当AI从云端算力训推走向真实物理场景，辅助驾驶和智能机器人成为物理AI赛道的两大方向。高通技术公司副总裁Anshuman Saxena在圣地亚哥总部接受专访时透露，公司正在通过分布式智能和系统级方案，推动人工智能从“被动响应”向“主动感知、自主决策”加速演进。
在辅助驾驶领域，高通已实现从L2+量产普及到自动驾驶迭代突破。上个财季汽车业务营收达15.9亿美元，同比增长61%，成为公司最大增长点。Saxena强调，高通拥有覆盖入门级到高端解决方案的完整路线图，其Snapdragon Ride平台至尊版（骁龙8797）已获多家车企认可，支持各级别驾驶辅助方案落地。
机器人领域成为高通布局的新战场。Saxena指出，机器人系统远比车载系统复杂，需要解决数据、场景适配、系统架构等多重挑战。高通今年发布的跃龙IQ10平台已吸引Figure AI等多家企业合作，同时在日本设立机器人中心推进技术验证。在模型层面，高通展示了自研的VLA控制人形机器人，重点探索世界动作模型（WAM）对物理特性的模拟。
针对物理AI的系统级方案，高通强调分布式智能的重要性。Saxena以机械臂抓取动作为例，指出需要低功耗、低时延的边缘处理能力，同时将数据传输至“大脑”进行长期动作规划。他透露，高通正在构建从SoC芯片到AI模型优化的全栈解决方案，通过可扩展技术堆栈应对机器人行业的成本和功耗难题。
高通通过分布式智能方案，为物理AI发展提供新思路。
