在近期举办的世界移动通信大会上，高通公司宣布将推出面向XR/AR眼镜的至尊版产品，并透露未来骁龙系列所有业务线都将推出旗舰级Elite平台。目前已有骁龙8至尊版、骁龙X Elite以及新发布的骁龙可穿戴平台至尊版，后者成为全球首款支持跨WearOS by Google、Android和Linux系统运行的个人AI可穿戴平台，首批商用终端预计将在未来几个月内上市。
骁龙可穿戴平台至尊版采用3nm制程工艺，集成专用Hexagon NPU与低功耗eNPU双核AI加速架构，支持端侧直接运行多达20亿参数的模型，首个token生成时间缩短至0.2秒。高通执行副总裁阿力克斯·卡图赞表示，选择20亿参数模型是因为其在小型设备上已具备优秀推理能力，且当前操作系统已预集成高效嵌入式模型。高通正与模型厂商合作优化面向NPU的模型，推动小型语言模型精度提升，以充分利用终端侧算力。
针对AI计算任务处理，高通提出“三级分流”模式：第一级由终端侧小型语言模型完成快速回答、照片优化等轻量任务；第二级通过蓝牙/Wi-Fi将复杂查询分流至手机或PC，运行70亿至100亿参数模型；第三级将超复杂任务上传云端处理。该模式通过协同网络优化算力分配，兼顾低延迟与安全性，同时延长设备续航。搭载骁龙平台的AR眼镜已实现约8小时续航，未来通过芯片组件集成化设计，续航有望提升至16-20小时。
在隐私保护方面，高通倡导端侧数据存储与私有云备份结合的方案。用户可将个人数据及AI助手习惯加密备份至私有云，仅通过专属密钥访问，确保OEM厂商与云服务商均无法获取数据。换机时，AI能力与数据模型可无缝迁移，避免个性化服务中断。跨终端协同可通过高通参考设计平台或OEM厂商自主方案实现，例如用户开车时可通过AI眼镜指令手机查找地址，并自动发送至车载系统导航。
卡图赞认为，AI眼镜是个人AI设备的理想入口，但胸针、挂坠、带摄像头耳机等形态同样具备交互潜力。他强调，多终端协同能提升用户体验，例如智能手表提供健康数据，与AI眼镜联动计算食材热量时，可结合运动数据给出更精准建议。尽管AI可穿戴设备内存需求小于手机或PC，但存储容量可能更大，而内存价格波动预计将持续影响消费电子市场，全行业需应对供应充足但成本高企的挑战。
高通在展会上展示了搭载骁龙平台的智能手机、AI PC、XR/MR设备、智能手表等终端，凸显其从个人AI到6G技术的生态布局。模型小型化、多形态终端开发、端侧迁移意愿及用户交互习惯培养，仍是推动万物智联时代到来的关键因素。当前，跨终端协同与个性化AI服务需建立用户信任，而内存成本问题则可能延缓新品普及速度。
