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高通中国区董事长孟樸:未来机器人与可穿戴设备的市场规模将媲美手机

来自 每日经济新闻
2025 年 9 月 25 日
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9 月 24 日,在 2025 年度高通骁龙峰会期间,高通公司中国区董事长孟樸接受采访,用 「创新与合作」 概括高通在中国三十年的发展。他认为,手机厂商自研芯片不影响高通与它们合作。孟樸认为真正的人工智能尚未到来,并看好 AI 落地到端侧。此外,他还看好未来的智能网联汽车、机器人和智能眼镜市场规模。

每经记者|王晶    每经编辑|文多    

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提到手机芯片,很多人会想到高通骁龙。长期以来,国内外手机厂商都会争抢骁龙芯片的首发权。今年正值高通进入中国三十周年,高通在 30 年中几乎与国内所有主流手机品牌建立了深度合作关系,而在过去 3 年间,这种合作又从手机市场扩展至汽车市场。

9 月 24 日下午,在 2025 年度高通骁龙峰会期间,高通公司中国区董事长孟樸接受了媒体记者采访。他回顾了高通在中国的发展,并用两个关键词进行了概括——创新与合作。

针对苹果、小米等厂商自研芯片的趋势,孟樸认为,这对高通来说并不是一个新课题。「我们的芯片是通用芯片,它能大量提供,从而达到很好的经济性 (规模效应)。但不同厂家有不同的诉求。除了苹果,小米、三星自己做芯片也已经做了十几年,但它们也一直在用高通的芯片,每年 (使用量多少) 取决于它们当年自研芯片的表现。」 在孟樸看来,竞争始终存在,但核心问题是如何持续为客户提供有价值的技术和服务。

此外,孟樸还就 AI、汽车、机器人等新兴领域发表了看法:「长远来看,未来有两个领域的规模会等同于或大于智能手机。一个是机器人,另一个是各种可穿戴设备——包括智能眼镜。」

高通公司中国区董事长孟樸 图片来源:企业提供

真正的人工智能尚未到来

当前 AI(人工智能) 正深刻改变着生产、生活和商业模式,5G 与 AI 的结合正释放出巨大的创新潜力,并重塑各行各业。AI 浪潮中,端侧和云侧的发展备受关注。

端侧 AI 是直接在终端设备上运行人工智能模型,可将其理解为 「本地化」「离线化」 的 AI。通过将 AI 算法和模型直接集成到智能手机、智能穿戴等终端设备中,可赋予设备本地化智能处理能力,实现实时语音识别、智能图像处理等功能。

与之相对的则是云端 AI,这一类型是以 ChatGPT 为代表的 AI 大模型。其依托云端数据中心的强大算力,通过集中化的大规模数据处理和模型训练,可以高效完成复杂的 AI 任务。

孟樸认为,AI 的落地必须到端侧。他阐述道:「因为终端离用户最近,能更好地保护隐私,并且能提供实时、可靠的响应。高通早在多年前就已明确押注这一方向,并在骁龙芯片中不断强化 AI 算力。」

对于 AI 发展现状,孟樸认为它还处于早期阶段,真正的人工智能还没到来。他认为:「过几年回头看一下现在的 AI 应用,(会觉得) 都还比较初级。但我相信,未来所有的产品都会需要用 AI 重新做一遍。」

高通眼中的下一个业绩增长引擎

手机之外,智能网联汽车、机器人和智能眼镜是高通眼中的下一个业绩增长引擎。

「中国的产业链是全球最有活力和竞争力的。」 孟樸说道。随后,他以新能源汽车行业为例分析起来:「最开始提出智能网联车需求的是欧美厂家,但他们的开发周期很长,通常是 4 年到 6 年。而中国的新能源车企完全不同,他们推动新技术在新能源车里应用的速度非常快。有的客户今天签完合同,明年就要上车。」

这种 「中国速度」 考验着高通的响应能力,也带来了机遇。「每家中国车企对智能网联的应用场景诉求或者应用优先级都不同,不管是 『中国速度』 还是中国厂商 (对高通提出的) 多方面的要求,对我们来说都算是一种鞭策、一个挑战。」 孟樸透露,过去 3 年多时间里,高通支持了中国几乎所有的主要汽车品牌,并参与了 210 多款车型的发布,这在全球任何其他市场都是不可想象的。

他还判断,智能座舱、驾驶辅助、舱驾融合,这些都离不开 AI,AI 将是高通与中国汽车产业合作的下一个巨大机会。

谈及未来重点布局的方向,孟樸预测,有两个领域的市场规模在未来会等同于或大于智能手机。「一个是机器人,另一个是各种可穿戴的设备。不管是 AR(意为增强现实)、VR(意为虚拟现实) 还是 AI 眼镜,(未来) 可能会人手一个,而机器人则会进入家庭、工厂等各种环境。我们要努力在这方面积极探索,并保持在技术上不掉队。」 他说道。

在产品策略上,孟樸介绍,高通并非为每个新终端品类开发全新的芯片,而是采取了一种更具经济性和通用性的 「平台化」 思路。「单品类产品中,量最大的就是手机,有非常好的通用性和经济性,很容易利用现有的芯片去解决问题。但随着应用越来越多和需求的分化,我们也会为特定场景开发专用的芯片。」 孟樸说道。

这种策略同样适用于机器人、智能眼镜等新兴领域。

「机器人其实和汽车有很多共性,我们未来会和产业伙伴一起探索合适的芯片方案。」 至于 AI 眼镜,他坦言,难点在于性能、能耗与成本平衡,「怎么把这三者进行平衡对做芯片、做集成电路的厂商来说,是一个挑战」。

文章转载自 每经网

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