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芝能智芯出品

CES 2026 上高通把AI分成兩個部分，一個是個人AI，一個是物理AI，Physical AI（物理 AI）可以理解為“讓 AI 真正進入現(xiàn)實世界并產(chǎn)生可持續(xù)價值的能力集合”，高通在汽車與機器人領域的動作，從SoC 方案慢慢拓展到一套成型的、可規(guī)模復制的系統(tǒng)方法論。

高通在“高能效異構計算 + 端側 AI + 安全級系統(tǒng)”上的積累，慢慢兌現(xiàn)出完整的能力。

Part 1智能汽車是物理AI最成熟的落地形態(tài)

物理 AI 的劃分中，智能汽車是目前復雜度最高、商業(yè)化最成熟的載體，全球已有超過 4 億輛汽車采用驍龍數(shù)字底盤方案，其中 7500 萬輛搭載驍龍座艙平臺。CES 2026 上，高通對汽車趨勢變化是架構融合與 AI 能力的系統(tǒng)級下沉。

一個代表性產(chǎn)品是 Snapdragon Ride Flex，這套方案把輔助駕駛和座艙用上“同一個大腦”，在單顆 SoC 上實現(xiàn)安全關鍵系統(tǒng)與非安全系統(tǒng)的共存，讓入門級和中端車型也能具備基礎的輔助駕駛與智能座艙能力，在中國市場對成本的追求，使得艙駕一體在中國市場進入量產(chǎn)階段，并開始形成規(guī)模效應。

在驍龍汽車平臺至尊版（如 8397、8797）上，高通新目標是把“具身智能體 AI”引入汽車，車內 AI迭代成能夠理解情境、持續(xù)學習、在不同子系統(tǒng)之間協(xié)同決策的智能體。

在軟件層面，高通與谷歌的深度合作，通過統(tǒng)一的軟件棧、可預測的 OTA、虛擬 SoC 等工具鏈，車企可以在整個車型生命周期內不斷疊加 AI 能力。

智能汽車已經(jīng)成為一個標準化程度極高、驗證充分的復雜自動化系統(tǒng)，這正是高通后續(xù)布局機器人的重要基礎。

Part 2機器人：物理 AI 的核心增長曲線

汽車是“已經(jīng)跑通的物理 AI”，在全球范圍來看機器人（最重要的人形機器人）是正在進入加速區(qū)間的下一站。

在 AI 的推動下，未來十多年內，機器人有望創(chuàng)造接近 1 萬億美元的經(jīng)濟價值，機器人行業(yè)要從“實驗室原型”走向“可部署、可規(guī)模化”的真實應用，這是高通切入機器人領域的角度。

高通在機器人領域給出了一套端到端的統(tǒng)一架構：從異構計算芯片，到復合 AI 系統(tǒng)，再到數(shù)據(jù)飛輪與機器學習運維（MLOps）。

在汽車輔助駕駛中已經(jīng)高度成熟的能力，遷移到機器人系統(tǒng)中，包括多傳感器融合、定位與建圖、AI 規(guī)劃與控制，能力的共通點是都必須在非結構化的物理環(huán)境中穩(wěn)定運行。

為了支撐這一體系，高通發(fā)布了面向機器人和工業(yè)自動化的 躍龍 IQ10 處理器，這顆具備 18 核 Oryon CPU、數(shù)百 TOPS AI 算力、支持多攝像頭輸入，并符合工規(guī)級溫度與功能安全要求的處理器，覆蓋從家用服務機器人、AMR，到更復雜的人形機器人。

高通在機器人領域不光是芯片解決方案，也是要幫助客戶一起解決機器人如何持續(xù)學習并產(chǎn)生經(jīng)濟價值的問題。

通過 AI 數(shù)據(jù)飛輪、仿真、再訓練與本地部署工具鏈，希望讓機器人像汽車一樣，具備可迭代、可維護、可升級的生命周期。

把汽車和機器人放在一起看，可以更清晰地理解高通的“物理 AI”方法論，有幾個要點：高能效的異構計算、端側 AI 與隱私保護和安全與可靠性。

在車載系統(tǒng)還是機器人，功耗與散熱都是硬約束，在目標功耗下，長期穩(wěn)定運行復雜 AI 工作負載的能力很重要。

從車內智能體到工業(yè)機器人，本地推理、低時延響應、數(shù)據(jù)不出端，正在成為默認要求，高通持續(xù)強化 NPU 能力，并把 Edge Impulse、本地大模型部署納入物聯(lián)網(wǎng)和機器人體系的原因。

當 AI 進入現(xiàn)實世界并具備行動能力，功能安全、系統(tǒng)隔離和確定性行為不再是“加分項”，而是基本門檻。這一點，在汽車與人形機器人領域尤為關鍵。

小結

從“AI in device”走向“AI in the world”，物理 AI 已經(jīng)通過智能汽車的規(guī)�；�落地，驗證了這條路徑的可行性，并開始把同樣的系統(tǒng)能力復制到機器人領域。

       原文標題 : CES 2026 | 高通“物理 AI”：從智能汽車到機器人