近日深金优配，在高通骁龙峰会这一行业盛会上，荣耀与高通的深度联手，不仅展示了其在AI技术上的最新突破，更深刻地回答了一个问题：为什么说端侧AI是高端手机的“必然选择”？荣耀终端股份有限公司产品线总裁方飞在演讲中，为我们描绘了一个“手机智能体与性能的双擎时代”的崭新图景，通过端侧AI，直面并解决云端AI长期存在的痛点。
端侧智能体：让AI“越用越懂”
传统的云端AI模型，如同一个远在天边的“巨型大脑”，虽然能力强大，但在实际应用中却难以避免三大“硬伤”：隐私风险、网络依赖和响应延迟。每一次与云端的交互，都可能将用户的个人数据暴露于风险之中；没有网络，AI功能便形同虚设；漫长的等待，则让“智能”体验大打折扣。
荣耀给出的答案，是让AI“落地生根”，在手机的端侧建立一个专属的“私人大脑”。在与高通的深度合作下，荣耀联合研发了高效能端侧AI模型方案，通过低bit量化技术，将模型存储空间节省30%，推理速度提升15%，功耗下降20%，让端侧AI变得更加轻量高效；而新一代的向量化检索技术，则能实现毫秒级的相似度匹配，让查找数据像在自己的记忆库里搜索一样快捷精准。
另外特别值得一提的是，荣耀基于端侧AI能力的跨越式进步，行业首发了智能体驱动的AI追色，在现场演示中，用户可实现"一句话检索目标图片，一句话完成对目标效果的关键色提取，一句话完成对目标图片的精准追色"，大幅降低了图像处理的操作门槛。例如：对手机说“把一张照片追色成《爱乐之城》海报的风格”，手机便能立即在本地完成从找图，到风格识别与色彩迁移。正如方飞所言，未来荣耀的端侧智能体将从特定任务走向通用化执行，覆盖200+垂域场景和3000+通用场景，真正引领智能手机进入通用Agent元年。
性能双擎：让“硬核”不止于参数
AI的智慧，需要强大的算力作为基石。荣耀与高通的合作，早已超越了简单的芯片采购，而是深入到芯片底层的联合研发。早在三年前，双方就成立了联合实验室，共同进行芯片底层技术创新，实现了芯片高速缓存的分区管理、AI预测能效调度等一系列技术突破。
此次，双方更是联合发布了行业引领的“超融核架构”。这一架构并非简单的技术叠加，它将荣耀Turbo X的多个核心性能引擎与高通Oryon芯片架构深度融合，实现了对SOC芯片微架构的资源调度管理，确保在最优能效下达到最强的性能释放。这意味着，未来的荣耀Magic8系列，将能为用户带来极致的续航和流畅体验，让“硬核”参数真正转化为可感知的日常流畅。
更令人眼前一亮的是，荣耀在骁龙平台上独家首发的GPU-NPU异构的AI超分超帧技术。如果说“超融核架构”是为手机装上了更强劲的“心脏”，那么这项技术则是在“心脏”上装了一个智能化的“加速器”。它通过AI对游戏画面进行深度学习，实时渲染推理和AI融合，如同PC游戏里的DLSS技术，将低分辨率、低帧率的画面，实时提升至高分辨率、高帧率，并且显著降低了游戏时延和画面抖动。
自进化AI：通往未来的“生命体”
如果说端侧智能体和性能双擎代表了荣耀在技术路径上的选择，那么其背后的“自进化AI原生手机”概念，则道出了荣耀对AI终极形态的深刻思考。荣耀CEO李健曾将AI比作具备自主学习与持续进化能力的“生命体”，而这正是荣耀阿尔法战略的核心愿景。
与传统训练完成后能力“冻结”的AI不同，“自进化AI”能在使用中动态、主动地学习和适应，具备终身进化的能力。它不仅能理解你的意图，更能像一个智慧的伙伴，在你每一次使用中，都变得更加“懂你”，从而更好地服务于你。这种“成长型”的硬件、操作系统和生态，是荣耀从智能手机制造商向AI终端生态公司转型的核心支点。
此次骁龙峰会，荣耀与高通的合作成果，不仅是两家科技巨头在技术层面的强强联合，更是双方对AI终端未来发展方向的共同探索与坚定实践。荣耀Magic8系列与荣耀MagicPad3 Pro作为首批搭载第五代骁龙8至尊版的“双至尊”旗舰，无疑将全面落地这些创新技术，重塑端侧AI与高性能体验标杆。
压缩AI模型将有效提升手机效率
据海外媒体伊万·斯宾塞报道，此次荣耀与高通的合作，为消费者带来全新交互体验，在计算、存储和续航上优势尽显，且双方合作更聚焦于提升效率这一关键目标。
大型模型AI功能初登智能手机时依赖云端，到2025年，设备本地处理将成为趋势，这对数据使用和能耗效率提升意义重大。在荣耀Magic8系列中引入低bit量化技术，不仅能更高效执行计算，加快速度、降低功耗，还能将处理过程保留在本地，增强用户隐私保护。
不过，量化技术也面临挑战。压缩模型可能导致准确性潜在损失，影响结果准确度，且AI幻觉问题会迅速摧毁人们对AI的信任。为平衡风险，荣耀或在量化模型使用上设置防护措施，在操作系统中严格定义其角色和功能，降低幻觉出现可能。
Athina AI的希曼苏·巴莫里亚指出，准确度损失可减轻，与云端相比深金优配，基于智能手机的模型相对性能较低影响不大。量化模型在语言理解和推理任务等基准测试中保持高准确率，对于许多常见用例，损失可忽略不计。这表明，对广泛应用而言，高精度模型带来的额外计算负担可能并不合理。荣耀与高通的这一合作探索，为智能手机AI发展提供了新思路。
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