。

来到AI手机时代，性能与功耗之间的矛盾更加凸显，具体又待如何解决？

CPU+GPU+NPU，释放AI能力

这次，除了对于AI而言最为关键的NPU，在CPU和GPU上，高通同样做了不少文章。

在CPU上，高通历史性将自研Oryon CPU带到移动端。

它负责处理对时延敏感的AI任务，比如实时翻译、AI助手命令响应等。并负责将AI任务分配到其他核心上。

它在架构上全面升级，采用“2+6”模式，2枚超级内核+6枚性能内核，取消效率内核。

超级内核最高主频达到4.32GHz，明显超越同行。

6个性能内核都经过调优，负责运行最密集型的应用程序，用乱序性能内核取代了传统的效率内核，实现了效率和能耗的既要又要。

内存架构上，Oryon CPU每个CPU丛集配备最大的缓存，即每个丛集都拥有12MB的二级缓存，总计24MB紧密耦合的专用缓存，这也是移动领域最大的缓存。

同时也增加了每个超级内核和性能内核中的L1缓存。

如前所说，Hexagon NPU方面，高通也带来一系列升级。

在NPU驱动下，可以完成70+Tokens/秒、4K上下文的生成能力。Token是信息构建模块，可以是文本、语音，甚至是照片和视频。骁龙8至尊版以支持更长上下文窗口和更多token输入量。更长的上下文窗口将为用户的AI助手提供更丰富的情境信息，以便进行复杂推理。

并为应对多模态AI任务增加了额外内核。

值得一提的是，骁龙8至尊版首次实现了让AI助手完全运行在终端时理解摄像头中拍摄的内容，用户可以通过摄像头和AI助手实时互动。

利用手机的丰富传感器，AI助手可以结合用户的位置、偏好和个人习惯创建个性化神经网络，以便AI助手针对用户需求生成个性化回复。

高通传感器中枢是实现个性化AI助手的门户，骁龙8至尊版对其进行了一系列改进，它现在的AI性能提升了60%。

为了更好支持大语言模型、超长文本应用等，张量加速器方面也做了增强。

此外，内存并发性，AI和计算机视觉工作负载现在可以同时访问一个内存空间并协同工作，创造流畅有趣的体验。

GPU方面，骁龙8至尊版首次推出了Adreno GPU切片架构，将内部渲染单元分为三个独立切片，其中每个切片都可以运行在对应主频。

这样一来就能实现动态调整不同工作负载，得益于这一架构，GPU性能提升40%，功耗降低40%。

GPU支持12MB内存，可以减少数据传输交互时对系统内存的访问调用。

基于如上底层计算的全面升级，完全在终端运行的个性化、多模态AI助手等全新体验得以走进现实。

但是底层计算只是实现这一切的基石。软件层面，先进算法和海量工具，是生成式AI应用得以繁荣的另一大关键。

与智谱、腾讯混元达成大模型合作

AI重构手机，不仅是交互模式、计算范式上发生巨变，更关键在于上层应用生态也将被快速重塑。

各种APP、功能都在引入AI，手机厂商、AI厂商、互联网大厂都在积极尝试。不过怎样才能更充分调用底层计算、发挥大模型能力，构建真正满足大家需要的AI应用？现在确实还处在探索早期。

所以可以看到，在完成对端侧AI计算的定义后，高通开始更进一步促成上层应用生态的构建。

今年，伴随着骁龙8至尊版正式发布，高通还官宣了两则重磅消息——和智谱以及腾讯混元的合作。

两家的合作，也印证了AI手机的两大发展方向：端侧与多模态。

在和智谱的合作中，高通明确提到将GLM-4V端侧视觉大模型将面向骁龙8至尊版进行深度适配和推理优化，支持丰富的多模态交互方式。

今年早些时候，智谱推出了国内首个类GPT-4o视频通话功能，底层模型基于GLM-4V-plus，在图像和视频理解方面都取得了不错成绩。

骁龙峰会上，高通也表示现在AI助手可以完全在终端侧通过摄像头看到用户所看到的内容，用户可以通过相机实时模式和AI助手互动，也就是把AI视频通话彻底放在端侧。

据介绍，用户可以直接把摄像头对准账单收据，然后AI通过推理来计算个人应付的账单。

和腾讯混元的合作中则提到，双方将基于骁龙8至尊版共同推动混元大模型7B和3B版本的终端部署。

这两项合作的官宣意味着智谱和腾讯混元大模型，未来将有可能深度参与骁龙平台上先进AI应用范例的开发与打造。

实际上，在大模型趋势开始后，高通就马上推出了AI Hub，为开发者和企业构建了一个开放的AI开发平台。

在AI Hub上，开发者可以找到各种主流大模型，利用高通提供的工具集进行开发。

它能让开发者充分利用高通芯片的计算能力，将AI推理放置在设备端，实现低延迟、高效率的本地化AI处理，进一步丰富端侧AI应用。

平台提供的工具集能够帮助开发者优化AI模型，使其在高通芯片上运行更加高效，同时简化了部署过程。

同时，AI Hub与高通的其他开发工具紧密结合，如Qualcomm Neural Processing SDK（神经处理SDK），为开发者提供全面的开发环境。

更早之前高通推出的AI软件栈（AI Stack），还全面支持主流AI框架（如TensorFlow、pytorch、ONNX和Keras）和runtime（如 TensorFlow Lite、TensorFlow Lite Micro、ExecuTorch和ONNX runtime），能帮助开发者进一步加快开发流程。

软硬结合，才能更彻底释放AI手机的潜力。

比如前面提到的实时AI补光技术，就是算法和底层硬件高效连接的成果。

在影像领域，高通将先进的AI算法直接引入图像和视频处理管线的核心（Insight AI），其中的无限语义分割功能，支持对图片进行超过250层语义识别与分割。在完成分割后，实时皮肤和天空算法可以利用NPU来识别光线条件并进行修图，保障在强光条件下也能拍出自然的皮肤和天空色调。

从CPU变革到AI手机变革

所以，高通如何理解AI手机？

APP/应用成为人类使用互联网的入口，构成了当下人机交互最重要的范式。

AI的出现让这些熟悉的事物开始瓦解，当机器开始理解人类语言，交互可以变得更为主动，智能化体验也将被重新定义。

在骁龙峰会上，高通总裁兼CEO安蒙一语道破：

我们将看到， 应用程序的不断进化所催生的全新体验……而且这不局限在某一个杀手级应用，而是每一个应用的体验都将改变。

如今，骁龙8至尊版为实现这一愿景提供了一个强大平台。

在这里，移动计算被重构，移动计算的发展方向也更加明了——

当AI成为移动设备的全局性能力，更强大的CPU将成为必需，小核已经成为过去时。NPU作为天生为AI而来的硬件核心，负责为多模态、超长文本等能力提供支持。GPU则继续在擅长的游戏、图像领域发挥能力。

当然，为了满足AI模型运行的需求，大内存也成为必然。

由此，语音助手、实时翻译等功能才能提供更快速响应、更智能回复，得以脱胎换骨成为真正意义上的AI应用。

2024年，AI手机的趋势已经势不可挡。这是从算法到应用再到底层计算的全方位变革。

而想要真正意义上带来AI手机风暴，这个逻辑或许要转换一下，先从底层计算看起。

已经为行业定义了NPU的高通，如今正从CPU开始，为行业重新定义AI时代的移动计算。

— 完 —