新芯片与工具包，支持更多 AI 可穿戴产品
2026 年 AWE 大会期间，高通 CEO 安蒙（Cristiano Amon）表示，公司正在推进超过 40 款 AI 可穿戴设备设计，涵盖智能珠宝、带摄像头的耳机、胸针和手表。高通同时发布 Snapdragon Reality Elite 芯片平台和 START 开发工具包：前者用于混合现实头显和眼镜，后者从智能眼镜做起，帮助品牌开发自己的 AI 硬件。
高通希望把在手机上积累的低功耗计算和连接能力，用到更多随身设备中。新产品也体现出它扩大手机之外业务的方向。
让 AI 助手通过随身设备了解用户环境
安蒙自 2021 年接任高通 CEO 以来，持续推动公司拓展手机之外的业务。可穿戴设备是其中一个方向，芯片需求也从显示和连接，延伸到本地 AI 处理。
安蒙在接受 CNBC 采访时谈到，随身设备能观察用户周围的环境，让用户在需要时与 AI 助手交流。摄像头、麦克风和传感器提供的现场信息，可以帮助助手理解用户正在做什么。
手机助手通常需要用户拿出设备、打开应用或主动发起对话。眼镜、耳机等可穿戴设备，则可能让拍摄、语音交互和环境感知更方便。这样的设计也需要考虑何时采集信息、何时提供帮助，避免不断打扰用户。
40 多款设计表明，厂商仍在尝试不同形态。珠宝、耳机、胸针和手表在佩戴位置、传感器和电池空间上各有取舍，适合的交互方式也不同。它们如何与手机、云端模型配合，要由具体产品决定；高通的 START 本身就包含连接手机配套应用与云服务的软件。
芯片提升本地 AI 能力，工具包帮助品牌推出眼镜
两项发布分别解决设备计算和产品开发中的问题。
Snapdragon Reality Elite 面向高端混合现实（MR）设备，支持一体式视频透视头显和连接外部计算设备的轻量光学透视眼镜。高通称，其 AI、图形与处理器性能较 XR2+ Gen 2 提高，可以在设备端运行视觉和语言模型，并改善头部、手部追踪及透视体验。XREAL Project Aura 是首批采用该平台的设备之一。
START 则把硬件模块、软件和制造合作伙伴连接起来，让品牌更容易开发自有产品。按高通公告，软件支持不同 AI 模型，并连接设备、手机应用和云服务。眼镜公司 Inspecs 是首个合作伙伴，品牌可将更多精力放在外观、佩戴和使用体验上。
Reality Elite 提供更强的计算与显示支持，START 则希望减少从设计到生产的开发工作。两者服务不同环节，也为更多品牌尝试眼镜产品提供条件。最终售价和功能，仍取决于厂商选用的显示、传感器、电池与服务方案。
手机之外，高通继续扩大 XR 业务
Snapdragon 是 Android 旗舰手机的重要处理器平台。随着手机市场趋于成熟，高通在维持手机业务的同时，也需要寻找新的芯片需求。眼镜、头显和其他可穿戴设备，都能使用低功耗计算与无线连接技术。
对高通而言，扩大可穿戴业务，可以让既有技术和客户合作延伸到新的产品类型。
高通在 2018 年推出了专用 Snapdragon XR1 平台，随后持续更新产品。Meta 的 Quest 系列头显和 Ray-Ban Meta 智能眼镜均采用高通芯片。START 进一步把硬件模块、软件和制造资源组合起来，方便缺少完整研发团队的品牌开发产品。
其他科技公司也在探索新的个人计算设备。苹果拥有 Vision Pro 和 Apple Watch，Meta 推进 Quest 与智能眼镜，Google 提供 Android XR，Snap 则发布了 Specs AR 眼镜。这些产品在显示方式、重量、应用和价格上差异很大，用户需求还在逐步形成。
与 Meta、Snap 合作，面对厂商自研与不同平台选择
高通主要向终端厂商提供芯片和开发平台。它可以与多家品牌合作，但不同厂商的自研能力、操作系统和产品定位，也决定了高通能够参与哪些环节。
苹果在主要计算芯片和操作系统上采用自研路线：初代 Vision Pro 使用 M2 和 R1，Apple Watch 使用 S 系列芯片。高通提供的通用参考平台，因此更适合没有同类自研体系、希望缩短开发流程的厂商。
Meta 是高通的重要 XR 客户，同时也在探索自研芯片。对高通而言，客户可能按不同产品选用不同方案，自研与外部采购可以并存。后续合作取决于性能、功耗、开发成本和产品上市安排。
Snap 在 AWE 2026 发布面向消费者的 Specs，采用两颗 Snapdragon 处理器，分别负责计算机视觉和运行应用。此前的第五代 Spectacles 于 2024 年面向开发者推出。新产品的价格、视野和佩戴体验仍会影响购买意愿，硬件发布后的用户接受程度需要继续观察。
高通的路线是服务多家品牌，提供可复用的平台。厂商可以利用芯片、软件和合作伙伴减少重复开发，再选择适合自己的模型与产品设计。这个做法延续了高通与手机厂商的合作经验，能否在眼镜市场扩大规模，还需要足够多有吸引力的终端产品。
本地处理现场信息，也要让用户控制采集与上传
可穿戴设备与 AI 助手的结合，具体体现在信息来源和交互方式上。
许多 AI 助手已经能够处理图像与声音，可穿戴设备让这类输入更容易融入日常使用。助手可以结合镜头所见、语音内容和用户指令，提供与现场有关的回答。
例如，眼镜可以拍摄用户正在查看的物品，手表可以记录运动状态，耳机可以接收语音指令。设备端芯片先处理部分数据，再按应用需要与手机或云端协作。不同产品收集什么信息、保留多久、是否上传，都需要在设计中明确。
Reality Elite 的设备端 AI 能力，可以减少部分任务对网络和云端处理的依赖。不过，保护隐私还涉及应用权限、数据保存、上传规则和录制提示。芯片提供本地计算能力，终端厂商则要让用户清楚了解设备在采集什么，并提供便于使用的控制选项。
续航、佩戴和实用功能，决定用户是否长期使用
AI 可穿戴设备仍要解决续航、散热、重量和隐私等问题。用户还需要找到值得经常使用的功能，才会愿意长期佩戴。平台性能提高有助于开发，但整机体验同样影响产品能否普及。
高通通过参与多种设计，扩大与品牌厂商的合作范围。40 多款在研设备体现了探索的广度，Reality Elite 与 START 则提供计算和开发支持。其中有多少能够上市、形成稳定销量，将决定这些投入带来的业务增量。
从眼镜到耳机，产品形态还在变化。高通希望成为更多设备的芯片与开发平台供应商，而市场会通过实际使用和购买，逐步筛选出有价值的产品。
