对话高通手机业务总经理：骁龙致力于让AI无处不在

北京时间本周二凌晨，阿拉巴在社交媒体上晒出了自己恢复草地训练的照片。阿拉巴在社交媒体上晒出了自己恢复草地训练的照片，之后他还晒出了一段自己在草地上进行训练的*。

2014 年 4 月，高通发布了骁龙 810 芯片。作为高通在手机移动芯片领域的里程碑之一，骁龙 810 不仅是高通面向高端市场推出的首款旗舰芯片，同时也是高通首批支持 64 位运算的芯片之一。尽管骁龙 810 在功耗上遭遇了不小的挑战，但它为高通后续的芯片发展积累了宝贵的经验，它的发布和应用也奠定了高通在移动处理器领域的主导地位。

在夏威夷时间 2024 年 10 月 21 日正式开幕的 2024 骁龙峰会上，雷科技也受邀亲临现场，见证了骁龙又一次在移动运算发展史上留下了浓墨重彩的一笔。

在当天的主题演讲中，高通 CEO C stiano Amon 回顾完去年发布的骁龙 X Elite 芯片与微软的合作后，就开始介绍骁龙 X Elite 芯片中的 Oryon CPU 有多么的 节能。

很快，在场媒体就发现了事情有些不对劲——Oryon CPU 只在骁龙 X Elite 等笔记本芯片中应用，但现场展示的幻灯片中，Oryon CPU 的标题下明明白白画着三个图标：笔记本、手机、汽车。

图片来源：雷科技

接下来的事情，相信有看过去小雷前几天文章的朋友都不会感到陌生：高通正式发布骁龙 8 至尊版、骁龙 Cockpit Elite、骁龙 Ride Elite 三款采用高通 Oryon CPU 的移动 。

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毫无疑问，采用了第二代 Oryon 处理器、更强 GPU 和 NPU 的骁龙 8 至尊版将向当年的骁龙 810 一样改写移动 AI 运算的格局。此次发布的全新骁龙 8 至尊版更是搭载了自研的 Oryon CPU，性能表现令人瞩目。那么，高通未来的发展方向和策略究竟是什么？他们又如何看待成本、性能和用户体验之间的平衡？

在夏威夷举行的骁龙峰会上，小雷有幸参与了高通移动 的媒体群访活动。高通的多位高管也与我们分享了关于骁龙 8 至尊版背后的技术创新，以及他们对未来移动计算发展的展望。

骁龙 8 至尊版是高通首款搭载 Oryon 自研 CPU 的移动 产品，高通甚至同时找来了小米、荣耀和 ROG 为骁龙 8 至尊版站台。但比起芯片内在升级和还没发布的新手机的具体性能表现，相信全新的命名方式会是更“显而易见”的升级。

因 改用自研 Oryon CPU，本次骁龙峰会上发布的移动 、汽车 都改用了相同的“骁龙（产品序列）Elite”的命名方式，与去年发布的 X Elite 笔记本计算 形成了完整的三端体系。毫无疑问，高通正利用 Oryon CPU 和 Hexagon NPU 构建一个跨越多终端形态的统一计算架构。

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理所当然的，第二代 Oryon CPU 会是现场媒体与高通群访的焦点。不同于过去骁龙 8 Gen3 移动所使用的 1+5+2 八核心 CPU 组合，骁龙 8 至尊版中的第二代 Oryon CPU 取消了“能效核心”部分，仅保留 P me（ 核心）丛集和 Performance（性能核心）丛集。

在访谈中，高通技术公司产品管理高级总监 Karl Whealton 解释到：

“它们是不同的异构计算核心，但它们与 L2 缓存是紧密同步的。这两类核心在我们的 SoC 和总线架构中是紧密相连的，以此确保高速的核间通信。为了达成内核与 L2 缓存的同步，我们必须把 L2 缓存的大小加倍，我们做了巨大投入才实现对时延的有效降低。”

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简单来说，第二代 Oryon CPU 支持 5.3GHz 的 LPDDR5X 内存，同时也配备 24MB 的二级缓存。有趣的是，为了避免大容量 L2 缓存潜在的时延问题，第二代 Oryon 将 24MB 的 L2 缓存分别配备给两个核心丛集（12MB+12MB）。同时每个核心的 L1 缓存也有所提升（ 内核 192KB、性能内核 128KB），搭配最高 5.3GHz 的 LPDDR5X 内存，高频数据高速吞吐能力 提升。

值得注意的是，骁龙 8 至尊版的 192KB L1 缓存在指令集层面上提高了处理器的性能，因为更大的缓存本身就能减少缓存未命中和指令获取延迟，加快指令的获取和执行速度；这对于处理大型、复杂的应用程序尤为重要，能够提升执行效率、减少等待时间，并提供更流畅的用户体验。

Karl Whealton 也表示：“Oryon CPU 中加入的高达 192KB 的 L1 指令缓存有助于我们应对包括网页浏览在内的各种工作负载。”

尽管在骁龙峰会上，骁龙并未就第二代 Oryon CPU 在下一代 X Elite 或 PC 领域的应用做介绍。但从骁龙对 Oryon L1 缓存、高负载场景下能耗表现、高速内存和 NPU 方面的提升来说，第二代 Oryon 的登陆笔记本，洗刷掉 代 X Elite 在实机性能领域的口碑崩坏，应该也只是时间的问题。

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在骁龙峰会上，高通也提到了一个点——“Intelligent computing, anywhere”（智能计算，随时随地）。而这里的智能计算，指的自然是 AI。随着大模型和 AI 技术的快速发展，移动设备对 AI 计算能力的需求日益增长。根据 Vinesh Sukumar 介绍，骁龙 8 至尊版的 NPU —— Hexagon NPU 实现了每瓦特性能提升 45%，能够支持离线大模型的实时推理。

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而将 Hexagon NPU 从 PC、手机带到汽车 上，不仅可以为高级辅助驾驶（ADAS）甚至自动驾驶（AD）带来更强的算力支持，同时也能在不同的 带来相同的智能交互体验，将智能手机、PC 的 AI 语音交互或主动交互带到汽车的智能座舱当中。

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高通的这一战略，正是对“智能计算，随时随地”理念的最佳诠释。无论使用的是手机、PC，还是汽车，用户都能享受到强大的 AI 功能和一致的交互体验。这种跨 的智能化进程，将推动整个产业生态的升级和融合。

然而，要实现“智能计算，随时随地”的愿景，也面临着挑战。首先是数据安全和隐私保护的问题。在隐私方面，就骁龙 8 至尊版而言，其 NPU 支持在终端设备上进行离线大模型的实时推理，可以在终端设备上实现本地 AI 计算，减少对云端的依赖，降低了数据泄露的风险。

其次，生态系统的建设至关重要。高通需要与更多的硬件厂商、软件开发者和服务提供商合作，共同打造一个开放、共赢的 AI 生态。这不仅需要技术上的协同，更需要产业链各方的共同努力，将骁龙 8 至尊版、骁龙 Cockpit Elite 带到更多的产品上。

说到将骁龙 8 至尊版带到更多产品上，其实在现场群访环节，也有媒体提出了“骁龙 8 至尊版高成本带来的推广问题”。对此，高通技术公司高级副总裁兼手机业务总经理 Ch s P ck 坦言：

“半导体行业的经济模式已经发生了根本性的变化。”

他解释道，“随着晶体管和晶圆代工成本的上升，同样的设计升级到新一代工艺制程后，成本会显著增加……面向其他价格段市场和没有那么高预算的消费者，我们会跨产品层级将旗舰体验下放。”换句话说，无论是实打实的硬件下放，还是利用 Hexagon NPU 与云端算力的融合，至少在关键用户体验，如 AI 体验上，高通会想办法带来为不同用户带来相近的体验。

回顾这一代骁龙 8 旗舰芯，凭借出色的功耗控制和性能释放，赢得了极佳的市场口碑，与此同时，也幸得苹果在 A17 Pro 上的翻车，推动了果粉们的叛逃。但联发科天玑 9300 的表现也不俗，靠着全大核的设计，收获了一批忠实粉丝。

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而到了旗舰芯大战的下半场，苹果在今年交出了 Apple M4，利用改进后的 3nm 制程，提前预告了 A18 不会再重蹈覆辙；联发科继续走公版架构 + 全大核的方案，狠堆性能。高通的后手，反而是御三家中最令人好奇的。

至于全新的骁龙 8 至尊版能否再次掀起手机移动计算的革命，相信在不久后我们就能从 10 月底的国产新机身上看到到 。这里预告一下，高通骁龙8 至尊版是2024年移动硬件甚至AI产业的大事件，因此，雷科技也将对高通骁龙8 至尊版以及相关的设备保持高度关注。已经、正在和即将发布的高通骁龙8至尊宝旗舰手机，雷科技也正在收入公司，展开紧锣密鼓的评测，敬请大家关注我们的分享。