COMPUTEX 2026期间，业务高度多元化的高通亮相，从指尖到云端、涵盖“计算连续体”的各类产品在讲台上集体呈现。其中，最让人感到不同的莫过于汽车、机器人以及工业设备，它们不像手机般已成为消费者贴身口袋中的一部分，而更像是独立的伙伴，坐在讲台上的机器人的双眼里，仿佛总想和人交流互动着些什么。

当时间来到“智能体之年”，每种设备都开始试图围绕用户来展开主动式服务，作为“独立伙伴”的机器人，有时却显得“眼高手低”，迭代不断的端侧模型让它们有了聪明的大脑，天南海北的知识张口即来，然而一旦落在行动上，却可能眼睛看不清、四肢不协调、出门易跑偏。就像是一个所谓“光长心眼儿”，手工课、劳动课、体育课却差强人意的孩子。

“机器人领域潜力巨大，‘精度’将变得至关重要。”高通技术公司执行副总裁兼汽车、工业及嵌入式物联网与机器人事业群总经理Nakul Duggal在COMPUTEX期间也谈到了这一问题。

补齐缺失的“神经系统”

实际上，如今已让很多人用了就离不开的ADAS驾驶辅助汽车，也可以看作是一种将人或货物，从A点运输到B点的“运输机器人”。但如果将这种能力更进一步的话，目标不再是从A到B，而是真正对物体进行物理操作，并完成具体任务，就需要补足“大脑”模型与身体“机械结构”间缺失的部分。

“物理世界如今飞速变化，正如驾驶辅助汽车开始接管我们的生活，同样的故事正在机器人领域发生，我们正处在一个前所未有的时代，AI开始进入运营层。”Nakul Duggal表示。

不过，具身智能系统中的物理硬件其实类似于大脑和神经系统，但这套“神经系统”过去并没有被视为人工智能生态系统中的一部分。高通正在思考未来应该构建怎样的系统架构，去统筹机器人“身体”的各个部分，包括四肢、双手以及各种执行启动项等。

“想要在机器人领域取得成功，你必须懂得如何将其设计为一套分层式计算系统。”高通公司总裁兼CEO安蒙认为机器人兼具了消费电子和汽车两大领域的优势，机器人能够见你所见、读你所读、理解所处的情境，同时还融合来自汽车领域的精度、工业级标准、安全性、冗余备份能力。

高通将机器人的计算架构分为三个层级，使其不仅有大脑，还有身体和感知能力，并能协同工作。“系统0”为反射系统和神经系统，实现日常低功耗感知的自动运行，让机器人行动自如，维持身体平衡和下意识的行为;“系统1”为动作执行系统，负载完成任务，实现动作与情景的交互;“系统2”为思考系统，负责大脑、规划和推理。与此同时，机器人还需要具备像人一样的续航能力，而非时不时需要靠在墙上充电。

也就是说，研发机器人不只是研发它的“大脑”，还需要配备核心计算单元、运动控制模块，以及各类驱动执行能力。其中环境感知与精细操作能力至关重要。然而这对于很多OEM厂商来说，却面临着开发复杂、整合难的问题。

汽车变身汽车人的“黑色立方体”

在很多人儿时观看的科幻作品中，汽车变身汽车人是一件轻而易举的事情，只需要一个“黑色立方体”，就能赋予任何机械或电子设备生命。如今从技术角度来看，它的内部无疑包括了大脑与神经系统，来让任意机械体变成所谓的具身智能。

巧合的是，在COMPUTEX期间，高通同样发布了一款面向机器人领域的“黑色立方体”—高通跃龙IQ10 RRD。Nakul Duggal介绍说：“这是我们最新推出的、面向具身智能规模化的参考设计。我们相信，它将推动机器人应用进入下一个规模化阶段。”

高通跃龙IQ10机器人参考设计(RRD)面向量产级的集成传感器的AI(sensor-AI)系统打造，旨在满足执行灵活性、模块化扩展与可预期部署等需求。该平台可接入专用传感器接口，并借助PCIe扩展实现系统功能的灵活扩展，从而降低集成复杂度、提升时序效率，帮助团队以更清晰的验证边界和更低的运营负担，从原型设计稳步迈向部署就绪的系统。

高通跃龙IQ10 RRD不仅有一颗强大的跃龙IQ10处理器，提供700 TOPS

AI算力，还将异构计算、AI加速、摄像头与传感器接口、运动控制、网络连接，以及分层式机器人软件栈，整合为一套统一的参考设计。平台还配套提供MLOps与DevOps工具，支持AI模型的开发、部署、验证与生命周期管理，并可用于辅助开发感知、导航、操控与自主能力等应用。这一整体化设计旨在降低系统集成的复杂度、缩短开发周期，并加速工业机器人、自主移动机器人(AMR)以及人形机器人平台从原型设计到量产产品的转化。

高通的这款“黑色立方体”实现了在一个盒子中将机器人架构中的三个层级中需要的技术要素一站式解决。同时通过设计各个关键层级的软件栈，开发团队可以借助模块化的设计，在最适合自身需求的层级上开展工作，无论是在边缘侧优化模型，还是在云端调度机器人集群。

几乎无限的边缘AI应用场景

对于智能AI的重要端点而言，还有一个不容忽视的巨大领域，工业系统产品同样出现在了高通多元化的业务产品展示中，相比于其他设备相对固定的硬件形态，形态万千的工业领域产品象征着几乎无限的边缘AI应用场景。

“我们正在构建的是一个覆盖多形态产品的综合性平台，涵盖自主移动机器人(AMR)、工业机械臂、四足机器人、人形机器人、无人机等各类设备。”安蒙表示，当下工业领域正迎来巨大机遇。高通需要构建硬件、软件，搭建AI运维体系，实现机群管控与数据管理，全方位助力合作伙伴从产品原型阶段顺利落地量产。因为在安蒙看来，工业市场并非受限于需求，而是受限于解决方案，取决于相关系统与技术的成熟度。

Nakul

Duggal则在演讲中介绍了目前高通如何解决此类产品的落地难题。“我们构建了PC生态系统，也构建了汽车生态系统。当我们面对各行业运营转型所带来的变化时，会投入大量精力深入研究相关应用场景。”高通正在与各行业领军企业建立深度合作关系，来探索落地路径。

高通将人工智能真正推向边缘侧的一个重要策略就是专注于构建生态系统。2025年10月，高通收购Arduino，让高通跃龙产品能够纳入到这个庞大且活跃的生态系统中，助力高通能够更加贴近客户、开发者和消费者开展创新。Nakul透露，高通正在推进UNO

Q，并且很快还将推出VENTUNO Q。这些产品内置了大量AI能力和摄像头能力。

目前，高通的解决方案已经深入到大量现实场景中。例如，高通总部圣迭戈夏天强风和极度干燥很容易引发火灾，高通与本地生态系统合作，部署边缘AI能力来降低风险;在油气领域，高通与沙特阿美、阿联酋国家石油公司打造解决方案，进一步深化与油气基础设施生态系统之间的合作;高通还在探索未来零售门店的混合式体验，把人员与自动化能力相结合，通过部署大量AI感知与仪器化能力，实现夜间门店的无人化值守。

当AI智能体开始从屏幕走向物理世界，高通不仅填补了缺失的“神经系统”，为万千形态注入智能，还努力提升应用落地效率，推动机器人进入规模化阶段。高通的解决方案正在让汽车到汽车人的变身过程，从科幻想象跃然于物理现实。