当高通CEO安蒙在夏威夷会场与AI智能体自如交谈时，北京会场的宇树科技创始人王兴兴正直言不讳地指出机器人“线缆太多”的痛点。这场横跨太平洋的对话，勾勒出AI未来的真实轮廓。

“AI将是无处不在的界面，从以手机为中心转向以智能体为中心。”9月24日，高通公司CEO安蒙在骁龙峰会上宣布的这一转变，揭示了消费电子领域正在发生的根本性变革。

此次峰会首次在北京与夏威夷两地同步举行，恰逢高通进入中国市场三十周年。中国作为全球最大的5G市场，基站数量占全球60%以上，5G连接数突破10亿，自然是高通不可忽视的战略要地。

从高通的中国路径与边缘计算崛起

回顾高通与中国市场结缘的三十年，恰似中国科技产业融入全球创新网络的缩影。高通中国区董事长孟樸坦言：“我觉得高通在中国30年的发展这么迅速，是因为我们赶上了中国经济发展，特别是移动通信产业链本身在国民经济里就属于重要组成部分。”

这种合作已从简单的技术授权，发展为深度联合创新。在汽车领域，骁龙数字底盘已支持中国品牌推出210多款车型；在AIoT领域，高通联合20多家中国合作伙伴发起5G物联网创新计划。这种演进不仅反映了中国企业在全球价值链中的攀升，也展现了国际科技巨头本地化战略的深化。

孟樸预测，未来有两个领域的应用规模可能会等同于甚至超过智能手机：一个是机器人，另一个是各种可穿戴的智能眼镜。这一判断为在场的企业家们指明了方向，也揭示了边缘计算市场的巨大潜力。

中国制造业的独特优势在于完整的供应链和快速迭代能力，这与高通等国际公司的芯片与软件能力形成互补。随着AI向边缘侧扩展，这种互补性将创造更大的商业价值。

安蒙在演讲中明确指出：“用户体验的核心已转向智能体AI。这一变革正在重塑我们对所有智能终端的认知。”智能手表、无线耳机等设备不再只是手机配件，而成为直接与智能体交互的自主设备。

在这种前提下，边缘计算的价值在数据密集场景就尤为突出。

以智能制造为例，生产线上的高速质检需要毫秒级的响应时间，这是云端AI难以实现的。而基于边缘计算的质量检测系统，可在本地完成推理决策，大幅提升生产效率。

面对AI技术的快速演进，安蒙提出了混合AI的发展路径：“无论在终端还是云端进行AI处理，二者都会一起干活，实现边缘侧‘云+端’的协同。”这种架构既保障了隐私安全，又优化了资源分配。

混合AI的真正价值在于平衡集中与分布。以智慧城市为例，涉及公共安全的实时决策需要在边缘侧完成，而长期趋势分析则适合在云端进行。这种分工协作的模式，为企业提供了参与数字经济建设的新路径。

AI革命的中国实践与产业融合

参会的宇树科技创始人王兴兴没有描绘机器人领域的科幻场景，而是聚焦实际挑战：“降低线缆数量是机器人最最重要的一件事。”

他透露，线缆问题在机器人寿命损耗、异常故障中占比高达60%-70%。这种务实态度反映了中国AI应用市场的成熟度。企业不再被炫酷的技术演示所迷惑，而是更关注技术能否解决实际问题。

MIT 2025年8月发布的调研显示，尽管90%的企业员工会高频使用通用大模型处理工作，但仅有5%的企业能通过大模型应用获得可量化的商业回报，95%的企业投入陷入“打水漂”境地。这一数据凸显了AI落地过程中的挑战，也印证了中国企业务实路线的必要性。

红熊AI的实践印证了这一趋势。从AI客服场景切入企业级服务，依托自研的多模态大模型与记忆科学技术，构建可连续记忆用户行为、跨渠道整合数据的智能交互中台。印证了中国企业的务实路线。炫技早已不是趋势。

种种案例表明，中国AI企业正在从技术追随者向解决方案创新者转变，通过深耕行业，创造出具有实际商业价值的应用。

王兴兴在峰会上的感慨令人深思：“在AI领域要保持谦卑的态度，因为永远有更好的东西出现，最好把过去忘掉，不要被过去限制了思维。”这种心态或许正是中国科技企业能够快速迭代的原因之一。

在边缘计算领域，这种快速试错、持续优化的能力尤为重要，因为应用场景千差万别，没有放之四海而皆准的解决方案。

6G要来了？

通信技术的演进将继续推动AI创新。高通预计6G预商用终端最早将于2028年推出。

中国在6G研发方面的早期布局已初见成效，为未来产业竞争奠定了坚实基础。对于企业决策者而言，当前正是布局未来AI生态的关键窗口期。

三个方向值得重点关注：一是边缘侧AI芯片与算法的协同优化。随着AI应用场景的多样化，通用芯片难以满足所有需求，定制化、场景优化的芯片架构将迎来发展机遇。中国企业在特定领域的芯片设计方面已积累了一定经验，结合本土市场需求，有望在边缘AI芯片领域实现突破。

二是垂直行业数据的价值挖掘。中国拥有世界上最完整的工业体系和最丰富的应用场景，这为AI模型训练提供了宝贵的数据资源。然而，数据孤岛、数据质量不一等问题仍待解决。未来，如何在不侵犯隐私的前提下，实现数据的有效流通和利用，将成为企业竞争力的关键。

三是基于场景的混合AI解决方案创新。混合AI架构要求企业在终端、边缘和云端之间实现智能的动态分配和协同。这不仅需要技术能力，还需要对行业业务流程的深入理解。中国企业在应用创新方面展现出的灵活性，将有助于在这一领域形成差异化优势。

科技革命从来不会均匀分布，每个转折点都是后来者重新定义游戏规则的机会。AI未来的战场不在云端，而在边缘，在无数中国工厂、智能设备和企业级应用场景中。

对于中国企业家而言，真正的挑战或许不是如何布局最前沿的AI技术，而是如何将技术与产业需求深度融合，创造出真正解决实际问题的应用。

正如红熊AI在客服领域所验证的，有时最有效的创新不是技术的颠覆，而是体验的重塑。在6G和AI交汇的新起点上，中国企业的边缘战场才刚刚拉开序幕。那些能够将技术洞察与市场洞察有机结合的企业，有望在智能体革命中占据有利位置，从技术的使用者转变为规则的制定者。

在即将到来的智能体时代，成功将属于那些既懂技术又懂行业，既关注创新又重视落地的企业。中国科技企业需要在高通的AI棋局中找到自己的定位，在边缘计算战场上构建核心竞争力，方能在全球AI生态中占据不可或缺的一席之地。